KI-Schreibmuster erkennen und entfernen. Für deutschsprachige Texte.

Version: 3.7.0-de.1

Autor: Martin Moeller | www.martin-moeller.biz

Basiert auf: Anzeichen für KI-generierte Inhalte der Deutschen Wikipedia + Signs of AI writing der englischen Wikipedia Original Skill: Humanizer von blader

Dieses Skill erkennt Schreibmuster, die typisch für KI-Sprachmodelle sind – und hilft Ihnen, sie zu entfernen.

Das Ergebnis ist nicht sterile Korrektur. Es ist Überarbeitung, die Ihrem Text echte deutsche Stimme gibt. Gutes Schreiben darf Ecken haben – es sollte sogar welche haben.

Das Skill folgt deutschen Schreibkonventionen und den Prinzipien von EEAT (Expertise, Erfahrung, Autorität, Vertrauenswürdigkeit).

/plugin marketplace add marmbiz/humanizer-de
/plugin install humanizer-de@humanizer-de

Claude Code übernimmt damit Aktivierung, Deaktivierung und Updates. Einmal hinzugefügt, lässt sich der Skill über /plugin verwalten.

1. Kopieren Sie alle Dateien aus diesem Ordner nach ~/.codex/skills/humanizer-de/ (Claude Code: ~/.claude/skills/humanizer-de/)
2. Starten Sie Codex/Claude Code neu oder laden Sie die Skills neu

ln -s /Users/mm/Local\ Sites/humanizer ~/.codex/skills/humanizer-de

Dann Codex/Claude Code neu starten.

Humanisiere diesen Text für mich

oder

Entferne KI-Muster aus diesem Absatz.

Hier ist eine Probe meines Schreibstils:
[2-3 Absätze eigenen Texts einfügen]

Jetzt humanisiere diesen Text:
[KI-Text einfügen]

Das Skill analysiert Satzrhythmus, Wortwahl und Eigenheiten und wendet sie auf das Rewrite an.

Humanisiere diesen Text. Entferne nur sprachliche Muster, nicht die Formatierung.

Das Skill analysiert 57 verschiedene KI-Schreibmuster in 10 Kategorien, priorisiert nach Schweregrad (HIGH / MEDIUM / LOW):

• 2 neue Muster: Aphorismus-Formeln (#56) und Markdown-Struktur-Artefakte (#57: Ein-Zeilen-Tabellen, übersprungene Heading-Ebenen, --- vor Überschrift)
• Claude-Code-Plugin und Marketplace: Installation per /plugin marketplace add marmbiz/humanizer-de und /plugin install, inklusive automatischer Updates
• Übernahme der hochwertigen Upstream-Ideen aus blader/humanizer #136 (Aphorismus-Formeln) und #140 (Format-Struktur-Tells)
• 57 Muster insgesamt in 10 Kategorien

• 2 neue Muster: Doppelpunkt-Titel-Schema (#54), Gleichförmiger Satzrhythmus (#55)
• Neue Sektion zu statistischen Detektoren (GPTZero u. a.): Perplexity/Burstiness vs. Musterkatalog, mit Handlungstabelle
• Leitplanke ergänzt: Detektor-Labels wie "Mechanical Precision" treffen meist legitime Fachsprache – kein KI-Tell, Text nicht für einen Score verschlechtern
• Muster 46 mit Beweiskraft-Staffelung: nur die Asymmetrie (deutsches Öffnen + falsches Schlusszeichen) ist ein harter Tell; gerade ASCII-Quotes sind CMS-Artefakt, englische Curly Quotes mehrdeutig
• 55 Muster insgesamt in 10 Kategorien

• Architektur-Upgrade: SKILL.md ist jetzt ein schlanker SOP-Router statt monolithischer Musterkatalog
• Vollständiger 53er-Musterkatalog ausgelagert nach references/patterns.md
• Overlap-Entscheidungen für 11/26/42/53 und 5/6/34/44 in references/decision-tables.md
• Neuer Unicode-/Quote-Linter scripts/unicode_lint.py für Muster 43 und 46, inklusive konservativem --fix
• Struktur-, Pattern-, Decision-Table- und Unicode-Tests ergänzt
• Keine neuen Muster; v3.5 verbessert Ausführbarkeit, Kontextkosten und Verifikation

