STE80 Humanizer দিয়ে AI টেক্সটকে মানবিক করুন: ইনস্টলেশন, মোড ও স্পষ্ট লেখার কর্মপ্রবাহ

STE80 Humanizer কী করে

STE80 Humanizer একটি AI-এজেন্ট স্কিল, যা AI-উৎপাদিত লেখা পুনর্লিখে সতর্ক মানব-রচিত লেখার মতো করে। এর লক্ষ্য হলো উৎসের অর্থ পরিবর্তন না করে স্পষ্টতা বাড়ানো। এটি AI ডিটেক্টর এড়ানোর চেষ্টা করে না।

প্রকল্পটি দুটি সম্পাদনা পদ্ধতি একত্র করে:

1. Humanizer pass: AI-লেখার ২৬টি সাধারণ লক্ষণ দূর করে। এই তালিকা blader/humanizer-এর ক্যাটালগ এবং Wikipedia-এর Signs of AI writing থেকে নেওয়া।
2. STE80 pass: ASD-STE100-এর দিকে প্রায় ৮০% পর্যন্ত বাক্য পুনর্গঠন করে। ASD-STE100 হলো মহাকাশযানের রক্ষণাবেক্ষণ নথিতে ব্যবহৃত নিয়ন্ত্রিত ইংরেজি।

প্রথম ধাপটি চ্যাটবটের ভাষা, অতিরঞ্জিত দাবি, অপ্রয়োজনীয় শর্তযুক্ত কথা, অলংকারমূলক ফরম্যাটিং, অস্পষ্ট কর্তৃত্বের উল্লেখ, পুনরাবৃত্ত রেটোরিক্যাল ধরন এবং অনুরূপ অভ্যাস দূর করে। দ্বিতীয় ধাপটি ছোট বাক্য, সক্রিয় বাচ্য, সহজ শব্দ এবং প্রতি বাক্যে একটি প্রধান ধারণা ব্যবহার করে অন্তর্নিহিত বাক্যগঠন ঠিক করে।

প্রকল্পটি কেন দুটি ধাপ ব্যবহার করে

স্পষ্ট AI-ধাঁচের বাক্যাংশ সরিয়ে ফেলাই যথেষ্ট নয়। Great question বা seamless experience-এর মতো অভিব্যক্তি বাদ দেওয়ার পরও একটি বাক্য পড়তে কঠিন হতে পারে। এতে একাধিক ধারণা থাকতে পারে, কর্তা গোপন থাকতে পারে, অথবা কোনো নির্দেশনা বর্ণনার মধ্যে চাপা পড়ে থাকতে পারে।

তাই STE80 Humanizer প্রথমে শব্দচয়ন পরিষ্কার করে এবং পরে গদ্য পুনর্গঠন করে। উদাহরণ হিসেবে এই ধরনের বাক্য দেখুন:

একটি কনটেইনার kubelet স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরায় চালু করবে, যা আপনার অ্যাপ্লিকেশনকে সচল রাখে।

দ্বিতীয় ধাপটি ধারণাগুলো আলাদা করে এবং সক্রিয় বাচ্য ব্যবহার করে:

প্রোব ব্যর্থ হলে kubelet কনটেইনারটি পুনরায় চালু করে। এতে অ্যাপ্লিকেশনটি সচল থাকে।

এই পদ্ধতি স্বাভাবিক গদ্যকে আনুষ্ঠানিক Simplified Technical English-এর প্রতিটি বিধি মেনে চলতে বাধ্য না করে লেখাকে সরাসরি রাখে।

STE80 পদ্ধতি বোঝা

ASD-STE100 এমন প্রযুক্তিগত তথ্যের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা পাঠকদের সঠিকভাবে বুঝতে হবে। এর কাঠামো ছোট বাক্য, সহজ ক্রিয়ার রূপ, সক্রিয় বাচ্য, সামঞ্জস্যপূর্ণ পরিভাষা এবং স্পষ্টভাবে আলাদা করা পদ্ধতিকে অগ্রাধিকার দেয়।

