Installation · Benutzung · Die 65 Muster · Was ist neu?

_{Von Martin Moeller · basiert auf den Wikipedia-Leitlinien Anzeichen für KI-generierte Inhalte (de) und Signs of AI writing (en) · hervorgegangen aus dem Humanizer von blader}

Was ist das?

Humanizer (Deutsch) ist ein eigenständiges Projekt für deutschsprachige Texte. Es ist Anfang 2026 als Fork von blader/humanizer entstanden und hat sich seitdem zu einem eigenen System entwickelt: 65 Muster in 10 Kategorien, rund die Hälfte ohne Upstream-Pendant, darunter die komplette Evidenz-Familie und die deutsche Typografie, deterministische Linter, Testsuite mit Golden Corpus und ein 5-Pass-Workflow. Ab v4.0.0 folgt das Projekt einem eigenen Versionsschema ohne Fork-Suffix.

Dieses Skill erkennt Schreibmuster, die typisch für KI-Sprachmodelle sind – und hilft Ihnen, sie zu entfernen.

Das Ergebnis ist nicht sterile Korrektur. Es ist Überarbeitung, die Ihrem Text echte deutsche Stimme gibt. Gutes Schreiben darf Ecken haben – es sollte sogar welche haben.

Das Skill folgt deutschen Schreibkonventionen und den Prinzipien von EEAT (Expertise, Erfahrung, Autorität, Vertrauenswürdigkeit).

Installation

Option 1: Claude-Code-Plugin (empfohlen)

/plugin marketplace add marmbiz/humanizer-de
/plugin install humanizer-de@humanizer-de

Claude Code übernimmt damit Aktivierung, Deaktivierung und Updates. Einmal hinzugefügt, lässt sich der Skill über /plugin verwalten.

Option 2: Verzeichnis kopieren

Kopieren Sie alle Dateien aus diesem Ordner nach ~/.codex/skills/humanizer-de/ (Claude Code: ~/.claude/skills/humanizer-de/)
Starten Sie Codex/Claude Code neu oder laden Sie die Skills neu

Option 3: Symbolic Link (Linux/Mac)

ln -s /Users/mm/Local\ Sites/humanizer ~/.codex/skills/humanizer-de

Dann Codex/Claude Code neu starten.

Benutzung

Mit natürlicher Sprache

Humanisiere diesen Text für mich

oder

Entferne KI-Muster aus diesem Absatz.

Mit Stimmkalibrierung

Hier ist eine Probe meines Schreibstils:
[2-3 Absätze eigenen Texts einfügen]

Jetzt humanisiere diesen Text:
[KI-Text einfügen]

Das Skill analysiert Satzrhythmus, Wortwahl und Eigenheiten und wendet sie auf das Rewrite an.

Spezifische Muster adressieren

Humanisiere diesen Text. Entferne nur sprachliche Muster, nicht die Formatierung.

Was das Skill erkennt

Das Skill analysiert 65 verschiedene KI-Schreibmuster in 10 Kategorien, priorisiert nach Schweregrad (HIGH / MEDIUM / LOW):

Was ist neu?

4.0.0 (aktuell)

Eigenständigkeits-Release: eigenes Versionsschema ohne -de.FORK-Suffix; Projekt trackt keine Upstream-Versionen mehr, Upstream bleibt Ideenquelle und Credit
2 neue Muster (#64–#65), adaptiert aus blader/humanizer #7/#8 für das Deutsche: KI-Marker-Vokabular, Kopula-Vermeidung
Muster 58 geschärft: Vokabel-Fallen-Liste in Muster 64 ausgelagert, 58 fokussiert auf Hypernyme/Nominalstil
65 Muster insgesamt in 10 Kategorien

3.8.0-de.1

6 neue Muster (#58–#63): Abstrakta-Stapel, erfundene Ich-Erfahrung, Synonym-Rotation, isometrisches Dokument, markerloser Schließzwang, Modalpartikel-Anomalie
Neuer 5-Pass-Ablauf: Artefakte → Lexik → Struktur → Rhythmus → Selbst-Audit
Neues Mess-Script scripts/rhythm_lint.py mit deterministischen Burstiness-/Rhythmus-Kennzahlen für Muster 4/51/54/55/61
Golden Corpus in tests/corpus/ für deterministische Unicode- und Rhythmus-Erwartungen
Katalog bis #63 in 10 Kategorien

