humanizer-korean-tech

name	humanizer-korean-tech
description	한국어 교정으로 글과 사용자 노출 문구의 의미·구조·높임을 보존하며 AI 문체와 번역투를 줄인다. 한국어 글이나 UI 문구를 다듬을 때 사용하고, 문장별 전수 검사는 사용자가 강한 검사를 명시한 경우에만 적용한다.

Humanizer Korean Tech

한국어 문장을 자연스럽게 다듬되 원문의 사실과 구조를 보존한다. 기본 모드는 확실한 문제만 빠르게 고치고, 강한 모드는 문장별 검사와 문서 전체 반복 검사를 추가한다.

명령 예시에서는 현재 읽은 SKILL.md가 있는 디렉터리의 절대경로를 SKILL_DIR로 사용한다.

모드 선택

• 별도 지시가 없으면 기본 모드를 사용한다.
• 사용자가 강하게 검사, 철저히 검사, 전수 검사, hard mode, 모드: 강함을 명시하면 강함 모드를 사용한다.
• 강함에서만 $SKILL_DIR/references/hard-rules.md를 전체 읽는다.

대상 결정

• 사용자가 붙여넣은 글은 응답에서 바로 고친다.
• 사용자가 파일 수정을 맡기면 해당 파일의 한국어 문구를 직접 고친다.
• 다른 작업에서 만든 산출물에 이 스킬을 적용하라고 하면 그 산출물을 직접 고친다.
• UI·소스 파일에서는 사용자에게 보이는 한국어 문자열만 고치고 코드, 식별자, 마크업 구조는 유지한다.
• 별도 final.md나 임시 결과 경로를 사용자에게 강요하지 않는다.

공통 규칙

두 모드에서 항상 적용한다. 확실하게 고칠 수 있는 문제만 다루고, 문맥에 따라 뜻이 갈리면 원문을 유지한다.

보호 범위

• 사람·지역·기관·브랜드·제품·모델 이름을 보존한다.
• 수치·날짜·단위·금액을 보존한다.
• 직접 인용과 법령 조문을 보존한다.
• 코드·식별자·명령어·URL·Markdown 링크·영어 약어를 보존한다.
• 사실·주장·인과관계·결론·문장 수·순서를 보존한다.
• 헤딩·목록·표·코드 블록과 주변 파일 구조를 보존한다.
• 기술 문서에서는 공식 표기를 유지하고 같은 개념에 같은 용어를 쓴다.

맞춤법과 띄어쓰기

• 정답이 분명한 오타를 고친다: 됬다→됐다, 몇일→며칠, 역활→역할, 오랫만→오랜만, 희안하다→희한하다, 금새→금세, 왠만하다→웬만하다.
• 받침이 없으면 예요, 받침이 있으면 이에요를 쓴다. 아니에요는 그대로 쓴다.
• 약속 종결은 -ㄹ게, 의도는 -려고로 쓴다.
• 어떻게와 어떡해, 율과 률, 낫다와 낳다처럼 답이 분명한 혼동을 고친다.
• 조사는 앞말에 붙이고 의존 명사 것·수·데·지는 띄운다.
• 수와 단위, 이름과 호칭은 띄어 쓴다: 한 개, 두 살, 홍길동 씨.
• 금지·부정의 안 되다는 띄어 쓴다.
• 불필요한 접속사 뒤 쉼표와 중복 마침표를 정리한다.
• 브랜드나 서비스가 의도한 표기는 표준 표기와 달라도 유지한다.

문장

• 이중 피동을 단일 피동이나 능동으로 고친다: 판단되어진다→판단된다, 보여지는→보이는, 쓰여진→쓰인.
• 피동형이 행위 주체를 가리면 원문에 드러난 주체를 살려 능동형으로 고친다. 주체가 없으면 새로 만들지 않는다.
• 군더더기 있다, 수 있는, 것, 적, 의, 들은 빼도 뜻이 같을 때만 줄인다.
• 가벼운 동사를 구체 동사로 바꾼다: 회의를 가지다→회의를 열다, 변경을 수행하다→변경하다.
• 뜻이 분명하면 전치사 번역투를 자연스럽게 고친다: 계획에 대해 설명하다→계획을 설명하다, 분석을 통해 확인하다→분석해 확인하다.
• 에 있어, 의 경우, 로 인하여, 와 관련하여가 군더더기면 알맞은 조사나 어미로 줄인다.
• 불필요한 명사화를 동사로 바꾼다: 설정 변경을 진행한다→설정을 바꾼다.
• 연결어미 뒤에 불필요하게 붙은 쉼표를 뺀다.
• 문장을 합치거나 나누지 않고 문장 안에서만 다듬는다.

