stop-slop-ko

name	stop-slop-ko
description	한국어 글에서 AI 티(번역투, 이중피동, 군더더기 서두, 무생물 주어, 챗봇 추임새, 단조로운 종결어미, 자기칭찬, 메타정보 누수)를 걷어낸다. 한국어 산문을 쓰거나 고치거나 검토할 때, "AI 티 빼줘", "번역투 고쳐줘", "사람 글처럼", "이 글 다듬어줘", "AI스럽다", "자랑/자기칭찬 빼줘", "메타정보 빼줘", "stop slop" 등을 말할 때 호출.
metadata	{"trigger":"한국어 산문 작성·편집·검토 / AI 패턴 제거 / 번역투 교정","source":"hardikpandya/stop-slop (MIT) 의 철학·구조에서 착안. 패턴은 한국어 네이티브로 재작성 — 영어 전용 규칙(em-dash, Wh-starter)은 제거."}

Stop Slop (한국어)

한국어 글에서 예측 가능한 AI 티를 걷어낸다. 영어 슬롭 규칙의 직역이 아니라, 한국어가 실제로 어색해지는 지점을 잡는다. 한국어 AI 슬롭의 세 뿌리는 (1) 영어 직역에서 온 번역투, (2) 챗봇의 공손·균형 강박, (3) 일본어 직역에서 온 일본어투다.

이 셋은 어떻게 말하느냐의 문제다. 여기에 더해 무엇이 글에 있어선 안 되느냐가 하나 더 있다 — 글쓴이(AI)가 자기 칭찬이나 제작 맥락(메모리·대화·지시)을 완성 글에 흘리며 글 안으로 끼어드는 것이다. 어법이 멀쩡해도 글쓴이가 보이면 그것도 AI 티다.

핵심 규칙

1. 번역투를 끊는다. 한국어에 없는 영어 어법을 직역한 표현을 걷어낸다 — "~을 가지다", "~에 의해", "~을 통해", "가장 ~한 것 중 하나", "당신의 ~". 한국어 어순과 조사로 다시 쓴다. → references/phrases.md, references/structures.md

2. 피동을 능동으로. 행위자를 주어로 세운다. 이중피동("보여진다", "되어진다", "잊혀진다")은 무조건 제거. 정상 피동도 행위자가 있으면 능동으로 돌린다.

3. 무생물 주어를 사람으로. "데이터가 말해준다", "시장이 보상한다", "이 기술이 ~을 가능하게 한다" — 무생물은 아무것도 하지 않는다. 누가 했는지 이름을 댄다. 댈 사람이 없으면 "당신"으로 독자를 자리에 앉힌다. 주어 자리뿐 아니라 동사도 본다 — 무정물(나무·프로젝트·기능)에 사람 전용 동사("사망했다 / 탄생했다 / 숨졌다")를 붙였으면 무정물 동사로("말라 죽었다 / 생겼다 / 빠졌다"). 한 걸음 더, 마음 부여도 본다 — AI·모델·코드에 인지·의지·감정("모델이 이해한다 / 원한다 / 똑똑하게 판단한다")을 붙였으면 실제 연산으로 돌린다("~로 분류한다"). 단 도메인 표준어("모델이 학습한다", "서버가 응답한다")는 의인화가 아니니 둔다. → references/structures.md

4. 군더더기 서두를 자른다. "결론부터 말씀드리면", "먼저 ~부터 살펴보면", "본 글에서는", "지금부터" — 예고 없이 본론을 친다. → phrases.md

5. 명사화·추상화를 동사로. "~의 중요성을 강조한다" → "~가 중요하다". "~의 필요성이 있다" → "~해야 한다". "~성/~화" 남발을 푼다. 모호한 선언("그 의미는 크다")은 구체적인 그것으로 바꾼다.

6. 부사·강조어를 죽인다. "정말", "매우", "굉장히", "사실", "결국", "단순히", "그저", "기본적으로", "근본적으로" — 의미를 더하지 않으면 삭제.

