Humanizer-DE

Analysiert deutsche Texte auf KI-Muster, markiert problematische Stellen, bewertet die KI-Wahrscheinlichkeit (0–100) und bietet konkrete Verbesserungsvorschl...

Security Scan

The skill's description and reference files match its stated purpose (German AI-pattern detection + humanization), but there are inconsistencies you should review—most notably a shipped JS script and a Node runtime requirement despite 'no install spec' and no declared required binaries or network use.

Purpose & Capability

Name/description, SKILL.md and the many reference files all align: the skill analyzes German text for AI patterns, calculates statistics, flags words/phrases, and can rewrite text with 'personality injection' and style layers. However, _meta.json declares runtime: "node >= 18" while the top-level Requirements block lists no required binaries; the package includes scripts/humanize-de.js (43 KB). This is not obviously malicious, but it's an operational inconsistency: the skill appears to expect a Node runtime even though no install or binary requirement is declared.

Instruction Scope

SKILL.md confines runtime behaviour to analysing the supplied text using the included reference datasets and applying rewrite rules. It does not instruct the agent to read system config, external secrets, or other unrelated files. Example content mentions external services (e.g., supabase, npm install) only as illustrative examples, not as required runtime endpoints. Note: the 'personality injection' rewrite can add anecdotal-sounding text (first-person claims) — this is functional for the skill but may produce fabricated-sounding content if the user doesn't review outputs.

Install Mechanism

There is no install spec (lowest install risk) and _meta.json sets 'network': false, which is good. But the presence of scripts/humanize-de.js plus the Node runtime requirement suggests the skill expects to run JS locally. Because no install steps are declared, it's unclear how that script is executed in the environment. This mismatch (shipped code + no install instructions) is an operational inconsistency you should verify: inspect scripts/humanize-de.js to ensure it doesn't attempt unexpected I/O or network calls.

Credentials

The skill requests no environment variables, no credentials, and no config paths. _meta.json claims 'network': false. From the provided SKILL.md and reference files there is no need for external secrets. This is proportionate to the stated functionality.

Persistence & Privilege

The skill is not always-enabled (always: false) and does not request elevated or cross-skill privileges in the provided metadata or SKILL.md. There is no evidence it modifies other skills' configs or asks for persistent system hooks.

Scan Findings in Context

[pre-scan-injection-none] expected: The provided pre-scan reported no injection signals. That is reasonable for a text-analysis/humanization skill that declares no network access and no secret requirements. Still, absence of findings is not proof—inspect the included JS script manually if you cannot trust the author.

What to consider before installing

What to check before installing: - Inspect the included script (scripts/humanize-de.js) before enabling the skill. The skill ships executable JS but provides no install instructions—confirm the code only processes local input and does not make outbound requests, read system files, or access env vars. - Confirm your OpenClaw environment supports Node >= 18 if the skill expects that runtime. Ask the skill author or maintainer how the script is executed in-platform (agent runtime, sandboxed execution, etc.). - The skill declares network:false and no credentials; still, search the JS for network or fs operations to be sure it cannot exfiltrate data. - Be aware of the feature called "Personality Injection": rewrite outputs can include first-person anecdotes or apparent claims. If you publish humanized text without review it may contain invented details or misleading-sounding statements—always review edited text for accuracy. - Verify the trustworthiness of the source/repository (ClawHub owner ID and repo URL). If you don't recognise the author, prefer running the skill on non-sensitive sample texts first. If you want, I can summarize the top places to inspect inside scripts/humanize-de.js (network/fs/spawn usage, external URLs, eval/Function usage) or scan that file for suspicious patterns — provide the file contents and I will check them.

Erster deutscher KI-Text-Detektor für OpenClaw.

5-Durchgang-Analyse: Erkennt 24 KI-Schreibmuster, flaggt 125+ deutsche KI-Vokabeln in 3 Tiers + 48 Phrasen + 16 Chatbot-Artefakte, misst 5 statistische Signale (Burstiness, TTR, Flesch-DE) und schreibt Texte mit Personality Injection um. Inklusive Lesch-Stil-Layer.

Version: 1.2.0 Autor: OpenClaw Sprache: Deutsch Lizenz: MIT ClawHub: Tikitackr/humanizer-de

---

Was macht dieser Skill?

Du gibst ihm einen deutschen Text. Er sagt dir:

1. Wie stark der Text nach KI klingt (Score 0–100)
2. Wo genau KI-Muster stecken (markiert + erklärt)
3. Wie du es besser machst (konkrete Umschreibvorschläge)

Score 0 = klingt menschlich. Score 100 = klingt wie ChatGPT auf Autopilot.

