휴머나이저
텍스트에서 AI가 작성한 흔적을 제거하여 더 자연스럽고 인간처럼 들리게 만드는 클로드 코드와 오픈코드를 위한 스킬입니다.
설치
클로드 코드
클로드 코드의 스킬 디렉토리에 직접 클론하세요:
mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer
또는 이 레포를 이미 클론한 경우 스킬 파일을 수동으로 복사하세요:
mkdir -p ~/.claude/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.claude/skills/humanizer/
오픈코드
오픈코드의 스킬 디렉토리에 직접 클론하세요:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.config/opencode/skills/humanizer
또는 이 레포를 이미 클론한 경우 스킬 파일을 수동으로 복사하세요:
mkdir -p ~/.config/opencode/skills/humanizer
cp SKILL.md ~/.config/opencode/skills/humanizer/
참고: 오픈코드는 호환성을 위해
~/.claude/skills/도 스캔하므로, 두 도구를 모두 사용하는 경우~/.claude/skills/humanizer/에 한 번만 클론하면 충분합니다.
사용법
클로드 코드
/humanizer
[paste your text here]
오픈코드
/humanizer
[paste your text here]
또는 두 도구 중 하나에서 모델에게 직접 텍스트를 인간화하도록 요청하세요:
Please humanize this text: [your text]
음성 보정
개인적인 글쓰기 스타일에 맞추려면, 자신의 글 샘플을 제공하세요:
/humanizer
Here's a sample of my writing for voice matching:
[paste 2-3 paragraphs of your own writing]
Now humanize this text:
[paste AI text to humanize]
이 스킬은 문장 리듬, 단어 선택, 습관을 분석한 후, 일반적인 "깨끗한" 출력을 생성하는 대신 이를 다시 쓰기에 적용합니다.
개요
위키백과의 "AI 작성의 징후" 가이드를 기반으로 하며, WikiProject AI Cleanup에서 관리됩니다. 이 포괄적인 가이드는 수천 건의 AI 생성 텍스트 사례 관찰에서 비롯되었습니다.
이 스킬에는 첫 번째 초안에 남아 있는 AI 어투를 포착하기 위해 최종 "명백히 AI가 생성한" 감사 단계와 두 번째 다시 쓰기도 포함됩니다.
위키백과의 주요 통찰
"LLM은 통계 알고리즘을 사용하여 다음에 무엇이 올지 추측합니다. 그 결과는 가장 광범위한 경우에 적용되는 통계적으로 가장 가능성 높은 결과 경향이 있습니다."
감지된 30가지 패턴 (이전/이후 예시 포함)
콘텐츠 패턴
| # | 패턴 | 이전 | 이후 |
|---|---|---|---|
| 1 | 의미 과장 | "진화의 중추적인 순간을 표시..." | "1989년에 지역 통계를 수집하기 위해 설립됨" |
| 2 | 저명성 호명 | "NYT, BBC, FT, The Hindu에서 인용됨" | "2024년 NYT 인터뷰에서 그녀는 ...을 주장했다" |
| 3 | 피상적인 -ing 분석 | "상징하는... 반영하는... 보여주는..." | 제거하거나 실제 출처로 확장 |
| 4 | 홍보성 언어 | "숨막히도록 아름다운 지역에 자리 잡은" | "곤데르 지역의 마을이다" |
| 5 | 모호한 출처 표기 | "전문가들은 이것이 중요한 역할을 한다고 믿는다" | "...의 2019년 설문조사에 따르면" |
| 6 | 판에 박힌 어려움 언급 | "어려움에도 불구하고... 계속해서 번성하다" | 실제 어려움에 대한 구체적인 사실 |
언어 패턴
| # | 패턴 | 이전 | 이후 |
|---|---|---|---|
| 7 | AI 어휘 | "실제로... 게다가... 증거... 풍경... 보여주는" | "또한... 여전히 일반적이다" |
