Googleのサジェストは「claude skills to write like a human」「claude skills to make it write like a human」を出す。英語の下書きを直すスキルを探している。
私たちはSkillselionを運営している。2026年8月18日時点のカタログはスキル59,924件、リスティング81,159件、記録インストール147,337,564件。英語の答えは stop-slop（Claude Codeスキル）（10,572インストール、GitHubスター15,782）と humanizer（Claude Codeスキル）（4,310インストール、GitHubスター36,214）。数値はskills.shレジストリをSkillselion経由で読んだもの。英語の詳細は 人らしい文章向けClaudeスキル案内。
先に入れるのはどちらか
英語クエリをインストール数で並べると stop-slop が先頭になる。Hardik PandyaのSKILL.mdは、前置きの削除、副詞の削除、文の主語を人にする、定型の対比を壊す、文の長さを散らす、emダッシュを消す、と指示する。禁止語はphrases.md、禁止の型はstructures.md。
humanizerはインストールが少なく、GitHubスターが多い（blader/humanizerが36,214）。Wikipediaの Signs of AI writing に沿って、大げさな意義づけ、宣伝語、重ねた現在分詞（highlighting / ensuring のような -ing）、曖昧な「観察者」、emダッシュの多用、三つ組を直す。チャットボット調の文を書き換える。事実は残す。人間らしく見せるための捏造はしない。
同名の softaworks/agent-toolkit内のhumanizerスキル は4,204インストール、GitHubスター2,349。スターで選ぶなら blader のまま。
入れ方
プロジェクト直下:
npx skills add https://github.com/hardikpandya/stop-slop --skill stop-slop
npx skills add https://github.com/blader/humanizer --skill humanizer
先に下書きし、そのあと「このREADMEに stop-slop をかけて」と指示する。humanizerも同じ。手順は Claudeスキルのインストール方法。前提は Claude Codeスキルとは何か。配置はAnthropicの skills docs。
公開するREADMEやPR説明に使う。スタックトレースを出したいデバッグでは切る。
humanizerで並べると言語が違うものが勝つ
humanizer-zh（中国語向けスキル） は44,156インストールで中国語を直す。finnish-humanizer（フィンランド語向けスキル） は9,086インストールでフィンランド語を直す。スキルカタログ で humanizer を検索すると、この2件が blader より上に来る。英語のサジェストの答えではない。
finnish-humanizerは github/awesome-copilot の中にある。コレクションのGitHubスターは37,951。入れ子のフィンランド語スキルが英語の本家だという投票ではない。
名前の衝突は、記録インストール147,337,564件のカタログでは普通に起きる。npx skills add の前に、そのリスティングの言語を読む。
cavemanは文章用ではない
caveman（Claude Codeスキル） は438,679インストール、GitHubスター98,774。出力を短くしてトークンを削る。電報調はREADMEに残さない。
トークン側の案内は トークン使用量を減らすClaudeスキル。導入は cavemanスキルのインストールと使い方。
残す組み合わせ
公開する英語には stop-slop。同じファイルにWikipediaのチェックリストを載せたいなら humanizer。中国語だけ humanizer-zh。捨てる会話には caveman。
周辺は AIエージェント向けスキル一覧、AIエージェントのカテゴリ、途中読み込みなら SkillselionのMCPサーバー。
スナップショット: skills.sh、Skillselion経由、2026年8月18日。