Shelter Humanizer — редактор текста с локальным ИИ и очисткой скрытых символов

Shelter Humanizer — это настольная программа для Windows, которая переписывает текст нейросетью и чистит его от скрытых символов. Модель работает прямо на вашем компьютере, через Ollama. Исходный текст остаётся на экране слева, результат появляется справа, а между ними программа показывает, что именно изменилось. Лицензия MIT, язык — Python, внешних зависимостей во время работы нет.

С чего начать

Программа выложена готовым архивом, Python ставить не нужно.

1. Скачайте Shelter-Humanizer-1.1.1-windows-x64.zip из раздела Releases — именно из Assets, а не автоматический «Source code».
2. Распакуйте архив в обычную папку и запустите Shelter-Humanizer.exe.
3. Нажмите «Выбрать ИИ» → «Установить локальный ИИ».
4. Выберите модель, нажмите «Установить и включить ИИ», подтвердите загрузку и дождитесь конца.
5. Вставьте текст слева, нажмите «Улучшить текст», прочитайте результат справа, нажмите «Копировать».

По умолчанию мастер предлагает Qwen 3.5 4B (qwen3.5:4b). Он скачивает переносимую Ollama (≈1,4 ГБ) и саму модель (≈3,4 ГБ). В следующие разы файлы берутся с диска, и редактирование работает без интернета. Для слабых машин есть компактная Qwen 3 1.7B, но качество на ней ниже.

Сборка не подписана сертификатом, поэтому Windows может показать SmartScreen. Отключать защиту не нужно — сверьте источник и SHA256. Подробности про обновление версии — в заметках к релизу 1.1.1.

Четыре способа обработки

Если качать модель не хочется, есть режим «Обработать в ИИ-чате…»: программа сама соберёт задание для вашего чата и поможет перенести ответ обратно. Режим «Без ИИ» умеет только проверку символов, очистку и небольшие правки по правилам — глубокого переписывания там нет.

Какие модели доступны

Объём загрузки не равен расходу памяти — это ориентир, а не измеренный минимум. DeepSeek R1 0528 сначала рассуждает, а в ответ попадает только готовый текст. На процессоре без видеокарты обработка может занять несколько минут. Один проход ограничен 15 минутами, а локальный ответ принимается по частям, с индикацией работы. Начинайте с короткого текста. Если ловите ошибку ожидания — посмотрите диагностику.

Мастер работает только на Windows x64, Windows 10 22H2 и новее. Он скачивает компоненты только после подтверждения, сверяет закреплённую SHA256 у Ollama, не ставит службы и автозапуск, а выключается вместе с программой. Файлы лежат в %LOCALAPPDATA%\ShelterHumanizer\ai. В самом EXE весов моделей нет.

Свою Ollama или API подключают через «Настроить подключение». Для API указывают базовый адрес, например https://openrouter.ai/api/v1, без /chat/completions. Подробности о моделях и промпте — в docs/MODELS_AND_PROMPT.md.

Что программа умеет

• Работа с текстом целиком. Глубокая переработка или мелкие правки, четыре типа текста, образец вашего стиля и список важных слов.
• Проверка сохранности данных. Во встроенном режиме программа сверяет, что числа, цитаты, ссылки, фрагменты кода и выбранные вами термины остались в ответе.
• Очистка после генерации. После ответа модели (и необязательной второй вычитки) удаляются распознанные нежелательные символы. При вставке ответа из внешнего чата очистка тоже применяется.
• Отчёт о проверках. Скрытые символы с их кодами и позициями, замечания к стилю и смыслу, список изменений.
• Обычное удобное окно. Светлая и тёмная темы, копирование рядом с результатом, TXT, явный JSON-экспорт, горячие клавиши в русской и английской раскладках.
• Меню правки текста. Правая кнопка или Shift+F10 в поле текста открывают копирование, вставку, вырезание и выделение; в многострочных полях работают отмена и повтор.

Из коробки включены мелкие правки, вторая вычитка моделью, замена специальных пробелов и нормализация NFC. Замена похожих латинских букв выключена: она спасает смешанные русские слова, но портит корректный текст на другом языке.

