finnish-humanizer

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.

23 stars

Best use case

finnish-humanizer is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

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.

Teams using finnish-humanizer should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/finnish-humanizer/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/christophacham/agent-skills-library/main/skills/ai-ml/finnish-humanizer/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/finnish-humanizer/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How finnish-humanizer Compares

Feature / Agentfinnish-humanizerStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

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.

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

SKILL.md Source

# 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

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

## Adaptiivinen workflow

**Lyhyt teksti (alle 500 sanaa):**
Käsittele suoraan. Palauta luonnollistettu teksti + muutosyhteenveto.

**Pitkä teksti (yli 500 sanaa):**
1. Analysoi ensin — listaa löydetyt AI-patternit ja niiden esiintymät
2. Esitä löydökset käyttäjälle
3. Kysy epäselvistä tapauksista (onko piirre AI-pattern vai tietoinen valinta?)
4. 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:

1. **Uudelleenkirjoitettu teksti** — kokonaisuudessaan
2. **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

- Full 26-pattern list with examples: [references/patterns.md](references/patterns.md)
- Source repository: [Hakku/finnish-humanizer](https://github.com/Hakku/finnish-humanizer) (MIT)

Related Skills

genderapi-io-automation

23
from christophacham/agent-skills-library

Automate Genderapi IO tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

gender-api-automation

23
from christophacham/agent-skills-library

Automate Gender API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

fred-economic-data

23
from christophacham/agent-skills-library

Query FRED (Federal Reserve Economic Data) API for 800,000+ economic time series from 100+ sources. Access GDP, unemployment, inflation, interest rates, exchange rates, housing, and regional data. Use for macroeconomic analysis, financial research, policy studies, economic forecasting, and academic research requiring U.S. and international economic indicators.

fidel-api-automation

23
from christophacham/agent-skills-library

Automate Fidel API tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

fastapi-templates

23
from christophacham/agent-skills-library

Create production-ready FastAPI projects with async patterns, dependency injection, and comprehensive error handling. Use when building new FastAPI applications or setting up backend API projects.

fastapi-router-py

23
from christophacham/agent-skills-library

Create FastAPI routers with CRUD operations, authentication dependencies, and proper response models. Use when building REST API endpoints, creating new routes, implementing CRUD operations, or add...

fastapi-pro

23
from christophacham/agent-skills-library

Build high-performance async APIs with FastAPI, SQLAlchemy 2.0, and Pydantic V2. Master microservices, WebSockets, and modern Python async patterns.

expo-api-routes

23
from christophacham/agent-skills-library

Guidelines for creating API routes in Expo Router with EAS Hosting

esm

23
from christophacham/agent-skills-library

Comprehensive toolkit for protein language models including ESM3 (generative multimodal protein design across sequence, structure, and function) and ESM C (efficient protein embeddings and representations). Use this skill when working with protein sequences, structures, or function prediction; designing novel proteins; generating protein embeddings; performing inverse folding; or conducting protein engineering tasks. Supports both local model usage and cloud-based Forge API for scalable inference.

eodhd-apis-automation

23
from christophacham/agent-skills-library

Automate Eodhd Apis tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

dotnet-backend

23
from christophacham/agent-skills-library

Build ASP.NET Core 8+ backend services with EF Core, auth, background jobs, and production API patterns.

dotnet-backend-patterns

23
from christophacham/agent-skills-library

Master C#/.NET backend development patterns for building robust APIs, MCP servers, and enterprise applications. Covers async/await, dependency injection, Entity Framework Core, Dapper, configuratio...