• Neue Erkennungsleitplanken: "Was NICHT zu flaggen ist" plus positive menschliche Signale
• 2 neue Muster: Diff-verankertes Schreiben (#52), Lückenfüllende Spekulation (#53)
• Beleg- und Substanzleitplanken für spekulative Fülltexte erweitert
• 53 Muster insgesamt in 9 Kategorien
• Upstream-Integration: PR #113 sowie v2.7.0-Ideen aus #81 und #111

• 6 neue Muster: Falsche deutsche Anführungszeichen (#46), englische Titel-Großschreibung (#47), englisches Dezimal-/Datumsformat (#48), Apostroph-Fehler (#49), Stichpunkt-Interpunktion (#50), obsessive Parataxe (#51)
• Muster 43 erweitert: Unicode-Scanner deckt U+2061-U+2064 ab
• 51 Muster insgesamt in 9 Kategorien

• 4 neue Muster: Beleginkongruenz (#42), versteckte Unicode-Zeichen (#43), Standard-Kapitel ohne Substanz (#44), Anglizismus-Strukturen (#45)
• 45 Muster insgesamt in 8 Kategorien

• 3 neue Muster: Passivkonstruktionen (#39), Konditional-Stapel (#40), Fehlkalibriertes epistemisches Vertrauen (#41)
• Muster 8 erweitert: abgehackte Verneinungsfragmente ("kein Raten.")
• Muster 16 erweitert: Ersetzungshierarchie, gepaarte Einschübe, Spaced/Double-Hyphen-Varianten
• Muster 24 erweitert: KI-Tool-Artefakte (oaicite, contentReference, turn0search0)
• Muster 26 erweitert: vollständige Zitatfabrikation (halluzinierte Quellen)
• Neue Quick Checklist (Vor-Ausgabe-Audit)
• Neue "Nie kürzen"-Regel im Ablauf und in den Leitplanken
• Neuer Gedankenstrich-Scan-Schritt im Ablauf
• 41 Muster insgesamt in 7 Kategorien
• Upstream-Integration: PRs #79, #80, #84, #85, #94, #96

• Stimmkalibrierung: Schreibstil des Benutzers aus Proben übernehmen (adaptiert von Upstream-PR #64)
• 4 neue Muster aus Upstream-PR #67 adaptiert: Rhetorische Fake-Fragen, Menschheits-Eröffnungen, "heutige Welt"-Framing, Aspirative Unternehmensschlüsse
• 38 Muster insgesamt

• 3 neue Muster aus Upstream-PR #39 adaptiert: Persuasive Autoritäts-Floskeln, Signposting, Fragmentierte Überschriften
• Severity-Ranking (HIGH / MEDIUM / LOW) für alle 34 Muster eingeführt (inspiriert von Upstream-PR #51)
• Modus-System: Locker / Sachlich / Formal – steuert, wie aggressiv korrigiert wird
• "Nicht anfassen"-Regeln und Leitplanken hinzugefügt
• Kurzreferenz-Tabelle für schnelles Scannen
• Unnötige Trennlinien (---) entfernt

• Upstream v2.2.0 eingearbeitet, zweiter Anti-KI-Audit-Durchlauf
• DACH-Schreibfokus und deutsche Stilkonventionen beibehalten
• Deutsche Wikipedia als primäre Referenz plus englische Wikipedia als Ergänzung

Vorher:

Die atemberaubende Stadt mit ihrem reichen kulturellen Erbe zieht Besucher
aus aller Welt an. Die spektakulären Denkmäler sind ein Beweis für die
künstlerische Brillanz vergangener Generationen.

Nachher:

Die Stadt zieht Besucher aus aller Welt an. Ihre Denkmäler zeigen die
Handwerkskunst vergangener Generationen.

Vorher:

Es ist wichtig zu bemerken, dass die Bevölkerung zwischen 1950 und 2000
um 40 Prozent gewachsen ist. Darüber hinaus ist die Stadtfläche um 60
Prozent erweitert worden.

