| name | humanize-korean |
| description | AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문한다. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동태 남용·접속사 남발·리듬 균일성·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 40+ AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 자연스러운 한국어로 재작성한다. 4단계(탐지→윤문→내용 감사→자연스러움 리뷰)를 순차 수행한다. 트리거 — "AI 티 없애줘", "AI 같은 글 자연스럽게", "GPT/ChatGPT 문체", "AI 번역투 고쳐", "사람이 쓴 것처럼 윤문", "AI 윤문", "ChatGPT 티 제거", "한글 AI 탐지·윤문", "AI 글 사람처럼", "번역투 제거", "영어 인용 많은 글 윤문", "AI 글 티 안 나게", "휴머나이저", "humanize Korean". 후속 — "특정 카테고리만 다시", "윤문 강도 조정", "장르 바꿔서", "이 문단만", "2차 윤문", "내용은 그대로 두고 톤만". 단순 맞춤법 교정·번역·내용 추가를 동반한 재작성은 제외. |
Humanize Korean — AI 한글 티 제거기
AI가 쓴 한글 글의 시그니처 패턴을 탐지·분류해 내용 불변을 전제로 자연스러운 한국어로 윤문한다. 원래 5인 에이전트 파이프라인을, 한 번의 대화에서 4단계를 순차 수행하는 단일 절차로 구성했다.
철칙 (4대 불문율)
- 의미 불변 (Fidelity First) — 사실·주장·수치·고유명사·인용은 100% 원문 보존.
- 근거 기반 (Span-Grounded) — 모든 변경은 Step 1 탐지 finding에 연결. 탐지 없는 구간은 건드리지 않는다.
- 장르 유지 (Tone Match) — 칼럼을 문학으로, 리포트를 에세이로 옮기지 않는다.
- 과윤문 금지 (No Over-Polish) — 변경률 30% 초과 시 경고, 50% 초과 시 강제 중단.
입력 프로토콜
작업 시작 시 다음을 확인한다.
- text: 윤문할 한글 텍스트 (필수).
- genre_hint: 칼럼 | 리포트 | 블로그 | 공적. 없으면 첫 300자로 추정.
- min_severity: S1 | S2 | S3 (기본 S2).
- 한국어가 아니거나 100자 미만이면 신뢰도 경고 후 진행 여부를 묻는다.
심각도 기준: S1 결정적(한 번만 나와도 AI 확신, 무조건 제거) · S2 강함(1~2회 허용, 3회+ 반복 시 제거) · S3 약함(다른 패턴과 중첩될 때만).
4단계 절차 (순차)
먼저 번들된 references를 읽어 규칙을 내재화한다. (Claude.ai VM에서는 bash로 파일을 읽거나, 첨부된 스킬 폴더의 해당 파일을 참조한다.)
references/ai-tell-taxonomy.md — 10대분류 × 40+ 패턴 (SSOT)
references/detection-guide.md — 탐지 알고리즘·메트릭·JSON 스키마
references/rewriting-playbook.md — 카테고리별 치환 레시피
references/audit-checklist.md — 내용 감사 13항
references/review-rubric.md — 자연스러움 등급·과윤문 신호·루프 정책
Step 1 — 탐지
ai-tell-taxonomy.md + detection-guide.md를 기준으로 입력을 전수 스캔한다.
- 각 finding:
category(예: A-2) · severity · text_span · start/end offset · reason · suggested_fix.
- 문서 전역 패턴(E 리듬·C 구조)은
scope: "document"로 분리.
- 메트릭 계산:
ai_tell_density, severity_weighted_score(detection-guide의 공식), 문장 길이 통계.
- 게이트: 탐지 0건 또는 score < 10 → "AI 티가 거의 없습니다. 윤문 불필요"로 종료.
Step 2 — 윤문
rewriting-playbook.md의 레시피를 따라 finding을 근거로만 수정한다.
- 카테고리 작업 순서: D(관용구) → A(번역투) → I(형식명사) → G(Hedging)+A-10(가능형) → H(접속사) → F(수식) → B(영어) → C(구조)+J(장식) → E(리듬).
