| name | humanize-korean-ai-text |
| description | AI가 쓴 한글 글을 사람이 쓴 것처럼 윤문해주는 Claude Code 스킬 — 번역투·관용구·구조적 AI 패턴 40+ 서브 패턴 탐지 및 수술적 수정 |
| triggers | ["AI 티 없애줘","GPT 문체 제거해줘","사람이 쓴 것처럼 윤문해줘","번역투 제거","한글 AI 윤문","AI가 쓴 글 자연스럽게 고쳐줘","ChatGPT 문체 사람처럼 바꿔줘","한국어 AI 탐지 우회 윤문"] |
Humanize KR — 한글 AI 티 제거기 (im-not-ai)
Skill by 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
git clone https://github.com/epoko77-ai/im-not-ai.git
cd im-not-ai
claude
반드시 im-not-ai 폴더 안에서 claude를 실행해야 스킬이 로드됩니다. 다른 경로에서 실행하면 일반 Claude Code로 동작합니다.
사전 요건: Claude Code CLI 설치 필요
claude --version
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
/humanize [텍스트 또는 파일 경로]
/humanize ./draft.txt 장르: 칼럼
/humanize ./report.md 강도: 적극 최소심각도: S1
/humanize ./essay.txt 원문 톤을 더 살려줘
/humanize-redo "번역투만 다시"
/humanize-redo "관용구만 재처리"
방법 C — Plugin 설치 (포크 버전)
/plugin install humanize-korean@epoko77-ai-plugins
./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.
/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)
- 의미 불변 — 사실·주장·수치·고유명사·직접 인용 100% 원문 보존
- 근거 기반 — 탐지된 span에만 수술적 수정, 탐지 없는 구간 불변
- 장르 유지 — 칼럼→문학, 리포트→에세이 변환 금지
- 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 claude를 실행했는지 확인하세요.
pwd
claude
Q: 처리가 너무 오래 걸려요 (25분+)
→ v1.5 이전 버전 문제입니다. git pull로 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.txt와 final.md를 비교해 신고해 주세요: 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) |
