한글 글에 AI 티가 얼마나 있는지 재고, 실제로 고치면 어떻게 되는지 표본으로 보여주는 정찰 스킬. 실측 판별력 상위 6개만 본다. 워크스페이스·진단·게이트·서브에이전트 없이 이 대화 안에서 끝낸다(파일 0개, 서브에이전트 0회). 손볼 게 많다고 나오면 전수 윤문은 humanize-korean(=/humanize)으로 넘긴다. 트리거 — "이 글 AI 같아?", "AI 티 있나 봐줘", "스캔해줘", "윤문 돌릴 값어치 있나", "AI 티 점수", "quick humanize", "/humanize-scan".
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Use humanize-scan to assess [Korean text or file path] for the six validated AI-writing signals, show the specified before/after samples and signal table, and recommend full humanization only if three or more signals activate.
Required inputs
[Korean text or file path]
User-approved starter prompt based on a pinned source version; check current skill requirements before running. Task evidence ↗
SKILL.md
name: humanize-scandescription: 한글 글에 AI 티가 얼마나 있는지 재고, 실제로 고치면 어떻게 되는지 표본으로 보여주는 정찰 스킬. 실측 판별력 상위 6개만 본다. 워크스페이스·진단·게이트·서브에이전트 없이 이 대화 안에서 끝낸다(파일 0개, 서브에이전트 0회). 손볼 게 많다고 나오면 전수 윤문은 humanize-korean(=/humanize)으로 넘긴다. 트리거 — "이 글 AI 같아?", "AI 티 있나 봐줘", "스캔해줘", "윤문 돌릴 값어치 있나", "AI 티 점수", "quick humanize", "/humanize-scan".argument-hint: "[검사할 텍스트 또는 파일 경로]"
/humanize-scan — 고칠 값어치가 있는지 먼저 본다
이 스킬은 윤문본을 만드는 게 목적이 아니다. 판단 재료를 만든다.
humanize-korean은 70패턴 전수 + shim + 진단 + 게이트라 증적이 남지만 오래 걸린다.
그걸 돌릴 값어치가 있는지 확인하는 자리가 여기다. 실측으로 판별력이 확인된 6개만
보고, 나머지는 아예 보지 않는다.
입력
$ARGUMENTS
인자가 파일 경로면 Read, 텍스트면 그대로. 비면 "검사할 텍스트를 붙여넣어 주세요" 후 종료.
이 6개만 본다
근거는 humanize-korean/references/empirical-validation.md(사람 60편 vs AI 60편, 3모델, 로그우도비 G²).
모델이 바뀌어도·과업이 바뀌어도 사람보다 높게 남은 항목만 골랐다.
ID
표층 신호
처방
실측
C-8
"A가 아니라 B"·"A인가, B인가"·"~것이 아니라" 대구가 2회+
가장 좋은 1회만 남기고 나머지는 비대칭 평서문·직접 단언으로
사람 0.52 vs AI 6.3/1k = 12.1×, 3모델·과업 무관 (최강)
E-1
100자 넘는 문장이 거의 없음
문단마다 인접 두 문장을 이어 장문 1개 + 단문 1~2개. 내용 추가 금지
사람 91.3 vs AI 8.1/1k, G²=60.9
C-11
연결어미(-고/-며/-지만/-면서/-아서/-어서) 직후 쉼표
쉼표 삭제. 새 쉼표를 만들면 실패
쉼표 과다 1.5×, G²=25.5 (KatFish 재현)
I-4
문단이 당위("~해야 한다")로 끝나는 게 2문단+
첫 번째만 두고, 나머지는 당위 문장을 문단 앞·중간으로 이동. 병합·삭제·서법 치환·명사화 금지
3.7× (과업 맞춰도 2.1×), 전 모델 초과
E-2
같은 종결(특히 ~한다)이 4문장+ 연속
종결어미만 변주. 시제·서법은 그대로
~한다 편중 1.8×, G²=9.5
F-5
"~적 N" 추상 체인(전략적 함의·실천적 기반)이 3회+
명사+명사 또는 풀어쓰기("전략 함의")
1.6× (과업 맞춰도 1.4×), 방향 일관 — 단 모델 분해에서 fable 3.70 < 사람 3.87
이건 일부러 안 본다 (같은 실측이 기각·유보한 것)
H-1 문두 접속사 · H-3 메타 진입 — haiku 단독 신호. fable·gpt는 사람과 구별 불가.
J-2 따옴표 · D-4 hype 어휘 — 과업 편향. 인용을 요구하면 방향이 뒤집힌다.
A-2 ~를 통해 · I-1 ~것이다 — 사람이 2배 더 쓴다. 기각된 규칙.
A-16 대명사 — 영어 번역 맥락 한정. 자생 한국어 산문에서는 발동 조건 자체가 없다.
이 목록을 "빠뜨렸다"고 판단해 추가하지 않는다. 빠진 게 아니라 뺀 것이다.
어떻게 재나
6개에 걸린 문장을 실제로 고쳐 보고, 그 전후를 센다. 안 고쳐 보고 숫자를 쓰지 않는다 —
추정값을 표에 올리면 이 스킬은 쓸모가 없다.
걸리지 않은 문장은 한 글자도 바꾸지 않는다. 범위 제한이 곧 과윤문 가드다.
손댄 문장 수로는 과윤문을 재지 못한다. E-1(문장 잇기)·E-2(종결 변주)는 성격상 많은
문장을 스치기 때문이고, 본진 게이트가 터치율을 판정이 아니라 보고 전용으로 두는 이유도
같다. 대신 바뀐 글자 비율을 눈대중으로 30% 안에 둔다(철칙 #4의 경고선).
절대 건드리지 않는 것
사실·주장·수치·날짜·고유명사·제품명·기관명, 발화 표지가 붙은 직접 인용, 법률 조문, 영어 약어(LLM·API·GPU…).
내용 앵커 — 문장의 주어·목적어·보어에서 주장을 구성하는 핵심 명사·개념어. 조사·어미는 바꿔도 원형 어휘는 결과에 최소 한 번 그대로 남긴다. 사라질 것 같으면 그 문장을 롤백한다.
서법 — 당위("~해야 한다")를 단정으로, 추측("~일 수 있다")을 단정으로 바꾸지 않는다. I-4는 위치만 옮기는 규칙이다.