Haz que tu contenido sea más humano con un skill de Claude
Humanizer: una skill para quitar “señales de IA” y hacer que tus textos suenen más humanos.
Cada vez usamos más modelos generativos para redactar: documentación, posts, propuestas comerciales, notas internas, mensajes a clientes… El problema es que, aunque el contenido sea correcto, muchas piezas terminan sonando “demasiado IA”: grandilocuentes, promocionales, imprecisas o llenas de frases plantilla.
Lo interesante es que Wikipedia (a través de WikiProject AI Cleanup) se ha tomado el trabajo de documentar y agrupar señales típicas de escritura generada por LLMs. Y, si esas señales están identificadas, la consecuencia es clara: podemos pedirle al modelo que no escriba así, o mejor aún, automatizar una pasada de edición que lo haga por nosotros.
Ahí es donde entra Humanizer.
Qué es Humanizer
Humanizer es una Claude Code skill que detecta y elimina señales de escritura “IA” en un texto, con el objetivo de que el resultado suene más natural, directo y humano. Está basada explícitamente en la guía de Wikipedia “Signs of AI writing”.
En pocas palabras: te ayuda a convertir textos “correctos pero sospechosamente perfectos” en textos que parecen escritos por alguien real.
Qué “tics” de IA corrige (ejemplos concretos)
La skill trabaja sobre un conjunto de patrones frecuentes. En el repositorio se listan 24 patrones con ejemplos “antes/después”, agrupados por tipo.
Algunos de los más habituales (y molestos) son:
Darle más importancia a algo de la que tiene (significance inflation)
Ese estilo de “esto marca un punto de inflexión histórico…” aplicado a cualquier cosa.
- Antes: “marcando un momento crucial en la evolución de…”
- Después: “se creó en 1989 para…”
Lenguaje promocional y excesivamente positivo
“Ubicado en la impresionante región de…” cuando solo querías describir un lugar o un producto.
- Antes: “nestled within the breathtaking region…”
- Después: “es una ciudad en…”
Análisis superficial en gerundio (-ing)
“Simbolizando… reflejando… mostrando…” sin aportar hechos o fuentes.
- La skill lo elimina o te fuerza a concretar con datos.
Atribuciones vagas (“Experts believe…”)
Un clásico: “los expertos creen que…” sin citar a nadie.
- Antes: “Experts believe it plays a crucial role…”
- Después: “según una encuesta de 2019…”
Uso excesivo del em dash (—)
Wikipedia lo llama directamente un tell frecuente: el guion largo usado por todas partes.
- Humanizer lo reemplaza por comas, puntos o construcciones más normales.
“Regla de tres” artificial
“innovación, inspiración e insights” aunque no haga falta.
- Ajusta el número de elementos para que parezca una enumeración real.
“Chatbot artifacts”
Frases tipo: “¡Espero que esto ayude! Avísame si quieres más…”
- Se eliminan porque delatan respuesta automatizada.
Por qué esto funciona tan bien en la práctica
Wikipedia describe el fenómeno de fondo: los LLMs tienden a “promediar” el lenguaje (regresión a la media), reemplazando detalles específicos por formulaciones genéricas y positivas. Eso produce textos que suenan pulidos… pero demasiado uniformes.
Humanizer está pensado como una capa final de edición que:
- baja el “volumen épico” del texto,
- fuerza concreción,
- reduce plantillas y muletillas,
- y convierte un borrador “muy correcto” en algo más verosímil.
Instalación y uso en Claude Code
La instalación recomendada es clonar el repo directamente en el directorio de skills de Claude Code:
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer
Y para usarlo:
/humanizer
[pega aquí tu texto]Cuándo conviene usarlo (casos reales)
Humanizer es especialmente útil cuando:
- Tu post parece marketing genérico, pero quieres que suene auténtico.
- Tu documentación técnica está demasiado inflada y le falta concreción.
- Tus propuestas comerciales suenan como plantilla y no como consultoría real.
- Tus artículos internos parecen redactados por un asistente en vez de por el equipo.
- Necesitas bajar riesgo editorial (por ejemplo, evitar red flags de estilo en wikis o knowledge bases).
Nota de uso responsable
Que un texto suene “humano” no lo hace automáticamente más verdadero: siempre hay que validar datos, fuentes y afirmaciones. De hecho, la guía de Wikipedia insiste en que estas señales son indicativas, no pruebas definitivas, y que hay que mirar el contenido de fondo, no solo la forma.
En entornos profesionales, la recomendación sensata es usar Humanizer para:
- mejorar claridad,
- reducir relleno,
- y hacer el texto más directo,
no como sustituto de revisión editorial y fact-checking.
Información basada en la publicación Humanizer en GitHub y Signs of AI writing de Wikipedia.
