インストール
npx skills add https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git誰向けか
AI が書いた中国語をより人が書いたように直し、生成痕跡を落としたい人向け。公式：Humanizer-zh はテキストから AI 生成痕跡を除き、AI 内容をより自然で人間らしい文に書き換える。リポジトリ見出しも、これが Humanizer の中国語版で、Claude Code Skills だと位置づける。
より合うのは、処理する中国語原稿がすでにあり、入れたあと再起動またはスキル再読み込みができる人。「検出を通す」ため投稿や宿題に使い、書き換え結果を照合しない人には合わない。原文は検出器をすり抜ける約束をせず、検出器の名簿もない。
始める前に npx skills add を実行でき、対話で /humanizer-zh を使えること。他のスラッシュコマンドを作らない。
3分で最初の試行を終える
リポジトリが示す git インストールコマンドだけを使う。最初は既存テキストの短い一節だけ。文書全体はまだ上書きしない。
前提：このマシンに npm/npx がある。自分の中国語下書きを用意している。書き換える出典 URL を作らない。
インストール場所：ワークスペースで実行する：
npx skills add https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git
公式リポジトリ：
https://github.com/op7418/humanizer-zh
低リスクの起動：原文どおり Claude Code を再起動するか skills を再読み込みし、対話に入力する：
/humanizer-zh
公式：インストールが成功すれば、そのスキルは起動する。先に短い一節を対話へ貼って書き換える。ディスク上のファイルはまだ変えさせない。次がファイルへ書き戻すなら、先にパスと置き換える段落を確認する。
成功の合図：/humanizer-zh のあとスキルが起動し、より自然な中国語の書き換えが出る。起動しなければ、先に再起動または再読み込みしたかを確認する。名指しされていないコマンドに切り替えない。
利用事例
事例一：対話で AI 口調の中国語一節を書き換える。入れたあと再読み込みし、/humanizer-zh を呼び、既存段落を貼る。下書きがあり、先に書き換え効果だけ見たい人向け。証拠が保証するのは「成功すれば起動」だけ。自動保存するかは書いていない。対話出力は下書きとして扱い、人が照合してから採用するか決める。
事例二：4類の痕跡で識別と修復をする。公式：24 種の AI 執筆痕跡を識別し修復でき、四大類に分かれる。原稿がすでに揃い、生成痕跡を系統的に落としたい人向け。原文は 24 種の名前も四大類の見出しも書いていない。類別名を足さない。確認できるのは「24 種、四大類」だけ。書き換え範囲が広がるなら、先にどのファイルを動かすか確認する。
利用上の境界
インストールコマンド内の住所は
https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git
リポジトリ頁
https://github.com/op7418/humanizer-zh
とは書き方が違う。自分で他のリポジトリに変えない。
起動コマンドは /humanizer-zh だけ。他のスラッシュコマンドやスキルパスは自分で補わない。
スキル定義ファイルは原文で SKILL.md とあり、中国語版のスキル定義。さらに英語スキルを入れる必要があると読まない。
原文に適用検出器の名簿はなく、書き換え後に残すべき用語も書いていない。最初は対話の短い書き換えに留め、バックアップしていない原稿を一括上書きしない。