humanize-korean

name humanize-korean version 2.3.2 description AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문해주는 오케스트레이터 스킬. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동태 남용·접속사 남발·리듬 균일성·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 70개 AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 자연스러운 한국어로 재작성한다. shim의 route_hint(light|standard|heavy)로 경로를 정해 잘 쓴 글은 1콜, 표준은 2콜, 중증·장문만 3+콜(진단→겨냥 윤문→finalize)로 처리한다. 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", "AI detector bypass 한글". 후속 작업 — "특정 카테고리만 다시", "윤문 강도 조정", "장르 바꿔서", "이 문단만", "2차 윤문" 도 모두 이 스킬. 단순 맞춤법·오탈자 교정은 직접 처리, 번역은 번역 스킬, 내용 추가·삭제를 동반한 재작성은 별도 집필 스킬. Humanize Korean — AI 한글 티 제거 오케스트레이터 (v2.3) v2.3.2 — 플러그인 스킬을 관례 위치(루트 skills/ )로 이동. 마켓플레이스 설치에서 shim·진단이 조용히 누락되던 경로 문제 해소. v2.3.1 — 경로 해석·런타임 경계·계약 정합 수정 회차(외부 제보 반영). 기능 변경 없음. v2.3.0 — 구조 수렴 게이트( verify_gates.py 4축: 목표달성·대구 전멸·수치·golden) + 진단 슬림 인덱스( diagnosis-rules.md , taxonomy 83%↓). (v2.2: route_hint 3경로 + 단일 콜 우선) 버전 히스토리·실측 근거·테스트 시나리오: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/design-notes.md Phase 0: 컨텍스트 확인 및 경로 결정 작업 시작 시 가장 먼저 다음 한 줄을 사용자에게 출력한다. humanize-korean v2.3 — 경로: {light|standard|heavy} ({route_hint|사용자 지정}) / run_id: {YYYY-MM-DD-NNN} (경로는 Phase 1의 shim 실행 후에 확정되므로, 이 상태 줄은 shim 직후 출력한다.) 전 경로 공통 의미 앵커 윤문 전에 문장별 핵심 내용 명사·개념어 를 내부 목록으로 잡는다. 주어·목적어·보어에서 원문의 주장을 구성하는 어휘가 대상이다. 조사·어미는 바꿀 수 있지만, 내용 앵커의 원형 어휘는 결과에 최소 한 번 그대로 남긴다. 동의어 치환이나 문장 병합을 이유로 삭제하지 않는다. AI 관용구·추상어를 덜어낼 때는 수식어와 형식명사만 걷어낸다. 내용 앵커까지 함께 사라질 것 같으면 해당 문장을 롤백한다. 출력 직전 원문과 윤문본을 다시 대조한다. 내용 앵커 하나라도 빠졌으면 자연성보다 의미 보존을 우선해 복원한다. 경로 결정 규칙 사용자 명시가 최우선. --strict ·"정밀 모드"·"정밀하게"·"제대로" → heavy 고정 . "가볍게"·"빠르게만" → light 고정 . 명시가 있으면 route_hint는 무시한다. 명시가 없으면 shim이 00_metrics.json 에 쓴 route_hint ( light | standard | heavy )를 디폴트 경로로 따른다. route_hint 필드가 없거나 shim이 graceful degrade로 점수 산출에 실패한 경우 → standard 로 간주. light/standard 결과가 등급 C/D → 사용자에게 "heavy(정밀) 재실행 권고" 안내(자동 전환 아님 — 사용자 opt-in). 입력 길이는 경로를 바꾸지 않는다. 1만자급도 단일 콜로 처리한다(§설계 노트의 실측 근거 참조). 길이·중증도 판단은 shim의 route_hint에 위임한다. run_id 결정 모든 경로는 cwd 기준 . 새 폴더 생성도 cwd 기준 _workspace/{YYYY-MM-DD-NNN}/ 에 만든다. 기존 시퀀스 확인은 Glob 도구 로 표지 파일을 매칭해 간접 조회. 올바른 사용법: Glob(pattern="_workspace/YYYY-MM-DD-*/01_input.txt") → 결과에서 폴더명 추출 후 NNN 최댓값 + 1. 