Nachher:

Die Bevölkerung wuchs zwischen 1950 und 2000 um 40 Prozent. Die
Stadtfläche wurde um 60 Prozent erweitert.

Vorher:

Das Unternehmen wurde 1980 gegründet. Darüber hinaus beschäftigt es heute
200 Mitarbeiter. Ferner ist es in 8 Ländern tätig. Außerdem hat es einen
Umsatz von 50 Millionen Euro.

Nachher:

Das Unternehmen wurde 1980 gegründet. Es beschäftigt heute 200 Mitarbeiter
in 8 Ländern mit einem Umsatz von 50 Millionen Euro.

Vorher:

Wie Sie sehen können, war die Produktivität beeindruckend. Der
Umsatz verdreifachte sich. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere
Informationen benötigen!

Nachher:

Die Produktivität war bemerkenswert. Der Umsatz verdreifachte sich in
diesem Zeitraum.

Das Skill unterstützt die Prinzipien von EEAT:

• Expertise: Der Text sollte von jemandem stammen, der das Thema kennt
• Erfahrung: Praktische Erfahrung sollte durchscheinen, nicht Theorie allein
• Autorität: Der Ton sollte kompetent und vertrauenswürdig sein
• Vertrauenswürdigkeit: Der Text sollte ehrlich und nachvollziehbar sein

KI-generierte Texte brechen diese Prinzipien oft durch zu perfekte Struktur und fehlende persönliche Perspektive.

Gutes deutsches Schreiben hat Eigenschaften, die LLMs oft übersehen:

• Direktheit statt Metapher: "Die Stadt ist groß" statt "Die Stadt steht als Zeugnis der menschlichen Ambition"
• Konkrete Details statt Abstraktion: "50.000 Einwohner" statt "eine beachtliche Bevölkerung"
• Verben statt Nominalisierung: "Die Wirtschaft wächst" statt "Das Wirtschaftswachstum ist evident"
• Einfachheit statt Komplexität: Kurze Sätze statt Schachtelsätze
• Variabilität statt Muster: Verschiedene Satzstrukturen statt wiederholter Muster

✓ Verwenden Sie es, wenn:

• Sie verdächtigen, dass Text von einem KI-Modell stammt
• Sie Wikipedia-Artikel überarbeiten
• Ihr Text zu "glatt" oder zu "perfekt" klingt
• Sie eigene KI-generierte Outputs verfeinern möchten
• Sie schnelle Erste-Sicht-Überprüfung brauchen

✗ Nicht verwenden, wenn:

• Sie einen Text von einem erfahrenen menschlichen Autor überprüfen
• Sie sehr subtile KI-Muster erwarten
• Der Text bewusst literarisch oder rhetorisch sein soll
• Sie nicht sicher sind, ob eine Änderung wirklich nötig ist

Mehrere Durchläufe führen oft zu besseren Ergebnissen als ein einzelner:

1. Erstes Durchlaufen – groß sichtbare Probleme
2. Zweites Durchlaufen – subtilere Muster
3. Drittes Durchlaufen – Feinschliff

Das Skill funktioniert gut mit:

• Linters für Formatierung
• Spellcheck für Tippfehler
• Style Guides für Konsistenz
• Human Review für Kontext und Nuancen

Das beste Ergebnis kommt, wenn Sie:

• Dem Skill sagen, wer die Zielgruppe ist
• Den Kontext erklären (Wikipedia? Blog? Akademischer Artikel?)
• Erwarteter Tonfall klarstellen

Das Skill funktioniert am besten bei:

• Offensichtlich KI-generiertem Text
• Englischem Training-Material-Effekten in deutschem Text
• Wikipedia-artigen Artikeln

Das Skill funktioniert weniger gut bei:

• Sehr subtilen KI-Mustern
• Etablierten Autoren mit konsistenter Stimme
• Bewusst literarischem oder akademischem Schreiben
• Handwritten Text mit echten Fehlern

Dieses Repository selbst sendet keine Texte an externe Dienste. Die Verarbeitung erfolgt aber in der jeweils genutzten Agent-Umgebung (z. B. Codex oder Claude Code) und unterliegt deren Modell-, Sitzungs- und Datenschutzregeln.

