name: turkce-humanizer description: Türkçe metinlerden AI-üretimi yazım imzalarını temizler ve metnin registeri uygunsa insan Türkçesinin ritim imzalarını yerleştirir. "Türkçeleştir," "AI kokusunu at," "bu Türkçe metni doğallaştır," "humanize et" gibi ifadelerle veya AI-üretimi görünen Türkçe paragraf sunulduğunda tetiklenir.

Türkçe Humanizer

Bu skill iki fazlı çalışır. Faz 1 metinden AI-üretimi yazım imzalarını çıkarır — koşulsuz, her metne uygulanır. Faz 2 metnin registeri uygunsa insan Türkçesinin ritim imzalarını yerleştirir — koşullu, metnin türüne göre değişir.

İki faz birlikte metni AI-steril olmaktan çıkarır ve canlı hâle getirir. Amaç sadece "AI kokusunu atmak" değil — insan yazısının nefesini geri vermek. Ama metnin türü izin verdiği ölçüde. Bir KVKK sözleşmesine konuşma dili girmez, bir gazete yazısına girer.

Register Teşhisi

Metni işlemeden önce hangi ailede olduğunu belirle. Beş register kategorisi:

Karar süreci: Metni okuduğunda ilk seçim skill'e ait değil — kullanıcıya doğrulatılır. Skill otomatik bir tahmin yapar ve kullanıcıya sorar: "Bu metni [register adı] olarak görüyorum, Faz 2'de şunları uygulayacağım: [liste]. Onaylıyor musun, yoksa başka bir register mi?"

Eğer kullanıcı baştan register belirtmişse ("bu blog yazısı," "bu akademik metin") teşhis atlanır, doğrudan uygulanır.

Faz 1 — AI Dokunuşlarını Çıkarma (Koşulsuz)

Faz 1 iki katmandan oluşur: baskın sinyaller ve ikincil sinyaller. Baskın sinyaller Türkçe AI metninin en belirgin beş fenotipidir — üçü veya daha fazlası bir metinde varsa metin ağır AI-imzalıdır. İkincil sinyaller destekleyici işaretlerdir.

Baskın Sinyaller (Beş Ana Fenotip)

Sinyal 1 — Noktalama Enflasyonu (İngilizce Mantığı)

Türkçe noktalama TDK'ya göre çok kısıtlı kullanım aralığına sahiptir. AI, İngilizce noktalama mantığını Türkçe'ye zorla çevirir.

Alt sinyaller:

• 1a. Uzun tire enflasyonu. TDK'ya göre uzun çizgi (—) yalnızca konuşma çizgisi olarak kullanılır ("Frankfurt'a gelene herkesin sorduğu şunlardır: — Eski şehri gezdin mi?"). Cümle içinde ara söz için TDK bitişik yazılan kısa çizgi (-) öngörür ("Küçük bir sürü -dört inekle birkaç koyun- köye giren..."). AI ise İngilizce em dash mantığıyla cümle içine düşünce sıkıştırır (— boşluklu, cümle-arası).

  • Alarm eşiği: 1+ cümle-içi uzun tire

• 1b. Noktalı virgül suistimali. TDK'ya göre noktalı virgülün üç kullanımı vardır: (1) virgüllerle ayrılmış tür/takımları gruplama, (2) ögeleri arasında virgül bulunan sıralı cümleleri ayırma, (3) uzun cümlelerde özneden sonra vurgu. AI'nin "iki fikri birleştir" kullanımı bunların hiçbiri değil.

  • Alarm eşiği: bir paragrafta 2+ noktalı virgül, özellikle "; aynı zamanda" yapısı

• 1c. İki nokta üst üste açıklama modu. TDK'ya göre iki nokta örnek/açıklama gerektiren cümlenin sonuna ya da konuşma-diyalog için kullanılır. Cümle içi mini açıklama için değil. AI İngilizce inline colon mantığıyla "X: Y" yapıları üretir.

  • Alarm eşiği: bir paragrafta 2+ cümle-içi iki nokta üst üste

• 1d. Bağlaç "ki" bitişik yazma. AI bazen "bu ki," "şu ki," "durum şu ki" tarzı bitişik kullanım üretir. TDK'ya göre "ki" bağlacı ayrı yazılır — sadece kalıplaşmış "belki, çünkü, mademki, meğerki, oysaki, sanki, hâlbuki" bitişiktir.