3.7.0-de.1

2 neue Muster: Aphorismus-Formeln (#56) und Markdown-Struktur-Artefakte (#57: Ein-Zeilen-Tabellen, übersprungene Heading-Ebenen, --- vor Überschrift)
Claude-Code-Plugin und Marketplace: Installation per /plugin marketplace add marmbiz/humanizer-de und /plugin install, inklusive automatischer Updates
Übernahme der hochwertigen Upstream-Ideen aus blader/humanizer #136 (Aphorismus-Formeln) und #140 (Format-Struktur-Tells)
Musterkatalog bis #57 erweitert

3.6.0-de.1

2 neue Muster: Doppelpunkt-Titel-Schema (#54), Gleichförmiger Satzrhythmus (#55)
Neue Sektion zu statistischen Detektoren (GPTZero u. a.): Perplexity/Burstiness vs. Musterkatalog, mit Handlungstabelle
Leitplanke ergänzt: Detektor-Labels wie "Mechanical Precision" treffen meist legitime Fachsprache – kein KI-Tell, Text nicht für einen Score verschlechtern
Muster 46 mit Beweiskraft-Staffelung: nur die Asymmetrie (deutsches Öffnen + falsches Schlusszeichen) ist ein harter Tell; gerade ASCII-Quotes sind CMS-Artefakt, englische Curly Quotes mehrdeutig
55 Muster insgesamt in 10 Kategorien

3.5.0-de.1

Architektur-Upgrade: SKILL.md ist jetzt ein schlanker SOP-Router statt monolithischer Musterkatalog
Vollständiger 53er-Musterkatalog ausgelagert nach references/patterns.md
Overlap-Entscheidungen für 11/26/42/53 und 5/6/34/44 in references/decision-tables.md
Neuer Unicode-/Quote-Linter scripts/unicode_lint.py für Muster 43 und 46, inklusive konservativem --fix
Struktur-, Pattern-, Decision-Table- und Unicode-Tests ergänzt
Keine neuen Muster; v3.5 verbessert Ausführbarkeit, Kontextkosten und Verifikation

3.4.0-de.1

Neue Erkennungsleitplanken: "Was NICHT zu flaggen ist" plus positive menschliche Signale
2 neue Muster: Diff-verankertes Schreiben (#52), Lückenfüllende Spekulation (#53)
Beleg- und Substanzleitplanken für spekulative Fülltexte erweitert
53 Muster insgesamt in 9 Kategorien
Upstream-Integration: PR #113 sowie v2.7.0-Ideen aus #81 und #111

3.3.0-de.1

6 neue Muster: Falsche deutsche Anführungszeichen (#46), englische Titel-Großschreibung (#47), englisches Dezimal-/Datumsformat (#48), Apostroph-Fehler (#49), Stichpunkt-Interpunktion (#50), obsessive Parataxe (#51)
Muster 43 erweitert: Unicode-Scanner deckt U+2061-U+2064 ab
51 Muster insgesamt in 9 Kategorien

3.2.4-de.1

4 neue Muster: Beleginkongruenz (#42), versteckte Unicode-Zeichen (#43), Standard-Kapitel ohne Substanz (#44), Anglizismus-Strukturen (#45)
45 Muster insgesamt in 8 Kategorien

3.1.0-de.1

3 neue Muster: Passivkonstruktionen (#39), Konditional-Stapel (#40), Fehlkalibriertes epistemisches Vertrauen (#41)
Muster 8 erweitert: abgehackte Verneinungsfragmente ("kein Raten.")
Muster 16 erweitert: Ersetzungshierarchie, gepaarte Einschübe, Spaced/Double-Hyphen-Varianten
Muster 24 erweitert: KI-Tool-Artefakte (oaicite, contentReference, turn0search0)
Muster 26 erweitert: vollständige Zitatfabrikation (halluzinierte Quellen)
Neue Quick Checklist (Vor-Ausgabe-Audit)
Neue "Nie kürzen"-Regel im Ablauf und in den Leitplanken
Neuer Gedankenstrich-Scan-Schritt im Ablauf
41 Muster insgesamt in 7 Kategorien
Upstream-Integration: PRs #79, #80, #84, #85, #94, #96

3.0.0-de.1

Stimmkalibrierung: Schreibstil des Benutzers aus Proben übernehmen (adaptiert von Upstream-PR #64)
4 neue Muster aus Upstream-PR #67 adaptiert: Rhetorische Fake-Fragen, Menschheits-Eröffnungen, "heutige Welt"-Framing, Aspirative Unternehmensschlüsse
38 Muster insgesamt

