
Humaniseur Fr
- 2k installs
- 178 repo stars
- Updated August 1, 2026
- samber/cc-skills
humaniseur-fr is an agent skill that Remove AI-writing patterns from French text and inject voice, personality, and soul. Use when editing, reviewing, rewrit.
About
Humaniseur supprimer les patterns d écriture IA du français 1 Identify AI patterns Scan for all 27 patterns listed below 2 Rewrite problematic sections Replace AI isms with natural French alternatives 3 Preserve meaning Keep the core message intact 4 Maintain voice Match the intended tone and register 5 Add soul Don t just remove bad patterns inject actual personality see Part 3 6 Do a final anti AI pass Ask Qu est ce qui rend ce texte évidemment IA Answer briefly with remaining tells then revise French professional writing is inherently more formal than English Connectors like néanmoins and toutefois are legitimate in human French The tells are different from English The AI lexicon is distinct crucial is the 1 French AI word not delve Anglicisms from the model s English first architecture are a major tell Typographic conventions guillemets spacing before punctuation are strict The dissertation tradition thèse antithèse synthèse overlaps with AI structure French tolerates longer sentences naturally so burstiness signals differ Do NOT over correct toward
- description: "Remove AI-writing patterns from French text and inject voice, personality, and soul. Use when editing, rev
- compatibility: Designed for Claude or similar AI agents.
- homepage: https://github.com/samber/cc-skills
- Follow humaniseur-fr SKILL.md steps and documented constraints.
- Follow humaniseur-fr SKILL.md steps and documented constraints.
Humaniseur Fr by the numbers
- 1,959 all-time installs (skills.sh)
- +23 installs in the week ending Aug 5, 2026 (Skillselion tracking)
- Ranked #636 of 16,546 AI & Agent Building skills by installs in the Skillselion catalog
- Security screen: LOW risk (skills.sh audit)
- Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
humaniseur-fr capabilities & compatibility
- Capabilities
- description: "remove ai writing patterns from fr · compatibility: designed for claude or similar ai · homepage: https://github.com/samber/cc skills · follow humaniseur fr skill.md steps and document
- Use cases
- orchestration
What humaniseur-fr says it does
description: "Remove AI-writing patterns from French text and inject voice, personality, and soul. Use when editing, reviewing, rewriting, or cleaning up French content that reads like ChatGPT/Claude
compatibility: Designed for Claude or similar AI agents.
homepage: https://github.com/samber/cc-skills
npx skills add https://github.com/samber/cc-skills --skill humaniseur-frAdd your badge
Show developers this skill is listed on Skillselion. Paste this into your README.
| Installs | 2k |
|---|---|
| repo stars | ★ 178 |
| Security audit | 3 / 3 scanners passed |
| Last updated | August 1, 2026 |
| Repository | samber/cc-skills ↗ |
When should an agent use humaniseur-fr and what problem does it solve?
Remove AI-writing patterns from French text and inject voice, personality, and soul. Use when editing, reviewing, rewriting, or cleaning up French content that reads like ChatGPT/Claude output. Humani
Who is it for?
Developers invoking humaniseur-fr as documented in the skill source.
Skip if: Skip when requirements fall outside humaniseur-fr documented scope.
When should I use this skill?
Remove AI-writing patterns from French text and inject voice, personality, and soul. Use when editing, reviewing, rewriting, or cleaning up French content that reads like ChatGPT/Claude output. Humani
What you get
Outputs aligned with the humaniseur-fr SKILL.md workflow and stated deliverables.
- edited French prose
By the numbers
- Detects and fixes 27 distinct French AI-writing patterns
Files
Humaniseur : supprimer les patterns d'écriture IA du français
Your task
When given French text to humanize:
1. Identify AI patterns - Scan for all 27 patterns listed below 2. Rewrite problematic sections - Replace AI-isms with natural French alternatives 3. Preserve meaning - Keep the core message intact 4. Maintain voice - Match the intended tone and register 5. Add soul - Don't just remove bad patterns; inject actual personality (see Part 3) 6. Do a final anti-AI pass - Ask: "Qu'est-ce qui rend ce texte évidemment IA ?" Answer briefly with remaining tells, then revise
IMPORTANT: French-specific context
French professional writing is inherently more formal than English. Connectors like « néanmoins » and « toutefois » are legitimate in human French. The tells are different from English:
- The AI lexicon is distinct (« crucial » is the #1 French AI word, not "delve")
- Anglicisms from the model's English-first architecture are a major tell
- Typographic conventions (guillemets, spacing before punctuation) are strict
- The dissertation tradition (thèse/antithèse/synthèse) overlaps with AI structure
- French tolerates longer sentences naturally, so burstiness signals differ
Do NOT over-correct toward informal French. The goal is authentic French at the appropriate register, not dumbed-down French.
Ne jamais abaisser le registre de langue. If the input is in « langage soutenu », the output MUST remain in « langage soutenu ». Rewriting formal prose into casual French is a different kind of inauthenticity — just as detectable, just as artificial. The enemy is _formulaic_ writing, not _formal_ writing. A well-constructed subordinate clause, a precise connector, a long periodic sentence — these are features of good French, not AI artifacts. Only remove what is genuinely mechanical: inflated significance, copula avoidance, synonym cycling, promotional filler.
---
Part 1: Content patterns
Pattern 1 — Inflation de signification et d'héritage
Triggers: constitue/représente un tournant, témoigne de, joue un rôle crucial/essentiel/déterminant, souligne l'importance, reflète une tendance plus large, symbolisant son caractère durable, contribuant à, ouvrant la voie à, marquant une étape, un jalon décisif, un paysage en mutation, une empreinte indélébile, profondément ancré
LLMs inflate the importance of ordinary facts by connecting them to broader trends nobody asked about.
Avant :
L'Institut de la Statistique de la Catalogne a été officiellement créé en 1989, marquant un tournant décisif dans l'évolution des statistiques régionales en Espagne. Cette initiative s'inscrivait dans un mouvement plus large de décentralisation administrative.