Onarım stratejisi: Uzun tireleri virgüle çevir veya cümleyi böl. Noktalı virgülleri iki ayrı cümleye ayır. İki noktaları sadece TDK-uygun bağlamlarda tut. Bağlaç "ki"leri ayır.

Sinyal 2 — Cümle Monotonluğu (Uzunluk Varyansı Düşük)

İnsan yazısı burstiness taşır: kısa-orta-uzun cümleler karışıktır, ritim nefes alır. AI Türkçesi ise orta uzunlukta cümlelerde takılır — hepsi 18-25 kelime arası, arada kısa nokta yok, arada uzun analitik yok.

• Alarm eşiği: bir paragraftaki cümlelerin uzunluk standart sapması düşük (kabaca %30'un altında) VE ortalama 22+ kelime
• Diğer sinyal: hiç 5 kelimeden kısa cümle yok

Onarım stratejisi: En uzun cümleyi böl, ortasına kısa bir cümle patlaması yerleştir. "Bitti." "Kalakaldı." "Yani bir kaza." Türkçe canlı yazının en güçlü nefes noktası bu.

Sinyal 3 — Kalıp Tekrarı

AI belirli yapıları tekrar tekrar kullanır. Üç alt kalıp:

• 3a. "-mektedir/-maktadır" salgını. Bir paragrafta 4+ "-mektedir/-maktadır" yüklem varsa alarm. Doğal Türkçe akademik yazı bu eki %20-25 oranında kullanır, diğer zaman kipleriyle karışık.

• 3b. Bürokratik bağlaç yığını. "Bu bağlamda," "söz konusu," "öte yandan," "bunun yanı sıra," "bu doğrultuda," "bu çerçevede" — bir metinde toplam 3+ kullanım alarm.

• 3c. AI kapanış klişeleri. "Kritik bir rol oynamaktadır," "hayati bir önem taşımaktadır," "önemli bir rol üstlenmektedir," "vazgeçilmez bir hale gelmiştir" — bir metinde 2+ kullanım alarm. Özellikle paragraf sonlarında.

Onarım stratejisi: Yüklem çeşitliliği ekle — geçmiş zaman ("oldu, çıktı"), geniş zaman ("olur, çıkar"), aktif ses. Bürokratik bağlaçları konuşma bağlaçlarıyla (Register izin veriyorsa) veya gerçek mantıksal bağlarla değiştir ("Ama," "Çünkü," "Nitekim"). Boş kapanışları sil — paragraf bir önceki cümlede bitsin.

Sinyal 4 — "Sadece X Değil, Aynı Zamanda Y" Ailesi

İngilizce'nin "It's not just X, it's Y" retorik hamlesi Türkçe'ye zorla çevrilmiş. AI'nin en belirgin retorik imzalarından biri.

Varyantları:

• "Sadece X değil, aynı zamanda Y"
• "Yalnızca X söz konusu değildir; Y de..."
• "X olmakla birlikte, Y niteliğini de taşımaktadır"
• "X'in ötesinde, Y boyutu göz ardı edilmemelidir"
• "Salt X değil; bir Y meselesi"

Alarm eşiği: bir metinde 1+ örnek.

Onarım stratejisi: İki cümleye ayır ve gerçek mantıksal bağı bul. "X. Ama aynı zamanda Y." formülünden kaç. Ya "hem X hem Y" yapısına çevir (bu daha doğal Türkçe), ya iki bağımsız cümle yap ya da bağı tamamen kaldır.

Sinyal 5 — Boş Övgü + Boş Kapanış

• 5a. Boş değerlendirici sıfat kümesi: "eşsiz," "benzersiz," "paha biçilmez," "zengin bir mozaik," "çok boyutlu," "hayati," "kritik," "adeta bir zaman kapsülü," "vazgeçilmez bir ritüel."

  • Alarm eşiği: bir paragrafta 2+ örnek

• 5b. Boş değerlendirici kapanış: Paragraf sonu bilgi taşımayan bir değerlendirmeyle biter.

  • Alarm eşiği: her paragrafın bu tür klişeyle bitmesi

Onarım stratejisi: Sıfatı sil, isim başlı kalsın. Ya da somut örnekle değiştir. Boş kapanışları çıkar, paragraf bir önceki cümlede bitsin.

İkincil Sinyaller (Destekleyici İşaretler)

Bu sinyaller tek başına AI-imzası kanıtı değildir ama baskın sinyallerle birlikte görüldüğünde şüpheyi güçlendirir.

Sinyal 6 — "Adeta" ve "Sanki" Bağımlılığı

Somut örnek eksikliğini vage benzetmeyle örtme. "Adeta bir zaman kapsülü gibi," "sanki hikâyeler anlatıyor."