주의: Glob은 디렉토리 자체는 매칭하지 못한다. 반드시 그 안의 표지 파일( 01_input.txt )을 매칭할 것. Bash ls 는 OS·셸 환경에 따라 경로 해석이 달라지므로 사용 금지. 당일 폴더가 없으면 NNN = 001. 있으면 마지막 NNN + 1. 부분 재실행 신호("이 카테고리만 다시"·"2차 윤문")일 경우 기존 run_id 재사용 + heavy 경로로 자동 승급. 스크립트 경로 규칙 ( ${SKILL_ROOT} ) 스크립트는 절대경로로 부른다. cwd 기준 상대경로로 부르면 안 된다. references/* 는 스킬 디렉터리 기준이라 ${CLAUDE_SKILL_DIR} 를 쓴다 — ${SKILL_ROOT} 와 기준이 다르니 섞지 않는다. 룰북·taxonomy 경로도 맨앞 접두어 없이 쓰면 cwd 로 풀려 No such file or directory 가 난다. scripts/*.py 는 설치 루트에 있고 cwd 는 사용자 작업 디렉터리다. 마켓플레이스 설치에서 둘은 절대 일치하지 않는다. 반면 _workspace/ 같은 데이터 경로는 cwd 기준이다(run_id 규칙 참조). 두 기준이 한 명령줄에 섞이므로 스크립트 쪽만 절대경로로 고정한다. Phase 1 시작 전에 한 번 정한다. SKILL_ROOT= " $(d= " $(cd -P " ${CLAUDE_SKILL_DIR} " && pwd) " ; \ while [ " $d " != / ] && [ ! -d " $d /.claude-plugin" ]; do d= " $(dirname " $d " ) " ; done; echo " $d " ) " .claude-plugin/ 디렉터리를 만날 때까지 거슬러 올라간다. 고정된 횟수로 올라가지 않는 이유 는 스킬 위치가 배포 방식마다 다를 수 있어서다 — 고정 깊이는 레이아웃이 바뀌면 조용히 엉뚱한 곳을 가리킨다. cd -P 가 핵심이다. 심링크 설치( install.sh 기본)에서는 스킬 디렉터리가 저장소를 가리키는 심링크라, 그냥 cd 하면 셸이 논리 경로를 유지해 엉뚱한 곳(홈 디렉터리)으로 올라간다. -P 로 물리 경로를 먼저 푼 뒤 올라가야 심링크·플러그인 양쪽에서 같은 답이 나온다. 이후 모든 스크립트 호출에 ${SKILL_ROOT}/scripts/... 를 쓴다. 확인 : ls "${SKILL_ROOT}/scripts/prepare_monolith_input.py" 가 실패하면 경로 유도가 틀린 것이다. 이 경우 스크립트를 찾을 때까지 임의로 추측하지 말고, 정량 shim·게이트 없이 진행한다고 사용자에게 알린 뒤 계속한다. 조용히 건너뛰면 route_hint 와 철칙 #4 게이트가 사라진 것을 아무도 모른다. CLAUDE_PLUGIN_ROOT 는 Bash 도구 안에서 비어 있는 경우가 확인됐다(#84). 이 변수에 의존하지 않는다. Phase 1: 입력 저장 + 정량 사전 점수 (input shim — 전 경로 공통) cwd 기준 _workspace/{run_id}/ 생성 입력 텍스트를 01_input.txt 에 저장 챗봇 잔재 위생 (v2.6) : 저장 전에 챗봇 프레임 문장이 섞여 있으면 벗겨낸다 — 머리("물론입니다!", "다음은 ~입니다:", "요청하신 내용을 정리하면"), 꼬리("도움이 되셨길 바랍니다", "추가 질문이 있으시면"), 지식 한계 면책("제 지식은 ~까지입니다"). 실사용자는 챗봇 출력을 그대로 붙여넣는 일이 많고, 이 문장들은 본문이 아니므로 제거해도 의미 손실이 0이다. 본문 안에 자연스럽게 녹아 있는 유사 표현은 건드리지 않는다. 첫 300자로 장르 자동 추정 (사용자 명시 시 우선) 사전 처리 shim을 Bash로 1회 실행: python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/prepare_monolith_input.py --run-dir _workspace/{run_id} --genre {genre} --genre 값은 영문 키: essay | column | report | blog | abstract (생략 시 essay ). 장르 힌트 매핑: 칼럼→ column , 리포트→ report , 블로그→ blog , 공적/기타→ essay . --run-dir · --diagnosis 의 상대 경로는 cwd 기준 으로 해석된다(위 run_id 규칙과 동일 기준). 