llms.txt · diff

git:20260904.73f5404 to git:20260904.abb9093

1 added, 0 removed. Audit A to A.

# humanizer-ru

> Нормализатор и диагност русского текста: находит артефакты копипасты и

> следы машинной генерации, нормализует типографику без правки смысла.

> Продукт для русского текста; не для английского, исходного кода,

> юридических документов и художественной прозы.

## Маршрутизатор задач

- Проверить текст на следы машинного происхождения: `humanizer-detect`

- Сверить факты двух версий текста (потери, добавления, инверсии): `humanizer-facts diff`

(частота связок, статус домена обязателен в выводе) и `humanizer-markers`

(артефакты копипасты и чат-интерфейсов).

- Найти артефакты копипасты и разметки: `humanizer-markers` (показывает

совпадения с классом и строкой). Снятие невидимых меток текстового

слоя: `humanizer-markers --remove` — safe снимается автоматически,

ambiguous (bidi, вариационные селекторы, ZWJ/ZWNJ, спецпробелы) только

с `--include-ambiguous` и предупреждением, dangerous (разделители

строк, аннотации) показывается и не снимается никогда; теги

эмодзи-флагов не трогает. Контейнерные файлы (PNG/DOCX/PDF) —

`scripts/filemarks` в репозитории. Все четыре команды читают stdin

через «-».

- Нормализовать типографику без правки смысла: `humanizer-polish`

(идемпотентна; буквы и цифры сохраняет дословно; режимы `--diff`,

`--dry-run`, `--in-place`, `--json`). Не запускать на Markdown и

разметке: снимает `##`, `**`, ёлочки, тире, многоточие; для разметки —

`--preserve-markup` (сохраняет разметку и русскую типографику, снимает

только невидимые символы и NBSP) и `--typographic` (русская

публикационная типографика: парные прямые кавычки в ёлочки, многоточие

единым символом; код, заборы и frontmatter не трогает).

- Переписать текст по-человечески: скилл `humanizer-ru` (SKILL.md),

только по явной просьбе пользователя; заявлений о качестве переписывания

нет.

## Машинный интерфейс

Ссылки абсолютные: llms.txt отдаётся с двух хостов (репозиторий и Pages),

относительные цели с Pages не разрешаются.

- Контракт: [contract.v1.json](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/contract.v1.json)

— схема конверта `{tool, schema, files}`, версии схем, коды выхода,

«когда не использовать» для каждого инструмента.

- Реестр маркеров: [markers.v1.json](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/markers.v1.json)

— 40 маркеров класса `copypaste_artifacts` с доказательствами и

статусами `live`/`retired`.

- Реестр фактов витрины: [eval/facts/facts.v1.json](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/eval/facts/facts.v1.json)

— единственное место, где живут публичные числа проекта, со статусами и

командами воспроизведения.

- MCP-сервер (Model Context Protocol, stdio): `pip install humanizer-ru`,

в конфигурации MCP-клиента команда `humanizer-mcp` (без аргументов;

JSON-RPC 2.0, newline-delimited). Инструменты `humanizer_scan`,

`humanizer_markers`, `humanizer_polish`, `humanizer_detect`; их схемы

генерируются из contract.v1.json, находка возвращается как успешный

tool result (isError false), ошибка входа — isError true с конвертом.

Проверено: conformance-гейт `scripts/check_mcp.py` и протокол в

`research/mcp-conformance-protocol.md`.

- Идентичность продукта: файл `identity.v1.json` в корне репозитория и на

Pages (/identity.v1.json) — имя, область, URL-якоря, точка входа MCP,

список запрещённых заявлений; сверяется с носителями гейтом

`scripts/check_identity.py`.

- Как обновиться: `pip install --upgrade humanizer-ru==<версия>`; свежая

версия — [GitHub Releases](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/releases)

или лента [releases.atom](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/releases.atom);

машиночитаемая сверка версии — `humanizer-scan --contract`

(product.version, блок install).

## Чего этот проект не делает

- Не выносит вердиктов об авторстве: маркеры указывают на путь текста

(копирование, чат-интерфейс), а не на автора; детектор связок вердикта

не даёт никогда.

- Не обещает «обход детекторов» как гарантию.

- Не помогает в запрещённых использованиях (блок `prohibited_uses` в

contract.v1.json): сдача работ там, где ИИ запрещён, обход

антиплагиата и атрибуции, сокрытие факта использования ИИ, снятие

водяных знаков с чужого контента, приписывание машинного текста

другому лицу.

- Не работает с не-русскими текстами, кодом, юридическими документами,

художественной прозой и поэзией — для них честный ответ «вне области»,

но отказ никогда не пустой: минимум типографика и список артефактов.

## Документация

- [README](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/README.md)

— установка и использование (рус).

- [README (English entry)](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/README.en.md)

— документация для не-русских читателей; продукт остаётся русскоязычным.

- [Методология проверяемости](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/docs/FRAMEWORK.md) и

[эррата](https://github.com/Vladimir-Human/humanizer-ru/blob/main/ERRATA.md)

— датированные отзывы опубликованных чисел.

- Границы честности: что проект структурно не ловит и почему — docs/THREAT-MODEL.md; проверенная библиография — research/BIBLIOGRAPHY.md.

- humanizer-report до.md после.md --json: машиночитаемый отчёт правки (токены keep/add/delete, SARI-адаптация, классы правок, сверка фактов); вердиктов об авторстве не выносит.

+ - Классовая разбивка FP, exploratory, вне предрега F16: класс A: 0 из 12314 текстов-неносителей; класс B: 8 из 12314, то есть 0.00065, Wilson 95% CI от 0.0003 до 0.0013; контрольный набор 40 текстов: флагов 0; тяжёлый домен S4 legal и official, n=381, дефицит объёма зафиксирован в предреге: 18 из 381, то есть 0.0472, Wilson 95% CI от 0.0301 до 0.0734; знаменатели: 12354 полный корпус F16, 12314 validation-страта.