Edit Finnish text to remove formulaic phrasing associated with AI writing, including excessive passive voice, translated sentence structures, and inflated claims. Preserve factual content and formality while improving rhythm and bringing out the writer’s voice.
Detect and remove AI-generated markers from Finnish text, making it sound like a native Finnish speaker wrote it. Use when asked to "humanize", "naturalize", or "remove AI feel" from Finnish text, or when editing .md/.txt files containing Finnish content. Identifies 26 patterns (12 Finnish-specific + 14 universal) and 4 style markers.
Review the instructions the agent will receive before you install.
<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.
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.
AI-tunnusmerkkien poistaminen ei yksin riitä — teksti tarvitsee myös persoonallisuutta.
Lyhyt teksti (alle 500 sanaa): Käsittele suoraan. Palauta luonnollistettu teksti + muutosyhteenveto.
Pitkä teksti (yli 500 sanaa):
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
#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.
#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. </examples>
<output_format>
Kun olet luonnollistanut tekstin, palauta:
Jos käyttäjä pyytää vain tekstiä ilman selityksiä, jätä muutosyhteenveto pois. </output_format>
<constraints> ## ReunaehdotNo reviews yet. Tell others what you thought.
No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.
No comments yet. Be the first to write one.
Map an existing codebase into seven documents covering its technology, structure, architecture, conventions, integrations, tests, and concerns. Link findings to file evidence, mark unknowns, and highlight differences between stated plans and the actual implementation.
Assess a repository’s readiness for AI agents with AgentRC and generate a standalone HTML dashboard. Review scores across nine areas, see prioritized improvements, and optionally apply scoring policies tailored to an organization.
Generate coding agent instruction files from a project's actual code using AgentRC. Capture detected languages, frameworks, and conventions in one shared file or split rules by topic and project area, with a preview before writing.
Customize AgentRC readiness assessments to match team or organization standards. Choose or create policies that adjust check importance, disable irrelevant checks, set pass thresholds, and define requirements for automated checks in CI workflows.
Analyze supplied ad performance data to identify wasted spend, strong campaigns, and next tests. Compare channels, assess whether test differences are meaningful, and produce budget reallocation recommendations with a prioritized action plan.
Turn code files into learning resources by adding comments that explain syntax, programming concepts, and design choices. Adjust explanation depth and repetition to the reader’s knowledge while preserving file structure, encoding, and syntax.