| 8 | 계사 회피 | "역할을 한다... 특징을 갖는다... 자랑한다" | "이다... 있다" |
| 9 | 부정적 병렬 구조 / 꼬리 부정 | "단지 X가 아니라 Y다", "..., 추측하지 마세요" | 요점을 직접 말하기 |
| 10 | 3의 법칙 | "혁신, 영감, 통찰력" | 자연스러운 개수의 항목 사용 |
| 11 | 동의어 순환 | "주인공... 주요 인물... 중심 인물... 영웅" | "주인공" (가장 명확할 때 반복) |
| 12 | 가짜 범위 | "빅뱅에서 암흑 물질까지" | 주제를 직접 나열하기 |
| 13 | 수동태 / 주어 없는 문장 조각 | "구성 파일이 필요하지 않음" | 명확성을 높일 때 행위자를 명시하기 |
스타일 패턴
| # | 패턴 | 이전 | 이후 |
|---|---|---|---|
| 14 | 엠/엔 대시 | "기관들이—사람들이 아니라—그런데도 이것은 계속된다—" | 제거하기: 마침표, 쉼표, 콜론 또는 괄호 사용 |
| 15 | 볼드체 남용 | "OKRs, KPIs, BMC" | "OKRs, KPIs, BMC" |
| 16 | 인라인 헤더 목록 | "성능: 성능이 향상됨" | 산문으로 변환 |
| 17 | 타이틀 케이스 제목 | "전략적 협상 및 파트너십" | "전략적 협상 및 파트너십" |
| 18 | 이모지 | "🚀 시작 단계: 💡 주요 통찰:" | 이모지 제거 |
| 19 | 곱슬 따옴표 | said “the project” | said “the project” |
| 26 | 하이픈 단어 쌍 | “cross-functional, data-driven, client-facing” | 일반적인 단어 쌍에서 하이픈 제거 |
| 27 | 설득적 권위 표현 | "핵심은, 중요한 것은..." | 요점을 직접 말하기 |
| 28 | 길 안내 멘트 | "시작해 봅시다", "알아야 할 내용은 다음과 같습니다" | 내용으로 시작하기 |
| 29 | 조각난 제목 | "## 성능" + "속도가 중요합니다." | 제목이 일을 하게 두기 |
| 30 | 차이점 기준 글쓰기 | "이 기능은 ...을 대체하기 위해 추가되었습니다." | 변경된 내용이 아니라 기능이 무엇을 하는지 설명하기 |
의사소통 패턴
| # | 패턴 | 이전 | 이후 |
|---|---|---|---|
| 20 | 챗봇 잔재 | "도움이 되길 바랍니다! 만약 ...이면 알려주세요" | 완전히 제거 |
| 21 | 면책 조항 중단 | "사용 가능한 출처에 세부 정보가 제한되어 있지만..." | 출처를 찾거나 제거 |
| 22 | 아첨하는 어조 | "좋은 질문이네요! 정말 맞아요!" | 직접적으로 대답하기 |
채움말과 헤징
| # | 패턴 | 이전 | 이후 |
|---|---|---|---|
| 23 | 채움 구문 | "~하기 위해", "~라는 사실 때문에" | "~하기 위해", "때문에" |
| 24 | 과도한 헤징 | "~할 수도 있고 가능성이 있으며 아마도" | "~일 수 있다" |
| 25 | 일반적인 결론 | "미래는 밝아 보인다" | 구체적인 계획이나 사실 |
전체 예시
이전 (AI 느낌):
좋은 질문이네요! 이 주제에 대한 에세이입니다. 도움이 되길 바랍니다!
AI 지원 코딩은 대규모 언어 모델의 변혁적 잠재력에 대한 지속적인 증거로, 소프트웨어 개발의 진화에서 중추적인 순간을 표시합니다. 오늘날 빠르게 진화하는 기술 환경에서 연구와 실무의 교차점에 자리한 이 획기적인 도구들은 엔지니어들이 아이디어를 구상하고, 반복하고, 전달하는 방식을 재편하고 있으며, 현대 워크플로에서 그들의 중요한 역할을 강조합니다.
핵심적으로, 가치 제안은 분명합니다: 프로세스 간소화, 협업 강화, 조정 촉진. 이것은 단순한 자동 완성이 아닙니다; 조직이 민첩성을 유지하면서 사용자에게 매끄럽고 직관적이며 강력한 경험을 제공할 수 있도록 하는 규모의 창의성 발휘에 관한 것입니다. 이 도구는 촉매제 역할을 합니다. 비서는 파트너로서 기능합니다. 시스템은 혁신의 기반이 됩니다.