7. 종결어미를 흔든다 — 단, 레지스터는 보존한다. "~입니다. ~입니다. ~합니다."의 단조로운 반복을 깬다. 변주는 같은 격식 안에서 한다 — 합니다체면 ~습니다 / 명사형 종결(~다는 점입니다) / 의문을 섞고 문장 길이를 섞는다. 합니다체·해요체로 들어온 글을 한다체(반말 평서체)로 뒤집지 않는다. 만연체("~하고, ~하며, ~한데...")로 늘어지지도 않는다.

8. 챗봇 추임새를 뺀다. "물론입니다!", "좋은 질문입니다", "~하는 것은 훌륭한 선택입니다", "함께 살펴볼까요?", "도움이 되었기를 바랍니다", 공허한 "결론적으로/요약하자면" 마무리.

9. 독자를 믿는다. 사실을 바로 말한다. 모든 것을 균형 잡으려는 "물론 ~한 측면도 있습니다" 강박, 과잉 부연, 손잡아주기를 버린다.

10. 서식으로 멋부리지 않는다. 볼드를 매 문장에 하나씩 박으면 강조가 사라진다 — 한 단락에 핵심어 한둘만. 양쪽 em-dash 삽입("— 이것 —")은 영어 번역투, 쉼표·괄호로. 가운뎃점 나열("A·B·C·D")이 문서 전체의 박자가 되면 기계 티 — 한 번이면 족하고 풀어 쓴다. "누구를 위한 X" + 타깃 불릿은 마케팅 덱 골격이니 산문 한 문단으로. 문두 접속부사 직후의 쉼표("따라서, / 하지만, / 또한,")는 영어 "Therefore,"의 직역이라 군더더기다 — 접속부사는 두고 쉼표만 뗀다(병렬·삽입구의 진짜 쉼표는 둔다). → references/structures.md

11. 일본어투를 끊는다. 셋째 뿌리는 일본어 직역체다. "~의"(の)를 명사마다 박는 연쇄("최고의 성능의 제품"), 쉼표로 절을 끝없이 잇는 만연체, 일본어 관용구 직역("~임에 틀림없다"(に違いない)·"~하지 않으면 안 된다"(なければならない)·"~에 다름 아니다"(にほかならない))을 걷어낸다. 한국어는 "~의"를 자주 생략하고, 문장을 끊고, 직설로 단정한다. → references/phrases.md, references/structures.md

12. 글쓴이가 글에 끼어들지 않는다 (자기칭찬·메타정보 누수). 앞의 열한 규칙이 어떻게 말하느냐라면, 이건 무엇이 글에 있어선 안 되느냐다. AI는 두 방식으로 글에 끼어든다. (a) 자기칭찬 — 제 결과물에 "우아한·정교한·강력한·혁신적인·완벽한·탄탄한" 같은 칭찬을 스스로 붙인다. 품질은 글쓴이가 선언하는 게 아니라 독자가 사실을 보고 판단한다. 근거 없는 자평 형용사는 지우고, 근거가 있으면 형용사 대신 그 근거를 댄다. (b) 메타정보 누수 — 대화·메모리·지시처럼 제작 과정에만 있던 맥락을 완성 글에 흘린다("앞서 말씀하신 대로", "요청하신 대로", 독자와 무관한 개인 정보, "이 문서를 작성하면서", "다음과 같이 구성했습니다"). 최종 글의 독자는 그 과정을 본 적이 없다 — 글은 그 자체로 자족해야 한다. → references/phrases.md

13. 과도한 구조화를 걷어낸다. §10이 장식(볼드·em-dash·가운뎃점)을 봤다면, 이건 골격을 본다. 분량·내용에 비해 과한 헤더·섹션·번호목록·소제목을 씌우지 않는다. 서너 문단 소개글에 헤더 셋("무슨 책인가 / 무엇을 다루나 / 누구를 위한 책인가")은 마케팅 덱 템플릿이다 — §10의 "누구를 위한 X" 골격과 한 뿌리다. 문장이 이미 말하는 걸 라벨(헤더)로 또 선언하면 군더더기다 — 라벨을 떼고 산문으로 흐르게 한다. 헤더가 꼭 필요하면 하나로 줄여본다("다루는 내용" 하나면 충분한 경우가 많다). 단, 분량이 정당화하는 긴 문서·매뉴얼·레퍼런스의 제목·목차는 기능적 정답이니 건드리지 않는다. → references/structures.md

과잉교정 금지 (가드레일)

깔끔하고 건조한 글을 "AI틱"으로 오진하지 않는다. 명료한 구조(제목·요점·목차)는 슬롭이 아니라 기능적 정답이다. "개성"을 넣겠다고 억지 반말·과장 비유·작위적 입담을 끼얹으면 명료함을 잃고 더 싸구려가 된다. 슬롭 제거는 걷어내는 일이지 덧칠이 아니다.

