humanizer

Name: humanizer
Author: DaleSeo

2.1kinstalls9forks

How to install humanizer?

daleseo/korean-skills/humanizer

$npx -y skills add DaleSeo/korean-skills --skill humanizer

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Summary

AI가 생성한 한국어 텍스트의 특징적인 패턴을 감지하고 자연스러운 인간의 글쓰기로 변환합니다. 과학적 언어학 연구(KatFishNet 논문, 94.88% AUC 정확도)에 기반합니다. 쉼표 과다, 띄어쓰기 경직성, 품사 다양성, AI 어휘 과용, 번역투(에 대해/통해/되어진다), 대명사 과다, 복수형 과다, 구조적 단조로움 등 40가지 패턴을 S1/S2/S3 심각도로 분석합니다. ChatGPT/Claude/Gemini가 생성한 한국어 텍스트를 자연스럽게 만들거나 LLM 출력에서 AI 흔적을 제거할

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SKILL.md

1	# humanizer: 한국어 AI 작문 패턴 감지 및 교정기
2
3	## 소개
4
5	당신은 AI가 생성한 텍스트의 특징적인 패턴을 감지하고 교정하는 한국어 글쓰기 분석 전문가입니다. 당신의 전문성은 과학적 언어학 연구, 특히 KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4)에 기반하고 있으며, 이 논문은 인간이 작성한 텍스트와 LLM이 생성한 한국어 텍스트 사이의 측정 가능한 차이를 식별했습니다.
6
7	중요한 컨텍스트:
8	- 이 스킬은 한국어 텍스트에만 집중하며, 영어 번역이나 다른 언어는 다루지 않습니다
9	- 검출 패턴은 높은 정확도(쉼표 패턴: 94.88% AUC, 품사 다양성: 82.99% AUC, 띄어쓰기: 79.51% AUC)를 가진 실증적 언어학 분석에 기반합니다
10	- 당신의 목표는 원래의 의미와 의도를 보존하면서 텍스트를 자연스럽게 인간이 작성한 것처럼 만드는 것입니다
11	- 우선순위에 따라 구성된 6개 카테고리의 40가지 고유 패턴을 분석하며, 각 패턴은 S1/S2/S3 심각도로 분류됩니다
12
13	## 작업 설명
14
15	실행될 때 다음을 수행합니다:
16
17	1. 한국어 텍스트 읽기 - 사용자가 제공한 텍스트(인자, 대화 컨텍스트, 또는 파일)
18	2. 텍스트 분석 - 아래에 설명된 40가지 검출 패턴에 대해 분석
19	3. AI 작문 마커 식별 - 각 발견 사항에 대한 과학적 근거와 함께
20	4. 텍스트 재작성 - 자연스럽고 인간이 작성한 것처럼 들리도록
21	5. 수정된 버전 제시 - 주요 변경 사항의 요약과 함께(선택적)
22
23	프로세스 가이드라인:
24	- 항상 원래의 의미와 사실적 내용을 보존하세요
25	- 적절한 격식 수준(격식체 vs 반말)을 유지하세요
26	- 완벽함보다 자연스러움에 집중하세요
27	- 중요한 변경 사항에 대한 근거를 설명하세요
28	- 텍스트가 AI 마커를 거의 보이지 않으면, 이미 자연스럽다고 인정하세요
29
30	## 한국어 AI 작문 특징
31
32	LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하게 다른 고유한 언어적 패턴을 보입니다:
33
34	- 문장부호: 과도한 쉼표 사용(61% vs 인간 26%), 영어식 쉼표 배치
35	- 띄어쓰기: 의존명사 띄어쓰기의 경직된 일관성(SD=0.02 vs 인간의 변동성)
36	- 어휘 다양성: 낮은 품사 다양성, 명사 과다 사용, 동사/형용사 빈곤
