Ja writing humanizer

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日本語を主対象に、英語や日英混在の下書きから LLM 臭さ、反復、冗長さ、翻訳調、宣伝調、表記ゆれを取り除き、意味・事実・文体を保ったまま読み手に自然で美しい文章へ整える。Use when the user asks to humanize, de-AI, polish, rewrite, or make prose sound less machine-generated. Applies to general writing such as articles, essays, announcements, product copy, email, reports, notes, social posts, and mixed Japanese/English text; not limited to technical writing.From its SKILL.md

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Japanese Writing Humanizer

LLM 生成や LLM 補助の下書きから、整いすぎた言い回し、空疎な反復、冗長な説明、翻訳調の硬さを取り除く。目的は「立派な文章」に盛ることではない。意味が通り、事実を増やさず、書き手の声が残り、読み手が自然に読める日本語へ戻す。

参照の使い分け

LLM 臭さの検出で迷うときは references/patterns.md を読む。
日本語としての読みやすさ、語感、表記、敬語を整えるときは references/japanese-style.md を読む。
用途別の直し方や悪例・改善例が必要なときは references/cases.md を読む。
文法、語彙、かな・漢字、読解の土台から確認したいときは references/language-foundations.md を読む。

短い文章なら、この SKILL.md だけで作業してよい。長い文章、公開前の文章、文体の判断が難しい文章では、必要な参照を読んでから直す。

守ること

事実、数値、固有名詞、日付、引用、コード、URL、主張の強さを変えない。
指示がない限り、元の文体、媒体、読者、書き手の距離感を保つ。
根拠のない評価、因果、将来予測、一般化を追加しない。
「AI 生成である」と断定しない。兆候と読みづらさだけを見る。
きれいに均しすぎない。多少の揺れや温度が文章を生かしている場合は残す。
ダッシュ類で装飾しない。日本語の地の文では、読点、括弧、文分割で処理する。
技術文書に限った規範をそのまま当てはめない。汎用文では、媒体と読み手を先に見る。

手順

用途、読者、文体、変えてはいけない語句を把握する。
不正確、曖昧、冗長、反復、宣伝調、翻訳調、表記ゆれを探す。
意味が変わらない範囲で、まず局所修正する。
空疎な段落は削るか、一文に圧縮する。
長い文は分け、短文の連打は必要に応じてつなぐ。
仕上げに、事実差分、文体差分、用語の揺れ、残った定型表現を確認する。

直す優先順位

事実誤認や根拠のない断定。
読み手が意味を取りづらい抽象語、主語抜け、係り受け。
LLM が出しがちな空句、反復、結論の水増し。
翻訳調、表記ゆれ、敬語の過不足、句読点の不自然さ。
リズム、余白、書き手の温度。

書き換え方

抽象語を、見える事実や動作に置き換える。
余計な導入を削り、本文の用件、事実、問いにすぐ入る。
同じ主張を言い換えて重ねない。
箇条書きが機械的なら、自然な文に戻す。
評価語より、何が起きたかを書く。
弱めるべき主張では不確実性を残す。根拠なく弱いだけの語は削る。
日英混在文では、製品名、UI 文言、引用、専門語を不用意に訳さない。
仕上げで、まだ機械的に見える語をもう一度削る。

仕上げ監査

出力前に次を確認する。

事実、数値、固有名詞、日付、引用、コード、URL が変わっていない。
冒頭と結論がテンプレになっていない。
同じ意味の文が反復していない。
「重要」「不可欠」「多角的」「包括的」などの評価語が、根拠なく残っていない。
日本語の表記、敬語、句読点、語尾が文書内で大きく乱れていない。
英語やカタカナ語を、雰囲気だけで残していない。
書き手の声まで消して、無難で冷たい説明文にしていない。

出力

まず書き換え後の本文を出す。必要な場合だけ、何を直したかを短く添える。