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 v3.29.0 --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);--removeснимает 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
- Документация: https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/README.md
- История версий: https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/CHANGELOG.md
- Выпуски: https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/releases
- Лицензия MIT: https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/LICENSE
- Безопасность: https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/SECURITY.md
- Задачи: https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/issues
1 maintainer
Metadata
1 maintainer
Release files for humanizer-ru 3.29.0
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| humanizer_ru-3.29.0.tar.gz | 128.3 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| humanizer_ru-3.29.0-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 240.4 kB
Release files / humanizer_ru-3.29.0.tar.gz
| Download URL | humanizer_ru-3.29.0.tar.gz |
|---|---|
| Size | 128.3 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
a7668bd183a912b560732f2e09d078ecc3cb36ffbbec8e028cb78a57d2e87dc0
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
c5e2e9f84db622a0a7b969eade059e499caad0d900b4c81a363c309b24d64a48
|
| 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 logRelease files / humanizer_ru-3.29.0-py3-none-any.whl
| Download URL | humanizer_ru-3.29.0-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 112.1 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
ff4ad4bf7042f508a7db7b4d05cd12d422b0660bb51da2521d794f8e84119986
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
840078b5e531f7d267c155ed74f33d84a87ca688c26263b820c70adf04bb5daa
|
| 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
