# Li Human > Quita la huella de máquina de un borrador (em dashes, slop de IA, caracteres invisibles) y pásalo por un panel de cinco checks. Úsalo cuando el texto deba sonar humano o antes de cualquier post, comentario, respuesta o DM de LinkedIn. Fuente: https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-human Markdown: https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-human.md Repositorio: https://github.com/Jakeschincariol/linkedin-agent-skill Autor: Jakeschincariol Licencia: MIT Actualizado: hace 4 días Coste de contexto: 103 tok instalada, 1.1k tok al activarse, 9.6k tok con todos los archivos del bundle Bundle: 4 archivos, 37 KB Permisos que pide: ninguno declarado ## Instalación Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina. ```bash # Claude Code npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-human --agent claude-code # Cursor npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-human --agent cursor # Codex npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-human --agent codex # Gemini CLI npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-human --agent gemini # Windsurf npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-human --agent windsurf # Cline npx -y skills add Jakeschincariol/linkedin-agent-skill --skill li-human --agent cline ``` ## Qué hace - Elimina automáticamente caracteres invisibles, em dashes, comillas curvas, puntos suspensivos tipográficos y palabras de relleno ('slop') de un borrador con humanize.py. - Puntúa el texto resultante con cinco comprobaciones locales —burstiness, especificidad, densidad de slop, huella tipográfica y voz— mediante detect.py. - Calcula un veredicto que pondera la media de las cinco comprobaciones al 60% y el resultado más débil al 40%; PASS exige 70+ y ninguna comprobación por debajo de 55. - Marca los 'structural tells' que no reescribe (regla de tres, preguntas retóricas, engagement bait, muros de hashtags) para que los corrijas a mano antes de volver a puntuar. ## Cuándo usarla - Cuando el usuario pida humanizar un texto o diga 'does this sound like AI', 'remove the em dashes', 'de-slop this' o 'will this get flagged'. - Antes de mostrar al usuario cualquier post, comentario, respuesta o mensaje directo de LinkedIn. - Siempre que un borrador necesite sonar humano y quieras comprobar si puede ser señalado como generado por IA. ## Qué la activa - "Humaniza este texto" - "¿Esto suena a IA?" - "Quítale las rayas em a este borrador" - "De-slop este post de LinkedIn" - "¿Me lo van a marcar como generado por IA?" ## Antes de instalar - Se necesita Python 3 y el fichero slop.json incluido en el skill; todo se ejecuta en local. - Necesita en el PATH: python3 ## Archivos - SKILL.md — 4 KB - detect.py — 8 KB - humanize.py — 9 KB - slop.json — 16 KB ## SKILL.md Reproducido tal cual desde Jakeschincariol/linkedin-agent-skill bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés. # li-human Two tools live in this folder and they both actually run. Use them. Do not eyeball this. ```bash python3 humanize.py draft.txt --report # clean it, show what changed python3 detect.py draft.txt # score it, five checks python3 detect.py before.txt after.txt # prove the delta ``` Both read `slop.json`, which is the lexicon: 100+ stock words and phrases with plain-English replacements, 17 invisible character classes, 11 typographic substitutions, and 11 structural tells. It is meant to be edited. If the user has a word they always use that the lexicon strips, remove it from the file. ## What gets fixed automatically **1. Invisible characters.** Zero-width spaces and joiners, word joiners, soft hyphens, byte-order marks, Unicode tag characters, non-breaking and narrow spaces. A keyboard does not produce these. They survive copy-paste, they are invisible in every editor, and they are the single most mechanical thing in generated text. `humanize.py` deletes every one, including any remaining Unicode format character it does not have a name for. **2. Typography.** Em dash to comma, en dash to hyphen, curly quotes to straight, ellipsis to three dots, bullet character to hyphen. The em dash pass is the one that matters: it collapses ` — ` to `, ` and then cleans up the double punctuation that leaves behind. **3. The slop lexicon.** delve, leverage, robust, seamless, crucial, tapestry, testament to, moreover, "in today's fast-paced world", "let that sink in" and the rest, each swapped for a plain word, with capitalisation preserved and URLs left untouched. ## What does NOT get fixed automatically Structural tells get **flagged, not rewritten**, because changing the shape of a sentence needs judgement: - "It's not just X, it's Y" and "not only X but also Y" - Rule-of-three triads - Rhetorical one-word question lines: "The result?" - Rocket, fire, bulb, sparkle and dart emoji - Hashtag walls - Reflex engagement bait: "Thoughts?", "Agree?", "Who else?" - Uniform sentence length and uniform bullet length That list is your job. Rewrite each flagged line by hand, keeping the meaning, then re-run `detect.py`. This is the part that moves the score from REVIEW to PASS, and it is the part a script cannot do. ## The five checks `detect.py` scores five signals 0-100, higher is more human: | check | what it measures | machine looks like | | --- | --- | --- | | BURSTINESS | sentence-length variation | every sentence the same length | | SPECIFICITY | numbers, names, concrete markers per 100 words | abstract nouns, no figures | | SLOP DENSITY | lexicon hits per 100 words | stock vocabulary | | FINGERPRINT | invisible chars, em dashes, curly quotes per 1k chars | typographically perfect | | VOICE | contractions, person, structural tells | no contractions, staged reveals | The verdict weights the mean at 60% and the **weakest single check** at 40%, because a detector only needs one signal to fire. PASS needs an overall of 70+ with no check below 55. ## Say this honestly These are five local heuristics modelled on the signals public detectors key on. They run entirely on the user's machine and nothing is uploaded. They are **not** GPTZero, Originality, Copyleaks, Winston or Turnitin, they do not call those APIs, and they cannot promise those verdicts. Fixing what they measure does tend to move those numbers, because they are measuring the same underlying things. That is the claim. Do not make a bigger one on the user's behalf, and do not tell a user their text is undetectable. ## Order of operations 1. `humanize.py draft.txt -o clean.txt --report` 2. Read the structural flags. Rewrite those lines yourself. 3. `detect.py draft.txt clean.txt` to show the before and after. 4. If the verdict is not PASS, fix the weakest check named in the output and go again. Two rounds is normal. Five means the draft was written by formula, and the fix is a different draft, not more passes. 5. Show the user the cleaned text and the score. Never the score alone. ## Dónde encaja - Categoría: [Redacción y contenido](https://skillsagentes.com/categorias/redaccion-contenido.md) — Redacción, edición y estructuración de contenido extenso. - Creador: [Jakeschincariol](https://skillsagentes.com/creators/jakeschincariol.md) — 0 skills en el directorio - [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md) - [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md) ## Otras skills del mismo repositorio - [Li Comment](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-comment.md): Escribe comentarios en publicaciones de LinkedIn que suenen a una persona con opinión, no a un bot. Úsalo cuando pegues una publicación y quieras un comentario o un lote de comentarios para tu ronda de engagement. - [Li Audit](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-audit.md): Post-mortem de lo ya publicado en LinkedIn: qué posts funcionaron, por qué y qué dejar de hacer. Úsalo cuando el usuario pega sus analytics y pregunta «qué funciona», «por qué ha fracasado», «mira mis analytics» o en qué insistir. - [Li Carousel](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-carousel.md): Crea un carrusel («document post») de LinkedIn: copy por diapositivas, portada que logra el swipe y PDF para subir. Úsalo si pides «carousel», «document post», «slides for LinkedIn» o tienes una idea en lista que moriría como post de texto. - [Li Dm](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-dm.md): Notas de conexión y mensajes directos de seguimiento que consiguen respuestas: la invitación de 200 caracteres, el primer mensaje y los dos seguimientos. Para escribir solicitudes de conexión, DMs y seguimientos a alguien en LinkedIn. - [Li Inbox](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-inbox.md): Haz triage de la bandeja de LinkedIn: clasifica solicitudes de conexión y DMs en leads, reclutadores, colegas y spam, y redacta las respuestas que merece la pena enviar. Para cuando la bandeja es un caos o hay dudas sobre si responder. ## Skills relacionadas - [Li Post](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-post.md): Escribe un post de LinkedIn desde una idea en bruto usando 21 fórmulas de gancho probadas, en tu propia voz y humanizado para que no parezca IA. Da tres ganchos, un borrador y un bloque listo; nunca publica sin tu «sí». - [Li Profile](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-profile.md): Puntúa un perfil de LinkedIn sobre 100 con una rúbrica de 12 criterios y reescribe las secciones que restan puntos: titular, acerca de, experiencia, destacados y banner. Úsalo cuando pidan optimizar el perfil o preguntar cómo se lee. - [Li Comment](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-comment.md): Escribe comentarios en publicaciones de LinkedIn que suenen a una persona con opinión, no a un bot. Úsalo cuando pegues una publicación y quieras un comentario o un lote de comentarios para tu ronda de engagement. - [Li Audit](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-audit.md): Post-mortem de lo ya publicado en LinkedIn: qué posts funcionaron, por qué y qué dejar de hacer. Úsalo cuando el usuario pega sus analytics y pregunta «qué funciona», «por qué ha fracasado», «mira mis analytics» o en qué insistir. - [Li Carousel](https://skillsagentes.com/skills/jakeschincariol/linkedin-agent-skill/li-carousel.md): Crea un carrusel («document post») de LinkedIn: copy por diapositivas, portada que logra el swipe y PDF para subir. Úsalo si pides «carousel», «document post», «slides for LinkedIn» o tienes una idea en lista que moriría como post de texto. --- Skills Agentes · [Índice de páginas en markdown](https://skillsagentes.com/sitemap.md) · [Inicio](https://skillsagentes.com/index.md)