그 외 인자: --text (run-dir 없이 즉석 실행 시 새 run 디렉토리 자동 생성), --baseline (baseline JSON 경로 override, 평소 불필요), --diagnosis (진단 텍스트 파일을 점수 블록 앞에 prepend — standard·heavy의 진단 결합용). 산출: 00_metrics.json (정량 점수 + route_hint ) + 01_input_with_metrics.txt (점수 블록을 원문 앞에 붙인 결합 파일). graceful degrade 내장 : metrics 계산이 실패하면 shim이 점수 블록 없이 원문만 감싼 결합 파일을 쓰고 00_metrics.error 를 남긴다. 이 경우 route_hint 없음 → standard 경로. 00_metrics.json 의 route_hint 를 읽어 Phase 0 규칙대로 경로를 확정하고 상태 줄을 출력한다. 단일 콜 우선 — 청킹은 여기서 하지 않는다. --chunk 는 heavy 경로 전용이며, 그때도 청크 경로를 탈지는 shim이 실제로 청크를 2개 이상 만들었는지로 정한다(heavy 절 참조). Light 경로 (1콜) — 잘 쓴 글 어휘 티가 거의 없고 구조 티만 미미한 글. 목표는 과윤문 방지 이지 많이 고치는 게 아니다. 진단 생략. humanize-monolith 를 Agent 도구로 1회 호출 — 청킹 없음. 입력: input_path=01_input_with_metrics.txt , quick_rules_path=${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/quick-rules.md , genre_hint , 그리고 강도 지시 보수 (내용 앵커 원형 보존, 원문에 없던 표현 삽입 금지, 확신 없는 구간은 그대로 둔다). 출력: final.md (본문 + <!-- HUMANIZE-SUMMARY --> 블록). Phase 2.5 변경률 게이트(Bash — LLM 콜 아님). 조기 종료 보고 : monolith 탐지가 거의 없고 게이트 변경률이 5% 미만이면, 결과 전달을 "이미 좋은 글입니다 — 손댄 곳은 {N}곳({요지}) 정도"로 요약한다. 억지로 더 고치지 않는다. 게이트 exit 2(≥50%)일 때만 롤백 재실행 1회(이 경우 총 2콜). light에서 50%가 나오면 과윤문 사고이므로 재실행 지시에 보수 강도를 재강조한다. 콜 수: 1 (게이트 실패 시 최대 2). Standard 경로 (2콜) — 보통의 AI 초안 진단 1콜 : humanize-diagnostician 을 Agent 도구로 1회 호출. 입력: input_path=01_input_with_metrics.txt , taxonomy_path=${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/diagnosis-rules.md (진단 전용 슬림 인덱스 — 71패턴 전수, taxonomy에서 자동 생성) 출력: 02_diagnosis.md — 글 전체의 지배 패턴 3~6개 (본진 ID + 근거 + 처방) + 장르·격식 + 보존 지침. 진단은 span을 세지 않는다. "무엇이 이 글을 지배하는가"를 판단한다(안정적). shim으로 진단을 monolith 입력 앞에 결합 (Bash — LLM 콜 아님): python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/prepare_monolith_input.py --run-dir _workspace/{run_id} --genre {genre} --diagnosis _workspace/{run_id}/02_diagnosis.md → 01_input_with_metrics.txt 가 [진단 → 정량 블록 → 원문] 순으로 재생성된다. 윤문 1콜 : humanize-monolith 1회 호출 — 청킹 없음. 1만자급도 단일 콜이다. → final.md . Phase 2.5 변경률 게이트(Bash). finalize 생략이 기본. 과윤문은 verify_gates.py 의 결정적 게이트가 잡는다. finalize 승급 조건(아래 표)에 걸릴 때만 humanize-finalizer 1콜 추가(이 경우 총 3콜). 콜 수: 2 (finalize 승급·게이트 롤백 시 3). Heavy 경로 (3+콜) — 중증 AI 슬롭·검증 증적 필요 --strict ·"정밀 모드"의 강제 대상. 진단→겨냥 윤문→finalize의 완전한 3콜 구조. Phase P1: 진단 Standard의 1과 동일 — humanize-diagnostician 1콜 → 02_diagnosis.md . 