업계 관찰자들은 도입이 취미 수준의 실험에서 기업 전체의 롤아웃으로, 단독 개발자에서 다기능 팀으로 가속화되었다고 언급했습니다. 이 기술은 The New York Times, Wired, The Verge에 소개되었습니다. 게다가 문서, 테스트, 리팩터링을 생성하는 능력은 AI가 더 나은 결과에 기여할 수 있는 방법을 보여주며, 자동화와 인간 판단 간의 복잡한 상호 작용을 강조합니다.
- 💡 속도: 코드 생성이 현저히 빨라져 마찰을 줄이고 개발자를 강화합니다.
- 🚀 품질: 향상된 훈련을 통해 출력 품질이 향상되어 더 높은 기준에 기여합니다.
- ✅ 도입: 사용량이 계속 증가하여 광범위한 업계 동향을 반영합니다.
이용 가능한 정보에 기반하여 구체적인 세부 사항이 제한적이지만, 이러한 도구가 어느 정도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 잠재적으로 주장할 수 있습니다. 환각, 편향, 책임을 포함한 신기술의 전형적인 어려움에도 불구하고 생태계는 계속 번성하고 있습니다. 이 잠재력을 완전히 실현하려면 팀은 모범 사례에 맞춰야 합니다.
결론적으로, 미래는 밝아 보입니다. 우수성을 향한 이 여정을 계속하면서 흥미진진한 시간이 앞에 놓여 있습니다. 어떤 섹션이든 확장하기를 원하시면 알려주세요!
이후 (인간화됨):
AI 코딩 보조 도구는 작업의 지루한 부분을 가속화할 수 있습니다. 보일러플레이트에 탁월합니다: 작성하고 싶지 않은 구성 파일과 작은 접착 코드입니다. 테스트를 스케치하는 데도 도움이 될 수 있지만, 여전히 직접 읽어야 합니다.
위험한 부분은 제안이 얼마나 자신감 있게 보이는가입니다. 컴파일되고 린트를 통과한 코드를 받아들였지만, 나중에 집중을 멈췄기 때문에 요점을 놓쳤다는 것을 발견했습니다.
자동 완성처럼 취급하고 모든 라인을 검토한다면 유용합니다. 생각을 회피하기 위해 사용한다면 버그를 더 빨리 배포하는 데 도움이 될 것입니다.
유일한 진정한 안전 장치는 테스트입니다. 그것들이 없으면, 대부분 분위기로 판단하는 셈입니다.
참고 자료
- 위키백과: AI 작성의 징후 - 주요 출처
- 위키프로젝트 AI 클린업 - 유지 관리 조직
버전 기록
- 2.7.0 - 패턴 #30 (차이점 기준 글쓰기) 추가; 엠/엔 대시를 "과용" 대신 단호하게 제거하도록 변경; #21을 추측성 공백 채우기("낮은 프로필을 유지한다")까지 포함하도록 확장. 총 30개 패턴.
- 2.6.0 - 정리 작업: 중복된 워크플로 섹션 통합, 개성 지침을 음성이 필요한 콘텐츠로 제한, 모델 핑거프린팅 하위 섹션 제거, 작업 예시 축약. 29개 패턴 변경 없음.
- 2.5.1 - 수동태 / 주어 없는 문장 조각 규칙 추가하여 총 29개 패턴으로 증가
- 2.5.0 - 설득적 구성, 길 안내 멘트, 조각난 제목 패턴 추가; 부정적 병렬 구조를 꼬리 부정까지 포함하도록 확장; 엠 대시 남용에 대한 표현 강화; 머리말 표현을 "채움 구문"을 사용하도록 수정
- 2.4.0 - 음성 보정 추가: 샘플에서 사용자의 개인적인 글쓰기 스타일 일치
- 2.3.0 - 패턴 #25 추가: 하이픈 단어 쌍 남용
- 2.2.0 - 최종 "명백히 AI가 생성한" 감사 + 2차 다시 쓰기 프롬프트 추가
- 2.1.1 - 패턴 #18 예시 수정 (곱슬 따옴표 대 일반 따옴표)
- 2.1.0 - 모든 24개 패턴에 대한 이전/이후 예시 추가
- 2.0.0 - 원시 위키백과 기사 콘텐츠를 기반으로 완전히 다시 작성
- 1.0.0 - 최초 릴리스
라이선스
MIT