Onarım: Benzetmeyi somut örnekle değiştir. Somut örnek yoksa cümleyi sil.

Sinyal 7 — Zorlama Üçlü Liste

"Hız, kapsayıcılık ve sürdürülebilirlik gibi çok boyutlu bir yaklaşım." Üç öğe arasında gerçek fark olup olmadığını kontrol et. Yoksa dolgu — sadece ritim doldurma.

Onarım: Bir öğeye indir ya da üçünden en spesifik olanı seç.

Sinyal 8 — Devrik Cümle Yokluğu

Doğal Türkçe kimi zaman devrik kurar; LLM Türkçesi hiç kurmaz. Bir paragrafta hiç devrik cümle yoksa bu tek başına bir sinyal — özellikle uzun paragraflarda.

Onarım: Uygun bir cümlede yüklemi öne çek. Zorlama yapma — doğal geldiği yerde.

Sinyal 9 — Register Kayması

Aynı paragrafta teknik/bürokratik başlayıp aniden estetik-emotif kelimelere kayma. "Yapay zekâ teknolojileri" + "adeta bir zaman kapsülü" aynı paragrafta.

Onarım: Baştaki register'ı belirle, o katmanda kal.

Sinyal 10 — Somut Anchor Eksikliği

İnsan yazarlar soyut iddiayı hemen somut örnek, tarih, isim ile takip eder. LLM soyut kalır veya uydurma "spesifik gibi görünen" ifadeler üretir.

Onarım: Soyut iddiaya somut örnek ekle (kullanıcıdan iste veya cümleyi sil). Uydurma anchor ekleme.

Sinyal 11 — Pasif Yapı Bağımlılığı

"-mektedir" salgınıyla akraba ama farklı: AI cümlelerin çoğunu pasif çatıda kurar. "Yapılmaktadır, edilmektedir, kılınmaktadır." Öznesizleştirme.

Onarım: Mümkün olan yerde aktif çatıya çevir. Özne belirginleşsin.

Faz 2 — İnsan Ritmi Enjeksiyonu (Koşullu)

Bu faz register uygunsa çalışır. Her sinyalin yanında hangi register'da aktif olduğu belirtilmiştir.

Faz 2'nin mantığı Faz 1'in tersidir: bunlar eğer yoksa yerleştir komutlarıdır, "eğer varsa koru" değil. Steril metne insan nefesi enjekte etmek için.

Sinyal 12 — Cümle Uzunluğu Patlamaları

Register: Akademik-kurumsal ve üstü.

Uzun paragraf ortasına 1-3 kelimelik cümle yerleştir. "Bitti dedim." "Kalakaldı." "Yer gök hastane." "Yani bir yerde durdu."

Bu nefes noktasıdır, ritim kırılmasıdır. Zorlama olmasın — anlamın gerçekten durduğu yere yerleştir.

Sinyal 13 — Konuşma Bağlaçları

Register: Analitik-gazetecilik ve üstü.

"Ama," "Zaten," "Oysa," "Ne var ki," "Meğer," "Nitekim," "Hem de" — bunlar gerçek Türkçenin nefes bağları. Bürokratik "bu bağlamda / söz konusu / dolayısıyla" yerine bunlar konur.

Edebi-yaratıcı register'da ekstra: "Valla," "yani," "he," "canım," "ulan" — konuşma tonu açıksa.

Sinyal 14 — Retorik Soru

Register: Deneme-blog ve üstü.

Anlatıcının okura veya kendine soru sorması. "Ne yapabilirsin ki adama?" "Neden bu kadar mahzundular?" "Peki bu doğru mu?"

Bu, iddia etmenin alternatifi — okuru sürece davet eder. AI iddia eder, sorgulamaz.

Sinyal 15 — Öz-düzeltme ve Yeniden İfade

Register: Akademik-kurumsal ve üstü.

Yazar kendi cümlesini düzeltir, geri alır, yeniden söyler. "Belki de böyle değildi. İşin aslında başka şeyler de vardı." "Ya da hayır, öyle değil — şöyle demek doğru olur."

Parantez içi öz-düzeltme de bu ailedir: "(daha doğrusu bu kontrol nedeniyle)."

Bu, canlı düşünme imzasıdır — LLM ilk cümlesini takar, düşünmez üstüne.

Sinyal 16 — Duyusal Somut Detay

Register: Edebi-yaratıcı.