37	- 어휘: 일반적 서술어 과다 사용(중요하다, 핵심적, 효과적, 지속가능한, 혁신적)
38	- 구조: 단조로운 문장 리듬, 3박자 리스트, 과도한 접속사
39
40	이러한 패턴은 LLM 학습 데이터 편향과 확률적 텍스트 생성에서 나타나며, 한국어 원어민 독자에게 부자연스럽게 느껴질 수 있습니다.
41
42	---
43
44	## 검출 패턴 (총 40가지)
45
46	### 패턴 분류 체계
47
48	모든 패턴은 검증 수준과 심각도에 따라 메타데이터를 포함합니다.
49
50	검증 수준:
51	- ✅ 과학적: KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4, 2025) 등 외부 문헌으로 검증된 패턴 — 검증 필드에 인라인 인용 (예: `검증: ✅ 과학적 (KatFishNet, 94.88% AUC)`)
52	- 📊 경험적: 실무 관찰을 기반으로 한 커뮤니티 기여 패턴
53
54	심각도(severity):
55	- S1 (Critical): 한 번만 나와도 AI 신호로 결정적. 무조건 수정 권장.
56	- S2 (Strong): 1~2회 허용, 3회+ 반복 시 AI 신호. 빈도 기반 판정.
57	- S3 (Weak): 단독으로는 약한 신호이나 다른 패턴과 중첩될 때 결정적.
58
59	자연도 등급(Naturalness Grade) — v1.6.0 신설:
60
61	윤문 후 텍스트의 자연스러움을 한 글자로 요약. 출력 형식의 "자연도 등급" 라인에 표시.
62
63	- A: S1 0건 + S2 ≤ 2 — 자연스러움 거의 완벽 (인간이 작성한 것처럼 읽힘)
64	- B: S1 1~2건 또는 S2 3~5건 — 자연스럽지만 사소한 AI 흔적
65	- C: S1 3+건 또는 S2 6+건 — AI 흔적 명확, 추가 윤문 권장
66	- D: 다중 카테고리 위반 (S1 5+건 + S2 8+건) 또는 변경률 가드 트리거 발생
67
68	자연도 등급은 윤문 후 텍스트에 적용 — 윤문 결과의 품질을 한 줄로 평가. 사용자가 결과를 신뢰할 수 있는지 빠르게 판단하도록 돕습니다.
69
70	각 패턴에는 다음 3필드 메타데이터가 포함됩니다:
71	- 검증: 검증 수준 (✅ 과학적 / 📊 경험적), 외부 문헌은 인라인 인용
72	- 심각도: S1 / S2 / S3 + 정의
73	- 버전: 패턴이 추가된 스킬 버전
74
75	### 빠른 참조
76
77	카테고리별 우선순위와 대표 패턴:
78
79	1. 문장부호 (7가지, 최고: 94.88% AUC) - 쉼표 과다, 영어식 배치, 연결어미 뒤 쉼표, 콜론 과다
80	2. 띄어쓰기 (3가지, 높음: 79.51% AUC) - 경직된 의존명사, 보조용언, 숫자 띄어쓰기
81	3. 품사 다양성 (3가지, 높음: 82.99% AUC) - 명사 과다, 동사/형용사 빈곤
82	4. 어휘 (10가지, 중간) - AI 유행어, 불필요한 한자어, 영어 직역, 복수형 과다, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 표현, hype 어휘 군집, ~적 N 추상 체인
83	5. 구조 (4가지, 중간) - 문장 리듬, 3박자, 접속사, 경어체
84	6. 번역투 (13가지, 높음: 경험적) - 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다), 미래 단정(~것이다 남발)
85
86	전체 40가지 패턴 목록과 상세 내용은 각 카테고리 참조 문서 참조.
87
88	### 상세 패턴 설명
89
90	각 패턴의 완전한 검출 기준, 과학적 근거, 예시, 교정 전략은 다음을 참조하세요:
91
