Argusic konnte nicht verifizieren, dass humanizer läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.

Wie hat Argusic humanizer getestet?

Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 225a6f39ac85. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.

Was hat der Test von humanizer gekostet?

Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,02 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.

Wie lange dauert die Installation von humanizer?

2 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.

Braucht humanizer eine GPU?

Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.

Was geht bei der Installation von humanizer schief?

Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.

Wo ist der Nachweis für humanizer?

Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

Englisches Original: https://argusic.com/subject/humanizer

humanizer

Agent skill, der Anzeichen von KI-generiertem Schreiben aus Text entfernt

Nicht verifizierbarQuelle: GitHub HomepagePythonMITCommit 225a6f39ac85

Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agent skills, ai humanizer, ai writing, chatgpt, claude, claude code, codex und cursor.

Argusic konnte humanizer nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 2 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

The Humanizer skill package passes all three CI validation checks: the Python package validator reports the v3.1.0 package is valid, the Skills CLI discovers the skill and lists it correctly, and the Claude plugin marketplace validator passes. The skill was also successfully installed to ~/.agents/skills/humanizer/.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 80 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund: Nicht verifizierbar
Argusic Score: 80 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs: 0,02 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe: 2
zuletzt getestet: 2026-10-06
Sterne: 64.744
Forks: 5.105
offene Issues: 15
Beobachter: 275
Größe: 0 MB
erstellt: 2026-01-18
letzter Push: 2026-10-28

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert 2026-11-04. Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Installationszeit: 2 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende: 3 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler: 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde: python3 scripts/validate-package.py exited 0 ('Humanizer package v3.1.0 is valid'); npx [email protected] add . --list showed 'Found 1 skill' and listed humanizer; claude plugin validate . --strict exited 0 ('Validation passed')
Verbrauchte Modell-Tokens: 38.804
Genau getesteter Commit: 225a6f39ac85
Container-Image: sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher: dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf: jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Ob es überhaupt funktioniert: dieser Lauf hat nichts verifiziert, daher trifft diese Seite in keine Richtung eine Aussage

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

echo \"Current: "'$(date +%s)"' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
Current epoch: 1791271590
Log file created around Oct 6, 07:24:31 UTC
That's roughly epoch 1791271471 (approx)
So elapsed approx 107 seconds = 1 minutes
1791271471
Current: 1791271590
All validations pass cleanly with no fixes needed. The package is well-formed out of the box.
tokens used
38,804
All validations pass cleanly with no fixes needed. The package is well-formed out of the box.

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

In 2 Minuten installiert, schneller als der Median der 106 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.

Was nicht lief oder unbekannt ist

Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.

Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte humanizer Platz 35 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

Laufverlauf

getestet von	Versuch	Ergebnis	Score	Kosten USD	wann
Argusic Runner	2/3	Nicht verifiziert	80,00	0,02	2026-10-06 07:26 UTC
Argusic Runner	1/3	Nicht verifiziert	80,00	0,04	2026-10-06 07:22 UTC

Themen (von GitHub)

agent-skills ai-humanizer ai-writing chatgpt claude claude-code codex cursor humanize-ai-text humanizer llm prompt-engineering writing-tools

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/humanizer.svg)](https://argusic.com/subject/humanizer)

Fragen

Läuft humanizer?: Argusic konnte nicht verifizieren, dass humanizer läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic humanizer getestet?: Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 225a6f39ac85. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von humanizer gekostet?: Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,02 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von humanizer?: 2 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht humanizer eine GPU?: Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von humanizer schief?: Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
Wie schneidet humanizer im Vergleich zu Alternativen ab?: Von den 107 Projekten im Bereich agent-skills, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte humanizer Platz 35 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 78 von 107 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für humanizer?: Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.