Skip to main content
Glama
Vladimir-Human

humanizer-ru

Server Configuration

Describes the environment variables required to run the server.

NameRequiredDescriptionDefault

No arguments

Instructions

Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.

This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.

Capabilities

Features and capabilities supported by this server

Protocol revision2025-11-25

CapabilityDetails
tools
{
  "listChanged": false
}

Tools

Functions exposed to the LLM to take actions

NameDescription
humanizer_polishA

типографическая нормализация: тире, кавычки, многоточие, невидимые символы, маркеры разметки, переносы строк к LF Когда не использовать: не запускать на Markdown и разметке дефолтным режимом: снимает ##, **, ёлочки, тире, многоточие — для разметки режимы --preserve-markup и --typographic; когда нужна правка лексики или смысла — полировка слов не трогает. Language profile is explicit in --language; en/auto do not claim English stylistic or authorship detection.

humanizer_detectA

частота связок: признак машинного текста в домене «чистая проза, инструкции» Когда не использовать: эссе и художественная проза — не валидировано; веб-текст с артефактами — неприменимо; вердикт об авторстве не выносится никогда

humanizer_markersA

артефакты копипасты и чат-интерфейсов: 40 маркеров классов A и B; находит и показывает; --remove снимает невидимые метки текстового слоя по классификации риска (safe автоматически, ambiguous только opt-in, dangerous никогда) Когда не использовать: не детектор генерации: отсутствие маркеров не доказывает авторство человека; контейнерные файлы (PNG/DOCX/PDF/…) — scripts/filemarks (репозиторий); текстовый слой снятия входит в пакет (text_layer) Через MCP схема инструмента принимает только параметры text и marker_class: режим --remove (снятие невидимых меток) по MCP не вызывается — это консольная команда humanizer-markers --remove; явная очистка поддерживаемых артефактов вставки доступна инструментом humanizer_clean.

humanizer_cleanA

явная очистка поддерживаемых артефактов чат-вставки одним сценарием: проверка до (единый детектор), снятие невидимых меток (слой A) и видимых артефактов класса A (MARKUP) вне защищённых областей до неподвижной точки, проверка после, сверка фактов, перечень неизменённых защищённых областей и остаточных находок; стиль и смысл не переписываются Когда не использовать: не стилистическое переписывание и не проверка смысла: снимаются только зарегистрированные артефакты вставки; неподдерживаемые находки (класс B, вики-разметка, плейсхолдеры, метки вне текстового пути) остаются явным остатком (код 1) — операция не заявляет полную чистоту; контейнерные файлы (PNG/DOCX/PDF/…) — scripts/filemarks (репозиторий). Language profile is explicit in --language; en/auto do not claim English stylistic or authorship detection.

humanizer_scanA

мягкие признаки машинного письма: счётчик по категориям, калибрует объём правки Когда не использовать: вердикта об авторстве не даёт ни в каком сочетании признаков

humanizer_factsA

сверка фактов двух версий текста: числа с единицами, числительные (включая смешанную запись: «5 миллионов» и «пять миллионов» — один факт), даты во всех русских форматах, URL, e-mail, заглавные последовательности как имена, кавычные цитаты, отрицания и модальности; выдаёт lost/added/changed с позициями и identical — однозначный итог полного сравнения Когда не использовать: не для текста вне поддержанного профиля ru/en/auto и не для исходного кода; не даёт вердиктов об авторстве, качестве и стиле; added по умолчанию не влияет на код выхода — строгий запрет добавлений включает --no-additions (их ловит также check_examples.py); сравнение мультимножественное: сохранённый набор фактов не равен сохранённым отношениям — перестановка сумм между двумя лицами («Иван получил 100 рублей, Мария 200» -> «Мария получила 100 рублей, Иван 200») даёт пустой diff; успешная сверка не доказывает сохранение смысла. Language profile is explicit in --language; en/auto do not claim English stylistic or authorship detection.

humanizer_reportA

машиночитаемый отчёт правки: токены keep/add/delete, адаптированные компоненты SARI, классы правок, сверка фактов авторских категорий (lost/changed/added, unchanged и identical — полный итог), MTLD до и после Когда не использовать: не для текста вне поддержанного профиля ru/en/auto и не для исходного кода; не даёт вердиктов об авторстве, качестве и стиле; added не влияет на код выхода (их ловит check_examples.py); facts.unchanged не учитывает добавления — полный итог сравнения даёт facts.identical. Language profile is explicit in --language; en/auto do not claim English stylistic or authorship detection.

Prompts

Interactive templates invoked by user choice

NameDescription

No prompts

Resources

Contextual data attached and managed by the client

NameDescription

No resources

TDQS

A4.1/5.0

Scored across 7 tools

Disambiguation3/5

Tools have overlapping purposes: humanizer_clean, humanizer_markers, and humanizer_polish all deal with cleaning/normalizing text artifacts. Descriptions provide clarifications (e.g., clean for full cleanup, markers for detection of copy-paste marks, polish for typographic normalization), but the boundaries between them can still be confusing without careful reading.

Naming Consistency5/5

All tool names follow a consistent pattern: humanizer_ followed by a singular noun or verb (clean, facts, report, detect, markers, polish, scan). The prefix is uniform, and naming is predictable.

Tool Count5/5

7 tools is well within the typical 3-15 range and appears appropriate for the domain of text humanization/analysis, offering distinct functions like cleaning, fact-checking, reporting, detection, marker handling, polishing, and scanning.

Completeness4/5

The tool set covers key operations: cleaning, fact verification, reporting, detection, marker handling, typographic polishing, and scanning. However, there is no explicit tool for stylistic rewriting or authorship judgment (though these are intentionally excluded), and some functionality (e.g., marker removal) is only partially accessible via MCP. Minor gaps exist but core needs are met.

Maintenance

ActivityActive
ResponsivenessWithin a week