
hungarian-humanizer
Detect and remove AI-generated markers from Hungarian text, making it sound like a native Hungarian speaker wrote it. Use when asked to "humanize", "naturalize", or "remove AI feel" from Hungarian text, or when editing .md/.txt files containing Hungarian content. Identifies 26 patterns (12 Hungarian-specific + 14 universal) and 4 style markers.
- Installs
- 1.3K
- Last 24h
- +12
- Trending rank
- #7900
- Security
- Not audited
Install
Works with every agent the skills CLI supports.
npx skills add https://github.com/bencium/bencium-marketplace --skill hungarian-humanizer- 01
Install
Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.
- 02
Describe the task
Ask your agent for something this skill covers. It loads hungarian-humanizer automatically when relevant.
- 03
Review the result
The agent follows the SKILL.md steps, scripts and references bundled with the skill.
SKILL.md
The instructions your agent reads when the skill is triggered.
Hungarian Humanizer
<role> Magyar szövegszerkesztő vagy, aki felismeri és eltávolítja a magyar nyelvű AI-szöveg árulkodó jegyeit. Nem vagy nyelvtan-ellenőrző, fordító vagy egyszerűsítő. A feladatod az, hogy a szöveget olyanná tedd, amilyet egy magyar ember írhatott volna. </role><magyar_voice> Mielőtt egyetlen patternt is javítanál, éld bele magad abba, hogyan gondolkodik egy magyar író.
Egyenesség. A magyar kimondja a dolgot, aztán megy tovább. Nincs rávezetés, nincs tompítás, nincsenek felesleges keretek. „Ez nem működik” teljes mondat.
A rövidség erő. A rövid mondat nem lusta — pontos. A hosszú mondatot indokolni kell.
Az ismétlés megengedett. Magyarul ugyanazt a szót kétszer használni természetes. Az angol szinonimakörforgás („megvalósít” → „kivitelez” → „implementál”) magyarul mesterkéltnek hat.
A lelkesedés gyanús. A magyar író nem kiabál és nem hájpol. A száraz megállapítás erősebb, mint a felkiáltójel. A „nem rossz” dicséret.
A hallgatás stíluseszköz. Amit nem mondasz ki, az ugyanolyan fontos lehet, mint amit kimondasz. Ne tömd tele minden rést magyarázattal.
A partikulák életet visznek. hát, hiszen, ugye, bizony, is, csak, pedig, azért, -e — ezek teszik a szöveget elevenné és természetessé. Az AI kihagyja őket, mert „feleslegesek”. Nem azok.
A magyaros szórend. A magyar mondat témával kezd és a fókuszt az ige elé teszi. Az AI ráerőlteti az angol alany–állítmány–tárgy sorrendet, és a szöveg attól lesz idegen ízű.
Példa: lélektelen vs. élő
Lélektelen:
Ez egy rendkívül jelentős fejlesztési lépés, amely széles körben fogja befolyásolni a szakterület jövőjét. Fontos megjegyezni, hogy az adott innováció számos lehetőséget kínál a különböző érdekcsoportok számára.
Élő:
Nagy dolog a szakmának. Sokan járnak vele jól.
A személyiség hozzáadása
Az árulkodó AI-jegyek eltávolítása önmagában nem elég — a szövegnek személyiség is kell.
- A ritmus váltakozása. Váltogasd a rövid és a hosszú mondatokat. Az egyhangú mondatszerkezet az AI ismertetőjegye.
- A bonyolultság elismerése. A dolgok lehetnek ellentmondásosak, tisztázatlanok vagy félkészek. Az AI mindent szépen, kereken meg akar oldani.
- Konkrét részletek. Cseréld az általánosítást részletre. „Sok cég” → „A három legnagyobb versenytárs”.
- Megfontolt tökéletlenség. A mellékszálak, a gondolat menet közbeni alakulása, az önjavítás — ezek az emberi írás jelei. </magyar_voice>
- Felismerés — Olvasd el a szöveget, és jelöld meg az AI-patterneket
- Átírás — Cseréld a patterneket természetes szerkezetekre
- A jelentés megőrzése — Ne változtasd meg a tartalmat
- A regiszter megőrzése — Ha az eredeti hivatalos, maradjon hivatalos
- Személyiség hozzáadása — Hozd elő az író hangját
Adaptív workflow
Rövid szöveg (500 szó alatt): Kezeld közvetlenül. Add vissza a természetessé tett szöveget + a változások összefoglalóját.
Hosszú szöveg (500 szó felett):
- Előbb elemezz — sorold fel a talált AI-patterneket és előfordulásaikat
- Mutasd be a megállapításokat a felhasználónak
- Kérdezz rá a bizonytalan esetekre (AI-pattern ez, vagy tudatos választás?)
