humanize-korean-ai-text

# Humanize KR — 한글 AI 티 제거기 (im-not-ai) > Skill by [ara.so](https://ara.so) — Daily 2026 Skills collection AI(ChatGPT · Claude · Gemini 등)가 생성한 한글 텍스트를 **내용은 그대로 유지하면서** 문체·리듬·표현만 자연스러운 한국어로 변환하는 Claude Code 스킬입니다. 번역투, 기계적 병렬 구조, AI 특유 관용구, 피동태 남용 등 10대 카테고리 × 40+ 패턴을 탐지·수정합니다. --- ## 설치 ```bash git clone https://github.com/epoko77-ai/im-not-ai.git cd im-not-ai claude ``` > **반드시 `im-not-ai` 폴더 안에서** `claude`를 실행해야 스킬이 로드됩니다. 다른 경로에서 실행하면 일반 Claude Code로 동작합니다. **사전 요건:** [Claude Code](https://claude.com/claude-code) CLI 설치 필요 ```bash claude --version # 설치 확인 ``` --- ## 기본 사용법 ### 방법 A — 자연어 (가장 쉬움) ``` 이 AI 글 자연스럽게 윤문해줘: [ChatGPT / Claude / Gemini 초안 붙여넣기] ``` 아래 표현 중 아무거나 써도 스킬이 자동 발동합니다: - `"AI 티 없애줘"` - `"GPT 문체 제거해줘"` - `"사람이 쓴 것처럼 윤문해줘"` - `"번역투 제거"` - `"한글 AI 윤문"` ### 방법 B — 슬래시 커맨드 ```bash /humanize [텍스트 또는 파일 경로] # 옵션 예시 /humanize ./draft.txt 장르: 칼럼 /humanize ./report.md 강도: 적극 최소심각도: S1 /humanize ./essay.txt 원문 톤을 더 살려줘 # 결과가 맘에 안 들면 재실행 /humanize-redo "번역투만 다시" /humanize-redo "관용구만 재처리" ``` ### 방법 C — Plugin 설치 (포크 버전) ```bash # gaebalai 포크 — Claude Code Plugin 규격 /plugin install humanize-korean@epoko77-ai-plugins # 또는 스크립트로 다른 프로젝트에 설치 ./scripts/install.sh --target ~/my-project ``` --- ## 처리 모드 ### Fast 모드 (디폴트 — 5,000자 이하) `humanize-monolith` 에이전트 단일 호출로 탐지·윤문·자체검증을 한 번에 처리합니다. - **소요 시간:** 약 2~3분 - **도구 호출:** 4~5회 캡 (Read 입력 → Read 룰북 → Write final → Write summary) - **자동 선택 조건:** 입력 5,000자 이하 ``` 입력 텍스트 ↓ [humanize-monolith] ← 탐지 + 윤문 + 자체검증 일괄 ↓ _workspace/{날짜-번호}/final.md _workspace/{날짜-번호}/summary.md ``` ### Strict 모드 (`--strict` 또는 8,000자+) 5인 파이프라인이 단계별로 처리하며 각 단계 결과물을 별도 파일로 저장합니다. ```bash /humanize ./long-report.md --strict ``` ``` 입력 텍스트 ↓ [ai-tell-detector] → 02_detection.json ↓ [korean-style-rewriter] → 03_rewrite.md ↓ [content-fidelity-auditor] → 04_fidelity_audit.json (병렬) [naturalness-reviewer] → 05_naturalness_review.json (병렬) ↓ [오케스트레이터 종합] ↓ final.md + summary.md ``` --- ## 출력 파일 구조 ``` _workspace/ └── 20260426-001/ # 실행마다 새 폴더 생성 ├── 01_input.txt # 원문 그대로 ├── final.md # 윤문 결과 └── summary.md # 메트릭 · 탐지 결과 · 등급 · 주요 변경 # Strict 모드 추가 파일 ├── 02_detection.json # span 단위 AI 티 탐지 리포트 ├── 03_rewrite.md # 윤문본 초안 ├── 04_fidelity_audit.json # 의미 동등성 감사 (13항 체크리스트) └── 05_naturalness_review.json # 자연도 재측정 결과 ``` --- ## AI 티 분류 체계 — 10대 카테고리 | ID | 대분류 | 주요 패턴 예시 | |----|--------|--------------| | **A** | 번역투 | `~를 통해`, `~에 있어서`, `~되어진다` (이중 피동), `가지고 있다` | | **B** | 영어 인용 과다 | 번역 가능한 영어 그대로 사용, 과도한 괄호 병기 | | **C** | 구조적 AI 패턴 | 기계적 `첫째/둘째/셋째`, 과도한 불릿·헤딩·이모지 | | **D** | AI 특유 관용구 | `결론적으로`, `시사하는 바가 크다`, `주목할 만하다`, `혁신적인` | | **E** | 리듬 균일성 | 문장 길이 표준편차 낮음, 동일 종결어미 반복 | | **F** | 수식·중복 | `매우`, `정말`, 동의어 이중 수식, `~적/~성/~화` 남발 | | **G** | Hedging 남용 | `~할 수 있을 것으로 보인다` 다중 완곡 | | **H** | 접속사 남발 | 문두 `또한/따라서/즉/나아가` 연속 | | **I** | 형식명사 과다 | `것이다`, `점`, `수`, `바`, `~할 필요가 있다` | | **J** | 시각 장식 남용 | 과도한 **볼드**, `"따옴표"`, 대시(`—`) 남발 | 전체 40+ 서브 패턴: `.claude/skills/humanize-korean/references/ai-tell-taxonomy.md` --- ## 심각도 기준 | 등급 | 기준 | 처리 | |------|------|------| | **S1 결정적** | 한 번만 나와도 AI 확신 | 무조건 제거 | | **S2 강함** | 1~2회 허용, 3회+ 반복 | 반복 시 제거 | | **S3 약함** | 단독으로는 무해 | 다른 패턴 중첩 시만 제거 | --- ## 품질 등급 (윤문 후 summary.md 확인) | 등급 | 기준 | 후속 조치 | |------|------|----------| | **A** | S1 0건, S2 ≤2건, 점수 개선 70%+ | 완료 | | **B** | S1 0건, S2 ≤4건, 개선 50%+ | 완료 | | **C** | S1 1~2건 or 과윤문 시그널 2개 | 2차 윤문 자동 시작 | | **D** | S1 3건+ or 심각한 과윤문 | 사람 검토 권고 | --- ## 4대 철칙 (에이전트가 항상 따르는 규칙) 1. **의미 불변** — 사실·주장·수치·고유명사·직접 인용 100% 원문 보존 2. **근거 기반** — 탐지된 span에만 수술적 수정, 탐지 없는 구간 불변 3. **장르 유지** — 칼럼→문학, 리포트→에세이 변환 금지 4. **과윤문 금지** — 변경률 30% 초과 시 경고, 50% 초과 시 강제 중단 --- ## 탐지·윤문 제외 대상 다음 항목은 절대 수정하지 않습니다: - 수치·단위·날짜 - 고유명사·인명·제품명·모델명 - 큰따옴표 내부 직접 인용 - 법률·규정 조문 - 학술 개념어 (불가피한 경우) --- ## 실제 변환 예시 ### 번역투 (카테고리 A) ``` Before: AI 기술을 통해 효율을 높일 수 있다. After: AI로 효율을 높인다. Before: 이에 있어서 중요한 점은 After: 여기서 중요한 건 Before: ~에 의해 생성된 After: ~가 만든 Before: 가지고 있다 After: 있다 ``` ### AI 관용구 (카테고리 D) ``` Before: 결론적으로, 이는 시사하는 바가 크다. After: (삭제 또는 문맥에 맞게 구체화) Before: 이는 주목할 만한 혁신적인 접근법이다. After: 이 방식은 눈길을 끈다. ``` ### Hedging 남용 (카테고리 G) ``` Before: 이는 효과적일 수 있을 것으로 보인다. After: 이 방식은 효과적이다. (또는 문맥에 따라 적절히 완곡화) ``` ### 기계적 병렬 (카테고리 C) ``` Before: 첫째, 비용이 절감된다. 