2.3.0-de.1

3 neue Muster aus Upstream-PR #39 adaptiert: Persuasive Autoritäts-Floskeln, Signposting, Fragmentierte Überschriften
Severity-Ranking (HIGH / MEDIUM / LOW) für alle 34 Muster eingeführt (inspiriert von Upstream-PR #51)
Modus-System: Locker / Sachlich / Formal – steuert, wie aggressiv korrigiert wird
"Nicht anfassen"-Regeln und Leitplanken hinzugefügt
Kurzreferenz-Tabelle für schnelles Scannen
Unnötige Trennlinien (---) entfernt

Seit 1.0.0

Upstream v2.2.0 eingearbeitet, zweiter Anti-KI-Audit-Durchlauf
DACH-Schreibfokus und deutsche Stilkonventionen beibehalten
Deutsche Wikipedia als primäre Referenz plus englische Wikipedia als Ergänzung

65 Muster in 10 Kategorien

Sprache und Tonfall (17 Muster)

#	Muster	Schwere
1	Übermäßige Betonung von Symbolik ("steht als Zeugnis")	HIGH
2	Werbesprache und Superlative ("atemberaubend")	HIGH
3	Redaktionelle Kommentare ("es ist wichtig zu bemerken")	HIGH
4	Mechanische Konjunktionen ("darüber hinaus", "außerdem")	HIGH
5	Abschnitts-Zusammenfassungen ("insgesamt")	HIGH
6	Unpassendes "Fazit"	MEDIUM
7	Zu perfekte Schlussfolgerungen	MEDIUM
8	Negative Parallelismen und abgehackte Verneinungen	MEDIUM
9	Trikolon-Überbenutzung (Regel der Drei)	MEDIUM
10	Oberflächliche Partizip-I-Konstruktionen	HIGH
11	Vage Autoritäten ("Branchenberichte zeigen")	HIGH
12	Falsche Erweiterungen ("von... bis")	MEDIUM
58	Abstrakta-Stapel und Hypernym-Präferenz	MEDIUM
60	Synonym-Rotation für dieselbe Entität	MEDIUM
63	Modalpartikel-Anomalie	LOW
64	KI-Marker-Vokabular	MEDIUM
65	Kopula-Vermeidung	MEDIUM

Stil (4 Muster)

#	Muster	Schwere
13	Übermäßige Fettschrift	MEDIUM
14	Falsche Listen-Formatierung	LOW
15	Emojis vor Überschriften	LOW
16	Gedankenstriche-Überbenutzung (Varianten, Einschübe)	MEDIUM

Kommunikation (6 Muster)

#	Muster	Schwere
17	Briefartiges Schreiben	HIGH
18	Kollaborative Kommunikation ("Ich hoffe, das hilft")	HIGH
19	Hinweise auf Wissensgrenzen ("Stand Datum")	HIGH
20	Prompt-Ablehnung ("Als KI kann ich nicht...")	HIGH
21	Platzhaltertext ("[Name einfügen]")	HIGH
22	Links zu Suchanfragen statt Referenzen	HIGH

Auszeichnungstext (6 Muster)

#	Muster	Schwere
23	Markdown statt Wikitext	MEDIUM
24	Fehlerhafter Wikitext und KI-Tool-Artefakte	MEDIUM
25	Defekte Links	MEDIUM
26	Zitatfabrikation und ungültige Referenzen	MEDIUM
27	Inkorrekte Referenzen-Formate	MEDIUM
28	Falsche Kategorien	MEDIUM

Verschiedenes (3 Muster)

#	Muster	Schwere
29	Abrupte Abbrüche	LOW
30	Wechsel im Schreibstil	MEDIUM
31	Bearbeitungszusammenfassungen in Ich-Form	LOW

Rhetorik und Struktur (11 Muster)

