К основному содержанию
скилл CX Codex

detect-ai — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Скилл проверяет текст на следы генерации через API HumanizerAI и возвращает оценку от 0 до 100 с метриками вроде burstiness и perplexity.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add humanizerai/agent-skills --skill detect-ai -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает detect-ai

Скилл принимает фрагмент текста через аргументы команды /detect-ai и отправляет его в сервис HumanizerAI с помощью встроенного инструмента WebFetch. Главная метрика в ответе — общий балл score.overall, где значения от 0 до 20 указывают на авторство человека, а от 81 до 100 означают машинную генерацию.

Помимо общего балла агент выводит длину текста, число предложений, метрики сложности n-грамм, длины фраз, простоты и связности. Скилл сразу даёт вердикт и подсказывает, стоит ли переписать фрагмент перед отправкой.

Без переменной окружения HUMANIZERAI_API_KEY скилл вернёт ошибку и работать не станет, поэтому ключ придётся настроить заранее.

Какие задачи решает

  • проверить статью перед публикацией на признаки машинного текста
  • узнать метрики перплексити и разнообразия структуры предложений
  • оценить вероятность генерации по шкале от 0 до 100
  • получить вердикт о необходимости ручной переработки текста

Примеры запросов агенту

  • /detect-ai Вставьте сюда черновик статьи для блога
  • /detect-ai Проверь этот абзац из документации перед отправкой в релиз

Как установить detect-ai

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add humanizerai/agent-skills --skill detect-ai -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/detect-ai/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/detect-ai/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора3

Похожие

humanizer Aboudjem Находит 55 признаков машинного письма и переписывает текст под выбранный голос — от разговорного до сухого технического. Пригодится перед публикацией поста, README или письма. CX Codex +1 1 100установок jev-prose pchalasani Скилл гоняет черновик через CLI jev-prose, получает отчёт о шаблонных AI-оборотах и правит текст по нему. Пригодится, когда пишешь абзацы и хочешь убрать штампы. CX Codex +1 ★ 2 020звёзд репо blog-image AgriciDaniel Генерирует обложки, вставки и OG-карточки для статей через платный Gemini API. Спрашивает согласие перед первым платным вызовом. CX Codex +1 2 500установок writing-style-and-tone social-media-skills Правит черновики так, чтобы они не звучали как ChatGPT: ритм, конкретика, тон под момент. Пригодится, когда пост вычитан, но читать его тяжело. CX Codex +1 641установок resemble-detect официальный github Находит дипфейки и следы генерации в звуке, видео и текстах через API Resemble AI. Пригодится для проверки медиа на подлинность и поиска водяных знаков. 68установок tech-podcast-interview-prep Samuel Berthe Готовит гостя к чужому техническому подкасту, YouTube-интервью или панели: разбор шоу, тезисы, звуковые цитаты и план продвижения после выхода. CX Codex +1 10 400установок

Рядом в теме «ИИ и ML»

Всё по теме «ИИ и ML» →

Вопросы о detect-ai

Как установить detect-ai в Claude Code?

Выполните команду npx skills add humanizerai/agent-skills --skill detect-ai -a claude-code. Конфигурация сохранится в файле ~/.claude/skills/detect-ai/SKILL.md.

Что делает скилл detect-ai?

Он отправляет переданный текст на анализ в HumanizerAI и выводит итоговую вероятность генерации от 0 до 100 вместе с метриками связности.

Что нужно для работы скилла?

Нужен действующий ключ HUMANIZERAI_API_KEY в переменных окружения и доступный инструмент WebFetch для отправки запросов.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: detect-ai
description: Analyze text to detect if it was written by AI. Returns a score from 0-100 with detailed metrics. Use when checking content before publishing or submitting.
user-invocable: true
argument-hint: [text to analyze]
allowed-tools: WebFetch
---

# Detect AI Content

Analyze text to determine if it was written by AI using the HumanizerAI API.

## How It Works

When the user invokes `/detect-ai`, you should:

1. Extract the text from $ARGUMENTS
2. Call the HumanizerAI API to analyze the text
3. Present the results in a clear, actionable format

## API Call

Make a POST request to `https://humanizerai.com/api/v1/detect`:

```
Authorization: Bearer $HUMANIZERAI_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "text": "<user's text>"
}
```

## API Response Format

The API returns JSON like this:

```json
{
  "score": {
    "overall": 82,
    "perplexity": 96,
    "burstiness": 15,
    "readability": 23,
    "satPercent": 3,
    "simplicity": 35,
    "ngramScore": 8,
    "averageSentenceLength": 21
  },
  "wordCount": 82,
  "sentenceCount": 4,
  "verdict": "ai"
}
```

**IMPORTANT:** The main AI score is `score.overall` (not `score` directly). This is the score to display to the user.

## Present Results Like This

```
## AI Detection Results

**Score:** [score.overall]/100 ([verdict])
**Words Analyzed:** [wordCount]

### Metrics
- Perplexity: [score.perplexity]
- Burstiness: [score.burstiness]
- Readability: [score.readability]
- N-gram Score: [score.ngramScore]

### Recommendation
[Based on score.overall, suggest whether to humanize]
```

## Score Interpretation (use score.overall)

- 0-20: Human-written content
- 21-40: Likely human, minor AI patterns
- 41-60: Mixed signals, could be either
- 61-80: Likely AI-generated
- 81-100: Highly likely AI-generated

## Error Handling

If the API call fails:
1. Check if HUMANIZERAI_API_KEY is set
2. Suggest the user get an API key at https://humanizerai.com
3. Provide the error message for debugging

© humanizerai · MIT · humanizerai/agent-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой