Autor und Sprecher

Thorsten Siefert

Technik und Gestaltung

Thorsten Siefert

Über Humanizer-Skills, sprachliche Qualität und redaktionelle Verantwortung

„Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, innovative Lösungen nahtlos zu implementieren.“

Ein langer Satz. Aber was steht eigentlich drin? Welche Lösungen sind gemeint? Was soll umgesetzt werden? Und weshalb ist das so wichtig?

Ich arbeite regelmäßig mit Sprachmodellen, auch beim Schreiben. Für viele Sachtexte genügen ein Thema, die Zielgruppe und ein paar fachliche Vorgaben. Der erste Entwurf ist schnell da. Nur klingt er manchmal so, als hätte jemand eine ganze Broschüre voller Unternehmensfloskeln verarbeitet.

Mich stören besonders die mechanischen Übergänge („darüber hinaus“), die aufgesetzte Wichtigkeit („von entscheidender Bedeutung“) und Begriffe, die alles und nichts versprechen („innovative Lösungen“). Ein einzelner Ausdruck macht noch keinen schlechten Text. Wenn solche Muster ständig wiederkehren, verschwindet die eigene Stimme.

## Ein Skill für bessere Texte

Das GitHub-Projekt [blader/humanizer](https://github.com/blader/humanizer) geht dieses Problem ziemlich praktisch an. Im Mittelpunkt steht eine Markdown-Datei namens `SKILL.md`. Darin stehen Anweisungen, nach denen ein KI-Agent Texte redaktionell überarbeiten kann.

Die Regeln orientieren sich unter anderem an der Wikipedia-Sammlung [„Signs of AI writing“](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing). Sie beschreiben typische Muster: übertriebene Bedeutungsbehauptungen, austauschbare Formulierungen, erzwungene Dreiergruppen oder Schlusssätze, die lediglich den vorigen Absatz wiederholen.

Wie funktioniert das? Zuerst werden solche Muster markiert. Dann folgt eine Überarbeitung. Zum Schluss wird geprüft, ob dabei Aussagen verloren gegangen oder neue Behauptungen hinzugekommen sind. Gerade diese letzte Kontrolle gefällt mir. Es ist wie im wahren Leben: Ein wohlklingenderer Satz ist kein Gewinn, wenn er Wahrheiten verdreht oder Unwahrheiten erfindet.

## Umsetzung in der Praxis

Ein Humanizer ist eine redaktionelle Arbeitsanweisung, keine zusätzliche Wahrheitsmaschine. Er macht einen fachlich falschen Text nicht richtig.

Solche Skills unterscheiden sich vor allem in Sprache, Musterzahl und Prüftiefe. Manche zielen auch auf die Umgehung von Detektoren ab. blader schreibt im README offen, dass Detektoren die meisten überarbeiteten Texte weiterhin erkennen.

Ich empfehle Kunden, sich ihren eigenen Humanizer zu schreiben. Ein Skill ist im Kern eine Markdown-Datei mit Anweisungen. So lässt er sich gut an die eigene Tonalität anpassen. Ich empfehle nie, die Umgehung eines Detektors anzustreben.

Der persönliche Humanizer funktioniert mit jedem Agenten, der Skills unterstützt. blader selbst nennt Claude Code, Codex und Claude Desktop sowie – über die Skills CLI – Gemini CLI und natürlich GitHub Copilot.

## Was lässt sich messen?

Mich interessieren drei Beobachtungen: Wie stark schwanken die Satzlängen (*Burstiness*)? Wie vielfältig ist der Wortschatz? Und wie oft tauchen dieselben Wortgruppen wieder auf?

Man könnte diese Werte vor und nach der Überarbeitung vergleichen. Bei der Wortschatzvielfalt müsste man vergleichbar lange Texte heranziehen, sonst täuscht die Kennzahl schnell.

Die Zahlen liefern Hinweise auf Gleichförmigkeit. Mehr nicht. Ein technischer Bericht darf bewusst wiederkehrende Begriffe verwenden. Kurze Sätze sind nicht automatisch besser als lange. Und aus einer auffälligen Statistik lässt sich weder die Urheberschaft noch die Qualität eines Textes zuverlässig ableiten.

## Wer trägt die Verantwortung?

Für mich ist das Ziel ausdrücklich nicht, KI-Detektoren zu umgehen. Es geht um Texte, die Menschen gern lesen und verstehen.

Gerade im Content-Marketing betrifft das die Glaubwürdigkeit einer Marke. Wer immer dieselben glatten Formulierungen veröffentlicht, wird austauschbar. Ein definierter Stil und eine sorgfältige Überarbeitung können helfen. Fachliche Aussagen müssen trotzdem geprüft werden, und jemand muss für die Veröffentlichung einstehen.

Für mich sind solche Skills deshalb Teil eines redaktionellen Prozesses: Der Mensch liefert die Idee und die Struktur. Die KI liefert einen Entwurf, der Humanizer hilft bei der Sprache, und die fachliche Entscheidung bleibt beim Menschen.

Welche KI-Formulierung lässt Sie beim Lesen inzwischen sofort stutzen?