Lokale Dateien werden nur gespeichert, wenn Sie Änderungen ausdrücklich in Dateien schreiben lassen oder selbst speichern.

Haben Sie ein Problem gefunden oder eine Verbesserung?

• Bugs melden: Erstellen Sie ein Issue im Repository
• Muster hinzufügen: Senden Sie einen Pull Request
• Feedback geben: Diskutieren Sie in den Discussions

• Anzeichen für KI-generierte Inhalte – Deutsch Wikipedia
• WikiProjekt KI und Wikipedia – Deutsch Wikipedia
• Original Humanizer Skill – Englische Version
• Claude Code – Zur Verwendung mit diesem Skill
• EEAT Guidelines – Google Search Guidelines

• 3.7.0-de.1 - 2 neue Muster (#56–#57): Aphorismus-Formeln, Markdown-Struktur-Artefakte; Claude-Code-Plugin und Marketplace (/plugin install); Upstream-Ideen aus #136/#140; 57 Muster
• 3.6.0-de.1 - 2 neue Muster (#54–#55): Doppelpunkt-Titel-Schema, Gleichförmiger Satzrhythmus; Sektion zu statistischen Detektoren (Perplexity/Burstiness); Muster 46 mit Beweiskraft-Staffelung für Quote-Asymmetrie; 55 Muster
• 3.5.0-de.1 - Architektur-Upgrade: schlanker SOP-Router, Musterkatalog in references/patterns.md, Decision Tables, Unicode-/Quote-Linter und Tests; keine neuen Muster
• 3.4.0-de.1 - False-Positive-Guardrails; 2 neue Muster (#52–#53): Diff-verankertes Schreiben, Lückenfüllende Spekulation; Upstream PR #113 sowie v2.7.0-Ideen aus #81/#111; 53 Muster
• 3.3.0-de.1 - 6 neue Muster (#46–#51) für Typografie und Format; Unicode-Scanner erweitert; 51 Muster
• 3.2.4-de.1 - 4 neue Muster (#42–#45): Beleginkongruenz, versteckte Unicode-Zeichen, Standard-Kapitel ohne Substanz, Anglizismus-Strukturen; 45 Muster
• 3.1.0-de.1 - 3 neue Muster (#39–#41), 4 erweiterte Muster (#8/#16/#24/#26), Quick Checklist, Nie-kürzen-Regel; Upstream PRs #79, #80, #84, #85, #94, #96; 41 Muster
• 3.0.0-de.1 - Stimmkalibrierung (PR #64); 4 neue Muster (PR #67); 38 Muster
• 2.3.0-de.1 - 3 neue Muster (PR #39: Persuasive Floskeln, Signposting, Fragmentierte Überschriften); Severity-Ranking und Modus-System (PR #51); Quick-Reference-Tabelle (PR #52); Trennlinien entfernt (PR #57)
• 2.2.0-de.2 - Gegen Upstream main (d8085c7, 2026-02-21) validiert; Ausgabe-Beispiel im SKILL auf Entwurf -> Audit -> Final konsistent gemacht; deutsche Besonderheiten explizit verifiziert
• 2.2.0-de.1 - Upstream v2.2.0 eingearbeitet, zweiter Anti-KI-Audit-Durchlauf eingeführt (Entwurf -> Audit -> Final)
• 1.0.0 - Initiale deutsche Version mit 31 Mustern auf Basis der deutschen Wikipedia

Dieses Skill basiert auf:

• Der Wikipedia-Seite "Anzeichen für KI-generierte Inhalte" der Deutschen Wikipedia
• Der englischen Humanizer Skill von blader
• Deutschen Schreibkonventionen und Stilrichtlinien

Deutsche Version: Martin Moeller (www.martin-moeller.biz)

MIT License - Frei nutzbar, modifizierbar und verteilbar.

Basiert auf dem Original Humanizer (MIT) und Wikipedia: Anzeichen für KI-generierte Inhalte (CC BY-SA 4.0).

Viel Erfolg beim Humanisieren!

Schaffen Sie Texte mit echter deutscher Stimme.