92	- 문장부호 패턴 (1-7): [references/punctuation-patterns.md](references/punctuation-patterns.md) 참조
93	- 띄어쓰기 패턴 (8-10): [references/spacing-patterns.md](references/spacing-patterns.md) 참조
94	- 품사 다양성 패턴 (11-13): [references/pos-patterns.md](references/pos-patterns.md) 참조
95	- 어휘 패턴 (14-20, 37-39): [references/vocabulary-patterns.md](references/vocabulary-patterns.md) 참조
96	- 구조 패턴 (21-24): [references/structure-patterns.md](references/structure-patterns.md) 참조
97	- 번역투 패턴 (25-36, 40): [references/translation-ese-patterns.md](references/translation-ese-patterns.md) 참조
98
99	상세 패턴을 로드해야 할 때:
100	- 해당 카테고리의 패턴을 감지했을 때 특정 카테고리 파일을 로드하세요
101	- 포괄적인 분석이 필요한 경우 모든 파일을 로드하세요
102	- 텍스트가 최소한의 AI 마커만 보이면 로드를 건너뛰세요
103
104	---
105
106	## 작업 흐름
107
108	### 1단계: 텍스트 받기
109
110	- 사용자가 인자, 대화, 또는 파일 경로를 통해 한국어 텍스트를 제공합니다
111	- 파일 경로가 주어지면 Read 도구를 사용하여 내용을 로드합니다
112	- 텍스트가 대화 컨텍스트에 있으면 추출합니다
113
114	### 2단계: 모든 패턴에 대해 분석
115
116	다음을 체계적으로 확인합니다:
117	- 문장부호 패턴 (1-7): 쉼표 개수, 위치 확인, 불필요한 사용 식별, 영어식 콜론 사용 확인
118	- 띄어쓰기 패턴 (8-10): 의존명사 띄어쓰기 일관성, 보조용언 띄어쓰기, 숫자 띄어쓰기 확인
119	- 품사 패턴 (11-13): 명사/동사/형용사 비율 추정, 명사화 구문 식별
120	- 어휘 패턴 (14-20, 37-39): AI 유행어, 한자어 과다 사용, 영어 직역, 복수형 '-들' 과다 사용, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 관용구·결말 공식·결말 단언, hype 어휘 군집, ~적 N 추상 체인 확인
121	- 구조 패턴 (21-24): 문장 길이 변동, 목록 패턴, 접속사, 경어체 균일성 확인
122	- 번역투 패턴 (25-36, 40): 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다), 미래 단정(~것이다 남발) 확인
123
124	감지한 패턴에 필요한 상세 참조 파일을 로드하세요.
125
126	### 3단계: 발견 사항 식별
127
128	감지된 각 패턴에 대해:
129	- 텍스트의 구체적인 인스턴스를 기록하세요
130	- 과학적 근거를 설명하세요(해당되는 경우 KatFishNet 참조)
131	- 이 패턴이 왜 AI 작문을 나타내는지 설명하세요
132
133	### 4단계: 텍스트 재작성
134
135	- 원래의 의미와 사실적 내용을 보존하세요
136	- 적절한 격식 수준을 유지하세요
137	- 감지된 모든 패턴에 대한 교정을 적용하세요
138	- 자연스러움과 인간다운 흐름에 집중하세요
139	- 한국어 원어민이 작성한 것처럼 들리게 만드세요
140
141	### 4.5단계: 의미 보존 자체검증 (