#	Muster	Schwere
32	Persuasive Autoritäts-Floskeln ("Im Kern", "In Wirklichkeit")	MEDIUM
33	Signposting und Ankündigungen ("Schauen wir uns an")	MEDIUM
34	Fragmentierte Überschriften (generischer Einzeiler nach Heading)	LOW
35	Rhetorische Fragen als Fake-Engagement ("Aber was bedeutet das?")	MEDIUM
36	Universelle Menschheitserfahrungs-Eröffnung ("Seit jeher...")	MEDIUM
37	"In der heutigen X-Welt" Framing ("In der heutigen digitalen Welt")	MEDIUM
38	Aspirativer Unternehmensschluss ("bestens aufgestellt")	MEDIUM
52	Diff-verankertes Schreiben ("wurde jetzt ergänzt")	MEDIUM
56	Aphorismus-Formeln ("X ist die Sprache des Y", "X wird zur Falle")	MEDIUM
61	Isometrisches Dokument	MEDIUM
62	Markerloser Schließzwang	MEDIUM

Argumentation und Evidenz (5 Muster)

#	Muster	Schwere
39	Passivkonstruktionen und subjektlose Fragmente	MEDIUM
40	Konditional-Stapel ("Wenn X..., und wenn Y...")	MEDIUM
41	Fehlkalibriertes epistemisches Vertrauen	MEDIUM
53	Lückenfüllende Spekulation ("hält sich bedeckt")	HIGH
59	Erfundene Ich-Erfahrung und forcierte Lockerheit	HIGH

Ergänzungen (4 Muster)

#	Muster	Schwere
42	Beleginkongruenz	HIGH
43	Versteckte Unicode-Zeichen	HIGH
44	Standard-Kapitel ohne Substanz	MEDIUM
45	Anglizismus-Strukturen	MEDIUM

Typografie und Format (7 Muster)

#	Muster	Schwere
46	Falsche deutsche Anführungszeichen	HIGH
47	Englische Titel-Großschreibung	MEDIUM
48	Englisches Dezimalformat und Datumsformat	LOW
49	Apostroph-Fehler	MEDIUM
50	Interpunktion bei Stichpunkt-Aufzählungen	LOW
51	Obsessive Parataxe	MEDIUM
57	Markdown-Struktur-Artefakte (Ein-Zeilen-Tabellen, übersprungene Heading-Ebenen, `---` vor Überschrift)	MEDIUM

Titel- und Satzbau (2 Muster)

#	Muster	Schwere
54	Doppelpunkt-Titel-Schema	MEDIUM
55	Gleichförmiger Satzrhythmus	MEDIUM

Beispiele

Beispiel 1: Werbesprache

Vorher:

Die atemberaubende Stadt mit ihrem reichen kulturellen Erbe zieht Besucher
aus aller Welt an. Die spektakulären Denkmäler sind ein Beweis für die
künstlerische Brillanz vergangener Generationen.

Nachher:

Die Stadt zieht Besucher aus aller Welt an. Ihre Denkmäler zeigen die
Handwerkskunst vergangener Generationen.

Beispiel 2: Redaktionelle Kommentare

Vorher:

Es ist wichtig zu bemerken, dass die Bevölkerung zwischen 1950 und 2000
um 40 Prozent gewachsen ist. Darüber hinaus ist die Stadtfläche um 60
Prozent erweitert worden.

Nachher:

Die Bevölkerung wuchs zwischen 1950 und 2000 um 40 Prozent. Die
Stadtfläche wurde um 60 Prozent erweitert.

Beispiel 3: Maschinelle Konjunktionen

Vorher:

Das Unternehmen wurde 1980 gegründet. Darüber hinaus beschäftigt es heute
200 Mitarbeiter. Ferner ist es in 8 Ländern tätig. Außerdem hat es einen
Umsatz von 50 Millionen Euro.

Nachher:

Das Unternehmen wurde 1980 gegründet. Es beschäftigt heute 200 Mitarbeiter
in 8 Ländern mit einem Umsatz von 50 Millionen Euro.

Beispiel 4: Kollaborative Kommunikation

Vorher:

Wie Sie sehen können, war die Produktivität beeindruckend. Der
Umsatz verdreifachte sich. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere
Informationen benötigen!

Nachher:

Die Produktivität war bemerkenswert. Der Umsatz verdreifachte sich in
diesem Zeitraum.

Philosophie

EEAT Principles

Das Skill unterstützt die Prinzipien von EEAT:

Expertise: Der Text sollte von jemandem stammen, der das Thema kennt
Erfahrung: Praktische Erfahrung sollte durchscheinen, nicht Theorie allein
Autorität: Der Ton sollte kompetent und vertrauenswürdig sein
Vertrauenswürdigkeit: Der Text sollte ehrlich und nachvollziehbar sein

KI-generierte Texte brechen diese Prinzipien oft durch zu perfekte Struktur und fehlende persönliche Perspektive.