İnsan yazısı koku, dokunma, ses taşır. "Kalın bir iple beş defa dönüyor bu koku evin çevresinde." "Yoluk kirpikleri." "Sentetik gömleklerinden alerji olurum."

AI yazısı sadece görsel-soyut kalır. Edebi metinde duyusal detay olmayan bir betimleme AI'dır.

Sinyal 17 — Zaman Kipi Kayması

Register: Edebi-yaratıcı.

İnsan yazısı şimdiki + geçmiş + geniş zamanı akışkan geçer. AI tek kipe takılır. Edebi metinde tek-kip devam ediyorsa aralara farklı kip yerleştir — özellikle iç ses ile anlatı arasındaki geçişlerde.

Sinyal 18 — Diyalog İzi

Register: Edebi-yaratıcı.

Anlatı içinde karakterin sesi geçer — bir cümle direkt alıntı, bir parantez, bir tırnak. "İyi de nereden tanışıyor bu adam?" AI anlatıcı sesini korur, karakterin sesini kaybeder.

Sinyal 19 — Birinci Çoğul Kullanımı

Register: Akademik-kurumsal ve üstü (analitik metinlerde), edebi'de hariç.

"Sanıyoruz," "görüyoruz," "araştırdığımızda," "belirttiğimiz gibi." Bu, okuru düşünme sürecine dahil eder. Akademik Türkçe yazı geleneğinde çok güçlüdür (Ortaylı, Keyder) ama AI pasif "-mektedir"e sığınır.

Uzun Belge Davranışı

Çok paragraflı belge (3+ paragraf) geldiğinde şu maker/checker deseni uygulanır:

1. Tara. Belgeyi paragraf paragraf oku, her paragraf için baskın sinyal yoğunluğunu ölç (kaç baskın sinyal, hangileri).

2. Sınıflandır. Paragrafları üç sınıfa ayır:

   • Yüksek AI-imzalı (3+ baskın sinyal) — mutlaka temizlenmeli
   • Orta AI-imzalı (1-2 baskın sinyal) — kullanıcı isterse temizlenir
   • Temiz (0 baskın sinyal) — dokunma

3. Rapor sun. Kullanıcıya genel tablo ver:

   "Belge N paragraf. K'sı yüksek AI-imzalı (P#, P#), M'i orta (P#, P#, P#), kalanı temiz görünüyor. Register teşhisim: [X]. Faz 2 uygulaması: [Y]. Nasıl ilerleyelim?"

4. Seçenek sun. Üç mod:

   • Tümünü tek seferde — bir uzun cevap veya docx çıktısı
   • Bloklar halinde — mantıksal gruplar, her blok sonrası onay
   • Sadece yüksek AI-imzalılar — hızlı geçiş

5. Uygula ve işaretle. Her paragrafın hangi sinyallerine dokunduğunu kısa notlarla belirt.

Çıktı Formatı (Atlanamaz)

Skill'in her çıktısı üç bölümden oluşur — hiçbiri atlanamaz. Rapor atlanırsa skill başarısız sayılır.

1. Tespit Raporu. Metinde hangi baskın ve ikincil sinyaller görüldü, konumlarıyla:

"Sinyal 3a — '-mektedir' salgını: c.1, c.2, c.4 (dört tekrar). Sinyal 4 — 'sadece X değil aynı zamanda Y': c.1'de tam örnek..."

2. Onarılmış Versiyon. Tam metin, hem Faz 1 hem Faz 2 uygulanmış.

3. Notlar. Kısa bir açıklama:

"Şu sinyaller kasıtlı bir tercih olabilir, dokunmadım: [varsa]. Şu yerlerde register kısıtı nedeniyle daha muhafazakâr davrandım: [varsa]. Şu Faz 2 sinyalleri register uygun olduğu için uygulandı: [liste]."

Kullanıcı sadece onarılmış versiyonu istiyorsa raporu atlar ama "rapor da ver" ihtimali için hazır tutar.

Sınırlar ve Etik

• Bu skill kelime değiştirici değil, yapı değiştiricidir. Sinonim değiştirme yapmaz. Yapısal AI imzalarını hedefler.

• AI detektör atlatmak birincil amaç değil. Doğal Türkçe birincil amaç. Detektörler bunun yan ürünü olabilir ama garanti değildir.