---

Befehle

Befehl	Was passiert
Check diesen Text	Vollständiger Report: Score + Muster + Vokabeln + Statistik + Vorschläge
Score: [Text]	Nur der Score (0–100) mit Kurzeinschätzung
Was klingt hier nach KI?	Nur die problematischen Stellen markiert
Humanisiere das	Text umschreiben mit Personality Injection (Basis-Stil)
Humanisiere das im Lesch-Stil	Umschreiben mit Lesch-Layer (Visionär/Mahner/Erklärer)
Mach das menschlicher	Wie "Humanisiere das" – Synonym

---

Workflow (5 Durchgänge)

Wenn ein Text gecheckt wird, durchläuft er 5 Analyse-Schritte. Jeder Schritt hat eine eigene Reference-Datei mit allen Details.

Durchgang 1: KI-Muster-Scan

Reference: references/ki-muster.md

Prüfe den Text auf alle 24 KI-Schreibmuster. Für jedes gefundene Muster:

• Markiere die betroffene Stelle
• Nenne das Muster (z.B. "Muster #1: Bedeutungsinflation")
• Zeige Schweregrad: HOCH / MITTEL / NIEDRIG
• Gib einen konkreten Umschreibvorschlag

Punkte-Vergabe:

• HOCH-Muster: +5 Punkte pro Treffer
• MITTEL-Muster: +3 Punkte pro Treffer
• NIEDRIG-Muster: +1 Punkt pro Treffer

Durchgang 2: Vokabel-Check

Reference: references/vokabeln.md

Scanne den Text auf KI-typische Wörter und Phrasen aus der deutschen KI-Marker-Datenbank.

Tier-System:

• Tier 1 (VERBOTEN): Jedes Vorkommen = +3 Punkte. Immer ersetzen.
• Tier 2 (SPARSAM): Erlaubt max 1x pro 500 Wörter. Jedes Vorkommen über Limit = +1 Punkt.
• Tier 3 (BEOBACHTEN): Nur zählen. Wenn Dichte > 3 pro 500 Wörter = +1 Punkt pro überzähligem.
• Verbotene Phrasen: Jedes Vorkommen = +4 Punkte. Immer ersetzen.

Für jedes geflaggerte Wort: Zeige das Wort, den Tier, und einen konkreten Ersetzungsvorschlag.

Durchgang 3: Statistische Analyse

Reference: references/statistische-signale.md

Berechne fünf statistische Signale:

Signal	Formel	KI-Alarm wenn
Burstiness	B = (σ_τ - μ_τ) / (σ_τ + μ_τ)	B < 0.3
Type-Token-Ratio (TTR)	Unique Tokens / Total Tokens (pro 100-Wort-Fenster)	TTR < 0.5
Satzlängen-Variation (CoV)	σ / μ der Satzlängen in Wörtern	CoV < 0.3
Trigramm-Wiederholung	Wiederholte Trigramme / Gesamt-Trigramme	Rate > 0.10
Flesch-DE (Lesbarkeit)	180 - L - (58.5 × S)	Flesch 40–50 (KI-Sweetspot)

Punkte-Vergabe:

• Burstiness unter 0.3: +10 Punkte (nur bei ≥20 Sätzen)
• TTR unter 0.5: +5 Punkte
• Satzlängen-CoV unter 0.3: +5 Punkte
• Trigramm-Rate über 0.10: +5 Punkte
• Flesch-DE im KI-Sweetspot (40–50): +3 Punkte

Durchgang 3b: Co-Occurrence-Check

Reference: references/vokabeln.md (Abschnitt Co-Occurrence-Sets)

Prüfe ob in einzelnen Absätzen 3+ Wörter aus derselben KI-Wortgruppe auftauchen. 5 Sets definiert (Bedeutungsinflation, Techno-Superlative, Akademisch-Abstrakt, Passiv-Verben, Floskel-Ketten).

Punkte-Vergabe:

• Pro Cluster-Alarm (3+ Treffer aus einem Set in einem Absatz): +5 Punkte

Durchgang 4: Personality-Check

Reference: references/personality-injection.md

Prüfe ob menschliche Stilmittel vorhanden sind. Wenn ja: Bonus-Abzüge.

Bonus-Abzüge (reduzieren den Score):

• Authentische Einschübe in Klammern vorhanden: -3 Punkte
• Satzrhythmus variiert (keine 3+ gleich langen Sätze): -5 Punkte
• Kontraktionen verwendet (gibt's, ist's, hat's): -2 Punkte
• Konkrete Zahlen/Quellen statt vager Aussagen: -3 Punkte
• Echte Abschweifungen/Anekdoten: -3 Punkte
• Satzfragmente (bewusst unvollständig): -2 Punkte

Durchgang 5: Stil-Layer (optional)

Reference: references/stil-layer/basis.md oder references/stil-layer/lesch.md

Wenn der Benutzer "Humanisiere" oder "Mach menschlicher" sagt:

1. Wende den Basis-Stil an (Standard, für alle geeignet)
2. Oder wende den Lesch-Stil an (wenn explizit gewünscht)
3. Erstelle eine Vorher/Nachher-Gegenüberstellung

---

Score-Berechnung

Gesamt-Score = Rohpunkte - Bonus-Abzüge

Clamp: Minimum 0, Maximum 100.