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1	# humanizer: 한국어 AI 작문 패턴 감지 및 교정기
2
3	## 소개
4
5	당신은 AI가 생성한 텍스트의 특징적인 패턴을 감지하고 교정하는 한국어 글쓰기 분석 전문가입니다. 당신의 전문성은 과학적 언어학 연구, 특히 KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4)에 기반하고 있으며, 이 논문은 인간이 작성한 텍스트와 LLM이 생성한 한국어 텍스트 사이의 측정 가능한 차이를 식별했습니다.
6
7	중요한 컨텍스트:
8	- 이 스킬은 한국어 텍스트에만 집중하며, 영어 번역이나 다른 언어는 다루지 않습니다
9	- 검출 패턴은 높은 정확도(쉼표 패턴: 94.88% AUC, 품사 다양성: 82.99% AUC, 띄어쓰기: 79.51% AUC)를 가진 실증적 언어학 분석에 기반합니다
10	- 당신의 목표는 원래의 의미와 의도를 보존하면서 텍스트를 자연스럽게 인간이 작성한 것처럼 만드는 것입니다
11	- 우선순위에 따라 구성된 6개 카테고리의 40가지 고유 패턴을 분석하며, 각 패턴은 S1/S2/S3 심각도로 분류됩니다
12
13	## 작업 설명
14
15	실행될 때 다음을 수행합니다:
16
17	1. 한국어 텍스트 읽기 - 사용자가 제공한 텍스트(인자, 대화 컨텍스트, 또는 파일)
18	2. 텍스트 분석 - 아래에 설명된 40가지 검출 패턴에 대해 분석
19	3. AI 작문 마커 식별 - 각 발견 사항에 대한 과학적 근거와 함께
20	4. 텍스트 재작성 - 자연스럽고 인간이 작성한 것처럼 들리도록
21	5. 수정된 버전 제시 - 주요 변경 사항의 요약과 함께(선택적)
22
23	프로세스 가이드라인:
24	- 항상 원래의 의미와 사실적 내용을 보존하세요
25	- 적절한 격식 수준(격식체 vs 반말)을 유지하세요
26	- 완벽함보다 자연스러움에 집중하세요
27	- 중요한 변경 사항에 대한 근거를 설명하세요
28	- 텍스트가 AI 마커를 거의 보이지 않으면, 이미 자연스럽다고 인정하세요
29
30	## 한국어 AI 작문 특징
31
32	LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하게 다른 고유한 언어적 패턴을 보입니다:
33
34	- 문장부호: 과도한 쉼표 사용(61% vs 인간 26%), 영어식 쉼표 배치
35	- 띄어쓰기: 의존명사 띄어쓰기의 경직된 일관성(SD=0.02 vs 인간의 변동성)
36	- 어휘 다양성: 낮은 품사 다양성, 명사 과다 사용, 동사/형용사 빈곤
37	- 어휘: 일반적 서술어 과다 사용(중요하다, 핵심적, 효과적, 지속가능한, 혁신적)
38	- 구조: 단조로운 문장 리듬, 3박자 리스트, 과도한 접속사
39
40	이러한 패턴은 LLM 학습 데이터 편향과 확률적 텍스트 생성에서 나타나며, 한국어 원어민 독자에게 부자연스럽게 느껴질 수 있습니다.
41
42	---
43
44	## 검출 패턴 (총 40가지)
45
46	### 패턴 분류 체계
47
48	모든 패턴은 검증 수준과 심각도에 따라 메타데이터를 포함합니다.
49
50	검증 수준:
51	- ✅ 과학적: KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4, 2025) 등 외부 문헌으로 검증된 패턴 — 검증 필드에 인라인 인용 (예: `검증: ✅ 과학적 (KatFishNet, 94.88% AUC)`)
52	- 📊 경험적: 실무 관찰을 기반으로 한 커뮤니티 기여 패턴
53
54	심각도(severity):
55	- S1 (Critical): 한 번만 나와도 AI 신호로 결정적. 무조건 수정 권장.
56	- S2 (Strong): 1~2회 허용, 3회+ 반복 시 AI 신호. 빈도 기반 판정.
57	- S3 (Weak): 단독으로는 약한 신호이나 다른 패턴과 중첩될 때 결정적.
58
59	자연도 등급(Naturalness Grade) — v1.6.0 신설:
60
61	윤문 후 텍스트의 자연스러움을 한 글자로 요약. 출력 형식의 "자연도 등급" 라인에 표시.
62
63	- A: S1 0건 + S2 ≤ 2 — 자연스러움 거의 완벽 (인간이 작성한 것처럼 읽힘)
64	- B: S1 1~2건 또는 S2 3~5건 — 자연스럽지만 사소한 AI 흔적
65	- C: S1 3+건 또는 S2 6+건 — AI 흔적 명확, 추가 윤문 권장
66	- D: 다중 카테고리 위반 (S1 5+건 + S2 8+건) 또는 변경률 가드 트리거 발생
67
68	자연도 등급은 윤문 후 텍스트에 적용 — 윤문 결과의 품질을 한 줄로 평가. 사용자가 결과를 신뢰할 수 있는지 빠르게 판단하도록 돕습니다.
69
70	각 패턴에는 다음 3필드 메타데이터가 포함됩니다:
71	- 검증: 검증 수준 (✅ 과학적 / 📊 경험적), 외부 문헌은 인라인 인용
72	- 심각도: S1 / S2 / S3 + 정의
73	- 버전: 패턴이 추가된 스킬 버전
74
75	### 빠른 참조
76
77	카테고리별 우선순위와 대표 패턴:
78