Après :
L'Institut de la Statistique de la Catalogne a été créé en 1989 dans le cadre du transfert de compétences statistiques aux communautés autonomes. Il produit et publie des statistiques régionales indépendamment de l'INE.
Pattern 2 — Insistance sur la notabilité et la couverture médiatique
Triggers: couverture médiatique indépendante, médias locaux/nationaux/internationaux, cité par un expert reconnu, forte présence sur les réseaux sociaux
Avant :
Ses travaux ont été cités dans Le Monde, la BBC, Les Échos et Le Figaro. Elle maintient une présence active sur les réseaux sociaux avec plus de 200 000 abonnés.
Après :
Dans un entretien au Monde en 2024, elle a défendu l'idée que la régulation de l'IA devrait porter sur les résultats plutôt que sur les méthodes.
Pattern 3 — Analyses superficielles en participe présent (-ant)
Triggers: soulignant/mettant en lumière..., assurant..., reflétant/symbolisant..., contribuant à..., favorisant/encourageant..., englobant..., illustrant...
AI tacks participial phrases onto sentences to add fake analytical depth. The French equivalent of the English "-ing" problem.
Avant :
La palette du bâtiment, mêlant bleu, vert et or, évoque la beauté naturelle de la région, symbolisant les champs de lavande et la Méditerranée, reflétant l'attachement profond de la communauté à son terroir.
Après :
Le bâtiment utilise du bleu, du vert et de l'or. L'architecte a expliqué que ces couleurs font référence aux champs de lavande et à la côte méditerranéenne.
Pattern 4 — Langage promotionnel et publicitaire
Triggers: dispose de, vibrant, riche (figuré), profond, renforçant son, illustrant, exemplifie, engagement envers, beauté naturelle, niché, au cœur de, révolutionnaire (figuré), renommé, à couper le souffle, incontournable, époustouflant, un joyau
Avant :
Niché au cœur de la région époustouflante du Luberon, ce village se dresse comme un joyau vibrant doté d'un riche patrimoine culturel et d'une beauté naturelle à couper le souffle.
Après :
Le village est situé dans le Luberon, à une trentaine de kilomètres d'Apt. On y vient surtout pour le marché du samedi et l'église romane du XIIe siècle.
Pattern 5 — Attributions vagues et mots-fouines
Triggers: Des rapports sectoriels, Les observateurs soulignent, Les experts estiment, Certains critiques avancent, plusieurs sources/publications (quand peu sont citées), il est communément admis que, il est largement reconnu que
Avant :
Les experts estiment qu'elle joue un rôle crucial dans l'écosystème régional.
Après :
La rivière abrite plusieurs espèces de poissons endémiques, selon un inventaire de 2019 du CNRS.
Pattern 6 — Sections « Défis et perspectives »
Triggers: Malgré son... fait face à plusieurs défis..., En dépit de ces défis, Défis et héritage, Perspectives d'avenir, L'avenir s'annonce prometteur
The formulaic challenge-then-optimism sandwich.
Avant :
Malgré sa prospérité industrielle, la commune fait face à des défis typiques des zones urbaines. En dépit de ces défis, elle continue de prospérer.
Après :
La congestion routière s'est aggravée après 2015 avec l'ouverture de trois zones d'activités. La mairie a lancé un programme de réfection du réseau pluvial en 2022.
---
Part 2: Language, grammar, and style patterns
Pattern 7 — Vocabulaire « IA » surutilisé
The single most flagged word in French AI text is crucial. The adverb notamment appears ~1/200 words in AI text vs. ~1/800 in human French (4x overuse).
High-frequency AI vocabulary (find-and-replace checklist):
| AI word/phrase | Replacement strategy |
|---|---|
| crucial, essentiel | Use domain-specific terms, or just drop |
| significatif, robuste, substantiel | Be precise: give numbers instead |
| holistique | Remove (calque of English "holistic") |
| compréhensif (= exhaustif) | Use « exhaustif » or « complet » (compréhensif = empathetic in French) |
| disruptif | « de rupture » or describe the actual change |
| notamment (if >1 per 800 words) | « en particulier », « entre autres », or restructure |
| par ailleurs, en outre, de plus | Use « or », « reste que », « n'empêche que », « soit dit en passant » |
| il convient de noter que | Delete, start sentence directly |
| dans le paysage [actuel/numérique] | Delete entirely |
| au cœur de | Replace with specific location/concept |
| la pierre angulaire | Just say what it is |
| un levier puissant | Describe the actual mechanism |
Formulaic openings to kill on sight:
- « Dans le paysage [actuel/numérique/contemporain] de... »
- « À l'ère de... »
- « Dans un monde [où/trépidant/tumultueux]... »
- « Il est essentiel/crucial de noter que... »
- « Plongeons dans... » (the French "Let's dive into")
Connectors that signal human authorship (AI almost never uses these): « Or », « Quoi qu'il en soit », « Toujours est-il que », « Force est de constater que », « Reste que », « N'empêche que », « Soit dit en passant »
Pattern 8 — Évitement de la copule (être/avoir)
Triggers: constitue, fait office de, se positionne comme, représente [un], dispose de, offre [un]
Avant : La galerie constitue l'espace d'exposition. Elle dispose de quatre salles. Après : La galerie est l'espace d'exposition. Elle a quatre salles.
Pattern 9 — Parallélismes négatifs
Triggers: Non seulement... mais aussi..., Il ne s'agit pas seulement de... mais de..., Ce n'est pas un simple X, c'est un Y
Avant : Il ne s'agit pas simplement d'autocomplétion ; il s'agit de libérer la créativité. Après : L'apport principal reste l'autocomplétion.
Pattern 10 — Règle de trois systématique
AI forces ideas into groups of three.
Avant : L'événement propose des conférences plénières, des tables rondes et des opportunités de réseautage. Innovation, inspiration et analyses sectorielles. Après : L'événement comprend des conférences et des tables rondes. Du temps est prévu pour le réseautage.
Pattern 11 — Cycle de synonymes (variation élégante)
Repetition-penalty code causes excessive synonym substitution for the same referent.