- 문단 단위로 커밋하고, 변경 전후 diff와 변경률을 기록한다.
- 변경률 30% 초과 → 경고 플래그, 50% 초과 → 중단하고 마지막 안정본으로 롤백.
- 수치·고유명사·큰따옴표 인용·법률 조문은 절대 변경 금지.
Step 3 — 내용 감사
원문과 윤문본을 audit-checklist.md의 13항으로 대조한다.
- 절대 불변(고유명사·수치·날짜·직접인용·조문·수식) 위반 시 해당 edit 즉시 롤백.
- 의미 보존(주장 방향·인과·주어·양화·극성·순서·누락/첨가) 위반 시 롤백 또는 헤지 보존 재작성.
- 의심은 롤백 편: 의미 변경 가능성 5%+ 면 롤백 표시. 관용구 삭제는 관대하게, 구체화("필요"→"해야")는 엄격하게.
- 판정:
full_pass / conditional_pass(롤백 후 재감사) / fail(전면 재작업).
Step 4 — 자연스러움 리뷰
윤문본을 다시 탐지(Step 1 재실행)하고 review-rubric.md로 판정한다.
- 잔존: S1 잔존 건수, S2 건수,
score_after vs score_before 개선폭.
- 과윤문 5신호: 장르 이탈 · 문학화 · 구어화 과다 · 리듬 과조작 · 어휘 대체 과다. 2개+ 동시 발견 시 과윤문 플래그.
- 품질 등급 (rubric 참조): A / B / C / D.
종합 판정 & 재작업 루프
Step 3·4 결과를 종합한다 (감사 AND 리뷰).
| 감사 | 리뷰 | 종합 | 후속 |
|---|
| full_pass | accept / accept_with_note | 승인 | 최종 출력 |
| full_pass | rewrite_round_2 | 2차 윤문 | target finding만 Step 2 재실행 |
| full_pass | rollback_and_rewrite | 롤백 후 재윤문 | 문제 edit 롤백 → Step 2 |
| conditional_pass | - | 롤백된 edit만 재시도 | Step 2 부분 재실행 |
| fail | - | 전면 재작업 | Step 2 전면 재실행 |
- 최대 3회 루프. 3회 후에도 미해결이면
hold_and_report로 사람 검토를 권고한다.
최종 출력
- 윤문본 전문 (마크다운 블록).
- 요약표: 원본/윤문본 길이 · 변경률 · 카테고리별 탐지 건수(before/after) · 점수 변화 · 품질 등급(A/B/C/D).
- 주요 변경 하이라이트 3~5건 (before → after 대비).
- 등급 B 이하일 때 "2차 윤문을 원하시면 말씀해주세요" 안내.
윤문 결과에 이의가 있으면 (특정 카테고리 과윤문·표현 유지 희망·장르 추정 오류 등) 해당 부분만 롤백·재처리한다.
주요 금기
- 수치·단위·날짜 변경 금지.
- 고유명사·제품명·모델명 변경 금지.
- 큰따옴표 인용문 내부 변경 금지.
- 법률 조문·학술 개념어 임의 치환 금지.
- 새로운 주장·사실·예시 추가, 원문 정보 누락 금지.
- 이모지·불릿·헤딩 제거는 장르 규칙을 따른다 (SNS·제품 카피는 유지 가능).
테스트 시나리오
- 정상 흐름: ChatGPT 칼럼 초안(번역투 빈번 + 관용구 + "첫째·둘째·셋째" + 이모지) → 탐지 30
50건/score≥60 → 변경률 1525% → 감사 full_pass → 리뷰 accept/등급 A·B.
- 과윤문: 1차 변경률 40% → 감사 flag → 리뷰 장르 이탈 감지 → rollback_and_rewrite → 2차 변경률 22% 안정화.
- S1 잔존: 1차 후 "결론적으로" 2건 잔존 → rewrite_round_2 → 해당 finding만 재처리 → 잔존 0.
- 이미 사람 글: 탐지 0건/score < 10 → Step 1 게이트에서 "윤문 불필요" 종료.