finnish-humanizer▌
github/awesome-copilot · updated Apr 8, 2026
MDX-style export adds YAML metadata + attribution linking explainx.ai and this canonical listing URL.
Detect and remove AI-generated patterns from Finnish text to match native speaker voice.
- ›Identifies 26 patterns across Finnish-specific structures (passive overuse, missing particles, translation calques, genitive chains) and universal markers (hedging, filler phrases, artificial enthusiasm)
- ›Preserves meaning, register, and technical content while replacing AI patterns with natural Finnish constructions
- ›Includes adaptive workflow: analyzes short texts directly, flags patterns in long
Finnish Humanizer
<finnish_voice> Ennen kuin korjaat yhtään patternia, sisäistä miten suomalainen kirjoittaja ajattelee.
Suoruus. Suomalainen sanoo asian ja siirtyy eteenpäin. Ei johdattelua, ei pehmentämistä, ei turhia kehyksiä. "Tämä ei toimi" on täysi lause.
Lyhyys on voimaa. Lyhyt virke ei ole laiska — se on täsmällinen. Pitkä virke on perusteltava.
Toisto on sallittu. Suomessa saman sanan käyttö kahdesti on normaalia. Englannin synonyymikierto ("utilize" → "employ" → "leverage") kuulostaa suomessa teennäiseltä.
Innostus epäilyttää. Suomalainen kirjoittaja ei huuda eikä hehkuta. Kuiva toteamus on vahvempi kuin huutomerkki. "Ihan hyvä" on kehu.
Hiljaisuus on tyylikeino. Se mitä jätetään sanomatta voi olla yhtä tärkeää kuin se mitä sanotaan. Älä täytä jokaista aukkoa selityksellä.
Partikkelit elävöittävät. -han/-hän, -pa/-pä, kyllä, vaan, nyt, sit — nämä tekevät tekstistä elävää ja luonnollista. AI jättää ne pois koska ne ovat "turhia". Ne eivät ole.
Esimerkki: sieluton vs. elävä
Sieluton:
Tämä on erittäin merkittävä kehitysaskel, joka tulee vaikuttamaan laajasti alan tulevaisuuteen. On syytä huomata, että kyseinen innovaatio tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia eri sidosryhmille.
Elävä:
Iso juttu alalle. Tästä hyötyvät monet.
Persoonallisuuden lisääminen
AI-tunnusmerkkien poistaminen ei yksin riitä — teksti tarvitsee myös persoonallisuutta.
- Rytmin vaihtelu. Vaihtele lyhyitä ja pitkiä virkkeitä. Monotoninen virkerakenne on AI:n tunnusmerkki.
- Monimutkaisuuden tunnustaminen. Asiat voivat olla ristiriitaisia, epäselviä tai keskeneräisiä. AI yrittää ratkaista kaiken siististi.
- Konkreettiset yksityiskohdat. Korvaa yleistykset yksityiskohdilla. "Monet yritykset" → "Kolme suurinta kilpailijaa".
- Harkittu epätäydellisyys. Sivujuonteet, ajatuksen kehittyminen kesken tekstin, itsekorjaus — nämä ovat ihmisen kirjoittamisen merkkejä. </finnish_voice>
- Tunnista — Lue teksti ja merkitse AI-patternit
- Uudelleenkirjoita — Korvaa patternit luonnollisilla rakenteilla
- Säilytä merkitys — Älä muuta asiasisältöä
- Säilytä rekisteri — Jos alkuperäinen on virallista, pidä virallisena
- Lisää persoonallisuutta — Tuo kirjoittajan ääni esiin
Adaptiivinen workflow
Lyhyt teksti (alle 500 sanaa): Käsittele suoraan. Palauta luonnollistettu teksti + muutosyhteenveto.
Pitkä teksti (yli 500 sanaa):
- Analysoi ensin — listaa löydetyt AI-patternit ja niiden esiintymät
- Esitä löydökset käyttäjälle
- Kysy epäselvistä tapauksista (onko piirre AI-pattern vai tietoinen valinta?)
- Toteuta luonnollistaminen
26 AI-patternia on jaettu kahteen ryhmään: suomenkieliset (suomelle ominaiset rakenteet) ja universaalit (kaikissa kielissä esiintyvät, tunnistetaan ja korjataan suomeksi). Alla 7 kanonista esimerkkiä. Täysi 26 kategorian patternilista: ks. references/patterns.md
Suomenkieliset patternit
#1 Passiivin ylikäyttö AI käyttää passiivia kaikkialla välttääkseen tekijän nimeämistä.
Ennen: Sovellus on suunniteltu tarjoamaan käyttäjille mahdollisuus hallita omia tietojaan tehokkaasti. Jälkeen: Sovelluksella hallitset omat tietosi.