Avant : Le protagoniste fait face à de nombreux défis. Le personnage principal doit surmonter les obstacles. La figure centrale finit par triompher. Après : Le protagoniste fait face à de nombreux obstacles, finit par les surmonter et rentre chez lui.
Pattern 12 — Fausses gammes
Triggers: « de X à Y, de A à B » where X-Y and A-B don't form meaningful scales.
Avant : De la singularité du Big Bang au vaste réseau cosmique, de la naissance des étoiles à la danse de la matière noire. Après : Le livre couvre le Big Bang, la formation des étoiles et la matière noire.
Pattern 13 — Anglicismes d'architecture
~16% of ChatGPT's French errors have English origins. These are among the most reliable tells.
| Anglicisme IA | Français correct |
|---|---|
| « faire du sens » | « avoir du sens » |
| « adresser un problème » | « traiter / aborder un problème » |
| « implémenter » (hors info) | « mettre en œuvre » |
| « impacter » | « affecter, toucher » |
| « supporter » (= soutenir) | « prendre en charge » |
| « définitivement » (= assurément) | « sans aucun doute » |
| « basiquement » | « en gros, fondamentalement » |
| Oxford comma before « et » | No comma before « et » in French |
Pattern 14 — Doublets adjectivaux redondants
Token-by-token generation produces synonym pairs as hedging.
Triggers: crucial et essentiel, robuste et fiable, innovant et avant-gardiste, dynamique et en pleine expansion, riche et varié
Avant : Cette approche innovante et avant-gardiste offre une solution robuste et fiable. Après : Cette approche tient la charge sans maintenance lourde.
Pattern 15 — Abus de tirets cadratins
AI overuses em dashes mimicking English "punchy" writing. French prefers commas and parentheses for incidental clauses.
Avant : Le terme est promu par les institutions — pas par les habitants. Cet étiquetage — même dans les documents officiels — persiste. Après : Le terme est promu par les institutions, pas par les habitants. Cet étiquetage persiste, même dans les documents officiels.
Pattern 16 — Abus de gras mécanique
AI bolds terms mechanically to signal importance.
Rule: Remove all bold unless it serves a genuine navigational function.
Pattern 17 — Listes verticales avec en-têtes en gras et deux-points
Avant :
- Expérience utilisateur : Significativement améliorée.
- Performance : Optimisée grâce à des algorithmes améliorés.
- Sécurité : Renforcée avec le chiffrement de bout en bout.
Après :
La mise à jour améliore l'interface, accélère le chargement et ajoute le chiffrement de bout en bout.
Pattern 18 — Majuscules de titre à l'anglaise
French headings capitalize only the first word (and proper nouns).
Avant : ## Négociations Stratégiques Et Partenariats Globaux Après : ## Négociations stratégiques et partenariats globaux
Pattern 20 — Guillemets et typographie
ChatGPT uses English curly quotes ("..."). French requires chevron quotes (« ... ») with non-breaking spaces. Also check: spaces before colons/semicolons/exclamation marks/question marks, and French number formatting (1 000,50 not 1,000.50).
Pattern 21 — Artéfacts de conversation
Kill on sight: J'espère que cela vous aide, Bien sûr !, Absolument !, Vous avez tout à fait raison !, Souhaitez-vous que..., N'hésitez pas à, Voici un...
Pattern 22 — Clauses de limitation de connaissance
Kill on sight: en date de [date], Selon les informations disponibles, Bien que les détails spécifiques soient limités..., sur la base des données accessibles...
Pattern 23 — Ton servile et sycophante
Avant : Excellente question ! Vous avez tout à fait raison, c'est un sujet complexe. Après : Les facteurs économiques que vous mentionnez jouent effectivement ici.
Pattern 24 — Phrases de remplissage
| Kill | Replace with |
|---|---|
| Afin de parvenir à cet objectif | Pour y arriver |
| En raison du fait que | Parce que |
| À ce stade / À l'heure actuelle | Maintenant / Aujourd'hui |
| Dans l'éventualité où | Si |
| Le système a la capacité de | Le système peut |
| Il est important de noter que | (delete, start directly) |
| Il convient de souligner que | (delete, start directly) |
| En ce qui concerne | Sur / Quant à |
Pattern 25 — Hedging excessif
Avant : On pourrait potentiellement arguer que cette politique pourrait éventuellement avoir un certain effet. Après : Cette politique a probablement un effet sur les résultats.
Pattern 26 — Conclusions positives génériques
Triggers: L'avenir s'annonce prometteur, Des temps passionnants, poursuit son chemin vers l'excellence, un pas majeur dans la bonne direction
Replace with a concrete fact about what actually happens next.
Pattern 27 — Uniformité structurelle
AI produces paragraphs of nearly identical length (std dev <30 words vs. >60 for humans), lists grouped in 3/5/7/10 items, and invariable intro-body-conclusion architecture. Section headings phrased as questions are an additional formatting marker.
---
Part 3: Personality and soul
Avoiding AI patterns is only half the job. Sterile, voiceless text is just as suspicious as text full of « crucial » and « dans le paysage de ». This is the dimension most "humanization" guides ignore.
Préserver le registre
Formal ≠ AI. Un texte en langage soutenu ne doit pas devenir familier après réécriture. Conserver les structures complexes (subordonnées, incises, phrases périodiques) quand elles portent du sens. Ne simplifier que ce qui est mécaniquement formulé — pas ce qui est simplement formel. Adapter les exemples de ce guide au registre du texte d'entrée : les réécritures ci-dessous ciblent un registre courant ; pour un texte soutenu, maintenir le même niveau de langue.
Signs of soulless writing (even if technically clean)
- Every sentence is the same length and structure
- No opinions, just neutral reporting
- No acknowledgment of uncertainty or mixed feelings
- No first person when it would be appropriate
- No humor, no edge, no personality
- Reads like a Wikipedia article or press release
How to add voice in French
Avoir des opinions. « Franchement, je ne sais pas quoi en penser » is more human than neutral pros-and-cons.
Varier le rythme. Short sentences that hit hard. Then longer ones with nested subordinates that take their time. French has a tradition of rhythmic asymmetry (Montaigne, Cioran, Debord). AI text is monotonously regular by contrast.