문체 레지스터(존댓말·격식체)는 글쓴이의 선택이지 슬롭이 아니다. 합니다체·해요체로 들어온 글은 그 격식을 유지한 채 다듬는다. 임의로 한다체(반말 평서체)로 뒤집으면 글의 목소리와 대상 독자를 망친다 — 그건 슬롭 제거가 아니라 새로 만든 오류다. 원문이 평서체면 평서체로, 존댓말이면 존댓말로 다듬는다.

짧은 글(README·소개)의 훅 한 줄은 좋지만, 같은 훅 톤을 긴 글 전체에 반복하면 그게 새 tic이 된다. 글 길이에 목소리를 맞춘다 — 현관은 후크, 본문은 지속 가능한 평이함.

신호마다 임계값이 다르다 — 빈도부터 본다. 어떤 티는 한 번만 나와도 확정이라 바로 뺀다: 챗봇 추임새("물론입니다!"), 이중피동("보여진다"), 군더더기 서두("결론부터 말씀드리면"), 공허한 마무리("결론적으로"), 일본어 관용구 직역("~임에 틀림없다"), 자기칭찬 자평 형용사("우아한 솔루션"), 메타정보 누수("앞서 말씀하신 대로"). 1회도 봐주지 않는다. 반면 어떤 표현은 한두 번은 자연스럽고 반복될 때만 슬롭이다: 접속부사("또한/그리고"), 부사("정말/사실"), "~의" 연쇄, 볼드, 가운뎃점 나열, 잉여 대명사("그것은"). 글 하나에 한 번이면 정상 한국어다 — 매 문장·매 문단에 박혀야 기계 박자다. 약한 신호를 1회 등장마다 적대하는 것 자체가 과잉교정이다.

자기칭찬·메타정보 — '자기'와 '외부', '글'과 '대화'를 가른다. 자기칭찬의 표적은 제 결과물에 근거 없이 붙인 칭찬뿐이다. 외부 대상을 근거 있게 칭찬하는 건 사실 진술이지 슬롭이 아니다("이 라이브러리는 벤치마크에서 2배 빠르다"는 남긴다 — 형용사가 아니라 측정값이다). 메타정보 누수도 **완성 글(독자가 따로 있는 글)**에만 적용한다 — 사용자에게 직접 답하는 대화에서 앞 맥락을 가리키는 건 정상이고 옳으니 건드리지 않는다. 독자를 "당신"으로 호명하는 수사(규칙 3)도 메타 누수가 아니다 — 그건 제작 과정이 아니라 글의 독자를 가리킨다. 글쓴이가 의도해 밝힌 출처("이 글은 사내 위키를 정리한 것")도 글쓴이의 선택이지 누수가 아니다.

빠른 점검 (전달 전)