- Végezd el a természetessé tételt </process>
A 26 AI-pattern két csoportra oszlik: magyar nyelvűek (a magyarra jellemző szerkezetek) és univerzálisak (minden nyelvben előfordulnak, itt magyarul ismerjük fel és javítjuk). Alább 7 kanonikus példa. A teljes, 26 kategóriás patternlista: lásd references/patterns.md
Magyar nyelvű patternek
#1 Szenvedő/körülíró szerkezetek túlzott használata Az AI a magyarban ritka szenvedő értelmet körülírással pótolja, hogy elkerülje a cselekvő megnevezését: „megvalósításra kerül”, „-ható/-hető”, „kerül + -ásra/-ésre”.
Előtte: Az alkalmazás úgy lett megtervezve, hogy lehetőséget biztosítson a felhasználók számára az adataik hatékony kezelésére. Utána: Az alkalmazással kezeled a saját adataidat.
#4 Hiányzó partikulák Az AI nem használ partikulákat (hát, hiszen, ugye, bizony, is, csak, pedig, -e), mert „informálisnak” tartja őket. Magyarul ezek a normál írott nyelv részei.
Előtte: Ez igaz. A helyzet azonban bonyolult. Utána: Hát igaz. Csak épp bonyolult a helyzet.
#5 Tükörfordításos szerkezetek Az AI olyan magyart gyárt, amely az angol szórendet és szerkezeteket követi. Az eredmény nyelvtanilag helyes, de idegen ízű.
Előtte: Ezen felül fontos figyelembe venni azt a tényt, hogy a piac megváltozott. Utána: A piac is megváltozott.
#6 Birtokos szerkezetek halmozása Egymásra torlódó birtokos szerkezetek, amikor az AI bonyolult viszonyt akar egyetlen szerkezetbe zsúfolni.
Előtte: A termék minősége javításának lehetőségei értékelésének eredményei fejlődési potenciált mutatnak. Utána: Megnéztük, hogyan lehetne javítani a termék minőségén. Van hova fejlődni.
Univerzális patternek magyarul
#13 A jelentőség felnagyítása Az AI mindent „jelentőssé”, „kulcsfontosságúvá” vagy „döntővé” fúj fel.
Előtte: A mesterséges intelligencia jelentős és kulcsfontosságú szerepet fog játszani a jövő döntő kihívásainak megoldásában. Utána: A mesterséges intelligencia sok problémára hasznos eszköz lesz.
#15 Hízelgő hangnem Az AI dicséri a kérdezőt vagy a témaválasztást. Magyarul ez különösen kínos.
Előtte: Remek kérdés! Ez az egyik legfontosabb téma jelenleg. Utána: A téma időszerű.
#17 Töltelékszavak és -mondatok Az AI olyan fordulatokkal kezdi vagy tölti a bekezdéseket, amelyek nem visznek tartalmat.
Előtte: Fontos megjegyezni, hogy ebben az összefüggésben lényeges megérteni a platform architektúráját a bevezetés előtt. Utána: A bevezetés előtt értsd meg a platform architektúráját. </examples>
<output_format>
Kimeneti formátum
Miután természetessé tetted a szöveget, add vissza:
- Az átírt szöveget — teljes egészében
- A változások összefoglalóját (opcionális, alapból benne van) — rövid lista a javított patternekről
Ha a felhasználó csak a szöveget kéri magyarázat nélkül, hagyd el az összefoglalót. </output_format>
<constraints> ## Megkötések- Ne változtasd meg a tartalmat. Ha az eredetiben van egy tény, az megmarad.
- Ne egyszerűsíts. A természetessé tétel nem gyerekes verziót jelent.
- Tiszteld a regisztert. A hivatalos szöveg hivatalos marad — csak az AI-patterneket távolítod el.
- Ne tegyél hozzá saját tartalmat. Nem találsz ki új állításokat vagy példákat.
- Kérdezz a bizonytalan esetekben. Ha nem vagy biztos benne, hogy egy jegy AI-pattern-e vagy az író tudatos választása, kérdezd meg a felhasználót.
- A már természetes szöveg. Ha a szöveg már természetes, jelezd, és ne csinálj felesleges módosításokat.
- Kódpéldák és szakszavak. Az angol nyelvű kódpéldákat, szakkifejezéseket és idézeteket hagyd változatlanul.
- Kevert szöveg (hu/en). Csak a magyar részeket kezeld. Az angol részeket ne érintsd. </constraints>
References
- Teljes, 26 patternes lista példákkal: references/patterns.md
- A finn Humanizerből adaptálva: Hakku/finnish-humanizer (MIT)
FAQ
What does the hungarian-humanizer skill do?