장문이라도 진단은 통짜 1콜(전 청크 공유)이다. Phase P2: 겨냥 윤문 shim으로 진단 결합 (Bash). heavy에서만 --chunk 를 함께 줄 수 있다: python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/prepare_monolith_input.py --run-dir _workspace/{run_id} --genre {genre} --diagnosis _workspace/{run_id}/02_diagnosis.md --chunk 분할 여부·경계는 100% shim(Python)이 정한다(문단·문장 경계, 헤딩 승격, 말미 각주 passthrough — 청킹 임계는 shim 관리). 산출: 01_chunk_{NN}_input_with_metrics.txt N개 + chunk_manifest.json . 청크 경로 판정 : chunk_manifest.json 의 body 청크(passthrough 제외)가 2개 이상일 때만 청크 경로. 1개면 단일 monolith 콜로 처리한다 — 청킹은 shim의 결정이지 오케스트레이터의 추측이 아니다. 단일 콜로 처리할 때의 입력 파일도 manifest가 있으면 그 청크의 input_file 값을, 없으면 01_input_with_metrics.txt 를 쓴다. 단일 콜(기본) : humanize-monolith 1회 호출( input_path=01_input_with_metrics.txt ). monolith는 진단문을 앞머리에서 읽고 지배 패턴을 겨냥해 윤문한다. → final.md . 청크 병렬(shim이 실제로 쪼갠 경우만) : 각 body 청크를 monolith로 병렬 호출 (동시 최대 4). 입력·출력 파일명은 manifest의 input_file · rewritten_file 필드를 그대로 사용한다 — 파일명을 직접 조립하지 않는다(인덱싱 불일치 사고 방지). 각 청크 콜은 같은 quick_rules_path (파일 참조)와 같은 02_diagnosis.md 를 공유한다. 룰북·진단 전문을 청크 프롬프트에 복붙하지 않는다 — 재로드 비용이 청킹 토큰 폭발의 주범이었다(§설계 노트). 재조립: python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/reassemble_chunks.py --run-dir _workspace/{run_id} → 03_reassembled.md (passthrough 원문 삽입 + 문자수 대사). 이걸 final.md 로 삼는다. 청크 경계 문체 이음매가 어색하면 경계 전후 2문단만 monolith로 국소 패치(전역 재작성 금지 — 의미 드리프트 유발). 재청킹 주의 : --chunk 재실행 시 경계가 바뀌므로 기존 02_chunk_*_rewritten.txt 는 shim이 자동 삭제한다( stale_removed ). 청킹 후 입력을 수정하면 재청킹부터 다시 한다. Phase P2.5: 구조 게이트 Phase 2.5(공통)와 동일 — verify_gates.py --genre {genre} . Bash 1회 — LLM 콜 아님. Phase P3: finalize (heavy는 항상) humanize-finalizer 를 Agent 도구로 1회 호출. 입력: original_path=01_input.txt , rewritten_path=final.md , diagnosis_path=02_diagnosis.md 원문↔윤문본 직접 대조 로 의미 보존 15항(각주·제목·없던 주장 주입 포함) + 자연성(잔존 + 과윤문 양방향)을 판정하고 문제 구간만 국소 보정 (전체 재작성 금지). 출력: 보정된 final.md (원본은 final_pre_finalize.md 백업) + 09_finalize.json . verdict=hold_and_report 면 사람 검토 안내. 그 외 finalize 후 verify_gates.py 를 한 번 더 돌려 최종 변경률 확정. 콜 수: 3 (진단 1 + 윤문 1 + finalize 1). 청크 병렬 시 2 + N + 국소 패치. Finalize 승급 규칙 (전 경로 공통) finalize는 추가 LLM 콜이다. 