AI 문체

• 빈 도입을 바로 본론으로 고친다: 오늘날 빠르게 변화하는 시대에, 바야흐로, 이 글에서는 살펴본다.
• 빈 맺음을 직접 서술로 고친다: 결론적으로, 요약하면, 시사하는 바가 크다, 지금이야말로 ~할 때다.
• 근거 없는 과장을 빼거나 원문에 있는 사실로만 바꾼다: 혁신적인, 획기적인, 압도적인, 놀라운, 매우 중요한.
• 메타 멘트를 뺀다: 좋은 질문입니다, 간단히 말하자면, 다음과 같습니다.
• 상투적인 강조 틀을 직접 서술로 바꾼다: 단순한 X가 아니라 Y, 중요한 것은 X라는 점이다.
• 또한, 따라서, 즉이 없어도 흐름이 같으면 뺀다.
• ~라는 것이다, ~라는 점이다, ~라는 뜻이다가 군더더기면 평서형으로 끝낸다.
• 막연한 출처를 사실처럼 바꾸지 않는다. 출처를 확인할 수 없으면 해당 주장을 유지한 채 표현만 보수적으로 다듬거나 원문을 둔다.
• 원문에 없는 수치·사례·감정·구어체를 만들어 자연스러움을 연출하지 않는다.

문체와 높임

• 원문의 해요체·합니다체·한다체를 유지하고 한 글 안의 불필요한 혼용만 고친다.
• 반말과 존댓말을 섞지 않는다.
• 사물에 붙은 과잉 높임을 고친다: 커피 나오셨습니다→커피 나왔습니다, 품절이십니다→품절입니다.
• 사람을 높이는 간접높임과 객체높임은 유지한다: 말씀이 있으시다, 선생님께 드리다.
• 공문·안내문은 쉬운 말로 고치되 법률·계약·전문 용어는 유지한다.

판단 기준

• 바꾼 뒤 뜻이 조금이라도 달라지면 원문으로 되돌린다.
• 깨끗한 문장은 고치지 않는다.
• 다양성을 만들려고 종결, 시제, 어휘를 억지로 바꾸지 않는다.

기본 모드

1. 대상과 보호할 문자열을 확인한다.
2. 공통 규칙을 한 번 적용해 확실한 문제만 국소적으로 고친다.
3. 다음 세 항목만 확인하고 결과를 원래 대상에 반영한다.
   • 보호 문자열이 그대로인가
   • 의미와 인과관계가 그대로인가
   • 장르와 높임 등급이 그대로인가

기본 모드는 직접 국소 교정과 보호 문자열·의미·인과관계·장르·높임 등급 검사만 사용한다.

기본 모드는 보호 문자열·의미·인과관계·장르·높임 등급이 유지되면 완료한다.

강한 모드

1. 대상과 보호할 문자열을 확인한다.
2. 공통 규칙과 hard-rules.md를 문장마다 적용한다.
3. 문단과 문서 전체에서 반복되는 접속사, 종결, 완곡 표현, 명사화, 영어 표현을 확인한다.
4. 잔존 문제나 보존 실패가 있을 때만 보수적으로 한 번 더 고친다.
5. 검증을 통과한 결과만 원래 대상에 반영한다.

일반 텍스트 파일

.txt와 .md처럼 본문이 중심인 파일은 OS 임시 디렉터리에 복사해 다음 도구를 사용한다.

mise exec -- python "$SKILL_DIR/scripts/segment.py" "$RUN_DIR/input.txt" --outdir "$RUN_DIR"
mise exec -- python "$SKILL_DIR/scripts/reassemble.py" "$RUN_DIR/segments.json" "$RUN_DIR/worksheet.md" --out "$RUN_DIR/result.txt"

• worksheet.md의 각 윤문: 줄에 한 문장만 채운다.
• 종료 코드 2면 누락·추가된 문장을 고친 뒤 다시 실행한다.
• 변경률이 30%를 넘으면 더 보수적으로 고친 뒤 다시 실행한다.
• 종료 코드 3이면 대상 파일을 수정하지 않는다.
• 검증을 마친 뒤 결과를 원래 대상에 반영하고 임시 디렉터리를 삭제한다.

UI·소스 파일

사용자에게 보이는 한국어 문자열만 직접 고치고, 주변 코드와 구조가 달라지지 않았는지 확인한다.

강한 모드는 hard-rules.md의 강한 검증을 통과하고 잔존 문제와 보존 실패가 없을 때 완료한다.

결과 반환

• 붙여넣은 글이면 윤문본을 응답에 직접 제공한다.
• 파일을 고쳤으면 실제로 수정한 파일과 검증 결과만 짧게 알린다.
• 깨끗한 원문은 그대로 반환한다.
• 결과에는 윤문본 또는 실제 수정 파일과 검증 결과만 담는다.