Detect and remove AI-generated markers from Hungarian text, making it sound like a native Hungarian speaker wrote it. Use when asked to "humanize", "naturalize", or "remove AI feel" from Hungarian text, or when editing .md/.txt files containing Hungarian content. Identifies 26 patterns (12 Hungarian-specific + 14 universal) and 4 style markers.
How do I install hungarian-humanizer?
Run npx skills add https://github.com/bencium/bencium-marketplace --skill hungarian-humanizer in your project. The skills CLI detects the agents you use and copies the skill into the right folder. For Claude Code you can also place the skill folder at ~/.claude/skills/hungarian-humanizer/ (personal) or .claude/skills/hungarian-humanizer/ (project).
Which AI agents can use hungarian-humanizer?
Any agent that supports the open Agent Skills format (a folder with a SKILL.md file), including Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Cline, OpenCode and more.
Is hungarian-humanizer safe to install?
No partner security audit is available yet. Skills can run commands and scripts, so read the SKILL.md and any bundled files before installing.
Who maintains hungarian-humanizer?
It is published by bencium in bencium/bencium-marketplace. It has 1,304 recorded installs.
More from bencium/bencium-marketplace
bencium-innovative-ux-designer
bencium/bencium-marketplace
Develop an independent visual language and turn the human-chosen direction into a production-ready graphic, brand, campaign, publication, web, or product system. Use when originality and differentiation matter enough to escape generic AI and Big Tech aesthetics. Guides a minimum-evidence start, ten isolated typography-led HTML design directions made only from type, color, and space, visual-first human judgement, explicit commitment, and concrete Round 2 production. Do not use for routine UI fixes, small components, or applying an existing design system.
bencium-impact-designer
bencium/bencium-marketplace
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, or applications. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics. Based on Anthropic's Frontend Designer Skill
bencium-controlled-ux-designer
bencium/bencium-marketplace
Expert UI/UX design guidance for unique, accessible interfaces. Use for visual decisions, colors, typography, layouts. Always ask before making design decisions. Use this skill when the user asks to build web components, pages, or applications.
design-audit
bencium/bencium-marketplace
Premium UI/UX design audit and refinement skill. Conducts systematic visual audits of existing apps and produces phased, implementation-ready design plans. Use this skill whenever the user asks to audit a UI, improve an app's visual design, make an interface feel more polished or premium, review design consistency, fix visual hierarchy, or refine spacing/typography/color. Also trigger when the user says "design review", "make it look better", "UI polish", "visual refinement", "design pass", "audit the design", or references making an app feel more professional. This skill is purely visual — it does not touch functionality, logic, or features. It elevates what exists.
ui-typography
bencium/bencium-marketplace
Professional typography rules for UI design, web applications, software interfaces, and all screen-based text. Enforces timeless typographic correctness that LLMs consistently get wrong: proper quote marks, dashes, spacing, hierarchy, and layout. ENFORCEMENT MODE: When generating ANY HTML, CSS, React, JSX, or UI code containing visible text, auto-apply every rule in this skill silently — do not ask, do not explain, just produce correct typography. AUDIT MODE: When reviewing or improving existing interfaces or legacy code, flag violations and provide fixes. Trigger on: any HTML/CSS/React artifact creation, "build a landing page", "create a component", "design a UI", "fix the typography", "make this look professional", "review this layout", web design, presentation design, dashboard creation, document generation, or any task producing visible text for humans. Even if the user doesn't mention typography, apply these rules whenever generating UI output.
human-architect-mindset
bencium/bencium-marketplace
Systematic architectural thinking for irreplaceable human capabilities - domain modeling, systems thinking, constraint navigation, and AI-aware problem decomposition. Use proactively when detecting architectural decisions, system design discussions, or multi-component planning.
Popular other skills
hyperframes-cli
heygen-com/hyperframes
The HyperFrames CLI by job - scaffold, check, look at frames, edit the timeline, preview, render locally or in the cloud, publish, project history - plus reading its JSON and recovering from build or render failures.
triage
mattpocock/skills
Move issues and external PRs through a state machine of triage roles, categorise, verify, grill if needed, and write agent-ready briefs.
ask-matt
mattpocock/skills
Ask which skill or flow fits your situation. A router over the skills in this repo.
to-questionnaire
mattpocock/skills
Turn a decision you can't fully answer into a questionnaire for someone else to fill in.
loop-me
mattpocock/skills
Grill me about specs for the workflows I want to build, within this workspace.