Skip to main content

Humanizer-ru — нормализация и диагностика русского текста

Находит артефакты копипасты и следы машинной генерации, нормализует типографику без правки смысла. Переписывание «гпт-шного» текста — по явной просьбе, без заявлений о качестве результата. Для текста не на русском, исходного кода, юридических документов и художественной прозы не предназначен.

Установка

pip install humanizer-ru

Обновление: pip install --upgrade humanizer-ru; лента свежести — releases.atom.

Команды пакета: humanizer-polish, humanizer-detect, humanizer-markers, humanizer-scan, humanizer-mcp (MCP-сервер stdio). Все CLI читают stdin через «-»; --json даёт конверт {tool, schema, files}. Только стандартная библиотека Python.

mcp-name: io.github.Vladimir-Human/humanizer-ru — метаданные сервера для официального MCP-реестра (server.json в корне репозитория).

Скилл для агента (без pip):

npx skills add https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru --skill humanizer-ru

или клон тега выпуска:

git clone --branch v3.27.0 --depth 1 https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru.git ~/.claude/skills/humanizer-ru

Попробовать без установки: онлайн-демо — текст обрабатывается в браузере и не покидает машину.

Что входит

  • humanizer-polish — типографическая нормализация: идемпотентна, буквы и цифры сохраняет дословно (--diff, --dry-run, --in-place, --json). Не запускать на Markdown и разметке: снимает ##, **, ёлочки, тире, многоточие; для разметки — --preserve-markup (только невидимые символы) и --typographic (русская публикационная типографика без снятия разметки).
  • humanizer-detect — частота связок со статусом домена; вердикта об авторстве нет, ответ градуированный.
  • humanizer-markers — 40 regex-маркеров артефактов копипасты и чат-интерфейсов (классы A и B); --remove снимает невидимые метки по классификации риска: safe автоматически, ambiguous только opt-in (--include-ambiguous) с предупреждением, dangerous показывается и не снимается никогда.
  • humanizer-scan — счётчик мягких признаков; калибрует объём правки, вердикта об авторстве не даёт.

Запрещённые использования (полный список — блок prohibited_uses в контракте): сдача работ там, где ИИ запрещён; обход систем антиплагиата и атрибуции; сокрытие факта использования ИИ, когда раскрытие обязательно; снятие водяных знаков с чужого контента; приписывание машинного текста другому лицу. Легитимная область — свой текст и честный отчёт.

Машинный интерфейс: contract.v1.json; вход для агентов: llms.txt. Числа проекта — в реестре фактов и эррате; без даты ни одна величина не цитируется.

Ссылки

Metadata

Release files for humanizer-ru 3.27.0

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for humanizer-ru 3.27.0
File Size Uploaded
humanizer_ru-3.27.0.tar.gz 128.2 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for humanizer-ru 3.27.0
File Interpreter ABI Platform
humanizer_ru-3.27.0-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 240.2 kB

Release files / humanizer_ru-3.27.0.tar.gz

Download URL humanizer_ru-3.27.0.tar.gz
Size 128.2 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
1ae1fc88b059caf740d32732f43c9c825b09733885729f774683668c086fef71
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
2650c15445382e6cf14a24400f8821ec372e70b3e339847e62cc75a6fcdeb76d
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
Yes
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.13.14

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

PyPI Publish Attestation

PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.

Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Sep 4, 2026.

Transparency log

Release files / humanizer_ru-3.27.0-py3-none-any.whl

Download URL humanizer_ru-3.27.0-py3-none-any.whl
Size 112.0 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
d6e7a69d2d98bc287ed2a16730a23803e4e2897e46290502c8cc1ed17af1e9a7
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
be0d5ea22e9e37a8d1bd48ef752a6b946beda9e2fe8456703f285e67b0bc8179
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
Yes
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.13.14

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

PyPI Publish Attestation

PyPI verified that this artifact, at this checksum, originated from the publisher listed below.

Signed by GitHub Actions, verified by PyPI on Sep 4, 2026.

Transparency log
Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page