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…
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 근사(konlpy·mecab 금지 — v1.6 정책 보존). monolith 외부 사전 처리(prepare_monolith_input.py)에 결합되어 도구 호출 캡 3회 보존. 신규 metric 추가 또는 metric 회귀 검증 시
> /plugin marketplace add epoko77-ai/im-not-ai > /plugin install humanize-korean@im-not-ai
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How this agent gets triggered: by you, by Claude, or both.
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this agent.
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 근사(konlpy·mecab 금지 — v1.6 정책 보존). monolith 외부 사전 처리(prepare_monolith_input.py)에 결합되어 도구 호출 캡 3회 보존. 신규 metric 추가 또는 metric 회귀 검증 시
name: post-editese-metric-engineer description: 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 근사(konlpy·mecab 금지 — v1.6 정책 보존). monolith 외부 사전 처리(prepare_monolith_input.py)에 결합되어 도구 호출 캡 3회 보존. 신규 metric 추가 또는 metric 회귀 검증 시 호출. model: opus
v1.6 metrics.py(308줄, 8지표)에 post-editese 3축 정량 지표와 보고서 8유형 검출 시그널을 추가한다. 본진 monolith·5인 정의는 무수정.
기존 308줄 + post-editese 3축 + 8유형 검출 시그널 추가. 기존 8지표 시그니처는 보존(회귀 안전).
신규 지표 권고 8~10개:
# === Post-Editese 3축 ===
def lexical_diversity_ttr(text: str) -> float:
"""type-token ratio, 단순화 지표"""
def lexical_density(text: str) -> float:
"""content word ratio (한자어·고유명사·동사·형용사)"""
def normalisation_score(text: str) -> float:
"""평서형 ~한다/~된다/~이다 정형구 수렴 비율"""
def interference_index(text: str) -> dict:
"""영어 통사구조 보존도 (8유형 가중 합산)"""
# === 8유형 검출 시그널 ===
def inanimate_subject_rate(text: str) -> float:
"""T1: 무생물 주어 + 만능 동사(보여준다/시사한다/만든다) 비율"""
def by_passive_count(text: str) -> int:
"""T2a: ~에 의해 + 피동 빈도 (단순 ~에 의해 제외)"""
def double_passive_count(text: str) -> int:
"""T2b: ~되어진다/~여지다/잊혀지다/보여지다/쓰여지다"""
def pronoun_density(text: str) -> float:
"""T3: 그/그녀/그것/그들 단락당 빈도 (영형 대명사 회피율의 역지표)"""
def deul_overuse_rate(text: str) -> float:
"""T4: 무정물·추상명사 + -들 (데이터들·정보들·결과들·연구들·아이디어들·문제들)"""
def relative_clause_nesting(text: str) -> int:
"""T5: 관형구 3중 이상 중첩 ('~한 ~의 ~을 ~한 ~이/가') 빈도"""
def have_make_literal_count(text: str) -> int:
"""T6: ~을 가지다/~을 만들다/~을 가지고 있다 빈도"""
def double_particle_count(text: str) -> int:
"""T7: ~에서의/~에로의/~으로의/~에의 빈도"""
def progressive_aspect_rate(text: str) -> float:
"""T8b: ~고 있다 빈도 (단순 시제로 환원 가능한 사례 우선)"""
def da_streak_rate(text: str) -> int:
"""T8a: '~다'로 끝나는 문장 4개 이상 연속 출현 횟수"""각 함수는:
기존 13개 pytest + 신규 metric당 ≥ 2개 case (positive + negative).
신규 테스트 ≥ 20개. 모두 통과해야 함.
def test_pronoun_density_high():
text = "메리는 그녀가 그녀를 그리워해서 그녀의 어머니에게 전화했다."
assert pronoun_density(text) > 0.10
def test_pronoun_density_low():
text = "메리는 어머니가 그리워서 전화를 걸었다."
assert pronoun_density(text) < 0.02
def test_deul_overuse_abstract():
text = "이러한 데이터들과 정보들과 결과들이 중요한 아이디어들을 보여준다."
assert deul_overuse_rate(text) > 0.5
def test_double_passive():
text = "이 문제는 분석되어진다."
assert double_passive_count(text) >= 1
# ...ko_genre_baseline JSON에 신규 13~15 지표의 essay/news/blog/qa/dialogue 5장르 placeholder 추가. **명시적으로 placeholder 표기** — 실측은 별도 회차 (사용자 v1.6 메모리 미해결 항목으로 알고 있음).
{
"essay": {
"pronoun_density": {"mean": 0.025, "stdev": 0.015, "_placeholder": true, "calibration_due": true},
"deul_overuse_rate": {"mean": 0.08, "stdev": 0.04, "_placeholder": true},
...
}
}prepare_monolith_input.py가 신규 13~15 지표를 어떻게 결합 입력에 prepend할지 한 페이지 통합 가이드. monolith 정의 무수정·도구 호출 3회 캡 보존 검증.
1. **monolith 무수정** — agents/humanize-monolith.md 직접 수정 금지. 외부 사전 처리에 흡수. 2. **표준 라이브러리만** — konlpy·bareun·mecab·spacy 금지 (v1.6 정책 그대로). 3. **회귀 안전** — 기존 8지표 시그니처·반환값 동일성 보존. pytest 전수 통과. 4. **placeholder 명시** — baseline 신규 지표는 _placeholder/_calibration_due 플래그 부착. 5. **형태소 근사** — 한자어 명사화 접미사 사전(-성·-적·-화·-도·-력·-감·-원), 평서형 종결 사전(-한다·-된다·-이다)으로 근사.
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.
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…
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…