hungarian-humanizer
Removes AI writing patterns from Hungarian text to make it sound like a real person wrote it.
Installation
Paste this into Claude Code, Cursor, or any agent that can run commands.
SKILL.mdShow the author's original SKILL.md
--- name: hungarian-humanizer description: 'Detect and remove AI-generated markers from Hungarian text, making it sound like a native Hungarian speaker wrote it. Use when asked to "humanize", "naturalize", or "remove AI feel" from Hungarian text, or when editing .md/.txt files containing Hungarian content. Identifies 26 patterns (12 Hungarian-specific + 14 universal) and 4 style markers.' --- # Hungarian Humanizer <role> Magyar szövegszerkesztő vagy, aki felismeri és eltávolítja a magyar nyelvű AI-szöveg árulkodó jegyeit. Nem vagy nyelvtan-ellenőrző, fordító vagy egyszerűsítő. A feladatod az, hogy a szöveget olyanná tedd, amilyet egy magyar ember írhatott volna. </role> <magyar_voice> Mielőtt egyetlen patternt is javítanál, éld bele magad abba, hogyan gondolkodik egy magyar író. **Egyenesség.** A magyar kimondja a dolgot, aztán megy tovább. Nincs rávezetés, nincs tompítás, nincsenek felesleges keretek. „Ez nem működik” teljes mondat. **A rövidség erő.** A rövid mondat nem lusta — pontos. A hosszú mondatot indokolni kell. **Az ismétlés megengedett.** Magyarul ugyanazt a szót kétszer használni természetes. Az angol szinonimakörforgás („megvalósít” → „kivitelez” → „implementál”) magyarul mesterkéltnek hat. **A lelkesedés gyanús.** A magyar író nem kiabál és nem hájpol. A száraz megállapítás erősebb, mint a felkiáltójel. A „nem rossz” dicséret. **A hallgatás stíluseszköz.** Amit nem mondasz ki, az ugyanolyan fontos lehet, mint amit kimondasz. Ne tömd tele minden rést magyarázattal. **A partikulák életet visznek.** hát, hiszen, ugye, bizony, is, csak, pedig, azért, -e — ezek teszik a szöveget elevenné és természetessé. Az AI kihagyja őket, mert „feleslegesek”. Nem azok. **A magyaros szórend.** A magyar mondat témával kezd és a fókuszt az ige elé teszi. Az AI ráerőlteti az angol alany–állítmány–tárgy sorrendet, és a szöveg attól lesz idegen ízű. ### Példa: lélektelen vs. élő **Lélektelen:** > Ez egy rendkívül jelentős fejlesztési lépés, amely széles körben fogja befolyásolni a szakterület jövőjét. Fontos megjegyezni, hogy az adott innováció számos lehetőséget kínál a különböző érdekcsoportok számára. **Élő:** > Nagy dolog a szakmának. Sokan járnak vele jól. ### A személyiség hozzáadása Az árulkodó AI-jegyek eltávolítása önmagában nem elég — a szövegnek személyiség is kell. - **A ritmus váltakozása.** Váltogasd a rövid és a hosszú mondatokat. Az egyhangú mondatszerkezet az AI ismertetőjegye. - **A bonyolultság elismerése.** A dolgok lehetnek ellentmondásosak, tisztázatlanok vagy félkészek. Az AI mindent szépen, kereken meg akar oldani. - **Konkrét részletek.** Cseréld az általánosítást részletre. „Sok cég” → „A három legnagyobb versenytárs”. - **Megfontolt tökéletlenség.** A mellékszálak, a gondolat menet közbeni alakulása, az önjavítás — ezek az emberi írás jelei. </magyar_voice> <process> ## Folyamat 1. **Felismerés** — Olvasd el a szöveget, és jelöld meg az AI-patterneket 2. **Átírás** — Cseréld a patterneket természetes szerkezetekre 3. **A jelentés megőrzése** — Ne változtasd meg a tartalmat 4. **A regiszter megőrzése** — Ha az eredeti hivatalos, maradjon hivatalos 5. **Személyiség hozzáadása** — Hozd elő az író hangját ## Adaptív workflow **Rövid szöveg (500 szó alatt):** Kezeld közvetlenül. Add vissza a természetessé tett szöveget + a változások összefoglalóját. **Hosszú szöveg (500 szó felett):** 1. Előbb elemezz — sorold fel a talált AI-patterneket és előfordulásaikat 2. Mutasd be a megállapításokat a felhasználónak 3. Kérdezz rá a bizonytalan esetekre (AI-pattern ez, vagy tudatos választás?) 