둘째, 시간이 단축된다. 셋째, 품질이 향상된다. After: 비용과 시간이 줄고 품질도 오른다. ``` --- ## 재실행 · 수정 명령 결과가 마음에 안 들면 자연어로 말씀하시면 됩니다: ``` "이 문단만 다시 윤문해줘" → 해당 구간만 재시도 "번역투만 더 손봐줘" → 카테고리 A만 재처리 "관용구만 다시" → 카테고리 D만 재처리 "윤문 강도 낮춰줘" → S1 결정적 패턴만 제거 "원문 톤을 더 살려줘" → 변경률 상한 낮춤 "2차 윤문해줘" → 현재 결과를 한 번 더 다듬기 ``` 부분 재실행 명령은 자동으로 Strict 모드로 전환됩니다. --- ## 에이전트 구성 (참고) | 에이전트 | 모드 | 역할 | |---------|------|------| | `humanize-monolith` | Fast (디폴트) | 탐지·윤문·자체검증 일괄 처리 | | `ai-tell-detector` | Strict | span 단위 JSON 탐지 리포트 | | `korean-style-rewriter` | Strict | finding 기반 수술적 윤문, 변경률 모니터링 | | `content-fidelity-auditor` | Strict | 의미 동등성 감사 (13항 체크리스트) | | `naturalness-reviewer` | Strict | 잔존 AI 티·과윤문·자연도 판정, 등급 A~D | | `korean-ai-tell-taxonomist` | 별도 명령 | 분류 체계(SSOT) 관리, 신규 패턴 심사 | | `humanize-web-architect` | 옵션 | Next.js 15 + Vercel 웹 서비스 확장 설계 | --- ## 핵심 참조 파일 ``` .claude/skills/humanize-korean/ ├── references/ │ ├── ai-tell-taxonomy.md # 40+ 서브 패턴 전체 목록 및 처방 │ ├── rewriting-playbook.md # 카테고리별 윤문 규칙 │ ├── quick-rules.md # Fast 모드용 슬림 룰북 (~150줄) │ └── web-service-spec.md # 웹 서비스 확장 설계 └── commands/ ├── humanize # /humanize 커맨드 정의 └── humanize-redo # /humanize-redo 커맨드 정의 ``` --- ## 자주 묻는 문제 **Q: 스킬이 로드되지 않고 일반 Claude처럼 동작해요** → `im-not-ai` 폴더 안에서 `claude`를 실행했는지 확인하세요. ```bash pwd # /path/to/im-not-ai 이어야 함 claude ``` **Q: 처리가 너무 오래 걸려요 (25분+)** → v1.5 이전 버전 문제입니다. `git pull`로 최신 버전을 받으세요. Fast 모드는 2~3분 내 완료됩니다. **Q: 변경률이 50%를 넘어 강제 중단됐어요** → 과윤문 방지 안전장치입니다. `"윤문 강도 낮춰줘"` 또는 `"S1만 제거해줘"`로 재실행하세요. **Q: 수치나 고유명사가 바뀌었어요** → 버그입니다. `_workspace/{날짜-번호}/01_input.txt`와 `final.md`를 비교해 신고해 주세요: [Issues](https://github.com/epoko77-ai/im-not-ai/issues) **Q: 웹 버전이나 API로도 쓸 수 있나요?** → 현재는 Claude Code CLI 전용입니다. 웹 서비스는 v1.6 로드맵에 있습니다 (`humanize-web-architect` 에이전트로 설계 중). **Q: 일본어·중국어도 되나요?** → 현재는 한국어 전용입니다. v4 로드맵에 일본어·중국어 확장이 포함되어 있습니다. --- ## 버전 히스토리 요약 | 버전 | 주요 변경 | |------|----------| | v1.5 | Monolith Fast Path 신설, v1.2~v1.4 롤백, `quick-rules.md` 추가 | | v1.4 | 역할별 모델 분산 (성능 문제로 폐기) | | v1.3 | Candidate pool 도입 (폐기) | | v1.2 | Voice profile 도입 (폐기) | | v1.1 | 5인 에이전트 파이프라인 (Strict 모드로 보존) |