কঠোর ASD-STE100 শব্দভান্ডারও সীমিত করে। STE80 Humanizer ডিফল্টভাবে এই অংশটি শিথিল রাখে। এটি স্বাভাবিক, প্রচলিত শব্দ বজায় রাখে এবং পাঠযোগ্যতা বাড়ায় এমন কাঠামোগত নিয়ম প্রয়োগ করে।

• প্রতি বাক্যে একটি প্রধান ধারণা ব্যবহার করুন।
• সক্রিয় বাচ্য ও সরল কালকে অগ্রাধিকার দিন।
• শুরুতে শর্ত লিখুন, যেমন If X, do Y.
• নির্দেশনা ও বর্ণনা আলাদা করুন।
• পদ্ধতি ও জটিল তথ্যের জন্য তালিকা ব্যবহার করুন।
• প্রতিটি বিষয়ের জন্য একটি পরিভাষা ব্যবহার করুন।
• দীর্ঘ noun stack, সেমিকোলন এবং জটিল যতিচিহ্ন এড়িয়ে চলুন।
• প্রতি অনুচ্ছেদে একটি বিষয়ে মনোযোগ দিন।

ডিফল্ট ৮০% স্তরে, স্বাভাবিক শোনালে একটি বাক্য সুপারিশকৃত দৈর্ঘ্যের চেয়ে কয়েকটি শব্দ বেশি হতে পারে। check ও test-এর মতো প্রচলিত ক্রিয়া ব্যবহার করা যায়, এবং প্রকৃত অনিশ্চয়তা প্রকাশে may বা should ব্যবহার করা যায়।

STE80 Humanizer ইনস্টল করুন

skills CLI দিয়ে ইনস্টল করুন

Vercel skills CLI Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode এবং অন্যান্য এজেন্ট সমর্থন করে। যে প্রকল্পে স্কিলটি ব্যবহার করতে চান, সেখানে এই কমান্ড চালান:

npx skills add Dodaios/ste80-humanizer

--global ছাড়া কমান্ডটি শুধু বর্তমান প্রকল্পে স্কিলটি ইনস্টল করে।

নির্দিষ্ট কোনো এজেন্টের জন্য বিশ্বব্যাপী ইনস্টল করতে নিচের যেকোনো একটি কমান্ড ব্যবহার করুন:

npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent claude-code
npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent codex
npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent cursor

সব সমর্থিত এজেন্টের জন্য এটি উপলভ্য করতে চালান:

npx skills add Dodaios/ste80-humanizer --global --agent '*'

Claude Code প্লাগইন হিসেবে ইনস্টল করুন

রিপোজিটরির মার্কেটপ্লেস যোগ করে প্লাগইনটি ইনস্টল করুন:

/plugin marketplace add Dodaios/ste80-humanizer
/plugin install ste80-humanizer@ste80-humanizer

Claude.ai বা Claude Desktop-এ ইনস্টল করুন

1. GitHub রিপোজিটরি খুলে Code নির্বাচন করুন।
2. রিপোজিটরিটি ZIP ফাইল হিসেবে ডাউনলোড করুন।
3. Settings, তারপর Capabilities, তারপর Skills খুলুন।
4. ZIP ফাইলটি আপলোড করুন।

প্রথমবার পুনর্লিখন চালান

ইনস্টল করার পর স্কিলটি চালু করুন এবং কমান্ডের নিচে লেখাটি পেস্ট করুন:

/ste80-humanizer
পুনর্লিখনের জন্য লেখাটি এখানে পেস্ট করুন।

আপনি এজেন্টকে কোনো লেখা মানবিক করতে, সরল করতে, AI-ধাঁচ দূর করতে বা STE স্টাইলে পুনর্লিখতে বললে স্কিলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবেও চালু হতে পারে।

সাধারণ পুনর্লিখনের জন্য চেষ্টা করুন:

এটি ChatGPT লিখেছে বলে মনে হচ্ছে। এটিকে মানুষের লেখা বলে মনে করান।

প্রযুক্তিগত ব্যাখ্যার জন্য বলুন:

STE-তে TLS handshake কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করুন।

আপনি কোনো নির্দিষ্ট ফাইলও লক্ষ্য করতে পারেন:

এই README-টি ASD-STE100-এর দিকে ৮০% পর্যন্ত পুনর্লিখুন।

হালকা সম্পাদনা: docs/intro.md থেকে শুধু AI-ধাঁচের অংশ সরান।

docs/runbook.md-কে কঠোর STE-তে রূপান্তর করুন।

স্কিলটি কোনো লেখা সম্পাদনা না করেও মূল্যায়ন করতে পারে। এই প্রয়োজনটি সরাসরি জানান:

এই ইমেইলটি কি AI-এর লেখা বলে মনে হয়? শুধু বলুন, পুনর্লিখবেন না।

সঠিক সম্পাদনা মোড বেছে নিন

Humanize মোড

Humanize হলো সাধারণ অনুরোধের ডিফল্ট মোড। এটি ২৬টি AI-লক্ষণ পরীক্ষা প্রয়োগ করে, তারপর শিথিল ৮০% স্তরে কাঠামোগত ধাপ চালায়। এই মোড লেখকের নিজস্ব ভঙ্গি বজায় রেখে লেখাকে সহজপাঠ্য করার লক্ষ্য রাখে।

লাইট মোড

উৎস লেখা ইতিমধ্যে কার্যকর হলে এবং শুধু সামান্য পরিমার্জন প্রয়োজন হলে লাইট মোড উপযোগী। হালকা সম্পাদনা করতে বলুন অথবা বলুন শুধু AI-সংক্রান্ত অংশগুলো সরিয়ে দিন। স্কিলটি প্রথম ধাপ প্রয়োগ করে এবং শুধু সবচেয়ে দুর্বল বাক্যগুলোর কাঠামো বদলায়।

কঠোর STE মোড

কঠোর STE সম্পূর্ণ কাঠামোগত ধাপ ১০০% প্রয়োগ করে। এটি এমন পদ্ধতি, রানবুক এবং নিরাপত্তা-সংক্রান্ত নোটের জন্য তৈরি, যেখানে কথোপকথনধর্মী ভঙ্গির চেয়ে সামঞ্জস্য বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

কঠোর মোড আরও নির্দিষ্ট বাক্যসীমা এবং শব্দভান্ডার নির্বাচন কার্যকর করে। এটি সংক্ষিপ্ত রূপও এড়িয়ে চলে। তবে এই শৈলীতে তৈরি আউটপুট স্বয়ংক্রিয়ভাবে অফিসিয়াল ASD-STE100 মানদণ্ডের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয় না।

নম্বরযুক্ত নিয়মগুলো কীভাবে সম্পাদনা পর্যালোচনায় সাহায্য করে

প্রকল্পের SKILL.md ফাইলে দুটি নম্বরযুক্ত নিয়মের সেট আছে। §1 থেকে §26 পর্যন্ত নিয়মগুলো AI-লেখার বৈশিষ্ট্য নিয়ে। S1 থেকে S15 পর্যন্ত নিয়মগুলো STE80 কাঠামো নিয়ে।

স্কিলটি §1, §8, S2-এর মতো রেফারেন্সসহ সম্পাদনার প্রতিবেদন দিতে পারে। এরপর কেন এটি not-X-but-Y ধরনের গঠন সরিয়েছে, পুনরাবৃত্ত ড্যাশ বদলেছে, বা কোনো বাক্য ছোট করেছে, তা দেখতে পারেন।

কিছু প্যাটার্নকে এককভাবে দুর্বল হিসেবে চিহ্নিত করা হয়। এর মধ্যে আছে পুনরাবৃত্ত সূচনা, পরপর যোগ করা সীমাবদ্ধতাসূচক শব্দ, হাইফেনযুক্ত জোড়া এবং কিছু কর্মবাচ্য গঠন। কাছাকাছি প্রমাণ সম্পাদনাকে সমর্থন করলেই স্কিলটি এগুলোকে সমস্যা হিসেবে বিবেচনা করে।