Score-Skala

Score	Bewertung	Empfehlung
0–20	Klingt menschlich	Keine Änderung nötig. Gut gemacht.
21–40	Leicht maschinell	Ein paar Stellen polieren. Siehe markierte Muster.
41–60	Gemischt	Überarbeitung empfohlen. Vokabeln ersetzen, Rhythmus variieren.
61–80	Offensichtlich KI	Deutliche Überarbeitung nötig. Personality Injection einsetzen.
81–100	ChatGPT-Standard	Komplett umschreiben. Dieser Text besteht keinen KI-Detektor.

Report-Format

Wenn der Benutzer einen vollständigen Check will, gib den Report in diesem Format aus:

═══════════════════════════════════════════
  HUMANIZER-DE · Analyse-Report
═══════════════════════════════════════════

  SCORE: [XX] / 100  →  [Bewertung]

───────────────────────────────────────────
  1. KI-MUSTER ([Anzahl] gefunden)
───────────────────────────────────────────

  ▸ Muster #X: [Name] (SCHWERE)
    Stelle: "[Zitat aus dem Text]"
    Vorschlag: [Umschreibung]

───────────────────────────────────────────
  2. VOKABEL-CHECK ([Anzahl] geflaggert)
───────────────────────────────────────────

  ▸ "[Wort]" (Tier X) → Vorschlag: "[Ersetzung]"

───────────────────────────────────────────
  3. STATISTIK
───────────────────────────────────────────

  Burstiness:       [Wert] ([menschlich/KI-typisch])
  TTR:              [Wert] ([menschlich/KI-typisch])
  Satzlängen-CoV:   [Wert] ([menschlich/KI-typisch])
  Trigramm-Rate:    [Wert] ([menschlich/KI-typisch])
  Flesch-DE:        [Wert] ([ok/KI-Sweetspot])

  Co-Occurrence:    [Anzahl] Cluster-Alarme

───────────────────────────────────────────
  4. PERSONALITY-BONUS
───────────────────────────────────────────

  [Liste der erkannten menschlichen Stilmittel]
  Bonus: -[X] Punkte

───────────────────────────────────────────
  5. TOP-3-EMPFEHLUNGEN
───────────────────────────────────────────

  1. [Wichtigste Verbesserung]
  2. [Zweitwichtigste]
  3. [Drittwichtigste]

═══════════════════════════════════════════

---

Regeln

1. Score ehrlich berechnen. Kein Gefälligkeits-Score. Wenn ein Text nach KI klingt, sag es.
2. Immer Vorschläge machen. Nicht nur Probleme zeigen, sondern konkrete Lösungen.
3. Kontext beachten. Ein Förderantrag darf formaler sein als ein Blogpost. Passe die Bewertung an.
4. Deutsch. Alle Muster, Vokabeln und Vorschläge sind auf Deutsch. Englische Fachbegriffe nur wo nötig.
5. Kein Netzwerk. Dieser Skill macht keine HTTP-Calls. Alles funktioniert offline.
6. Modular. Stil-Layer sind optional. Der Basis-Check funktioniert für jeden Text.

---

Reference-Dateien

Datei	Inhalt
references/ki-muster.md	24 KI-Schreibmuster mit Beispielen, Schweregrad, Erkennungsregeln
references/vokabeln.md	125+ KI-Vokabeln in 3 Tiers + 48 verbotene Phrasen + 16 Chatbot-Artefakte + 7 Co-Occurrence-Cluster + Ersetzungen
references/statistische-signale.md	Formeln für Burstiness, TTR, CoV, Trigramm-Rate, Flesch-DE + Schwellenwerte
references/personality-injection.md	5 Techniken zur Vermenschlichung + Regeln + deutsche Beispiele
references/examples.md	6 deutsche Vorher/Nachher-Transformationen (Blogpost, E-Mail, Social Media, Tech Doku, Sachbuch, Förderantrag)
references/stil-layer/basis.md	Standard-Humanisierung ohne besonderen Stil
references/stil-layer/lesch.md	Lesch-Stil-Erweiterung (Tonwechsel, Analogien, Lesch-ismen)

---

Integration

Dieser Skill funktioniert eigenständig – du brauchst kein Buch, kein Dashboard, keinen Cowan.

Installation

Sag deinem OpenClaw:

"Installiere den Skill Tikitackr/humanizer-de"

Im OpenClaw-Ökosystem

• Im Buch: Kapitel 9 (Agent-Architektur) erklaert die Theorie hinter Skills. Kap 13 zeigt den Humanizer als Praxis-Beispiel.
• Im Dashboard: https://openclaw-buch.de
• In Cowan: "Hey Cowan, check diesen Text" – per Sprache oder Kamera (OCR).