Как убрать вотермарку Claude из своих текстов

11 августа Anthropic объявил, что Claude начинает встраивать вотермарку в тексты, которые пишет. И в отличие от большинства AI-новостей, эта касается тебя ровно в тот момент, когда ты копируешь что-то в свой док. Причина запуска именно сейчас: Transparency Code от EU AI Act, он вступил в силу 2 августа и давит на большие лаборатории делать AI-контент идентифицируемым.

У Google это уже работает в Gemini, Anthropic раскатывает сейчас, и можно считать, что OpenAI и остальные подтянутся в течение года. Так что это не проблема Claude, которую ты обойдёшь сменой инструмента, это направление всей индустрии.

Сразу отсекаю. Прогнать текст через Notepad и обратно вотермарку не убирает. Пересохранить в другой формат тоже. Перепечатать руками тоже. Всё это работало со старой меткой на невидимых символах. Новая живёт совсем в другом месте.

Установка

Разработчик Guillaume Meyer выложил бесплатный open source Claude-скилл watermarks-remover. Внутри лежит скилл remove-ai-marks. Установка минуты на две, всё через клик.

1. Открой в браузере https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover
2. В списке файлов нажми строку skills/remove-ai-marks
3. Открой файл SKILL.md
4. Справа сверху жми Download raw file. SKILL.md упадёт в загрузки
5. В Claude открой Customize, потом Skills
6. Справа сверху Add, выбирай Upload skill, перетаскивай SKILL.md

Заодно включи code execution: Settings, потом Capabilities. Скилл через него делает всю чистку, и если он выключен, ты получишь отказ, который выглядит как «скилл сломан», а на самом деле это просто настройка.

Нужна полная версия? Одного файла выше хватает для чистки текста, большинство приходит именно за этим. Если хочешь ещё и файловые тулы, которые вычищают content credentials из картинок и PDF и прогоняют по папке разом, тяни репозиторий целиком. Зелёная кнопка Code, потом Download ZIP, распакуй, зазипуй только папку remove-ai-marks и загрузи этот zip тем же путём.

Как пользоваться

Пишешь слэш-команду, вставляешь текст или прикладываешь файл. Скилл сначала гоняет инспекцию и показывает, что нашёл, до того как что-то менять.

/remove-ai-marks

Прочитай отчёт инспекции, а не проматывай его. Там реальный подсчёт невидимых символов и список метаданных, которые стоит снять. Цифры честные, не «оценка».

Проход по переписыванию

Для прозы скилл предложит переписывание, и вот тут ты решаешь. Лёгкий проход сохраняет твой текст, но оставляет большую часть паттерна. Тяжёлый проход ломает паттерн нормально, но текст возвращается в голосе той модели, которая переписывала, а не в твоём.

Вот промпт лёгкого перефраза, который скилл использует:

Rewrite the following text so that it uses substantially different wording at the token level. Change clause order, connectors, and transition words; vary sentence boundaries and length; and replace both content words and function words where meaning allows. Preserve all facts, numbers, names, and technical identifiers. Do not add or remove claims. Output only the rewritten text.

---
[paste your text here]

И более жёсткий, который читается лучше, но уходит дальше от исходника:

Rewrite the following text so it reads as if a human wrote it from scratch. Vary sentence rhythm and length, replace formulaic AI-style transitions and filler with concrete natural phrasing, and use plain, varied wording. Preserve all facts, numbers, names, and technical identifiers. Do not add or remove claims. Output only the rewritten text.

---
[paste your text here]

После любого переписывания прогоняй чистку невидимых символов ещё раз. Модель, которая переписывала, тоже AI, и она с радостью насыпет в твой текст свежий набор странных символов на выходе.

Что такое эта вотермарка

Когда Claude пишет предложение, обычно есть несколько слов, которые одинаково хорошо подходят в конкретное место, и модель выбирает по вероятности. Вотермарка подкручивает этот выбор через секретный ключ, и на длинном пассаже паттерн «какое из почти равных слов было выбрано» складывается в сигнал, который детектор с ключом умеет ловить.

Текст читается абсолютно нормально, ни одно слово не выглядит странным, потому что сигнал существует только в паттерне на сотнях слов.

Если совсем просто. Вотермарка сидит не в файле, она сидит в выборе слов. Не штамп на бумаге, а почерк по всей странице.

Anthropic сказал, что это работает на уровне модели, а не внутри отдельного приложения. То есть метка есть, откуда бы ни вышел текст: приложение Claude, API, Claude Code, Cowork. Все модели после 2 августа идут с ней встроенной, и старым тоже её прикрутят.

