De AI Tekst Humanizer skill voor Claude

Het probleem herken je waarschijnlijk direct. Je laat AI een eerste versie schrijven, of je schrijft zelf en vraagt om een redactieronde, en het resultaat is technisch in orde maar voelt als een folder. Elke opsomming heeft drie leden. Elke alinea opent met Daarnaast of Bovendien. Er staat twee keer per pagina dat iets essentieel is en één keer dat het een gamechanger is. Je lezers benoemen het zelden letterlijk, maar ze haken af, en wie het wel herkent trekt een conclusie die pijnlijker is: die heeft er geen moeite voor gedaan.

Dat wordt hier aangepakt zoals een goede eindredacteur het zou doen. Eerst tellen, dan pas oordelen. Hij scant de tekst op een vaste catalogus van 18 Nederlandse AI-tells, rapporteert wat hij vond met vindplaats en aantal, herschrijft in een tweede ronde, en controleert zichzelf in een derde. Feiten, cijfers, namen en citaten blijven exact staan. De toon van de schrijver blijft, of wordt juist hersteld als de AI-versie die had gladgestreken. En elke wijziging is herleidbaar tot een patrooncode, zodat je niet hoeft te geloven dat het beter werd: je kunt het nakijken.

Dit bestand is geschreven voor iedereen die Nederlandse teksten publiceert: ondernemers die hun eigen nieuwsbrief schrijven, marketeers die AI-concepten redigeren, bureaus die klantteksten leveren, en schrijvers die willen weten welke gewoontes er in hun eigen werk zijn geslopen. Hij is onderdeel van de skill-bibliotheek die we vanuit de dienst AI en automatisatie gratis beschikbaar stellen, zonder account en zonder verkoopmail achteraf.

Voor het Engels is dit grondig gedocumenteerd. Wikipedia onderhoudt met het project AI Cleanup een lijst met herkenbare AI-schrijfpatronen, en de bekendste schrijf-skill op GitHub bouwde daar een catalogus van 33 patronen op, met een controle in twee rondes. Wie in het Engels werkt, kan daarmee uit de voeten. Maar Nederlandse teksten door een Engelse patroonlijst halen werkt maar half, en dat is precies het gat waarvoor deze skill is gebouwd.

Een deel van de patronen vertaalt namelijk gewoon mee. De drieslag, de negatieve parallel, het opgeblazen belang: die zitten ook in Nederlandse AI-tekst. Maar een deel werkt anders. Gedachtestreepjes zijn in het Engels normaler dan in het Nederlands, dus dezelfde streepjesdichtheid valt hier veel harder op. En een deel is typisch Nederlands AI-taalgebruik dat in geen Engelse lijst staat: leenvertalingen als ontgrendel en naadloos die geen mens in een gesprek gebruikt, de of-je-nu-constructie die iedereen wil aanspreken en niemand raakt, en de aanspreekvorm-drift waarbij een tekst halverwege van u naar je schuift omdat het model beide vormen in zijn trainingsdata zag.

Daarom werkt deze skill met een eigen catalogus van 18 Nederlandse tells, verdeeld over vier groepen: woorden en wendingen, zinsbouw, structuur, en inhoud en toon. De volledige lijst staat hieronder in FIG.02, met per patroon een voorbeeld en de bijbehorende fix. Hoe Google zelf tegen AI-tekst aankijkt, en waarom herkenbaarheid daar een andere rol speelt dan veel mensen denken, lees je in het artikel Google weet dat jouw artikel met AI is geschreven.

Eén nuance die de skill zelf ook maakt: een patroon is pas een probleem als het onbedoeld is. Een drieslag kan retorisch precies goed zijn. Een gedachtestreepje is correct Nederlands. Het gaat om de opeenstapeling en de voorspelbaarheid, niet om losse voorkomens. Daarom telt de skill eerst, en daarom heeft zijn rapport een aparte rubriek voor wat er bewust is blijven staan.

En de frontmatter zegt er even duidelijk bij wanneer de skill níet gebruikt wordt: niet om detectors te omzeilen, niet om plagiaat te verhullen, niet om een tekst overtuigender te maken dan de feiten toelaten.

Daarna volgt de kern: de catalogus van 18 Nederlandse tells die je hierboven in FIG.02 zag, elk met een code, een beschrijving, een voorbeeld en een fix. De werkwijze eromheen bestaat uit drie rondes. Pass 1 is de scan: de hele tekst lezen en elke vindplaats labelen met een code, zonder al te oordelen. Pass 2 is de herschrijving, in volgorde van schade, met de harde regel dat betekenis, feiten, cijfers, namen en citaten exact blijven staan.

Pass 3 is de zelfcontrole: het eigen resultaat opnieuw lezen met de vraag wat er nog een taalmodel verraadt, en regel voor regel controleren dat er niets is bijverzonnen en niets wezenlijks is weggevallen. Die derde ronde komt rechtstreeks uit de beste internationale humanizer-skills, en hij is er niet voor de sier: ook een herschrijving kan in patronen vervallen, en een controlepass vangt dat af.

Voordat er iets gebeurt, loopt de skill een inputchecklist na: de volledige tekst, waar hij voor dient, wie de lezer is, of het u of je wordt, de gewenste toon met het liefst twee of drie zinnen eigen tekst als stijlreferentie, en wat er absoluut moet blijven staan, zoals juridische formuleringen of merknamen. Hij vraagt alleen na wat ontbreekt.

