guillaumemeyer/watermarks-removerEine Privacy-First-App, die KI-Wasserzeichen aus Inhalten entfernt, die dir gehören.
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Agent-Skill + stdlib-Python-Service zum Entfernen herstellerübergreifender 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 | Vorgehen |
|---|---|---|
| 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 |
Hersteller / Ökosysteme (auf Klassenebene): Claude, Gemini / SynthID-Text, OpenAI-Herkunftsoberflächen, Open-LLM-Markierungen im Kirchenbauer-Stil (Green-List) sowie Keyed-Gumbel- / EXP-Markierungen (Aaronson).
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)
Das Skill enthält keinen Code — es ruft den Service über HTTP auf. Installieren Sie das Skill (nur Markdown) und starten Sie den Service, legen Sie dann WATERMARKS_SERVICE_URL fest, falls dieser nicht http://127.0.0.1:8765 lautet.
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):```bash 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>` |
| Cowork, claude.ai, Cloud-Sessions, 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](https://agentskills.io)-Packaging-Regeln, die claude.ai-Uploads
und die Skills API durchsetzen: nur spezifikationskonformes Frontmatter (`name`, `description`,
`license`, `compatibility`, `metadata`, `allowed-tools`), ein kleingeschriebener, mit Bindestrichen
verbundener `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.
### Automatische Bereinigung per Hook (deterministisch)
Ein Skill ist eine Anweisung: Das Modell entscheidet, ob es ihn 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 Kooperation 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`](https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover/blob/main/service/scripts/hook_written_file.py)
gegen die Datei ausführt, die der Agent gerade geschrieben hat. Zwei Modi, entsprechend der Pre-Commit-
Konvention von standardmäßiger 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, und teilt dem Modell anschließend mit, dass sich die Datei auf der Festplatte geändert hat. |
Lege den Modus in den Einstellungen des Plugins fest (**Hook mode** in `/plugin manage`,
vom Hook als `CLAUDE_PLUGIN_OPTION_HOOK_MODE` gelesen), oder mit
`WATERMARKS_HOOK_MODE=clean` in der Umgebung. Der Hook-Befehl interpoliert bewusst
**nicht** `${user_config.hook_mode}`: Claude Code weigert sich, einen Hook auszuführen, der auf eine Option verweist, die der Benutzer nie über `/plugin manage` geöffnet hat, um
sie festzulegen — ein deklarierter `default` erfüllt dies nicht —, sodass eine Interpolation bedeuten würde,
dass der Hook bei einer Neuinstallation stillschweigend nie ausgeführt wird. Die Erkennung verwendet `audit_lib`s
`scan_file` / `is_actionable` wieder, sodass der Hook, das Pre-Commit-Gate und der CI-
SARIF-Export darin übereinstimmen, was als actionable gilt; die Bereinigung ruft
`clean_file.py` auf, sodass keine Bereinigungslogik dupliziert wird. Der `clean`-Modus schreibt in eine
benachbarte temporäre Datei und tauscht nur bei einem echten Unterschied aus, sodass Dateien, die
bereits sauber waren, ihre mtime behalten und keine Datei-Watcher erneut auslösen.
Ohne das Plugin binde es selbst in `~/.claude/settings.json` (oder eine Projekt-
`.claude/settings.json`) ein:```json
{
"hooks": {
"PostToolUse": [
{
"matcher": "Write|Edit|MultiEdit|NotebookEdit",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "python3",
"args": ["/path/to/watermarks-remover/service/scripts/hook_written_file.py",
"--mode", "check"],
"timeout": 30
}
]
}
]
}
}
Unter Windows ersetzen Sie python3 durch py.