অর্থ ও লেখকের ভঙ্গি সংরক্ষণ

বিশ্বস্ততা এই কাজের একটি মূল অংশ। তথ্য ও অনিশ্চয়তা অক্ষুণ্ণ রাখার জন্য স্কিলটি তৈরি করা হয়েছে। may-কে may হিসেবেই রাখা, 40+-এর মতো মান সংরক্ষণ করা, অসমর্থিত দাবি না যোগ করা এবং উৎসের অসংগতিগুলো চিহ্নিত করা উচিত।

আপনার শৈলীর সঙ্গে মিলিয়ে নিতে, অনুরোধের সঙ্গে আপনার নিজের লেখার একটি নমুনা দিন:

Rewrite the draft with STE80 Humanizer. Match the sentence length, vocabulary, and punctuation in this sample of my writing:

Paste your writing sample here.

Draft:
Paste the draft here.

এতে অস্পষ্ট মানব-লেখার ধারণা অনুকরণ করতে বলার বদলে আপনার পছন্দের ছন্দ সম্পর্কে স্কিলটি প্রমাণ পায়।

Python লিন্টার দিয়ে ফাইল পরীক্ষা

রিপোজিটরিতে scripts/ste_check.py নামে একটি নির্ভরতা-বিহীন Python লিন্টার আছে। কোনো ফাইলে এটি চালান:

python scripts/ste_check.py README.md

কোনো পদ্ধতি বা রানবুকের জন্য কঠোর পরীক্ষা ব্যবহার করুন:

python scripts/ste_check.py --strict docs/runbook.md

স্ট্যান্ডার্ড ইনপুটের মাধ্যমেও লেখা পাঠাতে পারেন:

cat draft.txt | python scripts/ste_check.py -

চেকারটি উভয় ধাপের অনেক পরিমাপযোগ্য প্যাটার্ন চিহ্নিত করে। এর মধ্যে আছে চ্যাটবটের বাক্যাংশ, সাজানো ভূমিকা, পরপর বসানো সতর্কতাসূচক শব্দ, অস্পষ্ট কর্তৃত্বের দাবি, অতিরঞ্জিত দাবি, কোঁকড়া উদ্ধৃতি, দীর্ঘ বাক্য, দীর্ঘ অনুচ্ছেদ, সেমিকোলন, ড্যাশ, কর্মবাচ্য, চলমান বা সম্পূর্ণ কাল, -ing রূপ এবং ফ্রেজাল ভার্ব।

চেকারটি হিউরিস্টিক-ভিত্তিক। এটি AI শনাক্তকারী, অফিসিয়াল ASD-STE100 সামঞ্জস্য-পরীক্ষক বা লেখা সঠিক হওয়ার প্রমাণ নয়।

উন্নত কাজের ধাপের পরামর্শ

পাঠক ও নথির ধরন উল্লেখ করুন

এটি README, ইমেল, ব্যাখ্যা, রানবুক, নিরাপত্তা-নোট বা সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমের পোস্ট সম্পাদনা করছে কি না, তা স্কিলটিকে জানান। নথির ধরন কতটা কাঠামো উপযোগী তা প্রভাবিত করে। কঠোর STE পদ্ধতির জন্য উপযোগী হতে পারে, কিন্তু সাধারণত অনানুষ্ঠানিক পোস্টে হালকা ধাপই যথেষ্ট।

কী পরিবর্তন করা যাবে না তা নির্দিষ্ট করুন

যে নির্দিষ্ট তথ্য, সংখ্যা, পণ্যের নাম, মডাল ক্রিয়া এবং উদ্ধৃতিগুলো অপরিবর্তিত রাখতে হবে, সেগুলোর তালিকা দিন। এতে প্রকল্পের বিশ্বস্ততা-প্রথম আচরণ আরও দৃঢ় হয়।

প্রতিবেদিত নিয়মের নম্বর পর্যালোচনা করুন

কোনো সম্পাদনায় ভঙ্গি অতিরিক্ত বদলে গেলে উদ্ধৃত নিয়মগুলো পরীক্ষা করুন। প্রয়োজনীয় স্পষ্টতার সংশোধনগুলো রেখে মূল লেখকের ভঙ্গি ফিরিয়ে আনতে এজেন্টকে বলুন।

