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watermarks-remover

Agent-Skill + stdlib-Python-Service zum Entfernen von Multi-Vendor-KI-Herkunftskennzeichen aus Text und Dateien — für Datenschutz und Hygiene bei Inhalten, die Ihnen gehören. Das Skill ist ein dünner Client: Es steuert die Maschinerie über HTTP, sodass der Agent-Host kein Python benötigt.

Ebene	Ziel	Wie
A	Unsichtbares Unicode, exotische Leerzeichen, Bidi, Tag-Zeichen	Deterministische Python-Skripte
B	Statistische (Token-Sampling-)Text-Wasserzeichen	Agent-Rewrite + optionaler rewrite_text.py-Hook
Dateien	C2PA / EXIF / XMP / Dokumenteigenschaften	PNG, JPEG, WebP, AVIF, HEIC, BMP, GIF, TIFF, SVG, PDF, DOCX, XLSX, PPTX, EPUB, ODT, HTML, Markdown, MP4/MOV/M4A/M4V, WAV, MP3, FLAC

Anbieter / Ökosysteme (Klassenebene): Claude, Gemini / SynthID-Text, OpenAI-Herkunftsoberflächen, Open-LLM-Kirchenbauer-Stil (Green-List) und Keyed-Gumbel / EXP (Aaronson) Markierungen.

Neueste Version: v0.7.0

Skill-Pfad: skills/remove-ai-marks/
Service-Pfad: service/
(Migration: früher remove-claude-marks; Slash-Alias /remove-claude-marks weiterhin dokumentiert)

Installation (Agent-Skill)

Das Skill enthält keinen Code — es ruft den Service über HTTP auf. Installieren Sie das Skill (nur Markdown) und starten Sie den Service, dann setzen Sie WATERMARKS_SERVICE_URL, falls dieser nicht http://127.0.0.1:8765 ist.

In Claude Code ist der schnellste Weg der mitgelieferte Plugin-Marketplace — kein Klonen, und er aktualisiert sich direkt. Überall sonst deckt ein Installer jeden unterstützten Host ab (Python 3.10+ stdlib, keine Abhängigkeiten):

python3 install_skill.py --skill remove-ai-marks --target claude-code

Host	Ziel	Landet in
Claude Code (persönlich)	--target claude-code	~/.claude/skills/<skill> (beachtet CLAUDE_CONFIG_DIR)
Claude Code (Projekt)	--target claude-project --project-dir PATH	PATH/.claude/skills/<skill>
Codex (persönlich)	--target codex	~/.agents/skills/<skill>
Codex (Projekt)	--target codex-project --project-dir PATH	PATH/.agents/skills/<skill>
Cowork, claude.ai, Cloud-Sitzungen, Routinen	--target cowork	dist/<skill>.zip zum Hochladen unter Customize → Skills
Cursor	--target cursor (Standard)	~/.cursor/skills/<skill>

Mitgelieferte Skills: remove-ai-marks (vollständig, servicegestützt) und clean-user-facing-text (nur Text, eigenständig). --list gibt sie aus. Bestehende Installationen bleiben erhalten, sofern du nicht --force übergibst; der Austausch wird zuerst vorbereitet und die vorherige Installation als eindeutig benanntes Backup aufbewahrt. --link verlinkt diesen Checkout per Symlink, anstatt zu kopieren, sodass Änderungen live übernommen werden. Unter Windows verwende py install_skill.py ...; der Wrapper install-skill.sh ist für macOS/Linux-Shells vorgesehen.

Bevor etwas geschrieben wird, validiert der Installer den Skill gegen die Agent Skills-Packaging-Regeln, die claude.ai-Uploads und die Skills API durchsetzen: reines Spec-Frontmatter (name, description, license, compatibility, metadata, allowed-tools), einen kleingeschriebenen, mit Bindestrichen versehenen name von höchstens 64 Zeichen, der mit dem Verzeichnis übereinstimmt, eine nicht leere description von höchstens 1024 Zeichen. Das Cowork-Bundle muss zusätzlich das Upload-Limit von 30 MB einhalten, was der Packager erzwingt.

Codex-Terminal und Desktop

Installiere einen der mitgelieferten Skills für deinen Benutzer oder installiere einen in ein bestimmtes Projekt:

python3 install_skill.py --skill remove-ai-marks --target codex
python3 install_skill.py --skill clean-user-facing-text --target codex
python3 install_skill.py --skill remove-ai-marks --target codex-project --project-dir /path/to/project

Unter Windows verwenden Sie py anstelle von python3. Öffnen Sie das Projekt in Codex. Verwenden Sie im Terminal /skills oder geben Sie $ ein, um eine Skill auszuwählen; wählen Sie in der Desktop-App die Skill aus oder erwähnen Sie sie in Ihrem Prompt. Starten Sie Codex neu, wenn die neue Skill nicht erscheint. Die Projektinstallation ist verfügbar, wenn Codex in diesem Projekt ausgeführt wird.

Für remove-ai-marks starten Sie den vorhandenen HTTP-Dienst aus diesem Repository mit make serve, bevor Sie die Skill verwenden (oder unter Windows ohne make führen Sie py service/scripts/server.py --host 127.0.0.1 --port 8765 aus). Er verwendet WATERMARKS_SERVICE_URL (Standard http://127.0.0.1:8765), prüft /health und ruft die vorhandenen Endpunkte /inspect und /clean auf. Wenn der Dienst einen API-Schlüssel erfordert, setzen Sie WATERMARKS_SERVER_API_KEY für den Client. clean-user-facing-text ist eigenständig und benötigt den Dienst nicht.

Automatische Bereinigung über einen Hook (deterministisch)

Eine Skill ist eine Anweisung: Das Modell entscheidet, ob es sie aufruft, und das Modell ist die Instanz, die die Markierungen erzeugt. Ein Hook wird von der Harness bei jedem passenden Tool-Aufruf ausgeführt, ohne dass eine Mitwirkung erforderlich ist. Das macht den Hook zur deterministischen Hälfte dieses Workflows.

Das Plugin registriert einen PostToolUse-Hook auf Write|Edit|MultiEdit|NotebookEdit, der service/scripts/hook_written_file.py gegen die Datei ausführt, die der Agent gerade geschrieben hat. Zwei Modi, entsprechend der Pre-Commit-Konvention der standardmäßigen Prüfung:

Modus	Verhalten
check (Standard)	Meldet Herkunftsmarkierungen, lässt die Datei unverändert. Befunde gehen an das Modell (Exit 2), damit es deren Bereinigung anbieten kann.
clean	Entfernt die Markierungen direkt in der Datei und teilt dem Modell anschließend mit, dass sich die Datei auf der Festplatte geändert hat.