• Yazar-özgü stilistik tercihlere saygı göster. Bazı sinyaller yazarın imzasıdır, AI-tikî değildir. Örnekler:

  • Ayfer Tunç tarzı "..." yerine ".." kullanımı (yazar tercihi)
  • Tanpınar tarzı eski Türkçe bağlaçlar ("Şüphesiz," "Vâkıa")
  • Bıçakçı tarzı noktalı virgülle karşıtlık kurma (TDK-uygun edebi tercih)
  • Sürekli aynı yüklem seçimi eğer bilinçli ritim tercihiyse

Kullanıcı bağlam belirtmişse ("bu yazar şöyle yazar," "bu benim tarzım") o çerçeveye saygı göster, dokunma.

• Ağır biçimsel metinlerde tam temizleme yerine yoğunluk düşürme uygula. Paragraf başına 4+ "-mektedir" varsa 2-3'e indir, hepsini alma. Akademik ton yabancılaşmasın.

• Metnin bilgi içeriği korunmalı. Eğer bir sinyal aynı zamanda bir iddia taşıyorsa, o iddiayı farklı bir yapıyla yeniden ifade et. Sinyal sadece dolgu ise sil.

Referans

Türkçe noktalama kararlarında TDK Yazım Kuralları esas alınır (tdk.gov.tr/kategori/icerik/yazim-kurallari). İnsan ritmi sinyalleri Türk edebiyatının yerleşik yazarlarından — Ahmet Hamdi Tanpınar, Ayfer Tunç, Barış Bıçakçı, Ahmet Ümit — stilometrik incelemeyle çıkarıldı. Akademik ritim örnekleri Ortaylı, Keyder, Marcus, Aksoy, Karpat metinlerinden alındı. Genel humanizer mimarisi harshaneel/humanize ve makotofalcon/humanizer-ja projelerinden ilham aldı.

turkce-humanizer

Türkçe metinlerden yapay zekâ yazım imzalarını temizleyen Claude skill'i. A Claude skill that removes AI writing signatures from Turkish text.

Ne Yapar

Türkçe LLM çıktılarının kendine özgü bir kokusu var: -mektedir salgını, "sadece X değil, aynı zamanda Y" retoriği, "bu bağlamda / söz konusu / kritik bir rol oynamaktadır" bürokratik bağlaç zinciri, boş değerlendirici sıfat kümeleri, zorlama noktalı virgül köprüleri. Bu skill Claude'a bu imzaları tanımayı ve metnin bilgi içeriğini bozmadan temizlemeyi öğretir.

Neden Türkçe İçin Ayrı Bir Skill

İngilizce humanizer skill'leri (harshaneel/humanize, blader/humanizer) İngilizce'nin AI-imzasına — em dash, "delve/testament/pivotal," rule of three — göre kalibre edilmiş. Türkçe farklı davranıyor:

• Türkçe eklemeli bir dil; AI kokusu ekin sırasında ve sıklığında görünüyor
• Türkçe serbest dizilim izin veriyor ama LLM devrik cümleden kaçınıyor
• Türkçe register salınımı İngilizce'den daha keskin (Osmanlıca / Öz Türkçe / gündelik)
• Ses uyumu ve nadir kelimelerde ek uyumsuzluğu Türkçe-özgü sinyaller

Bu skill Türkçe'nin kendi AI-imzası taksonomisi üzerine kurulu, İngilizce şablonun çevirisi değil.

Kurulum

Claude Code

mkdir -p ~/.claude/skills/turkce-humanizer
curl -L -o ~/.claude/skills/turkce-humanizer/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/bushrabeg/turkce-humanizer/main/SKILL.md

Claude Desktop / claude.ai

SKILL.md dosyasını indir, Claude'a upload et veya proje skill dizinine yerleştir.

Kullanım

Bu metni türkçeleştir:
[AI-üretimi Türkçe paragraf]

veya

Şu paragraftaki AI kokusunu at:
[metin]

Kaynaklar ve Teşekkür

Bu skill şu çalışmalardan ilham aldı:

• harshaneel/humanize — dokuz-kaldıraç mimarisi ve maker/checker deseni
• makotofalcon/humanizer-ja — dile özgü adaptasyon örneği
• blader/humanizer — Wikipedia "Signs of AI writing" temelli orijinal yaklaşım

Türkçe taksonomi, beş Türkçe kitabın (Ortaylı, Keyder, Marcus, Aksoy, Karpat) stilometrik incelemesi ve LLM üretimi kontrol paragraflarıyla karşılaştırma yoluyla kuruldu.

Katkı

Issue açarak yeni AI-Türkçesi kalıpları önerebilir, yanlış tespit örnekleri paylaşabilirsiniz. PR'lar açıktır.

Lisans

MIT