44 маркера, по которым ваш текст опознают как нейросетевой
Собрали каталог из 44 паттернов AI-генерации в русском тексте. Разложили по 10 категориям, расставили приоритеты, сделали open-source скилл для Claude.
Что ловят детекторы (GPTZero, DivEye, RuBERT):
perplexity: насколько предсказуемо каждое слово (у AI всё предсказуемо)
burstiness: насколько разнообразна структура (у AI всё ровненько)
морфология: AI и люди ошибаются по-разному в падежах
Топ-маркеры:
«В современном мире...» (удалите первый абзац, серьёзно)
Канцелярит: «осуществление внедрения» вместо «внедрили»
Длинное тире в каждом втором предложении (детекторы считают)
«Не просто X, а Y» (формула GPT, 80%+ текстов)
Равномерная плотность: каждое предложение одинаково «весит»
Свежее в v2.2:
Секция «что ловят детекторы» с конкретными метриками
Морфологическая справка: RuBERT анализирует падежные цепочки
Нетронутые абзацы сбивают детекторы (точность <62% на mixed content)
Главная техника: в каждом предложении найди самое предсказуемое слово, замени на менее вероятное. Одна замена > три стилистические правки (CoPA, EMNLP 2025).
Работает как скилл Claude или как чек-лист для ручного аудита.
🔗 github.com/ilyautov/humanizer-ru
Собрали каталог из 44 паттернов AI-генерации в русском тексте. Разложили по 10 категориям, расставили приоритеты, сделали open-source скилл для Claude.
Что ловят детекторы (GPTZero, DivEye, RuBERT):
perplexity: насколько предсказуемо каждое слово (у AI всё предсказуемо)
burstiness: насколько разнообразна структура (у AI всё ровненько)
морфология: AI и люди ошибаются по-разному в падежах
Топ-маркеры:
«В современном мире...» (удалите первый абзац, серьёзно)
Канцелярит: «осуществление внедрения» вместо «внедрили»
Длинное тире в каждом втором предложении (детекторы считают)
«Не просто X, а Y» (формула GPT, 80%+ текстов)
Равномерная плотность: каждое предложение одинаково «весит»
Свежее в v2.2:
Секция «что ловят детекторы» с конкретными метриками
Морфологическая справка: RuBERT анализирует падежные цепочки
Нетронутые абзацы сбивают детекторы (точность <62% на mixed content)
Главная техника: в каждом предложении найди самое предсказуемое слово, замени на менее вероятное. Одна замена > три стилистические правки (CoPA, EMNLP 2025).
Работает как скилл Claude или как чек-лист для ручного аудита.
🔗 github.com/ilyautov/humanizer-ru