Authentisches Deutsches Schreiben

Gutes deutsches Schreiben hat Eigenschaften, die LLMs oft übersehen:

Direktheit statt Metapher: "Die Stadt ist groß" statt "Die Stadt steht als Zeugnis der menschlichen Ambition"
Konkrete Details statt Abstraktion: "50.000 Einwohner" statt "eine beachtliche Bevölkerung"
Verben statt Nominalisierung: "Die Wirtschaft wächst" statt "Das Wirtschaftswachstum ist evident"
Einfachheit statt Komplexität: Kurze Sätze statt Schachtelsätze
Variabilität statt Muster: Verschiedene Satzstrukturen statt wiederholter Muster

Wann ist das Skill hilfreich?

✓ Verwenden Sie es, wenn:

Sie verdächtigen, dass Text von einem KI-Modell stammt
Sie Wikipedia-Artikel überarbeiten
Ihr Text zu "glatt" oder zu "perfekt" klingt
Sie eigene KI-generierte Outputs verfeinern möchten
Sie schnelle Erste-Sicht-Überprüfung brauchen

✗ Nicht verwenden, wenn:

Sie einen Text von einem erfahrenen menschlichen Autor überprüfen
Sie sehr subtile KI-Muster erwarten
Der Text bewusst literarisch oder rhetorisch sein soll
Sie nicht sicher sind, ob eine Änderung wirklich nötig ist

Tipps zur Nutzung

Iterativ arbeiten

Mehrere Durchläufe führen oft zu besseren Ergebnissen als ein einzelner:

Erstes Durchlaufen – groß sichtbare Probleme
Zweites Durchlaufen – subtilere Muster
Drittes Durchlaufen – Feinschliff

Mit anderen Tools kombinieren

Das Skill funktioniert gut mit:

Linters für Formatierung
Spellcheck für Tippfehler
Style Guides für Konsistenz
Human Review für Kontext und Nuancen

Kontext verstehen

Das beste Ergebnis kommt, wenn Sie:

Dem Skill sagen, wer die Zielgruppe ist
Den Kontext erklären (Wikipedia? Blog? Akademischer Artikel?)
Erwarteter Tonfall klarstellen

Limitationen

Das Skill funktioniert am besten bei:

Offensichtlich KI-generiertem Text
Englischem Training-Material-Effekten in deutschem Text
Wikipedia-artigen Artikeln

Das Skill funktioniert weniger gut bei:

Sehr subtilen KI-Mustern
Etablierten Autoren mit konsistenter Stimme
Bewusst literarischem oder akademischem Schreiben
Handwritten Text mit echten Fehlern

Datenschutz & Sicherheit

Dieses Repository selbst sendet keine Texte an externe Dienste. Die Verarbeitung erfolgt aber in der jeweils genutzten Agent-Umgebung (z. B. Codex oder Claude Code) und unterliegt deren Modell-, Sitzungs- und Datenschutzregeln.

Lokale Dateien werden nur gespeichert, wenn Sie Änderungen ausdrücklich in Dateien schreiben lassen oder selbst speichern.

Feedback & Beitrag

Haben Sie ein Problem gefunden oder eine Verbesserung?