নিজে সম্পাদনার পর চেকার চালান

একটি কার্যকর পদ্ধতি হলো পুনর্লিখন তৈরি করা, নিজে সম্পাদনা করা এবং তারপর ste_check.py চালানো। প্রতিটি সতর্কতাকে স্বয়ংক্রিয় ত্রুটি হিসেবে না দেখে পর্যালোচনার নির্দেশনা হিসেবে বিবেচনা করুন।

সৃজনশীল কাজের জন্য সঠিক ধাপ ব্যবহার করুন

STE কাঠামো স্পষ্ট ব্যাখ্যামূলক লেখার জন্য তৈরি। কথাসাহিত্য, বক্তৃতা এবং ব্র্যান্ডের লেখার ক্ষেত্রে প্রকল্পটি শুধু প্রথম ধাপ প্রয়োগ করে। এতে ভঙ্গি, ছন্দ বা ইচ্ছাকৃত অস্পষ্টতার ওপর নির্ভরশীল লেখা অতিরিক্ত একরকম হয়ে যায় না।

ভাষার সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করুন

ASD-STE100 একটি ইংরেজি মানদণ্ড। অন্যান্য ভাষার ক্ষেত্রে স্কিলটি সাধারণ বৈশিষ্ট্য-অপসারণ ও কাঠামোগত নীতিগুলো প্রয়োগ করতে পারে, কিন্তু ইংরেজি শব্দভান্ডারের তালিকাগুলো সরাসরি প্রয়োগ করতে পারে না।

অন্তর্ভুক্ত মূল্যায়নগুলো চালান

evals/ ডিরেক্টরিতে Claude প্লাগইন মূল্যায়ন ফরম্যাটে চারটি কেস আছে: একটি README পুনর্লিখন, একটি মৌলিক ব্যাখ্যা, একটি কঠোর রানবুক এবং STE-এর উল্লেখ না থাকা একটি অনানুষ্ঠানিক LinkedIn পোস্ট।

এগুলো চালান:

claude plugin eval . --allow-tools Write,Edit,Bash

রিপোজিটরিতে এই পরীক্ষাগুলোকে প্রমাণ নয়, বরং ছোট সংকেত হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে। পরীক্ষিত কেসগুলোতে সাধারণ প্রম্পটের তুলনায় তথ্য, পরিমাণ এবং অনিশ্চয়তা আরও নির্ভরযোগ্যভাবে সংরক্ষণ করাই প্রধান প্রতিবেদনকৃত সুবিধা ছিল।

গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা

• স্কিলটি মূলত ব্যাখ্যামূলক ও কারিগরি লেখার জন্য।
• এর অ-ইংরেজি সমর্থনে ইংরেজি STE শব্দভান্ডারের তালিকা ব্যবহার করা যায় না।
• STE-সদৃশ শৈলীতে লেখা কোনো নথিকে আনুষ্ঠানিকভাবে STE-সামঞ্জস্যপূর্ণ করে না।
• আনুষ্ঠানিক সামঞ্জস্যের জন্য ASD-STE100 অভিধান, প্রশিক্ষিত লেখক এবং পর্যালোচনা প্রয়োজন।
• প্রকল্পে অফিসিয়াল ASD-STE100 স্পেসিফিকেশন বা অভিধান অন্তর্ভুক্ত নেই।

উপসংহার

STE80 Humanizer পৃষ্ঠতল পরিষ্কারের সঙ্গে কাঠামোগত সম্পাদনাকে একত্র করে। এটিকে এজেন্ট স্কিল বা Claude Code প্লাগইন হিসেবে ইনস্টল করুন, Humanize, Light অথবা Strict STE মোড বেছে নিন এবং নির্ভুলতা সম্পর্কিত স্পষ্ট নির্দেশনা দিন। ফাইলভিত্তিক ওয়ার্কফ্লোর জন্য, যেসব প্যাটার্ন এখনও পর্যালোচনা করা দরকার সেগুলো খুঁজে বের করতে অন্তর্ভুক্ত Python চেকারটি ব্যবহার করুন। ফলাফল হওয়া উচিত আরও স্পষ্ট একটি লেখা, যা উৎসের তথ্য ও অভিপ্রায় বজায় রাখে।