lynote-ai/humanize-text

Open-source pipeline и референс-реализации для улучшения читаемости и естественного ритма черновиков, созданных с помощью ИИ.

Инструменты⭐ 3 043Pythonпоследний релиз: v1.5.2
Открыть на GitHub ↗Сайт проекта ↗

Что это за инструмент

Open-source Python-тулкит для «очеловечивания» текстов, сгенерированных ИИ, путем их многократной переработки и перевода.

Зачем нужен

Инструмент улучшает читаемость и естественность черновиков, созданных LLM, разрушая статистические отпечатки машинного текста. Он полезен для обхода детекторов AI-контента и повышения лингвистического качества сгенерированных материалов.

Что можно реализовать

  • Улучшение читаемости AI-ассистированных черновиков для публикации
  • Обход AI-детекторов в академической или профессиональной среде
  • Исследование методов humanization (переводные цепи, LLM-переписывание)
  • Автоматизация постобработки текстов через стандартный пайплайн

Ключевые возможности

  • Стандартный пайплайн: 2 шага LLM-переписывания + 2 шага NMT-перевода (Chinese → Japanese → Finnish → English)
  • 4 референсных метода: translation chaining, multi-turn LLM rewriting, detection-guided feedback loops, mixed-engine translation
  • Гибкая конфигурация LLM (DeepSeek, OpenRouter) через OpenAI-compatible API
  • Сохранение оригинального стиля и 100% сохранение ключевой информации (верифицировано)
  • Прозрачность процесса: примеры с выводом промежуточных шагов и вердиктами детекторов

👤 Кому подойдёт: разработчики, исследователи NLP, технические писатели, пользователи, заинтересованные в обходе AI-детекторов

Релизы

v1.5.2minor
🕐 1 мес назад · релиз на GitHub ↗

Релиз v1.5.2: добавлена поддержка провайдеров LiteLLM и Atlas Cloud, обновлена документация по OpenRouter.

  • Added: Добавлен провайдер LiteLLM в качестве AI-шлюза.
  • Added: Добавлена поддержка провайдера Atlas Cloud LLM.
  • Added: Обновлена документация для поддержки OpenRouter.