Во вкладке «Расширенные» можно задать свою модель, свою редакторскую инструкцию, разбивку длинного текста на части и диагностику без текстов и ключей. Модель грузится по тегу Ollama, подключается уже установленная или импортируется совместимый GGUF. Инструкцию правят на один сеанс, сохраняют или возвращают к предустановке — всё это описано в ADVANCED_SETTINGS_RU.md.

Про очистку символов

UTF-8 — это кодировка, а не «след ИИ». Кириллица, ё, кавычки, тире, ударения и emoji нормальны и остаются на месте. Программа удаляет распознанные невидимые вставки, мягкий перенос, BOM и часть управляющих знаков.

Цитаты, ссылки и код автоматически не чистятся — иначе можно было бы испортить их содержимое. Во встроенном режиме ИИ сохраняются также числовое оформление и выбранные термины. Подозрительные знаки внутри защищённых участков остаются в отчёте, чтобы вы решили сами. Анализ не является полной реализацией Unicode UTS #39.

Границы

Программа не измеряет плагиат и процент уникальности, не определяет авторство и не обещает пройти детекторы ИИ-текста. Ответы модели всё равно нужно вычитывать: проверка защищённых фрагментов не доказывает, что смысл сохранился полностью. Русский — основной язык правил, а на других языках качество зависит от модели; отдельной проверки на них ещё не было.

Данные уходят с компьютера только в режиме API: тогда сервис получает исходник, цитаты, ссылки, код, важные слова и образец стиля. В локальном режиме всё остаётся у вас. Программа не пишет историю текстов и не сохраняет API-ключ автоматически; сохраняется только выбранная локальная модель. JSON-отчёт с обоими текстами создаётся только по вашему действию. Подробности — в SECURITY.md.

Запуск из исходников и CLI

Нужен Python 3.11+ с Tk. На Windows Tk входит в обычный установщик Python, на Debian и Ubuntu его ставит пакет python3-tk. Linux-бинарник не публикуется, и мастер установки ИИ работает только на Windows.

git clone https://github.com/IT-Shelter-Labs/Shelter-Humanizer.git
cd Shelter-Humanizer
python launcher.py

Для командной строки пакет ставят в виртуальное окружение:

python -m pip install -e .
shelter-humanizer analyze examples/post_before.txt -o analysis.json
shelter-humanizer light examples/post_before.txt -o result.txt
shelter-humanizer prompt examples/post_before.txt --depth rephrase -o prompt.txt
shelter-humanizer rewrite examples/post_before.txt --provider ollama --model qwen3.5:4b -o result.txt

Последняя команда требует своей работающей Ollama и скачанной модели. API-ключ передаётся через переменную SHELTER_API_KEY. Лимиты: 200 000 символов для анализа, 12 000 для ИИ и 3000 для образца стиля. По умолчанию CLI делает мелкие правки; для глубокой переработки добавьте --depth rephrase.

Отдельный скилл для агентов

В репозитории лежит skills/shelter-humanizer-ru/SKILL.md — самостоятельная инструкция для агента. Без окна программы и без автоматического запуска Unicode-сканера. Скопируйте папку skills/shelter-humanizer-ru в каталог skills вашего агента или просто попросите прочитать SKILL.md. Это отдельный способ использования, Windows-приложение для него не нужно.

Для разработчиков

Во время работы программа использует только Tk и стандартную библиотеку Python. Никаких серверов, баз, телеметрии и аккаунтов.

python -m pip install -e .
python -m pip install -r requirements-dev.txt
python -m unittest discover -s tests -v
python -m ruff check .
python -m ruff format --check .
python tools/build_release.py

Сборка идёт на Windows; сборщик проверяет готовый EXE и добавляет лицензии. GUI-тестам на Linux нужен Xvfb. Дальше полезно прочитать архитектуру, оценку качества, статус проверок и историю версий. Как выбирали текущую инструкцию для модели, написано в сравнении промптов на четырёх локальных моделях.