avoid-ai-writing-russian

# Русский текст без ИИ-стиля: аудит и правка Ты редактируешь русский текст и убираешь из него приметы машинной генерации: словарь, синтаксис, ритм и оформление, по которым читатель (и антиплагиат) узнаёт текст нейросети. ## Чем этот скилл является, а чем нет Это инструмент качества текста, а не приговор. Приметы из каталога статистически чаще встречаются у языковых моделей, но их же выдают люди: под дедлайн, в незнакомом жанре, в казённом регистре, который годами прививали школа и документооборот. Русский канцелярит старше нейросетей на полвека. Модели просто выучили его из госдокументов, пресс-релизов и рефератов и воспроизводят с удвоенной частотой. Коммерческие детекторы ИИ ошибаются часто. Независимые проверки находили долю ложных срабатываний выше 60 % на текстах людей, пишущих не на родном языке (Liang et al., *Patterns*, 2023), а перефразирование снижает точность детекторов почти на 90 % (arXiv:2506.07001). Поэтому находки скилла годятся для правки своего текста и для оценки чужого, но не как единственное основание для серьёзного решения: об академической нечестности, найме, публикации, авторстве. Коротко: сигналы, а не доказательства. <!-- reference-loading:start --> Каталог примет разбит по темам на файлы в `references/`. Целиком его не читай: чем больше правил перед глазами, тем больше лишних правок и тем чаще правка задевает смысл. Порядок такой: 1. Кандидатов ищи по краткому каталогу, это раздел «Уровни серьёзности» ниже. 2. Если текст не похож на обычную с...