다음 조건에서만 실행한다: 조건 finalize heavy 경로 항상 변경률 게이트 exit 1(경고 30~50%) 실행 — 과윤문·의미 드리프트 의심 monolith 자체검증 실패(6항 중 2+ 위반) 실행 사용자가 검증·증적을 명시 요청 실행 light·standard의 그 외 모든 경우 생략 — verify_gates.py 결정적 게이트가 과윤문을 확인 진단 파일이 없을 때(Light 승급). Light 경로는 02_diagnosis.md 를 만들지 않는다. Light에서 승급 조건에 걸리면 diagnosis_path 없이 humanize-finalizer 를 호출한다 — 진단을 만들려고 콜을 추가하지 않는다. finalize의 본체(의미 보존 15항 + 자연성)는 원문↔윤문본 직접 대조로 성립하므로 진단 없이도 온전히 동작하며, 이 경우 도구 호출은 3회로 줄어든다. (Light가 승급하는 상황은 애초에 "예상보다 많이 고쳤다"이므로, 겨냥 대상을 새로 진단하는 것보다 고친 결과를 검증하는 것이 맞다.) Phase 2.4: 서법 국소 복원 (전 경로 공통, 게이트 직전 ) P5는 서법 위반을 판정만 한다. 판정 전에 고칠 수 있는 것은 고쳐 둔다 — 유보·요구가 사라진 문장만 원문 문장으로 되돌리는 결정적 변형이다. LLM 콜 0회. python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/restore_modality.py \ --before _workspace/{run_id}/01_input.txt \ --after _workspace/{run_id}/final.md \ --out _workspace/{run_id}/final.md python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/strip_injected_commas.py \ --before _workspace/{run_id}/01_input.txt \ --after _workspace/{run_id}/final.md \ --out _workspace/{run_id}/final.md 두 번째 명령은 C-11 역주입 제거 — 윤문이 새로 쓴 문장에서만 연결어미 뒤 쉼표를 걷어낸다(원문에 있던 문장은 불가침 — 필자 쉼표 보호). light 실측에서 윤문 후 연결어미 쉼표가 원문보다 늘어난 문서가 16/28이었다. LLM 콜 0회. --all 격상 (standard·heavy 한정) : 02_diagnosis.md 가 C-11(연결어미 뒤 쉼표)을 탐지 티로 지목한 경우에만 두 번째 명령에 --all 을 붙인다 — 전 문장 (따옴표 안 제외)에서 제거해 원문에 실려 온 주입 쉼표(잔존분)까지 걷어낸다. 근거: 사람 532편 실측에서 연결어미 쉼표는 사람 중앙값이 문장의 15%라 밀도만으로는 사람/주입을 못 가른다 — 그래서 격상 조건은 밀도 임계가 아니라 경로+진단 판정이다. 진단이 없는 light 경로에서는 절대 쓰지 않는다. 왜 필요한가 : 규칙(A-10·G-1)을 보존 쪽으로 고쳐도 프롬프트는 확률적이라 계속 샌다. 스킬을 실제로 돌린 A/B에서 규칙 양쪽 버전 모두 "낮은 것으로 판단된다" → "낮은 수치다" 변환이 남았다. 복원기를 붙이면 그 문장만 되돌아온다. 왜 게이트 직전인가 : 순서가 뒤바뀌면 게이트가 먼저 WARN을 띄우고 실행자가 윤문본을 통째로 롤백한다. 문장 단위로 되돌린 뒤 판정해야 서법은 지키면서 나머지 윤문이 산다. 되돌린 문장의 AI 티도 함께 돌아온다. 의미 보존이 티 제거보다 우선한다는 정책에 따른 트레이드오프다. 복원 건수는 결과 전달의 summary 블록에 적는다. 애매하면 손대지 않고 보고만 한다(보류) — 짝 문장 유사도가 낮거나, 치환 대상이 결과에서 유일하지 않거나, 문장 병합이 의심될 때. 보류 건은 게이트가 P5로 잡는다. Phase 2.5: 구조 게이트 (철칙 #4 — 결정적 검증, 전 경로 공통) monolith가 자체 보고한 변경률은 참고값 이다. 철칙 #4의 게이트 판정은 코드가 한다. 문자 기반 변경률은 구조 편집에 눈이 없다(실측: change_rate 2.77% 뒤에 문장 터치율 29.7%·대구 -75%가 은닉). verify_gates.py 는 문자율에 목표 달성·대구 전멸·golden+수치 3축을 더해 이 사각지대를 보완한다. 윤문본이 나온 직후 Bash로 1회 실행: python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/verify_gates.py \ --before _workspace/{run_id}/01_input.txt \ --after _workspace/{run_id}/final.md \ --genre {genre} exit code로 분기한다 (0/1/2/3 의미는 기존 게이트와 동일): | exit | 판정 | 후속 |