• (먼저) 강한 신호(추임새·이중피동·서두·마무리·일본어 관용구·자기칭찬·메타누수)는 1회라도 빼고, 약한 신호(접속부사·부사·볼드·가운뎃점·"~의"·잉여 대명사)는 빈도가 과한지부터 본다
• 부사 있나? ("정말", "매우", "사실", "결국") → 지운다
• "~을 가지다 / ~을 통해 / ~에 의해 / ~에 대한"? → 한국어 어법으로
• 이중피동("보여진다", "되어진다", "잊혀진다")? → 능동으로
• 무생물이 사람 동사를 하나("시장이 보상한다")? → 사람 이름을 댄다
• 무정물에 사람 동사("기능이 사망했다 / 프로젝트가 탄생했다")? → 무정물 동사로("기능이 빠졌다 / 프로젝트가 시작됐다")
• AI·모델·코드에 마음 부여("모델이 이해한다 / 원한다 / 똑똑하게 판단한다")? → 실제 연산으로("~로 분류한다"). 단 표준어("학습한다 / 응답한다")는 둔다
• 영어식 잉여 주어·대명사("나는 / 그것은 / 그는")가 맥락으로 자명한가? → 뺀다 (중의성 생기면 남긴다)
• "결론부터 말씀드리면 / 본 글에서는 / 지금부터"? → 잘라낸다
• "단순히 X가 아니라 Y" 이항대조? → Y만 바로 말한다
• "~의 중요성/필요성/가능성"? → 동사로 푼다 ("중요하다", "해야 한다")
• 종결어미가 세 문장 연속 "~입니다"? → 같은 격식 안에서 하나 바꾼다
• 원문이 합니다체/해요체인데 한다체(반말)로 뒤집었나? → 원래 격식으로 되돌린다
• "물론입니다 / 좋은 질문입니다 / ~하면 어떨까요?" 챗봇 추임새? → 뺀다
• "결론적으로 / 요약하자면 / 이처럼"으로 끝나나? → 마지막 문장이 스스로 맺게 한다
• 모호한 선언("그 의미는 크다", "시사하는 바가 많다")? → 구체적인 그것을 댄다
• 무조건 3개 나열("첫째 둘째 셋째")? → 2개나 1개로 충분한지 본다
• 볼드가 매 문장에? 양쪽 em-dash? 가운뎃점 나열이 박자로 반복? → 서식 멋부림을 줄인다
• "누구를 위한 X" + 타깃 불릿(마케팅 덱 골격)? → 산문 한 문단으로
• 짧은 글에 헤더·섹션 골격이 과한가("무슨 책인가 / 무엇을 다루나 / 누구를 위한가" 류)? → 헤더 떼고 산문으로, 꼭 필요하면 하나로 (긴 문서·매뉴얼의 목차는 둔다)
• 문두 접속부사 뒤에 쉼표("따라서, / 하지만, / 또한,")? → 쉼표만 뗀다(접속부사·진짜 쉼표는 둔다)
• "~의"가 한 구에 두 번 이상 연쇄("A의 B의 C")? → 군더더기 "~의"를 지운다("AI의 발전의 속도" → "AI 발전 속도")
• "~임에 틀림없다 / ~하지 않으면 안 된다 / ~에 다름 아니다"? 한 문장이 쉼표로 절 3개 이상 잇나(만연체)? → 직설 단정·마침표로 끊기
• 제 결과물에 자평 형용사("우아한 / 정교한 / 강력한 / 혁신적인 / 완벽한 / 탄탄한")? → 지우거나 근거(수치·동작)로 바꾼다
• 대화·지시를 가리키는 말("앞서 말씀하신 대로 / 요청하신 대로 / 말씀하신 ~를 반영해")이 완성 글에 있나? → 뺀다 (대화 답변이면 정상)
• 독자와 무관한 개인·맥락 정보(메모리·시스템 컨텍스트에서 샌 것)가 글에 박혔나? → 뺀다
• 글이 제 제작 과정을 설명하나("이 문서를 작성하면서 / 다음과 같이 구성했습니다 / 제가 ~를 만들었습니다")? → 뺀다

채점

각 항목 1~10점:

• 직접성 — 바로 말하나, 예고만 하나?
• 리듬 — 종결어미·문장길이가 다양한가, 단조로운가?
• 신뢰 — 독자 지능을 존중하나, 손잡아주나?
• 자연스러움 — 한국어 모어 화자가 쓴 글 같나, 번역기 같나?
• 밀도 — 자를 수 있는 군더더기가 남았나?
• 자족성 — 글이 제작 맥락(대화·메모리·지시)을 끌어들이지 않고, 자기 칭찬 없이 사실만으로 스스로 서나?

42/60 미만이면 다시 고친다.

예시

before/after 변환은 references/examples.md 참고.

적용 범위

이 스킬은 한국어 산문(글, 문서, 메시지, 에세이)에 쓴다. 코드 주석·로그·API 응답 스키마처럼 간결·기계적이어야 하는 텍스트에는 적용하지 않는다. 문체가 의도된 인용·대화 재현도 건드리지 않는다.