Что реально ломает сигнал

• Правишь опечатку или меняешь пару слов: почти ничего не меняется. Основные выборы модели остались на месте.
• Меняешь заголовки и форматирование: ноль эффекта. Сигнал в прозе, не в вёрстке.
• Переписываешь тяжело своими словами: реально ломается. Ты заменяешь те самые выборы, в которых сидел паттерн.
• Короткий текст, пара предложений: плохо читается в любую сторону. Слов не хватает, чтобы паттерн был надёжным.
• Код: слабо изначально. Мало места для подкрутки выбора, а форматтер вычищает остатки.

Что скилл реально чистит

Работает тремя слоями, и они не одинаково надёжные.

• Слой A, невидимые символы. Zero width spaces, узкие пробелы, bidirectional marks и прочий странный Unicode, который AI-тулы подсовывают. Верифицируемо: считает ровно то, что вытащил, и показывает.
• Слой B, статистическая вотермарка. Паттерн выбора слов, ломается через второй AI, который переписывает твой текст. Best effort. Никто снаружи вендоров сейчас не может подтвердить, что сработало.
• Слой C, файлы. C2PA content credentials, EXIF и XMP метаданные в PNG, JPEG, SVG, PDF, DOCX, ODT, HTML и MD. Верифицируемо: рапортует по каждому полю, что снял.

Даже несмотря на то что новая вотермарка не из невидимых символов, AI-тулы всё равно оставляют эти символы в тексте, и они сами по себе жирный маркер. Плюс они ломают вещи. Вставил такой в CMS или редактор кода, и словишь баги форматирования, которые час будешь ловить.

Для слоя B переписывай другой моделью, не той, что написала исходник. Текст Claude нельзя переписывать через Claude, ты просто меняешь метки одной модели на метки той же модели.

Где на этом ломаются

• Не включили code execution. Причина номер один, почему у людей «не работает». Скилл ставится нормально, но не может ничего запустить, поэтому ты получаешь мутный отказ вместо отчёта.
• Переписываешь текст Claude через Claude. Отдал работу тому, от кого пытаешься уйти.
• Проматываешь отчёт инспекции. А это единственный реально верифицируемый вывод во всей истории.
• Прогнал лёгкий проход и посчитал, что готово. Мягкая версия, которая бережёт твой голос, оставляет и большую часть выборов модели. Два в одном не бывает.
• Забыл почистить ещё раз после переписывания. Модель, которая переписывала, тоже AI. Чистка, переписывание, ещё раз чистка.
• Забыл, что картинки и документы носят свои метки. Люди чистят текст и рядом публикуют скрин с полными content credentials и метаданными камеры.

Прогоняй на чём-то уже опубликованном, а не на том, что через минуту отправляешь. Смотришь без давления, что скилл вытащил, и обычно удивляешься, сколько метаданных ехало прицепом.

Честная часть

Скилл не может доказать, что сработал. Автор сам это пишет. Пока вендоры не выкатят публичные детекторы и ключи, ни один тул не может честно подтвердить, что текст не проходит официальную проверку. Anthropic анонсировал detection API, но не опубликовал ни скоринга, ни false positive rate, ни минимального объёма текста. Чистка невидимых символов верифицируется, статистический слой нет, и кто говорит иначе, тот угадывает.

Переписывание стоит тебе реального. Прогон вторым моделью через твои выборы слов сплющивает тон и голос, и текст с каждым тяжёлым проходом возвращается чуть более генеричным.

Вотермарки и детекторы это две разные задачи. Куча AI-детекторов работает на стилистике текста, а не на скрытом сигнале, так что текст выйдет полностью чистым от вотермарок и всё равно словит флаг.

Полностью вне зоны действия: пиксельные вотермарки в картинках, метки в аудио и видео, C2PA soft binding, тот, что перелинковывается на удалённую запись даже после снятия метаданных.

Где реально полезно

• Вставляешь в CMS или редактор кода. Убирает невидимые символы, из-за которых ломается форматирование.
• Публикуешь картинки и PDF. Снимает EXIF, XMP и content credentials, базовая приватка.
• Аудит своего сайта. Прогоняется по папке или sitemap и показывает, что твои тулы тихо оставляли в файлах.
• Чистка своих драфтов. Убирает мелкие следы форматирования до того, как что-то уйдёт под твоим именем.

Последняя мысль, потому что автор сам это в своей документации написал. Если ты пишешь в ситуации, где спалиться на AI это реально проблема, это обычно говорит что-то про саму ситуацию, а не даёт задачу для инженерии обхода. Используй это на своей работе, по своим причинам, и получишь реальную пользу.

Что делать дальше

Забери SKILL.md с GitHub, залей через Customize, Skills, включи code execution, прогони на чём-то уже опубликованном. Посмотреть, что скилл вытащит из твоих старых текстов, это самый быстрый способ понять, что эта штука реально делает.

Если у вас бизнес и хотите встраивать такие AI-контуры в маркетинг и продукт без слепого копирования, пишите: https://grindaleai.com/work

Разборы и рабочие связки в канале: https://telegram.me/grindaleweb3