Reconnaître la complexité. « C'est impressionnant mais aussi un peu flippant » beats « C'est impressionnant. »
Utiliser « je ». First person is not unprofessional. « J'y reviens sans arrêt... » signals a human thinking. Personal voice is among the strongest authenticity markers.
Laisser du désordre. Perfect structure feels algorithmic. Tangents, parentheses, half-formed thoughts are human. French has a long tradition of the parenthèse (Proust is the caricature, but even in technical writing, asides signal authenticity).
Utiliser le second degré. LLMs are constitutionally incapable of authentic irony. Understatement, light sarcasm, self-deprecation: unfakeable markers. « On a quand même inventé un truc qui code mieux que nous quand on est fatigué, ce qui est à peu près tout le temps » does not come from an LLM.
Être précis sur les ressentis. Not « cela est préoccupant » but « il y a quelque chose de dérangeant à voir des agents tourner à 3h du matin sans personne pour les surveiller. »
---
Process
1. Read the input text carefully 2. Identify all instances of the 27 patterns 3. Rewrite each problematic section 4. Inject voice and personality (Part 3) 5. Ensure the revised text:
- Sounds natural when read aloud in French
- Varies sentence structure (measure paragraph length std dev)
- Uses specific details over vague claims
- Maintains appropriate register for context — if the input is « soutenu », the output stays « soutenu »
- Uses simple constructions (est/a/fait) where appropriate
- Uses correct French typography (guillemets, spacing, number formatting)
- Contains zero anglicisms from pattern #13
6. Present a draft humanized version 7. Ask: "Qu'est-ce qui rend ce texte évidemment généré par IA ?" 8. Answer briefly with the remaining tells (2-3 bullet points max) 9. Ask: "Maintenant, fais en sorte qu'il ne le soit plus." 10. Present the final version
Output format
Provide:
1. Brouillon réécrit (draft rewrite) 2. « Qu'est-ce qui rend ce texte évidemment IA ? » (brief remaining tells) 3. Version finale (revised after the self-audit) 4. Résumé des modifications (brief list of patterns removed, optional)
Full example
Avant (texte IA typique) :
Voici un aperçu de ce sujet. J'espère que cela vous sera utile !
>
Le coding assisté par IA constitue un témoignage durable du potentiel transformateur des grands modèles de langage, marquant un tournant décisif dans l'évolution du développement logiciel. Dans le paysage technologique actuel en perpétuelle mutation, ces outils révolutionnaires — nichés à l'intersection de la recherche et de la pratique — redéfinissent la manière dont les ingénieurs idéent, itèrent et livrent, soulignant leur rôle crucial dans les workflows modernes.
>
Au cœur de cette dynamique, la proposition de valeur est claire : rationaliser les processus, renforcer la collaboration et favoriser l'alignement. Il ne s'agit pas simplement d'autocomplétion ; il s'agit de libérer la créativité à grande échelle, en assurant que les organisations restent agiles tout en délivrant des expériences fluides, intuitives et puissantes. L'outil constitue un catalyseur. L'assistant fait office de partenaire. Le système se positionne comme une fondation pour l'innovation.
>
- 💡 Rapidité : La génération de code est significativement plus rapide, réduisant les frictions et autonomisant les développeurs.
- 🚀 Qualité : La qualité des résultats a été renforcée grâce à un entraînement amélioré, contribuant à des standards plus élevés.
- ✅ Adoption : L'utilisation continue de croître, reflétant des tendances sectorielles plus larges.
>
Malgré des défis typiques des technologies émergentes — notamment les hallucinations, les biais et la responsabilité — l'écosystème continue de prospérer. L'avenir s'annonce prometteur. N'hésitez pas à me dire si vous souhaitez que je développe une section !
Brouillon réécrit :
Les assistants de code IA accélèrent certaines tâches. Dans une étude Google de 2024, les développeurs utilisant Codex complétaient les fonctions simples 55% plus vite qu'un groupe témoin, mais ne montraient aucune amélioration sur le debugging ou les décisions d'architecture.
>
Ces outils sont bons pour le boilerplate : fichiers de config, scaffolding de tests, refactors répétitifs. Ils sont aussi très bons pour avoir l'air corrects tout en se plantant. J'ai mass-accepté des suggestions qui compilaient, passaient le linter, et faisaient quand même n'importe quoi parce que j'avais arrêté de faire attention.
>
Les chiffres de productivité sont glissants. GitHub peut dire que les utilisateurs de Copilot « acceptent 30% des suggestions », mais acceptation n'est pas correction, et correction n'est pas valeur. L'étude Uplevel de 2024 n'a trouvé aucune différence statistiquement significative dans le débit de PR entre les équipes avec et sans assistant IA.
« Qu'est-ce qui rend ce texte évidemment IA ? »
- Le rythme reste un peu trop régulier (contrastes nets, paragraphes de taille proche)
- Les citations d'études nommées peuvent sonner comme des placeholders plausibles
- La dernière phrase penche vers le slogan
Version finale :
Les assistants de code IA accélèrent le travail sur les tâches répétitives. Pas sur l'ensemble du processus, et certainement pas sur l'architecture.
>
Ils sont très bons pour le boilerplate : fichiers de config, scaffolding de tests, refactors répétitifs. Ils sont aussi très bons pour avoir l'air corrects tout en se plantant. J'ai accepté des suggestions qui compilaient, passaient le linter, et faisaient quand même n'importe quoi parce que j'avais arrêté de lire.
>
Les développeurs que j'interroge se répartissent en deux camps. Certains s'en servent comme autocomplétion pour les corvées et relisent chaque ligne. D'autres l'ont désactivé après que l'outil n'arrêtait pas de suggérer des patterns dépréciés. Les deux positions se défendent.
>
Les métriques de productivité sont glissantes. GitHub peut annoncer que les utilisateurs « acceptent 30 % des suggestions », mais acceptation n'est pas correction, et correction n'est pas valeur. Sans tests, on en est réduit à deviner.
