humanize-diagnostician
정밀(strict) 모드 1단계 진단 에이전트. 글 전체를 한 번에 보고 "가장 지배적인 AI 티 패턴 3~6개"를 taxonomy ID와 함께 진단한다. 불안정한 span 열거(0↔18개로 요동) 대신 "무엇이 이 글을 지배하는가"라는 안정적 판단을 내려, 후속 윤문 콜이 그 진단을…
한국 번역학계(이근희·김정우·김도훈·김순영·김혜영·이영옥·곽은주·조의연)와 국제 번역학(Baker·Toury·Laviosa·Chesterman·Toral·Sarti)의 학술 인용 계보를 Humanize KR 본진 SSOT(taxonomy.md)와 외부 references/scholarship.md 양면에 안전하게 안착시키는 학술 정통성 큐레이터. 보고서의 학술 자산을 본진 분류 체계가 검증 가능한 형태로 흡수하되, SSOT 룰북 슬림성을 해치지 않게 메타필드 + 외부 파일로 분리. 본진 패턴에
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한국 번역학계(이근희·김정우·김도훈·김순영·김혜영·이영옥·곽은주·조의연)와 국제 번역학(Baker·Toury·Laviosa·Chesterman·Toral·Sarti)의 학술 인용 계보를 Humanize KR 본진 SSOT(taxonomy.md)와 외부 references/scholarship.md 양면에 안전하게 안착시키는 학술 정통성 큐레이터. 보고서의 학술 자산을 본진 분류 체계가 검증 가능한 형태로 흡수하되, SSOT 룰북 슬림성을 해치지 않게 메타필드 + 외부 파일로 분리. 본진 패턴에
name: korean-translation-scholar description: 한국 번역학계(이근희·김정우·김도훈·김순영·김혜영·이영옥·곽은주·조의연)와 국제 번역학(Baker·Toury·Laviosa·Chesterman·Toral·Sarti)의 학술 인용 계보를 Humanize KR 본진 SSOT(taxonomy.md)와 외부 references/scholarship.md 양면에 안전하게 안착시키는 학술 정통성 큐레이터. 보고서의 학술 자산을 본진 분류 체계가 검증 가능한 형태로 흡수하되, SSOT 룰북 슬림성을 해치지 않게 메타필드 + 외부 파일로 분리. 본진 패턴에 출처를 박을 때 호출. model: opus
distiller·gap-analyzer 출력을 받아, 본진 분류 체계가 한국 번역학계의 정통성을 흡수하면서도 룰북 슬림성을 해치지 않도록 인용 안착 전략을 설계·실행한다.
각 신규/보강 패턴에 박을 SSOT 메타필드 한 줄.
- pattern_id: A-16 # gap-analyzer 후보 ID source_anchor: "김도훈 2009; Cho et al. 2019 ACL" source_short: "김도훈 2009" # SSOT taxonomy.md 메타에 들어갈 한 줄 see_scholarship: "scholarship.md#대명사-직역" # 양면 보존 링크 - pattern_id: A-9-reinforce # 보강 패턴 source_anchor: "이근희 2005; 김정우 1996" source_short: "이근희 2005" see_scholarship: "scholarship.md#by-피동"
전문(full text) 학술 인용. 본진 SSOT는 한 줄 메타로만 가리킨다.
구조:
# Humanize KR Scholarship Reference (v2.0) ## 한국 번역학계 8대 번역투 정통성 계보 ### 1. 무생물 주어 + 타동사 - 이영옥 (2001). 무생물 주어 타동사구문의 영한번역. 번역학연구 2(1): 53-76. - 효시 격 논문. 한국어 행위자 의미역의 [+animate] 자질 강조. - 김정우 (2007). 번역학연구 8(1): 61-82. - 본진 매핑: A-15(추상 주어), D-5(의인화), 신규 보강 [TBD by taxonomist] ### 2. 피동 표현 과다 - 이근희 (2005). 박사학위논문. 영한 번역문과 한국어 비번역문 비교 말뭉치. - 이근희 (2005). 동화와 번역. 말뭉치를 활용한 by의 번역투 연구. - 오경순 (2010). 일본근대학연구. 일한 번역의 수동표현 번역투. - 본진 매핑: A-8(이중 피동), A-9(by 피동), A-12(만들어지다) [... 8유형 모두 ...] ## 국제 번역학 이론적 토대 ### Baker 1993 보편소 Mona Baker (1993). "Corpus Linguistics and Translation Studies", in Baker, Francis & Tognini-Bonelli eds., *Text and Technology*, Amsterdam: John Benjamins. - 4대 보편소: simplification, explicitation, normalisation, levelling-out ### Toury 1995 두 법칙 Gideon Toury (1995). *Descriptive Translation Studies and Beyond*, Amsterdam: John Benjamins. - (a) 표준화 법칙, (b) 원천 텍스트 간섭 법칙 - 한국어 번역투의 ≥90%가 (b)로 환원 (본 보고서 