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Versionshistorie

4.0.0 - Eigenständigkeits-Release mit eigenem SemVer ohne Fork-Suffix; 2 neue Muster (#64–#65): KI-Marker-Vokabular und Kopula-Vermeidung; Muster 58 auf Hypernyme/Nominalstil geschärft; 65 Muster
3.8.0-de.1 - 6 neue Muster (#58–#63): Abstrakta-Stapel, erfundene Ich-Erfahrung, Synonym-Rotation, isometrisches Dokument, markerloser Schließzwang, Modalpartikel-Anomalie; neuer 5-Pass-Ablauf (Artefakte → Lexik → Struktur → Rhythmus → Selbst-Audit); neues Mess-Script scripts/rhythm_lint.py für deterministische Burstiness-/Rhythmus-Kennzahlen (Muster 4/51/54/55/61); Golden Corpus in tests/corpus/; Katalog bis #63
3.7.0-de.1 - 2 neue Muster (#56–#57): Aphorismus-Formeln, Markdown-Struktur-Artefakte; Claude-Code-Plugin und Marketplace (/plugin install); Upstream-Ideen aus #136/#140; Katalog bis #57
3.6.0-de.1 - 2 neue Muster (#54–#55): Doppelpunkt-Titel-Schema, Gleichförmiger Satzrhythmus; Sektion zu statistischen Detektoren (Perplexity/Burstiness); Muster 46 mit Beweiskraft-Staffelung für Quote-Asymmetrie; 55 Muster
3.5.0-de.1 - Architektur-Upgrade: schlanker SOP-Router, Musterkatalog in references/patterns.md, Decision Tables, Unicode-/Quote-Linter und Tests; keine neuen Muster
3.4.0-de.1 - False-Positive-Guardrails; 2 neue Muster (#52–#53): Diff-verankertes Schreiben, Lückenfüllende Spekulation; Upstream PR #113 sowie v2.7.0-Ideen aus #81/#111; 53 Muster
3.3.0-de.1 - 6 neue Muster (#46–#51) für Typografie und Format; Unicode-Scanner erweitert; 51 Muster
3.2.4-de.1 - 4 neue Muster (#42–#45): Beleginkongruenz, versteckte Unicode-Zeichen, Standard-Kapitel ohne Substanz, Anglizismus-Strukturen; 45 Muster
3.1.0-de.1 - 3 neue Muster (#39–#41), 4 erweiterte Muster (#8/#16/#24/#26), Quick Checklist, Nie-kürzen-Regel; Upstream PRs #79, #80, #84, #85, #94, #96; 41 Muster
3.0.0-de.1 - Stimmkalibrierung (PR #64); 4 neue Muster (PR #67); 38 Muster
2.3.0-de.1 - 3 neue Muster (PR #39: Persuasive Floskeln, Signposting, Fragmentierte Überschriften); Severity-Ranking und Modus-System (PR #51); Quick-Reference-Tabelle (PR #52); Trennlinien entfernt (PR #57)
2.2.0-de.2 - Gegen Upstream main (d8085c7, 2026-02-21) validiert; Ausgabe-Beispiel im SKILL auf Entwurf -> Audit -> Final konsistent gemacht; deutsche Besonderheiten explizit verifiziert
2.2.0-de.1 - Upstream v2.2.0 eingearbeitet, zweiter Anti-KI-Audit-Durchlauf eingeführt (Entwurf -> Audit -> Final)
1.0.0 - Initiale deutsche Version mit 31 Mustern auf Basis der deutschen Wikipedia

Attribution

Dieses Skill basiert auf:

Der Wikipedia-Seite "Anzeichen für KI-generierte Inhalte" der Deutschen Wikipedia
Der englischen Humanizer Skill von blader
Deutschen Schreibkonventionen und Stilrichtlinien

Deutsche Version: Martin Moeller (www.martin-moeller.biz)

Lizenz

MIT License - Frei nutzbar, modifizierbar und verteilbar.

Basiert auf dem Original Humanizer (MIT) und
Wikipedia: Anzeichen für KI-generierte Inhalte (CC BY-SA 4.0).

Viel Erfolg beim Humanisieren!

Schaffen Sie Texte mit echter deutscher Stimme.

Was ist das?

Installation

Option 1: Claude-Code-Plugin (empfohlen)

Option 2: Verzeichnis kopieren

Option 3: Symbolic Link (Linux/Mac)

Benutzung

Mit natürlicher Sprache

Mit Stimmkalibrierung

Spezifische Muster adressieren

Was das Skill erkennt

Was ist neu?

4.0.0 (aktuell)

3.8.0-de.1

3.7.0-de.1

3.6.0-de.1

3.5.0-de.1

3.4.0-de.1

3.3.0-de.1

3.2.4-de.1

3.1.0-de.1

3.0.0-de.1

2.3.0-de.1

Seit 1.0.0

65 Muster in 10 Kategorien

Sprache und Tonfall (17 Muster)

Stil (4 Muster)

Kommunikation (6 Muster)

Auszeichnungstext (6 Muster)

Verschiedenes (3 Muster)

Rhetorik und Struktur (11 Muster)

Argumentation und Evidenz (5 Muster)

Ergänzungen (4 Muster)

Typografie und Format (7 Muster)

Titel- und Satzbau (2 Muster)

Beispiele

Beispiel 1: Werbesprache

Beispiel 2: Redaktionelle Kommentare

Beispiel 3: Maschinelle Konjunktionen

Beispiel 4: Kollaborative Kommunikation

Philosophie

EEAT Principles

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