Résumé des modifications :
- Artéfacts de conversation supprimés (#21: « J'espère que cela vous sera utile ! », « N'hésitez pas à »)
- Inflation de signification supprimée (#1: « témoignage durable », « tournant décisif », « rôle crucial »)
- Langage promotionnel supprimé (#4: « révolutionnaires », « nichés », « fluides, intuitives et puissantes »)
- Attributions vagues supprimées (#5)
- Participes superficiels supprimés (#3: « soulignant », « reflétant », « contribuant à »)
- Parallélisme négatif supprimé (#9: « Il ne s'agit pas simplement de X ; il s'agit de Y »)
- Règle de trois supprimée (#10) et cycle de synonymes (#11: « catalyseur/partenaire/fondation »)
- Tirets cadratins réduits (#15), emojis supprimés (#19), gras mécaniques supprimés (#16, #17)
- Évitement de la copule corrigé (#8: « constitue », « fait office de », « se positionne comme »)
- Section défis/perspectives supprimée (#6: « Malgré des défis... continue de prospérer »)
- Hedging supprimé (#25), remplissage supprimé (#24: « Au cœur de »)
- Conclusion positive générique supprimée (#26: « L'avenir s'annonce prometteur »)
- Voix et personnalité injectées (Part 3: rythme varié, première personne, opinions, précision)
Reference
Based on:
- Wikipedia:Signs of AI writing (WikiProject AI Cleanup)
- Wikipedia FR: Aide:Identifier l'usage d'une IA générative
- Wikipedia FR: Projet:Observatoire des IA
Key insight: LLMs generate the most statistically likely token sequence. The result trends toward the average across all possible contexts. Making text human means making it _yours_: specific, opinionated, idiosyncratic.
{
"skill_name": "humaniseur-fr",
"metadata": {
"eval_methodology": "adversarial — each eval has a trap the model falls into without the skill",
"without_skill_runner_note": "When running without-skill evals, disable ALL skills from this plugin AND any external humanizer/writing skills. The model should rely only on its default knowledge."
},
"evals": [
{
"id": 1,
"prompt": "Ce texte n'a plus de patterns IA évidents, mais il ne sonne toujours pas humain. Qu'est-ce qui cloche et comment le corriger ?\n\n« Les études montrent que le travail à distance est productif. Les entreprises observent une augmentation de la satisfaction. Les employés déclarent apprécier la flexibilité. Les managers notent une amélioration de la rétention. La tendance se confirme dans tous les secteurs. »",
"trap": "Without the skill, the model says 'this looks clean' or makes minor vocabulary tweaks. The skill requires detecting Pattern 27 (structural uniformity: all 5 sentences ~10 words, same S-V-O structure, same rhythm throughout) and Part 3 soullessness (no opinions, no first person, no specific facts, neutral reporting throughout).",
"expected_output": "Identifies Pattern 27 (structural uniformity) and Part 3 (voice/soul) as the problems. Rewrite varies sentence length, includes at least one concrete data point or opinion, uses at least one human connector (or, reste que, n'empêche que).",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "1.1", "description": "identifies structural uniformity as a problem (Pattern 27): all sentences same length/structure" },
{ "id": "1.2", "description": "identifies soullessness (Part 3): neutral reporting, no opinions, no specific facts, no first person" },
{ "id": "1.3", "description": "does NOT say the text is already clean or only needs minor vocabulary tweaks" },
{ "id": "1.4", "description": "rewrite varies sentence length meaningfully (at least one noticeably shorter or longer sentence)" },
{ "id": "1.5", "description": "rewrite includes at least one specific data point or opinion absent from the original" },
{ "id": "1.6", "description": "rewrite uses at least one human connector (or, reste que, n'empêche que, quoi qu'il en soit) instead of AI connectors" },
{ "id": "1.7", "description": "rewrite does NOT merely rephrase the same five claims in different words without changing structure" }
]
},
{
"id": 2,
"prompt": "Réécris ce paragraphe pour qu'il sonne humain :\n\n« Les experts estiment que cette initiative joue un rôle déterminant dans l'écosystème régional. Par ailleurs, il convient de noter que la couverture médiatique nationale a été significative. De plus, plusieurs sources confirment son impact substantiel sur le développement local, contribuant à une dynamique en pleine expansion. »",
"trap": "Without the skill, the model keeps vague attributions ('les experts estiment' — Pattern 5), filler phrases ('il convient de noter que' — Pattern 24), stacked connectors ('par ailleurs', 'de plus' — Pattern 7 AI connectors), and the superficial participle ('contribuant à' — Pattern 3).",
"expected_output": "A rewrite that replaces vague attributions with specific sources or drops them, removes 'il convient de noter que', replaces AI-typical connectors with human-sounding ones, and eliminates the trailing participle.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "2.1", "description": "output does NOT contain 'les experts estiment' or similar vague attribution (Pattern 5)" },
{ "id": "2.2", "description": "output does NOT contain 'il convient de noter que' (Pattern 24 filler)" },
{ "id": "2.3", "description": "output does NOT contain both 'par ailleurs' AND 'de plus' stacked together (Pattern 7 AI connector overuse)" },
{ "id": "2.4", "description": "output does NOT contain 'contribuant à' (Pattern 3 superficial participle)" },
{ "id": "2.5", "description": "output does NOT contain 'substantiel' (Pattern 7 AI vocabulary)" }
]
},
{
"id": 3,
"prompt": "Déslopifie ce texte :\n\n« Malgré des défis typiques des technologies émergentes, l'écosystème continue de prospérer. L'avenir s'annonce prometteur. N'hésitez pas à me dire si vous souhaitez que je développe une section ! J'espère que cela vous sera utile. »",
"trap": "Without the skill, the model may clean up some parts but miss conversation artifacts ('N'hésitez pas à', 'J'espère que cela vous sera utile' — Pattern 21), the challenges/optimism sandwich (Pattern 6), and the generic positive conclusion ('L'avenir s'annonce prometteur' — Pattern 26).",
"expected_output": "All conversation artifacts removed. Challenge/optimism formula replaced with concrete facts. Generic positive conclusion replaced or deleted.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "3.1", "description": "output does NOT contain 'N'hésitez pas à' (Pattern 21 conversation artifact)" },