Het outputformat is vast en bestaat uit vijf blokken: het scan-rapport met per code het aantal vindplaatsen en een voorbeeldregel, de herschreven tekst, het voor en na overzicht met per wijziging de patrooncode en één regel uitleg, de rubriek bewust behouden voor alles wat ondanks een match is blijven staan, en de open vragen waar de skill een keuze niet kon maken zonder jou. Die laatste twee rubrieken maken het verschil tussen een black box en een redactieronde die je kunt controleren.

Het bestand sluit af met acht weigeringen en een bronnenlijst, van de Wikipedia-patroonlijst tot Renkema's Schrijfwijzer. Daarover hieronder meer.

De patroonbenadering komt van Wikipedia. Het project AI Cleanup onderhoudt de pagina Signs of AI writing, een verzameling herkenbare patronen die is opgebouwd uit duizenden gevallen van AI-tekst op Wikipedia zelf. De kerninzicht daarvandaan staat bijna letterlijk in de skill: een taalmodel trekt naar het statistisch meest waarschijnlijke resultaat dat op de meeste gevallen tegelijk past, en precies dat maakt de output herkenbaar.

De werkwijze komt van de virale humanizer-skill. De bekendste Engelstalige uitwerking op GitHub combineert een genummerde patroonlijst met een controle in twee rondes: eerst herschrijven, dan het eigen resultaat aanvallen met de vraag wat er nog AI aan is. Die zelfcontrole-pass neemt deze skill integraal over, omdat hij aantoonbaar het verschil maakt tussen oppervlakkig poetsen en echt herschrijven. Wat deze skill toevoegt is de catalogus zelf: 18 tells geschreven op het Nederlands, niet vertaald uit het Engels.

De taalnorm komt van Renkema en Onze Taal. De Schrijfwijzer van Jan Renkema is al decennia de norm voor helder zakelijk Nederlands, en de adviezen over gedachtestreepjes en aanspreekvormen van Onze Taal onderbouwen twee van de meest Nederlandse tells uit de catalogus: T07 en T18. Dat een tekst zonder streepjesoverdaad en zonder u/je-drift prettiger leest, wisten tekstschrijvers dus al lang voordat er een taalmodel bestond.

En de oudste bron is Orwell. Politics and the English Language uit 1946 beschrijft hoe voorgekauwde frasen het denken vervangen: wie in kant-en-klare formuleringen schrijft, hoeft niet meer na te denken over wat hij eigenlijk zegt. Dat essay ging over politiek taalgebruik, maar het beschrijft veertig jaar voor het eerste taalmodel al precies wat er met tekst gebeurt als de meest waarschijnlijke formulering wint van de meest ware.

Ook zonder de skill te installeren kun je met de catalogus uit FIG.02 je eigen tekst nalopen: tel je drieslagen, streep je vulwoorden weg, en lees je slotalinea hardop. Meer achtergrond staat in de kennisbank meer over schrijven en vindbaarheid, en in de blog over AI-herkenning door Google het zoekmachineperspectief op ditzelfde onderwerp.

Daarna is het gebruik simpel: plak je tekst en zeg wat het is en voor wie. Ontbreekt er iets, dan vraagt hij er zelf naar, en het liefst geef je twee of drie zinnen eigen tekst mee als stijlreferentie. Wil je zelf leren hoe zo'n instructiebestand in elkaar zit, lees dan zelf een SKILL.md schrijven: deze humanizer is er een rechtstreeks voorbeeld van.

Er zijn ook situaties waarin je hem beter laat liggen. De grootste staat al in de weigeringen: elk scenario waarin de herschrijving moet verhullen in plaats van verbeteren. Detectie-ontwijking, plagiaat, schoolwerk dat als eigen werk moet doorgaan: daar doet de skill niet aan mee, en als je twijfelt of jouw situatie daaronder valt, is dat meestal het antwoord al. Daarnaast is de skill geen fact-checker: hij bewaakt dat feiten niet veranderen, maar hij controleert niet of ze kloppen. Een tekst met verkeerde cijfers komt er net zo verkeerd, maar leesbaarder, weer uit. En hij is geen vertaler van slecht naar goed aanbod: als de inhoud niemand interesseert, maakt de vorm dat niet goed.

De eerlijkste grens is misschien deze: de skill maakt je tekst menselijker, maar jouw stem komt uit jou. De beste resultaten krijg je als je een paar zinnen eigen tekst meegeeft en de open vragen uit het rapport echt beantwoordt. In het voorbeeld hierboven eindigt de skill met een vraag terug: welke drie getallen bekijk je nou echt als eerste? Zolang jij die vraag beantwoordt, blijft het jouw nieuwsbrief. Schrijf je liever helemaal nieuwe tekst rond een zoekwoord in plaats van bestaande tekst te repareren, dan is de AI SEO Tekstschrijver skill de logischere start.

Een menselijke tekst houdt lezers vast, maar er moeten wel lezers komen. Wordt je site slecht gevonden, dan zit het echte werk vóór deze skill: de gratis SEO scan laat in enkele seconden zien waar je pagina's staan, en de dienst SEO verbeteren pakt het structureel op. En wil je doorpraten over wat AI verder voor je teksten en je bedrijf kan doen, van losse skills tot volledige automatisering, dan doen we dat gewoon in een gesprek.