humanize-korean-ai-text

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.

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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  # 설치 확인

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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]

# 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)

# gaebalai 포크 — Claude Code Plugin 규격
/plugin install humanize-korean@epoko77-ai-plugins

# 또는 스크립트로 다른 프로젝트에 설치
./scripts/install.sh --target ~/my-project

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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)

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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.

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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.

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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

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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

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자주 묻는 문제

Q: 스킬이 로드되지 않고 일반 Claude처럼 동작해요
→ im-not-ai 폴더 안에서 claude를 실행했는지 확인하세요.

pwd  # /path/to/im-not-ai 이어야 함
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.

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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)