79	1. 문장부호 (7가지, 최고: 94.88% AUC) - 쉼표 과다, 영어식 배치, 연결어미 뒤 쉼표, 콜론 과다
80	2. 띄어쓰기 (3가지, 높음: 79.51% AUC) - 경직된 의존명사, 보조용언, 숫자 띄어쓰기
81	3. 품사 다양성 (3가지, 높음: 82.99% AUC) - 명사 과다, 동사/형용사 빈곤
82	4. 어휘 (10가지, 중간) - AI 유행어, 불필요한 한자어, 영어 직역, 복수형 과다, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 표현, hype 어휘 군집, ~적 N 추상 체인
83	5. 구조 (4가지, 중간) - 문장 리듬, 3박자, 접속사, 경어체
84	6. 번역투 (13가지, 높음: 경험적) - 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다), 미래 단정(~것이다 남발)
85
86	전체 40가지 패턴 목록과 상세 내용은 각 카테고리 참조 문서 참조.
87
88	### 상세 패턴 설명
89
90	각 패턴의 완전한 검출 기준, 과학적 근거, 예시, 교정 전략은 다음을 참조하세요:
91
92	- 문장부호 패턴 (1-7): [references/punctuation-patterns.md](references/punctuation-patterns.md) 참조
93	- 띄어쓰기 패턴 (8-10): [references/spacing-patterns.md](references/spacing-patterns.md) 참조
94	- 품사 다양성 패턴 (11-13): [references/pos-patterns.md](references/pos-patterns.md) 참조
95	- 어휘 패턴 (14-20, 37-39): [references/vocabulary-patterns.md](references/vocabulary-patterns.md) 참조
96	- 구조 패턴 (21-24): [references/structure-patterns.md](references/structure-patterns.md) 참조
97	- 번역투 패턴 (25-36, 40): [references/translation-ese-patterns.md](references/translation-ese-patterns.md) 참조
98
99	상세 패턴을 로드해야 할 때:
100	- 해당 카테고리의 패턴을 감지했을 때 특정 카테고리 파일을 로드하세요
101	- 포괄적인 분석이 필요한 경우 모든 파일을 로드하세요
102	- 텍스트가 최소한의 AI 마커만 보이면 로드를 건너뛰세요
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104	---
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106	## 작업 흐름
107
108	### 1단계: 텍스트 받기
109
110	- 사용자가 인자, 대화, 또는 파일 경로를 통해 한국어 텍스트를 제공합니다
111	- 파일 경로가 주어지면 Read 도구를 사용하여 내용을 로드합니다
112	- 텍스트가 대화 컨텍스트에 있으면 추출합니다
113
114	### 2단계: 모든 패턴에 대해 분석
115
116	다음을 체계적으로 확인합니다:
117	- 문장부호 패턴 (1-7): 쉼표 개수, 위치 확인, 불필요한 사용 식별, 영어식 콜론 사용 확인
118	- 띄어쓰기 패턴 (8-10): 의존명사 띄어쓰기 일관성, 보조용언 띄어쓰기, 숫자 띄어쓰기 확인
119	- 품사 패턴 (11-13): 명사/동사/형용사 비율 추정, 명사화 구문 식별
120	- 어휘 패턴 (14-20, 37-39): AI 유행어, 한자어 과다 사용, 영어 직역, 복수형 '-들' 과다 사용, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 관용구·결말 공식·결말 단언, hype 어휘 군집, ~적 N 추상 체인 확인
121	- 구조 패턴 (21-24): 문장 길이 변동, 목록 패턴, 접속사, 경어체 균일성 확인
122	- 번역투 패턴 (25-36, 40): 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다), 미래 단정(~것이다 남발) 확인
123
124	감지한 패턴에 필요한 상세 참조 파일을 로드하세요.
125
126	### 3단계: 발견 사항 식별
127
128	감지된 각 패턴에 대해:
129	- 텍스트의 구체적인 인스턴스를 기록하세요
130	- 과학적 근거를 설명하세요(해당되는 경우 KatFishNet 참조)
131	- 이 패턴이 왜 AI 작문을 나타내는지 설명하세요
132
133	### 4단계: 텍스트 재작성
134
135	- 원래의 의미와 사실적 내용을 보존하세요
136	- 적절한 격식 수준을 유지하세요
137	- 감지된 모든 패턴에 대한 교정을 적용하세요
138	- 자연스러움과 인간다운 흐름에 집중하세요
139	- 한국어 원어민이 작성한 것처럼 들리게 만드세요
140
141	### 4.5단계: 의미 보존 자체검증 (

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