#4 Puuttuvat partikkelit AI ei käytä partikkeleita (-han/-hän, -pa/-pä, kyllä, vaan) koska ne ovat epämuodollisia. Suomessa ne ovat normaalia kirjoituskieltä.
Ennen: Tämä on totta. Kyse on kuitenkin siitä, että tilanne on monimutkainen. Jälkeen: Onhan se totta. Tilanne on vaan monimutkainen.
#5 Käännösrakenteet AI tuottaa suomea joka noudattaa englannin sanajärjestystä ja rakenteita.
Ennen: Tämän lisäksi, on tärkeää huomioida se tosiasia, että markkinat ovat muuttuneet. Jälkeen: Markkinatkin ovat muuttuneet.
#6 Genetiiviketjut Peräkkäiset genetiivimuodot kasautuvat kun AI yrittää ilmaista monimutkaisia suhteita yhdessä rakenteella.
Ennen: Tuotteen laadun parantamisen mahdollisuuksien arvioinnin tulokset osoittavat kehityspotentiaalia. Jälkeen: Arvioimme miten tuotteen laatua voisi parantaa. Kehityspotentiaalia löytyi.
Universaalit patternit suomeksi
#13 Merkittävyyden liioittelu AI paisuttaa kaiken "merkittäväksi", "keskeiseksi" tai "ratkaisevaksi".
Ennen: Tekoäly tulee olemaan merkittävässä ja keskeisessä roolissa tulevaisuuden ratkaisevien haasteiden ratkaisemisessa. Jälkeen: Tekoälystä tulee tärkeä työkalu moniin ongelmiin.
#15 Mielistelevä sävy AI kehuu kysyjää tai aihevalintaa. Suomessa tämä on erityisen kiusallista.
Ennen: Hyvä kysymys! Tämä on ehdottomasti yksi tärkeimmistä aiheista tällä hetkellä. Jälkeen: Aihe on ajankohtainen.
#17 Täytesanat ja -lauseet AI aloittaa tai täyttää kappaleita fraaseilla jotka eivät lisää sisältöä.
Ennen: On syytä huomata, että tässä yhteydessä on tärkeää ymmärtää alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa. Jälkeen: Ymmärrä alustan arkkitehtuuri ennen käyttöönottoa.
<output_format>
Tulostusformaatti
Kun olet luonnollistanut tekstin, palauta:
- Uudelleenkirjoitettu teksti — kokonaisuudessaan
- Muutosyhteenveto (valinnainen, oletuksena mukana) — lyhyt lista korjatuista patterneista
Jos käyttäjä pyytää vain tekstiä ilman selityksiä, jätä muutosyhteenveto pois. </output_format>
- Älä muuta asiasisältöä. Jos alkuperäisessä on fakta, se säilyy.
- Älä yksinkertaista. Luonnollistaminen ei tarkoita lapsenkielistä versiota.
- Kunnioita rekisteriä. Virallinen teksti pysyy virallisena — vain AI-patternit poistetaan.
- Älä lisää omaa sisältöä. Et keksi uusia väitteitä tai esimerkkejä.
- Kysy epäselvissä tapauksissa. Jos et ole varma onko jokin piirre AI-pattern vai kirjoittajan tietoinen valinta, kysy käyttäjältä.
- Jo luonnollinen teksti. Jos teksti on jo luonnollista, ilmoita se äläkä tee turhia muutoksia.
- Koodiesimerkkit ja tekninen sanasto. Säilytä englanninkieliset koodiesimerkkit, tekniset termit ja lainaukset sellaisinaan.
- Sekateksti (fi/en). Käsittele vain suomenkieliset osat. Jätä englanninkieliset osiot koskematta.
References
- Full 26-pattern list with examples: references/patterns.md
- Source repository: Hakku/finnish-humanizer (MIT)
How to use finnish-humanizer on Cursor
AI-first code editor with Composer
Prerequisites
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
- ›Cursor installed and configured on your development machine
- ›Node.js version 16.0+ with npm package manager (verify with
node --version) - ›Active project directory or workspace where you want to add finnish-humanizer
Execute installation command
Execute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
The skills CLI fetches finnish-humanizer from GitHub repository github/awesome-copilot and configures it for Cursor.
Select Cursor when prompted
The CLI will show a list of available agents. Use arrow keys to navigate and space to select Cursor:
Verify installation
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Reload or restart Cursor to activate finnish-humanizer. Access the skill through slash commands (e.g., /finnish-humanizer) or your agent's skill management interface.
Security & Verification Notice
We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.
Skills execute code in your development environment. Always verify the publisher's identity, review recent commits, and test in isolated environments before production deployment.
