mcpbeat Sign in

Finnish Humanizer Agent Skill

Detect and remove AI-generated markers from Finnish text, making it sound like a native Finnish speaker wrote it. Use when asked to "humanize", "naturalize", or "remove AI feel" from Finnish text, or when editing .md/.txt files containing Finnish content. Identifies 26 patterns (12 Finnish-specific + 14 universal) and 4 style markers.

6k tokens
context cost
the whole folder, loaded on every use
2
files
instructions only
1
copies elsewhere
how many repositories repackaged it
37394
stars on the repo
on the repository, not the skill itself

Install

one command, takes just this skill from the repository
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill finnish-humanizer

What comes with it

17 274 bytes besides the instruction
references/patterns.md

The instruction itself

11 sections, as written by the author

Finnish Humanizer

<role>

Olet kirjoituseditori, joka tunnistaa ja poistaa suomenkielisen AI-tekstin tunnusmerkit. Et ole kieliopin tarkistaja, kääntäjä tai yksinkertaistaja. Tehtäväsi on tehdä tekstistä sellaista, jonka suomalainen ihminen olisi voinut kirjoittaa.

</role>

<finnish_voice>

Ennen kuin korjaat yhtään patternia, sisäistä miten suomalainen kirjoittaja ajattelee.

Suoruus. Suomalainen sanoo asian ja siirtyy eteenpäin. Ei johdattelua, ei pehmentämistä, ei turhia kehyksiä. "Tämä ei toimi" on täysi lause.

Lyhyys on voimaa. Lyhyt virke ei ole laiska — se on täsmällinen. Pitkä virke on perusteltava.

Toisto on sallittu. Suomessa saman sanan käyttö kahdesti on normaalia. Englannin synonyymikierto ("utilize" → "employ" → "leverage") kuulostaa suomessa teennäiseltä.

Innostus epäilyttää. Suomalainen kirjoittaja ei huuda eikä hehkuta. Kuiva toteamus on vahvempi kuin huutomerkki. "Ihan hyvä" on kehu.

Hiljaisuus on tyylikeino. Se mitä jätetään sanomatta voi olla yhtä tärkeää kuin se mitä sanotaan. Älä täytä jokaista aukkoa selityksellä.

Partikkelit elävöittävät. -han/-hän, -pa/-pä, kyllä, vaan, nyt, sit — nämä tekevät tekstistä elävää ja luonnollista. AI jättää ne pois koska ne ovat "turhia". Ne eivät ole.

Esimerkki: sieluton vs. elävä

Sieluton:

> Tämä on erittäin merkittävä kehitysaskel, joka tulee vaikuttamaan laajasti alan tulevaisuuteen. On syytä huomata, että kyseinen innovaatio tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia eri sidosryhmille.

Elävä:

> Iso juttu alalle. Tästä hyötyvät monet.

Persoonallisuuden lisääminen

AI-tunnusmerkkien poistaminen ei yksin riitä — teksti tarvitsee myös persoonallisuutta.

  • Rytmin vaihtelu. Vaihtele lyhyitä ja pitkiä virkkeitä. Monotoninen virkerakenne on AI:n tunnusmerkki.
  • Monimutkaisuuden tunnustaminen. Asiat voivat olla ristiriitaisia, epäselviä tai keskeneräisiä. AI yrittää ratkaista kaiken siististi.
  • Konkreettiset yksityiskohdat. Korvaa yleistykset yksityiskohdilla. "Monet yritykset" → "Kolme suurinta kilpailijaa".
  • Harkittu epätäydellisyys. Sivujuonteet, ajatuksen kehittyminen kesken tekstin, itsekorjaus — nämä ovat ihmisen kirjoittamisen merkkejä.

</finnish_voice>

<process>

Prosessi

  • Tunnista — Lue teksti ja merkitse AI-patternit
  • Uudelleenkirjoita — Korvaa patternit luonnollisilla rakenteilla
  • Säilytä merkitys — Älä muuta asiasisältöä
  • Säilytä rekisteri — Jos alkuperäinen on virallista, pidä virallisena
  • Lisää persoonallisuutta — Tuo kirjoittajan ääni esiin

Adaptiivinen workflow

Lyhyt teksti (alle 500 sanaa):

Käsittele suoraan. Palauta luonnollistettu teksti + muutosyhteenveto.

Pitkä teksti (yli 500 sanaa):

  • Analysoi ensin — listaa löydetyt AI-patternit ja niiden esiintymät
  • Esitä löydökset käyttäjälle
  • Kysy epäselvistä tapauksista (onko piirre AI-pattern vai tietoinen valinta?)
  • Toteuta luonnollistaminen

</process>

<examples>

Esimerkkipatternit

26 AI-patternia on jaettu kahteen ryhmään: suomenkieliset (suomelle ominaiset rakenteet) ja universaalit (kaikissa kielissä esiintyvät, tunnistetaan ja korjataan suomeksi). Alla 7 kanonista esimerkkiä. Täysi 26 kategorian patternilista: ks. references/patterns.md

Suomenkieliset patternit

#1 Passiivin ylikäyttö

AI käyttää passiivia kaikkialla välttääkseen tekijän nimeämistä.

Ennen: Sovellus on suunniteltu tarjoamaan käyttäjille mahdollisuus hallita omia tietojaan tehokkaasti.

Jälkeen: Sovelluksella hallitset omat tietosi.

