Code Humanizer
humanizer, but for code — an agent skill that removes AI-generated code slop: duplicated helpers, try-import fallbacks, broad excepts, speculative abstractions. Test-gated, behavior-preserving.
Profil de l’actif
Agents de code et de développement
Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.
Scénario
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Adéquation Agent
Claude Code + OpenAI Agents + Cursor
Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.
Installer
Prêt
npx skills add LeonardNJU/code-humanizer
Maintenance
À jour
28 jours depuis le dernier push
Risque
Revue nécessaire
Low GitHub adoption signal
Qualité GitHub
38
75/100 Qualité · 76/100 Confiance
Tags de couverture
Notes de revue
Low GitHub adoption signal · Quality score needs review
Carte d’adoption Agent
Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil
Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.
Qualité
SolideSolid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Confiance
Sandbox uniquementCandidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Audit
Revue nécessaireRevue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Trust Score OpenAgentSkill v5
Revue humaine avant installation
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Stars
38 stars GitHub
Activité du dépôt
38 stars et 1 forks
Maintenance
28 jours depuis le dernier push
Licence
MIT
Installer
npx skills add LeonardNJU/code-humanizer
Sécurité d’installation
Chemin d’installation standard de package ou runtime
Surface de permissions
shell or command execution, filesystem or document access
Résultats Agent
Pas encore de données de résultats Agent
Documentation
Contexte README/SKILL.md solide
Résumé des risques
Revoir avant production
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 38 GitHub stars
- Stars/forks activity: 38 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
Préparation à l’installation
Chemin d’installation disponible
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- La licence est déclarée
- Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven
Métadonnées lisibles par Agent
Données de décision lisibles par machine pour ce skill.
Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.
Tâches adaptées
- workflows GitHub automation
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect repository metadata
Agents adaptés
Décision d’installation
- Commande
- npx skills add LeonardNJU/code-humanizer
- Politique
- Revoir
- Revue humaine
- Oui
Confiance et risque
- Confiance
- 68/100
- Audit
- 82/100
- Niveau de risque
- Revue nécessaire
Boucle de résultat
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID d’événement
- resolve
- Résultats
- 5
Commande d’installation
npx skills add LeonardNJU/code-humanizerNe pas utiliser quand
- Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- Indices de permissions à haut risque : exécution shell ou de commande
- Quality score needs review
Sécurité Agent v2
54/100 · Éviter l’installation automatique
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Élevé
Exécution shell ou de commande
Les métadonnées de la skill font référence à des workflows de terminal, CLI, shell, sous-processus ou exécution de commande.
Moyen
Accès réseau
La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.
Moyen
Accès au système de fichiers
La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.
- Indices de permissions à haut risque : exécution shell ou de commande
- Low GitHub adoption signal
Cibles d’installation
Installer ce skill dans votre workflow Agent
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install leonardnju-code-humanizerPlan de résolution Agent
Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.
L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.
Ouvrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20Code%20Humanizer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texte Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20Code%20Humanizer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Relais d’installation
/api/skills/leonardnju-code-humanizer/install
L’Agent doit vérifier
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Copier le prompt
Task: Use Code Humanizer in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Code%20Humanizer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/leonardnju-code-humanizer/install
Install command: npx skills add LeonardNJU/code-humanizer
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Relais Agent
Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.
Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.
Relais d’installation
/api/skills/leonardnju-code-humanizer/install
Format texte LLM
/api/skills/leonardnju-code-humanizer/install?format=text
Trouver des alternatives
/api/skills/search?q=Code%20Humanizer&limit=3
Prompt Agent
Use Code Humanizer for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/leonardnju-code-humanizer/install, then install with: npx skills add LeonardNJU/code-humanizerMétadonnées Registry
Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.
L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.
Manifest
/api/registry/manifest/leonardnju-code-humanizer
Texte LLM
/api/registry/manifest/leonardnju-code-humanizer?format=text
Alias d’installation
/api/registry/install/leonardnju-code-humanizer
Recommander
/api/registry/recommend?task=Use%20Code%20Humanizer%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Adéquation Agent
GitHub automation
Tags de cas d’usage
Plateformes
Claude Code, OpenAI Agents, Cursor
Rapport d’audit
Revue nécessaire · 82/100
Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.
Panneau de décision Agent
Companion skill for GitHub automation
Shortlist this skill and compare it with close alternatives before production adoption.
Rôle dans la pile
Skill complémentaire
Pertinence principale
GitHub automation
Libellé de confiance
Liste solide
Chemin d’installation
Commande prête
À utiliser lorsque
- workflows GitHub automation
- Équipes Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
Preuves
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- profil qualité 75/100
- 6 événements OpenAgentSkill
revoir d’abord
- Low GitHub adoption signal
Chemin d’implémentation
- 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de GitHub automation de bout en bout.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Profil de confiance
Sandbox uniquement
Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.