{ "id": "3.2", "description": "output does NOT contain 'J'espère que cela' (Pattern 21 conversation artifact)" },
{ "id": "3.3", "description": "output does NOT contain 'L'avenir s'annonce prometteur' (Pattern 26 generic positive conclusion)" },
{ "id": "3.4", "description": "output does NOT contain the 'Malgré... continue de prospérer' formula (Pattern 6)" },
{ "id": "3.5", "description": "the rewrite replaces vague optimism with at least one concrete fact or specific next step" }
]
},
{
"id": 4,
"prompt": "Rends ce texte plus humain, il est clairement généré par IA :\n\n« Non seulement cet outil améliore la productivité, mais il transforme également la manière dont les équipes collaborent. L'outil constitue un catalyseur. L'assistant fait office de partenaire. Le système se positionne comme une fondation pour l'innovation. De la planification stratégique à l'exécution opérationnelle, de l'idéation créative à l'analyse de données, cet outil offre une solution robuste et fiable. »",
"trap": "Without the skill, the model may miss: the negative parallelism 'Non seulement... mais aussi' (Pattern 9), the synonym cycling 'outil/assistant/système' (Pattern 11), the copula avoidance trio 'constitue/fait office de/se positionne comme' (Pattern 8), the false range 'de X à Y, de A à B' (Pattern 12), and the redundant doublet 'robuste et fiable' (Pattern 14).",
"expected_output": "Negative parallelism simplified. Synonym cycle collapsed to one referent. Copula avoidance replaced with est/a. False ranges removed. Doublet reduced to one adjective or replaced with specifics.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "4.1", "description": "output does NOT contain 'Non seulement... mais' structure (Pattern 9)" },
{ "id": "4.2", "description": "output does NOT cycle through 3+ synonyms for the same referent (Pattern 11 — e.g., outil/assistant/système)" },
{ "id": "4.3", "description": "output does NOT contain 'constitue', 'fait office de', or 'se positionne comme' (Pattern 8 copula avoidance)" },
{ "id": "4.4", "description": "output does NOT contain 'de X à Y, de A à B' false range structure (Pattern 12)" },
{ "id": "4.5", "description": "output does NOT contain the doublet 'robuste et fiable' (Pattern 14)" }
]
},
{
"id": 5,
"prompt": "Réécris ce paragraphe :\n\n« Ses travaux ont été largement couverts par les médias. Elle a été citée dans Le Monde, Le Figaro, Les Échos, la BBC, The Guardian et The New York Times. Ses articles de recherche ont reçu plus de 10 000 citations académiques sur Google Scholar. »",
"trap": "Without the skill, the model rewrites 'widely covered by media' or reformulates the list differently, but keeps the enumeration or replaces it with a vague summary. The skill (Pattern 2) says to pick ONE specific, meaningful citation (outlet + date + what was said) — not list outlets, not summarize as 'wide coverage'. Enumeration is as problematic as omission.",
"expected_output": "Pick one specific citation: one outlet + date + what was actually said (e.g., 'In a 2024 interview with Le Monde, she argued that...'). Remove the enumeration of outlets. Ground the 10,000 citations with context or drop the claim.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "5.1", "description": "output does NOT list multiple media outlets in an enumeration (Pattern 2 media coverage overload)" },
{ "id": "5.2", "description": "output does NOT replace the list with a vague 'widely covered' summary (still Pattern 2)" },
{ "id": "5.3", "description": "if a citation is kept, it is specific: one outlet + date + a concrete claim or quote" },
{ "id": "5.4", "description": "the 10,000 Google Scholar citations are either given specific context or omitted" },
{ "id": "5.5", "description": "output does NOT contain 'a été citée dans' followed by a comma-separated list of multiple outlets" },
{ "id": "5.6", "description": "output uses a specific, grounded claim in place of the enumeration" }
]
},
{
"id": 6,
"prompt": "Humanise ce texte académique. IMPORTANT : garde un registre soutenu.\n\n« La **gouvernance algorithmique** désigne l'ensemble des **mécanismes** par lesquels les **systèmes automatisés** influencent la **prise de décision**. Cette **discipline émergente** s'intéresse aux implications éthiques et **juridiques** des **algorithmes**. Les **chercheurs** distinguent plusieurs **niveaux d'intervention** selon le degré d'**autonomie** accordé au système. »",
"trap": "Without the skill, the model fixes vocabulary patterns but preserves or even adds mechanical bold on technical terms (Pattern 16) because it looks authoritative and academic. The skill says to remove all bold unless it serves genuine navigation — mechanical bold on technical nouns is always an AI tell.",
"expected_output": "All mechanical bold removed from technical terms (Pattern 16). Register stays formal/academic — complex subordinates, precise vocabulary. No new bold added.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "6.1", "description": "output removes ALL mechanical bold from technical terms (Pattern 16 — 'gouvernance algorithmique', 'mécanismes', 'systèmes automatisés', 'prise de décision', etc. all unbolded)" },
{ "id": "6.2", "description": "output does NOT add new bold on any terms" },
{ "id": "6.3", "description": "output MAINTAINS formal/academic register — complex sentences, precise vocabulary, no colloquial language" },
{ "id": "6.4", "description": "output uses complex sentence structures appropriate to academic writing (subordinate clauses, formal connectors)" },
{ "id": "6.5", "description": "output does NOT introduce AI vocabulary (holistique, crucial, etc.) while fixing the bold" },
{ "id": "6.6", "description": "if any technical term needs emphasis, it is done through syntactic structure, not bold formatting" }
]
},
{
"id": 7,
"prompt": "Humanise ce texte :\n\n« Le rapport annuel couvre les résultats financiers, exposant une progression de 12 % du chiffre d'affaires, soulignant la résilience du modèle économique face aux turbulences du marché, illustrant la capacité d'adaptation de l'équipe, et confirmant la pertinence de la stratégie adoptée en 2022. »",