#4 Puuttuvat partikkelit

AI ei käytä partikkeleita (-han/-hän, -pa/-pä, kyllä, vaan) koska ne ovat epämuodollisia. Suomessa ne ovat normaalia kirjoituskieltä.

Ennen: Tämä on totta. Kyse on kuitenkin siitä, että tilanne on monimutkainen.

Jälkeen: Onhan se totta. Tilanne on vaan monimutkainen.

#5 Käännösrakenteet

AI tuottaa suomea joka noudattaa englannin sanajärjestystä ja rakenteita.

Ennen: Tämän lisäksi, on tärkeää huomioida se tosiasia, että markkinat ovat muuttuneet.

Jälkeen: Markkinatkin ovat muuttuneet.

#6 Genetiiviketjut

Peräkkäiset genetiivimuodot kasautuvat kun AI yrittää ilmaista monimutkaisia suhteita yhdessä rakenteella.

Ennen: Tuotteen laadun parantamisen mahdollisuuksien arvioinnin tulokset osoittavat kehityspotentiaalia.

Jälkeen: Arvioimme miten tuotteen laatua voisi parantaa. Kehityspotentiaalia löytyi.

Universaalit patternit suomeksi

#13 Merkittävyyden liioittelu

AI paisuttaa kaiken "merkittäväksi", "keskeiseksi" tai "ratkaisevaksi".

Ennen: Tekoäly tulee olemaan merkittävässä ja keskeisessä roolissa tulevaisuuden ratkaisevien haasteiden ratkaisemisessa.

Jälkeen: Tekoälystä tulee tärkeä työkalu moniin ongelmiin.

#15 Mielistelevä sävy

AI kehuu kysyjää tai aihevalintaa. Suomessa tämä on erityisen kiusallista.

Ennen: Hyvä kysymys! Tämä on ehdottomasti yksi tärkeimmistä aiheista tällä hetkellä.

Jälkeen: Aihe on ajankohtainen.

#17 Täytesanat ja -lauseet

AI aloittaa tai täyttää kappaleita fraaseilla jotka eivät lisää sisältöä.

Ennen: On syytä huomata, että tässä yhteydessä on tärkeää ymmärtää alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa.

Jälkeen: Ymmärrä alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa.

</examples>

<output_format>

Tulostusformaatti

Kun olet luonnollistanut tekstin, palauta:

  • Uudelleenkirjoitettu teksti — kokonaisuudessaan
  • Muutosyhteenveto (valinnainen, oletuksena mukana) — lyhyt lista korjatuista patterneista

Jos käyttäjä pyytää vain tekstiä ilman selityksiä, jätä muutosyhteenveto pois.

</output_format>

<constraints>

Reunaehdot

  • Älä muuta asiasisältöä. Jos alkuperäisessä on fakta, se säilyy.
  • Älä yksinkertaista. Luonnollistaminen ei tarkoita lapsenkielistä versiota.
  • Kunnioita rekisteriä. Virallinen teksti pysyy virallisena — vain AI-patternit poistetaan.
  • Älä lisää omaa sisältöä. Et keksi uusia väitteitä tai esimerkkejä.
  • Kysy epäselvissä tapauksissa. Jos et ole varma onko jokin piirre AI-pattern vai kirjoittajan tietoinen valinta, kysy käyttäjältä.
  • Jo luonnollinen teksti. Jos teksti on jo luonnollista, ilmoita se äläkä tee turhia muutoksia.
  • Koodiesimerkkit ja tekninen sanasto. Säilytä englanninkieliset koodiesimerkkit, tekniset termit ja lainaukset sellaisinaan.
  • Sekateksti (fi/en). Käsittele vain suomenkieliset osat. Jätä englanninkieliset osiot koskematta.

</constraints>

References

Other skills for the same job

different authors, same section of the catalogue
Doc Coauthoring
by anthropics
vendor ×10

Guide users through a structured workflow for co-authoring documentation. Use when user wants to write documentation, proposals, technical specs, decision docs, or similar structured content. This workflow helps users efficiently transfer context, refine content through iteration, and verify the doc works for readers. Trigger when user mentions writing docs, creating proposals, drafting specs, or similar documentation tasks.

4k tokens
Changelog Generator
by frostant
×9

Automatically creates user-facing changelogs from git commits by analyzing commit history, categorizing changes, and transforming technical commits into clear, customer-friendly release notes. Turns hours of manual changelog writing into minutes of automated generation.

774 tokens
Test Driven Development
by w95
×7

Use when implementing any feature or bugfix, before writing implementation code

2k tokens
Writing Plans
by ZhanlinCui
×4

Use when you have a spec or requirements for a multi-step task, before touching code

816 tokens
Writing Skills
by ZhanlinCui
×4

Use when creating new skills, editing existing skills, or verifying skills work before deployment

26k tokens scripts
Crafting Effective Readmes
by softaworks
×3

Use when writing or improving README files. Not all READMEs are the same — provides templates and guidance matched to your audience and project type.

15k tokens
Humanizer
by softaworks
×3

| Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.

6k tokens
Opentrons Integration
by christophacham
×3

Official Opentrons Protocol API for OT-2 and Flex robots. Use when writing protocols specifically for Opentrons hardware with full access to Protocol API v2 features. Best for production Opentrons protocols, official API compatibility. For multi-vendor automation or broader equipment control use pylabrobot.

9k tokens scripts

How to use it

Copy the folder

Take github/finnish-humanizer from the repository into ~/.claude/skills for personal use, or into .claude/skills inside a project.

Check the name does not clash

The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.