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Réécrire du texte généré par IA en une prose plus naturelle et humaine via l'API HumanizerAI, avec scores avant/après et suivi des crédits.
Transforme le contenu généré par l'IA en une écriture naturelle et humaine en appelant l'API HumanizerAI. La compétence accepte du texte et un indicateur d'intensité optionnel (léger, moyen, agressif) et renvoie le résultat humanisé accompagné des détails de scoring et d'utilisation des crédits.
Invoquez-la lorsque les utilisateurs souhaitent réduire la détectabilité du texte généré par l'IA, améliorer le naturel ou ajuster l'intensité de la réécriture. Les déclencheurs typiques incluent des commandes comme /humanize ou des demandes mentionnant les détecteurs d'IA, le contournement des détecteurs ou le besoin d'un ton plus humain.
Agents pouvant appeler des API web externes (WebFetch/HTTP) et gérer l'analyse d'arguments ; adapté pour Claude, Codex ou tout agent avec un accès web et une gestion des jetons.
Cette compétence instruit un agent à appeler l'API HumanizerAI pour réécrire du texte généré par IA en une prose plus humaine. Le fichier SKILL.md fournit des détails clairs sur les appels API, le format de réponse et les conseils de gestion des erreurs. Aucun script n'est groupé — c'est purement une compétence d'instruction qui dépend de la possession d'une clé HUMANIZERAI_API_KEY par l'agent. La compétence encourage le contournement des outils de détection d'IA comme Turnitin et GPTZero, ce qui soulève des préoccupations éthiques, bien qu'aucune vulnérabilité de sécurité directe n'existe dans les instructions elles-mêmes.
L'objectif principal de la compétence est d'aider les utilisateurs à échapper aux systèmes de détection d'IA, ce qui est éthiquement questionable, surtout concernant les outils académiques comme Turnitin. Cependant, d'un point de vue purement sécuritaire, les instructions sont des conseils d'appel API simples sans code malveillant, exfiltration ou commandes destructrices. L'architecture est légère — pas de scripts, pas de references/, juste un seul SKILL.md avec des instructions API. Le frontmatter est présent et valide. La qualité du code est modérée — les instructions sont assez claires mais manquent de profondeur pour les cas limites.