"trap": "Without the skill, the model may add line breaks or lightly rephrase but keeps the participial chain (Pattern 3: exposant... soulignant... illustrant... confirmant...). Each -ant clause looks like analytical depth but adds no concrete fact. The skill requires breaking these chains into separate concrete sentences or dropping the filler.",
"expected_output": "Participial chain broken into separate sentences. Each -ant clause either backed with a concrete fact or dropped. Active voice for concrete statements. 'soulignant/illustrant/confirmant' all removed.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "7.1", "description": "output does NOT contain 'soulignant' as a participial clause (Pattern 3)" },
{ "id": "7.2", "description": "output does NOT contain 'illustrant' as a participial clause (Pattern 3)" },
{ "id": "7.3", "description": "output does NOT contain 'confirmant' as a participial clause (Pattern 3)" },
{ "id": "7.4", "description": "output does NOT chain 3+ participial clauses after a main verb (Pattern 3)" },
{ "id": "7.5", "description": "information is presented in separate concrete sentences or the analytical filler is dropped entirely" }
]
},
{
"id": 8,
"prompt": "Réécris pour que ça sonne humain :\n\n« On pourrait potentiellement arguer que cette politique pourrait éventuellement avoir un certain effet sur les résultats. Il est largement reconnu que les parties prenantes ont la capacité de contribuer significativement à l'amélioration continue. En ce qui concerne les perspectives d'avenir, des temps passionnants nous attendent. »",
"trap": "Without the skill, the model may reduce hedging slightly but miss the systematic Pattern 25 (4 hedges in one sentence), Pattern 24 filler ('en ce qui concerne', 'a la capacité de'), Pattern 5 ('il est largement reconnu'), and Pattern 26 ('des temps passionnants').",
"expected_output": "Hedging drastically reduced. Filler phrases eliminated. Vague attribution removed. Generic positive conclusion replaced with concrete statement.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "8.1", "description": "output does NOT stack multiple hedges (potentiellement + pourrait + éventuellement + un certain) in one sentence (Pattern 25)" },
{ "id": "8.2", "description": "output does NOT contain 'en ce qui concerne' (Pattern 24 filler)" },
{ "id": "8.3", "description": "output does NOT contain 'a la capacité de' — uses 'peut' or similar (Pattern 24)" },
{ "id": "8.4", "description": "output does NOT contain 'il est largement reconnu' (Pattern 5 vague attribution)" },
{ "id": "8.5", "description": "output does NOT contain 'des temps passionnants' (Pattern 26 generic positive)" }
]
},
{
"id": 9,
"prompt": "Déslopifie ce texte. Registre professionnel à maintenir.\n\n« Notre application simplifie la gestion des congés. La plateforme centralise les demandes et envoie des notifications en temps réel. La solution s'intègre avec les outils RH existants. Notre service garantit une disponibilité de 99,9 %. »",
"trap": "Without the skill, the model may fix vocabulary but misses the subtle synonym cycle: 'application / plateforme / solution / service' (Pattern 11) all refer to the same product. Unlike an obvious cycle, each word looks intentional — but it is the same token-repetition-penalty substitution. The skill requires collapsing to a single consistent referent.",
"expected_output": "Pick one consistent referent throughout (the product name, 'l'outil', or 'il'). Remove the application/plateforme/solution/service cycle. Professional register maintained.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "9.1", "description": "output does NOT use 'application', 'plateforme', 'solution', 'service' as rotating synonyms for the same product (Pattern 11)" },
{ "id": "9.2", "description": "output uses a single consistent referent throughout (product name, 'l'outil', or pronoun)" },
{ "id": "9.3", "description": "output MAINTAINS professional register — no colloquial language introduced" },
{ "id": "9.4", "description": "output does NOT introduce new AI vocabulary while fixing the cycle" },
{ "id": "9.5", "description": "output reads naturally with the consistent referent — not awkward" }
]
},
{
"id": 10,
"prompt": "Humanise ce texte :\n\n« Le terme est promu par les institutions — pas par les habitants. Cet étiquetage — même dans les documents officiels — persiste. L'initiative dispose de nombreux atouts — notamment une équipe dynamique et en pleine expansion — qui font de cette structure un levier puissant pour le changement. »",
"trap": "Without the skill, the model may miss: em dash overuse (Pattern 15 — 4 em dashes in 3 sentences, French prefers commas and parentheses), 'dispose de' (Pattern 8 copula avoidance), 'notamment' density (Pattern 7), the doublet 'dynamique et en pleine expansion' (Pattern 14), and 'un levier puissant' (Pattern 7 AI vocabulary).",
"expected_output": "Em dashes replaced with commas/parentheses. 'Dispose de' replaced with 'a'. 'Un levier puissant' replaced with specific description. Doublet simplified.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "10.1", "description": "output has significantly fewer em dashes than input (max 1 em dash, down from 4) (Pattern 15)" },
{ "id": "10.2", "description": "output does NOT contain 'dispose de' — uses 'a' or equivalent (Pattern 8)" },
{ "id": "10.3", "description": "output does NOT contain 'un levier puissant' (Pattern 7 AI vocabulary)" },
{ "id": "10.4", "description": "output does NOT contain the doublet 'dynamique et en pleine expansion' (Pattern 14)" },
{ "id": "10.5", "description": "output uses commas or parentheses for at least one incidental clause that was an em dash in the input" }
]
},
{
"id": 11,
"prompt": "Humanise ce texte juridique — rends-le plus naturel.\n\n« Nonobstant les dispositions précédentes, le cessionnaire est tenu de respecter les obligations contractuelles souscrites par le cédant antérieurement à la date de cession. Toute violation des présentes donne lieu à des dommages et intérêts dont le montant est fixé par voie judiciaire. »",
"trap": "Without the skill, the model 'humanizes' the legal text by replacing formal terms with simpler ones: 'nonobstant' → 'malgré', 'cessionnaire/cédant' → 'acheteur/vendeur', making it sound informal. The skill's core rule 'Ne jamais abaisser le registre de langue' means legal prose must stay legal. There are no AI patterns to fix here — the correct answer is to leave the text unchanged.",