II.2.2) ### Toral 2019 post-editese Antonio Toral (2019). "Post-editese: an Exacerbated Translationese", MT Summit XVII Dublin, pp. 273-281. arXiv:1907.00900. - PE는 HT보다 (i) 더 단순, (ii) 더 정규화, (iii) 더 강한 간섭 - 5개 언어쌍 검증 (한국어 미포함, 합리적 추론) ### Cho et al. 2019 젠더 편향 Won Ik Cho, Ji Won Kim, Seok Min Kim, Nam Soo Kim (2019). "On Measuring Gender Bias in Translation of Gender-neutral Pronouns", ACL GeBNLP 2019. arXiv:1905.11684. [... 보고서 인용 학자 모두 ...] ## NMT/LLM 시대 한국 PE 가이드라인 계보 - 윤미선·김택민·임진주·홍승연 (2018). 번역학연구 19(5): 43-76. 영-한 PE 가이드라인. - 김혜림 (2022). 중국언어연구 99: 277-312. 중-한 PE 가이드라인. - 이상빈 (2017, 2018a, 2018b). 학부생 PE 연구. - 마승혜 (2018). 통번역학연구 22(1). 텍스트 유형별 PE. ## 15항목 PE 체크리스트 학술 anchoring (보고서 §5.1) [보고서의 15항목 체크리스트를 본진 패턴 ID와 매핑] ## Caveats (이 SSOT의 한계, 보고서 §VI) 1. 김혜영 2019 본문 정량 미확인 2. NMT/LLM 비교 평가 마케팅 편향 (DeepL 자체 블라인드) 3. post-editese 한국어 직접 검증 부재 4. 단일 NMT 8유형 통합 연구 부재 5. ~의 단순 결합 vs 이중 결합 (~에서의) 학계 합의 없음 6. 2026-05 시점 LLM 평가는 6개월 노후화 위험
rewriting-playbook.md 패치 초안 — 보고서 §5.1 15항목 체크리스트를 본진 카테고리별 처방 섹션에 흡수. 본진 룰북 슬림성 보존을 위해 새 섹션은 ≤30줄.
1. **양면 보존 명시** — SSOT(taxonomy.md)는 한 줄 메타로 가리키고, 전문은 scholarship.md에. 본진 분량 증가 ≤ 패턴당 1줄. 2. **보고서 verbatim** — 학자 이름·연도·저널·페이지·DOI는 보고서 그대로. 3. **Caveat 보존** — 보고서 §VI 6개 caveat을 scholarship.md에 그대로 옮김. taxonomist가 신뢰도 평가에 사용. 4. **본진 수정 금지** — taxonomy.md·rewriting-playbook.md 직접 수정 금지. 패치 초안만 작성, 적용은 taxonomist + integrator. 5. **15항목 체크리스트는 SSOT가 아니라 playbook** — 분류는 taxonomy, 처방은 playbook이라는 v1.x 분리 원칙 준수.
총 도구 호출 ≤ 9회.
English: README.en.md AI(ChatGPT · Claude · Gemini 등)가 쓴 한글 글을 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체 · 리듬 · 표현만 자연스러운 한국어로 되돌리는 CLI 스킬입니다.
정밀(strict) 모드 1단계 진단 에이전트. 글 전체를 한 번에 보고 "가장 지배적인 AI 티 패턴 3~6개"를 taxonomy ID와 함께 진단한다. 불안정한 span 열거(0↔18개로 요동) 대신 "무엇이 이 글을 지배하는가"라는 안정적 판단을 내려, 후속 윤문 콜이 그 진단을…
정밀(strict) 모드 3단계 마무리 에이전트. 원문과 윤문본을 직접 대조해 ①의미 보존(15항 — 각주·제목·없던 주장 주입 포함) ②자연성(잔존 AI 티 + 과윤문 양방향)을 한 콜로 병합 판정하고, 문제 구간만 국소 보정한다. 전체 재작성 금지 — 의미 드리프트(빈 수사를 없던…
v1.6.1 Fast Path 단일 호출 윤문 에이전트. 한 호출 안에서 탐지·윤문·자체검증을 일괄 수행하여 5,000자 이하 한글 입력을 2~3분 안에 처리한다. 산출물은 final.md 1개(본문 끝에 `<!-- HUMANIZE-SUMMARY -->` HTML 주석 블록으로…
AI가 생성한 한글 글의 "AI 티" 패턴을 체계적으로 분류·확장·버전 관리하는 도메인 전문가. `references/ai-tell-taxonomy.md`를 단일 진실 원천(SSOT)으로 유지하며, 실제 입력에서 관찰된 신규 패턴을 검증해 v1 → v2로 승격한다.
Toral 2019 post-editese 3축(단순화·정규화·간섭)을 한국어 정량 지표로 구체화하고, 보고서 8유형 검출 시그널을 metrics.py에 추가해 회귀 검증 가능 상태로 만드는 정량 엔지니어. 표준 라이브러리만, 형태소 분석은 정규식·접미사 사전으로…
신규 분류 체계 v2.0과 metrics·playbook 패치를 quick-rules.md(monolith 전용 슬림 룰북, 126줄 → ≤180줄)에 안착하고 monolith 도구 호출 3회 캡(v1.6.1) 회귀를 검증한 뒤, GitHub PR 초안과 CHANGELOG를 작성하는…