Adoption GitHub
Vérifier38 stars GitHub
Activité stars/forks
Vérifier38 stars et 1 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles
Maintenance récente
Validé28 jours depuis le dernier push
Clarté de licence
ValidéMIT
Signaux positifs
- Revue IA approuvée
- Le chemin d’installation est disponible
- La preuve du dépôt est disponible
- Dépôt maintenu récemment
- La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
- La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent
Réviser avant installation
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 38 GitHub stars
- Stars/forks activity: 38 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Pas encore de rapports de résultats Agent réels
- Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance
Action recommandée
Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.
Profil qualité
Solide candidat pour les workflows Agent
Solid option that is likely worth shortlisting for production workflows.
Adéquation au workflow
Utilisez cette skill dans ces scénarios
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Adéquation au workflow
Ajouter à un workflow complet
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
Liste d’alternatives
Comparer avant installation
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A comprehensive collection of ready-to-use scientific and research skills for AI agents.
Vue d’ensemble
# code-humanizer <img width="1280" height="640" alt="social-preview" src="assets/social-preview.png" />
English | [中文](README.zh.md)
[](https://github.com/LeonardNJU/code-humanizer/stargazers) [](LICENSE) [](https://github.com/LeonardNJU/code-humanizer/commits) [](https://github.com/LeonardNJU/code-humanizer/issues)
**[humanizer](https://github.com/blader/humanizer), but for code.** An agent skill that removes signs of AI-generated code from a repository, and can guard new changes against the same patterns — the structural slop coding agents leave behind when they optimize for "tests pass" instead of "codebase stays healthy."
## Install
One command, picks your agents for you (Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Gemini, Copilot, and more):
```bash npx skills add LeonardNJU/code-humanizer ```
Or drop it in by hand — the skill is a single `SKILL.md`, no build step, no dependencies:
```bash # Claude Code git clone https://github.com/LeonardNJU/code-humanizer ~/.claude/skills/code-humanizer ```
Any harness that reads `SKILL.md` agent skills works the same way.
## Use
``` > use code-humanizer to scan this PR > deslop pkg/report.py — you have my approval to fix > this repo was vibe-coded, humanize it (report first) > implement this change with code-humanizer guard > keep experiments/ exploratory, but guard changes under src/ ```
Default mode is **scan → report** (findings table with pattern #, severity 0–4, evidence, proposed fix, behavior risk). Fix mode runs on your approval, one pattern per commit, tests green after every step.
## Prevent slop while coding
**Guard mode** applies the same c
Détails techniques
- Version
- 1.0.0
- Licence
- MIT
- Dernière mise à jour
- 18 août 2026
- Publié
- 26 juil. 2026
Instantané de décision
Skill complémentaire
recent repository activity
Audit
Revue d’installation
Revue d’installation et d’adoption
- Sécurité
- 82/100
- Maintenance
- 100/100
- Installer
- 92/100
Preuves validées par Agent
Preuves validées par Agent
Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.
- Taux de réussite
- —
- Échec récent
- —
- Résultats
- 0
- Qualité de sortie
- —
- Échecs
- 0
- Non pertinent
- 0
- Installations
- 0
- Bloqué par le risque
- 0
- Configuration requise
- 0
- Production
- 0
Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.
Installer
Ajouter au workflow Agent
Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.
Boucle de croissance
Kit de partage
Brouillon guidé par scénario pour Code Humanizer, prêt pour une publication manuelle sur X.
Code Humanizer: humanizer, but for code — an agent skill that removes AI-generated code slop: duplicated help... 38 stars https://www.openagentskill.com/skills/leonardnju-code-humanizer?ref=x
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for Code Humanizer: https://www.openagentskill.com/skills/leonardnju-code-humanizer?ref=x Install: npx skills add LeonardNJU/code-humanizer
Source de la fiche
Indexé par la communauté
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- Créateur
- LeonardNJU
- Indexé par
- Index communautaire OpenAgentSkill
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[](https://www.openagentskill.com/skills/leonardnju-code-humanizer/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/leonardnju-code-humanizer)Auteur
LeonardNJU
@leonardnju
Adéquation plateforme
Signaux de santé
- Stars GitHub
- 38
- Score de qualité
- 47/100
- Dernier push GitHub
- 26 juil. 2026
- Indications de framework
- Inconnu
- Vues OpenAgentSkill
- 6
- Copies d’installation
- 0
- Clics sortants
- 0
Signal de communauté
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Confiance et sécurité
Sandbox uniquement
- Adoption GitHub38 stars GitHubVérifier
- Activité stars/forks38 stars et 1 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesVérifier
- Maintenance récente28 jours depuis le dernier pushValidé
- Clarté de licenceMITValidé
- Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
- Risque dépendances/runtimeSurface d’exécution de commandesInfo
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