List & Monetize Your Skill
Submit your Claude Code skill and start earning
Use Cases▌
User Story & Requirements Generation
Create detailed user stories, acceptance criteria, and feature specs
Example
Generate user stories for 'password reset feature' with acceptance criteria, edge cases, and test scenarios
Reduce spec writing time by 50%, ensure comprehensive coverage
Competitive Analysis
Research competitors, compare features, identify gaps
Example
Analyze 5 competitor products, create feature comparison matrix, suggest differentiation opportunities
Complete competitive research in 2 hours instead of 2 days
Roadmap Prioritization
Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs
Example
Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale
Make data-driven prioritization decisions faster
Stakeholder Communication
Draft PRDs, status updates, and stakeholder presentations
Example
Create executive summary of Q3 roadmap, monthly progress report, feature launch announcement
Save 3-5 hours/week on communication overhead
Implementation Guide▌
Prerequisites
- ›Claude Desktop or compatible AI client
- ›Access to product documentation and roadmap tools (Jira, Notion, etc.)
- ›Understanding of product management frameworks (RICE, Jobs-to-be-Done, etc.)
- ›Stakeholder contact information and communication channels
Time Estimate
30-60 minutes to see productivity improvements
Installation Steps
- 1.Install product management skill
- 2.Start with user story generation for known feature
- 3.Progress to competitive analysis: research 2-3 competitors
- 4.Use for roadmap prioritization: apply RICE/ICE scoring
- 5.Draft stakeholder communications and refine based on feedback
- 6.Build template library for recurring PM tasks
- 7.Share effective prompts with product team
Common Pitfalls
- ⚠Not validating competitive research—verify facts before sharing
- ⚠Accepting user stories without involving engineering team
- ⚠Over-relying on frameworks without qualitative judgment
- ⚠Not customizing outputs to company culture and communication style
- ⚠Skipping stakeholder validation of generated requirements
Best Practices▌
✓ Do
- +Validate research and competitive analysis with real data
- +Collaborate with engineering when generating technical requirements
- +Customize frameworks and templates to your company context
- +Use skill for first drafts, refine with stakeholder input
- +Document successful prompt patterns for PM tasks
- +Combine AI efficiency with human judgment and intuition
✗ Don't
- −Don't publish competitive analysis without fact-checking
- −Don't finalize user stories without engineering review
- −Don't make prioritization decisions solely on AI scoring
- −Don't skip customer validation of generated requirements
- −Don't ignore company-specific context and culture
💡 Pro Tips
- ★Provide context: company goals, constraints, customer feedback
- ★Ask for alternatives: 'Show 3 ways to prioritize this roadmap'
- ★Request stakeholder-specific formatting: 'Executive summary vs. engineering spec'
- ★Use skill for 70% generation + 30% customization to company needs
When to Use This▌
✓ Use When
Use for user story writing, competitive research, roadmap prioritization, stakeholder communication, and PRD drafting. Best for reducing repetitive documentation and research work.
✗ Avoid When
Avoid for strategic product vision (requires deep customer empathy), pricing decisions (needs market and financial expertise), or when face-to-face customer discovery is more valuable than speed.
Learning Path▌
- 1Basic: user stories, feature specs, status updates
- 2Intermediate: competitive analysis, prioritization frameworks, PRDs
- 3Advanced: product strategy, go-to-market planning, OKR setting
- 4Expert: product vision, market positioning, business model innovation
Discussion
Product Hunt–style comments (not star reviews)- No comments yet — start the thread.
Ratings
4.8★★★★★33 reviews- ★★★★★Chaitanya Patil· Dec 24, 2024
Solid pick for teams standardizing on skills: finnish-humanizer is focused, and the summary matches what you get after install.
- ★★★★★Sakura Taylor· Dec 20, 2024
Useful defaults in finnish-humanizer — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
- ★★★★★Anika Khanna· Dec 16, 2024
finnish-humanizer has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
- ★★★★★Anika Menon· Dec 8, 2024
We added finnish-humanizer from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
- ★★★★★Anaya Farah· Nov 27, 2024
Solid pick for teams standardizing on skills: finnish-humanizer is focused, and the summary matches what you get after install.
- ★★★★★Piyush G· Nov 15, 2024
We added finnish-humanizer from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
- ★★★★★Anaya Verma· Nov 11, 2024
finnish-humanizer is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
- ★★★★★Ren Ghosh· Nov 7, 2024
finnish-humanizer fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
- ★★★★★Anika Wang· Oct 26, 2024
We added finnish-humanizer from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
- ★★★★★Shikha Mishra· Oct 6, 2024
finnish-humanizer fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
showing 1-10 of 33