עברית שנכתבה ב-AI ונשמעת בדיוק ככה

טקסט עברי שמודל כתב מסגיר את עצמו, וכמעט אף פעם לא בגלל שגיאות. הוא תקין לגמרי ומשעמם באופן אחיד: אותו שלד משפט חוזר, אותן מילות חיבור, ואותו אורך בכל פסקה. ה-Skill הזה מזהה את הסימנים האלה אחד אחד ומחליף אותם בלי לשנות את המשמעות ובלי להמציא עובדות, וגם אומר במפורש מה אסור לגעת בו: טקסט משפטי ופלט של כלי פיננסי הם דטרמיניסטיים בכוונה, וניסוח מחדש שם הוא סיכון ולא שיפור. זהו Skill ל-Claude: תיקייה עם קובץ SKILL.md, שנטענת אוטומטית כשהמשימה מתאימה לתיאור שבראש הקובץ. בניגוד לפרומפט שמדביקים בכל פעם מחדש, Skill מותקן פעם אחת וממשיך לעבוד לבד.

כתיבה בעברית · כתיבה · עברית · קופי · עריכה · AI

מתי הוא נכנס לפעולה

---
name: hebrew-ai-tells
description: "Rewrite Hebrew text that was written or edited by an AI so that it reads as human: remove the em dash, the repeated sentence skeleton, filler openers and rule of three lists. Use when delivering Hebrew marketing copy for a site or landing page, when bulk generating descriptions or meta tags, or when text is described as robotic or as sounding like AI."
---

# להאניש עברית שנכתבה במכונה

## הסימנים

**המקף הארוך.** הסימן הכי מסגיר בעברית. הוא כמעט לא קיים בכתיבה עברית
טבעית, ומודלים משתמשים בו כל שני משפטים. פסיק, נקודה או סוגריים במקומו.

**שלד משפט חוזר.** "לא רק X, אלא גם Y". "זה לא A, זה B". כשהתבנית מופיעה
שלוש פעמים בפסקה, הקורא מרגיש את זה גם בלי לדעת להצביע.

**שלשות.** שלושה פריטים בכל רשימה, שלושה תארים לכל שם עצם. המציאות לא
מסתדרת בשלשות.

**מילות פתיחה ריקות.** "חשוב לציין", "כדאי לזכור", "בסופו של דבר". הן לא
מוסיפות מידע, הן ממלאות מקום.

**אורך אחיד.** כל המשפטים באותו אורך בערך. כתיבה אנושית קופצת: משפט ארוך
שמסביר, ואז משפט קצר. כמו הזה.

## לסווג לפני שנוגעים

לא כל טקסט הוא קופי:

| סוג | מה עושים |
|---|---|
| קופי שיווקי, כותרות, תיאורים, מיקרו-קופי | מאנישים |
| מדיניות פרטיות, תקנון, הצהרת נגישות | **לא נוגעים** |
| פלט של כלי משפטי או פיננסי | **לא נוגעים** |
| טענות עובדתיות | משנים ניסוח, לא תוכן |

הטקסט המשפטי דטרמיניסטי בכוונה. ניסוח מחדש שם הוא סיכון, כי הקורא לא
יידע לזהות מה נשמט.

## למדוד ולא להרגיש

לספור את התבניות לפני ואחרי. כך יש מספר ולא תחושה, ורואים אם המעבר באמת
עשה משהו:

```js
const tells = {
  'מקף ארוך': /[–—]/g,
  'לא רק': /לא רק .{1,40}אלא/g,
  'חשוב לציין': /חשוב לציין|כדאי לזכור|בסופו של דבר/g,
}
for (const [name, re] of Object.entries(tells)) {
  console.log(name, (text.match(re) ?? []).length)
}
```

## הכלל המנחה

**לגוון, לא לקצר.**

טקסט קצר יותר אינו בהכרח אנושי יותר. הבעיה אינה האורך אלא האחידות, ולכן
הפתרון הוא לשבור אותה: משפט ארוך ליד משפט קצר, פסקה של שורה אחת ליד
פסקה של חמש.

## אימות

- להריץ שוב את הספירה ולהשוות מספרים
- לוודא שאורכי תגיות meta לא נשברו, בדרך כלל עד מאה חמישים וחמישה תווים
- לקרוא שלוש דוגמאות בקול. אם כולן נשמעות אותו דבר, המעבר לא הצליח

## מה זה לא

זה לא כלי לעקיפת גלאי AI, וזו לא כתיבה מחדש של תוכן. המשמעות נשמרת,
העובדות נשמרות, ורק הניסוח משתנה.

אם טקסט טוען משהו לא נכון, זו בעיית תוכן ולא בעיית סגנון, ואין שום ניסוח
שיתקן אותה.

איך מתקינים

  1. צרו תיקייה בשם hebrew-ai-tells בתוך ‎.claude/skills/‎ בפרויקט, או בתיקיית הבית לשימוש בכל הפרויקטים.
  2. שמרו בתוכה את הקובץ בשם SKILL.md.
  3. זהו. אין צורך להפעיל כלום, והוא ייטען לבד כשהמשימה תתאים לתיאור.