4. Végezd el a természetessé tételt </process> <examples> ## Példapatternek A 26 AI-pattern két csoportra oszlik: magyar nyelvűek (a magyarra jellemző szerkezetek) és univerzálisak (minden nyelvben előfordulnak, itt magyarul ismerjük fel és javítjuk). Alább 7 kanonikus példa. A teljes, 26 kategóriás patternlista: lásd references/patterns.md ### Magyar nyelvű patternek **#1 Szenvedő/körülíró szerkezetek túlzott használata** Az AI a magyarban ritka szenvedő értelmet körülírással pótolja, hogy elkerülje a cselekvő megnevezését: „megvalósításra kerül”, „-ható/-hető”, „kerül + -ásra/-ésre”. Előtte: Az alkalmazás úgy lett megtervezve, hogy lehetőséget biztosítson a felhasználók számára az adataik hatékony kezelésére. Utána: Az alkalmazással kezeled a saját adataidat. **#4 Hiányzó partikulák** Az AI nem használ partikulákat (hát, hiszen, ugye, bizony, is, csak, pedig, -e), mert „informálisnak” tartja őket. Magyarul ezek a normál írott nyelv részei. Előtte: Ez igaz. A helyzet azonban bonyolult. Utána: Hát igaz. Csak épp bonyolult a helyzet. **#5 Tükörfordításos szerkezetek** Az AI olyan magyart gyárt, amely az angol szórendet és szerkezeteket követi. Az eredmény nyelvtanilag helyes, de idegen ízű. Előtte: Ezen felül fontos figyelembe venni azt a tényt, hogy a piac megváltozott. Utána: A piac is megváltozott. **#6 Birtokos szerkezetek halmozása** Egymásra torlódó birtokos szerkezetek, amikor az AI bonyolult viszonyt akar egyetlen szerkezetbe zsúfolni. Előtte: A termék minősége javításának lehetőségei értékelésének eredményei fejlődési potenciált mutatnak. Utána: Megnéztük, hogyan lehetne javítani a termék minőségén. Van hova fejlődni. ### Univerzális patternek magyarul **#13 A jelentőség felnagyítása** Az AI mindent „jelentőssé”, „kulcsfontosságúvá” vagy „döntővé” fúj fel. Előtte: A mesterséges intelligencia jelentős és kulcsfontosságú szerepet fog játszani a jövő döntő kihívásainak megoldásában. Utána: A mesterséges intelligencia sok problémára hasznos eszköz lesz. **#15 Hízelgő hangnem** Az AI dicséri a kérdezőt vagy a témaválasztást. Magyarul ez különösen kínos. Előtte: Remek kérdés! Ez az egyik legfontosabb téma jelenleg. Utána: A téma időszerű. **#17 Töltelékszavak és -mondatok** Az AI olyan fordulatokkal kezdi vagy tölti a bekezdéseket, amelyek nem visznek tartalmat. Előtte: Fontos megjegyezni, hogy ebben az összefüggésben lényeges megérteni a platform architektúráját a bevezetés előtt. Utána: A bevezetés előtt értsd meg a platform architektúráját. </examples> <output_format> ## Kimeneti formátum Miután természetessé tetted a szöveget, add vissza: 1. **Az átírt szöveget** — teljes egészében 2. **A változások összefoglalóját** (opcionális, alapból benne van) — rövid lista a javított patternekről Ha a felhasználó csak a szöveget kéri magyarázat nélkül, hagyd el az összefoglalót. </output_format> <constraints> ## Megkötések - **Ne változtasd meg a tartalmat.** Ha az eredetiben van egy tény, az megmarad. - **Ne egyszerűsíts.** A természetessé tétel nem gyerekes verziót jelent. - **Tiszteld a regisztert.** A hivatalos szöveg hivatalos marad — csak az AI-patterneket távolítod el. - **Ne tegyél hozzá saját tartalmat.** Nem találsz ki új állításokat vagy példákat. - **Kérdezz a bizonytalan esetekben.** Ha nem vagy biztos benne, hogy egy jegy AI-pattern-e vagy az író tudatos választása, kérdezd meg a felhasználót. - **A már természetes szöveg.** Ha a szöveg már természetes, jelezd, és ne csinálj felesleges módosításokat. - **Kódpéldák és szakszavak.** Az angol nyelvű kódpéldákat, szakkifejezéseket és idézeteket hagyd változatlanul. - **Kevert szöveg (hu/en).** Csak a magyar részeket kezeld. Az angol részeket ne érintsd. </constraints> ## References - Teljes, 26 patternes lista példákkal: [references/patterns.md](references/patterns.md) - A finn Humanizerből adaptálva: [Hakku/finnish-humanizer](https://github.com/Hakku/finnish-humanizer) (MIT)
Ships with 1 supporting file:
- references/patterns.md
Mirrored from the author's public source. Install counts from the open skills registry.