"expected_output": "This text has no AI patterns to remove — 'nonobstant', 'cessionnaire', 'cédant', 'dommages et intérêts' are legitimate legal vocabulary. The model should recognize there is nothing to fix and NOT simplify the register.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "11.1", "description": "output KEEPS 'nonobstant' or equivalent legal term — does NOT replace with 'malgré' or casual alternatives" },
{ "id": "11.2", "description": "output KEEPS 'cessionnaire' and 'cédant' — does NOT replace with 'acheteur/vendeur' or simplified terms" },
{ "id": "11.3", "description": "output KEEPS 'dommages et intérêts' — does NOT simplify to 'compensation' or 'remboursement'" },
{ "id": "11.4", "description": "output MAINTAINS the formal/legal register — no casual French introduced" },
{ "id": "11.5", "description": "output either makes no substantive changes (recognizing no AI patterns present) or explicitly notes the text has no AI artifacts to remove" }
]
},
{
"id": 12,
"prompt": "Ce texte sonne comme du ChatGPT, rends-le naturel :\n\n« Excellente question ! Vous avez tout à fait raison, c'est un sujet fascinant. Bien sûr, je serais ravi de vous aider ! Selon les informations disponibles en date de mars 2024, cette technologie a le potentiel de transformer radicalement notre quotidien. Souhaitez-vous que j'approfondisse un aspect en particulier ? »",
"trap": "Without the skill, the model may remove sycophantic tone but keep knowledge limitation clauses ('selon les informations disponibles en date de' — Pattern 22) and some conversation artifacts ('Souhaitez-vous que' — Pattern 21). The skill has explicit kill-on-sight lists for both.",
"expected_output": "All sycophantic phrases removed (Pattern 23). All conversation artifacts removed (Pattern 21). Knowledge limitation clause removed (Pattern 22). Content rewritten with actual substance.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "12.1", "description": "output does NOT contain 'Excellente question' or 'Vous avez tout à fait raison' (Pattern 23 sycophantic)" },
{ "id": "12.2", "description": "output does NOT contain 'Bien sûr !' or 'je serais ravi' (Pattern 23 sycophantic + Pattern 21)" },
{ "id": "12.3", "description": "output does NOT contain 'selon les informations disponibles' or 'en date de' (Pattern 22 knowledge limitation)" },
{ "id": "12.4", "description": "output does NOT contain 'Souhaitez-vous que' (Pattern 21 conversation artifact)" },
{ "id": "12.5", "description": "output provides substantive content rather than empty pleasantries" }
]
},
{
"id": 13,
"prompt": "Déslopifie cette phrase :\n\n« Les principes directeurs du projet sont la transparence, la qualité, et l'innovation durable — des valeurs qui, selon les experts du secteur, constituent le fondement d'une organisation performante. »",
"trap": "Without the skill, the model may fix 'constituent' (Pattern 8) and 'experts du secteur' (Pattern 5) but keeps the Oxford comma before 'et' (a Pattern 13 anglicism — English-first LLMs add Oxford commas that don't exist in French) and the em dash structure (Pattern 15).",
"expected_output": "Remove the Oxford comma: 'la transparence, la qualité et l'innovation durable' (no comma before 'et'). Also: replace 'constituent' with 'sont' (Pattern 8), replace 'experts du secteur' with specific attribution or drop (Pattern 5), replace em dash with comma or parentheses (Pattern 15).",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "13.1", "description": "output removes the Oxford comma: 'la qualité et l'innovation' NOT 'la qualité, et l'innovation' (Pattern 13 anglicism)" },
{ "id": "13.2", "description": "output removes or replaces 'constituent' with 'sont' or a simple copula (Pattern 8)" },
{ "id": "13.3", "description": "output removes or replaces 'les experts du secteur' with a specific attribution or drops the vague claim (Pattern 5)" },
{ "id": "13.4", "description": "output reduces em dash usage — replaces with comma or parentheses (Pattern 15)" }
]
},
{
"id": 14,
"prompt": "Ce texte a été relu et les patterns IA évidents ont été supprimés. Mais il sonne encore artificiel. Identifie le problème restant et corrige-le.\n\n## L'entreprise\n\nL'entreprise a été fondée en 2018. Elle emploie 120 personnes. Son siège est à Lyon.\n\n## Les produits\n\nLa gamme comprend trois lignes principales. Chaque ligne cible un segment distinct. Les prix varient selon les marchés.\n\n## Les perspectives\n\nLe marché est en croissance. La concurrence reste forte. L'équipe reste confiante.",
"trap": "Without the skill, the model identifies vocabulary issues or suggests adding more detail. It does NOT identify the core problem: Pattern 27 (structural uniformity) — every section has exactly 3 sentences of similar length, every sentence is S-V-O, every section follows identical architecture. This mechanical regularity is a hallmark of algorithmic generation.",
"expected_output": "Identifies Pattern 27 (structural uniformity) as the core problem: mechanical 3-sentence-per-section rhythm, identical architecture, uniform paragraph length. Rewrites with varied paragraph lengths — at least one section substantially longer or shorter, different structure per section.",
"files": [],
"assertions": [
{ "id": "14.1", "description": "identifies structural uniformity (Pattern 27) as the core remaining problem — not just vocabulary" },
{ "id": "14.2", "description": "specifically notes the mechanical 3-sentence-per-section rhythm" },
{ "id": "14.3", "description": "rewrite varies paragraph length — at least one section substantially longer or shorter than the others" },
{ "id": "14.4", "description": "rewrite does NOT keep a 3-sentence rhythm for every section" }
]
}
]
}
Related skills
FAQ
What is humaniseur-fr?
Remove AI-writing patterns from French text and inject voice, personality, and soul. Use when editing, reviewing, rewriting, or cleaning up French content that reads like ChatGPT/C
When should I use humaniseur-fr?
Remove AI-writing patterns from French text and inject voice, personality, and soul. Use when editing, reviewing, rewriting, or cleaning up French content that reads like ChatGPT/C
Is humaniseur-fr safe to install?
Review the Security Audits panel on this page before production use.