ai-tell-detector
입력된 한글 텍스트에서 `references/ai-tell-taxonomy.md`의 10대분류 × 40+ 서브 패턴에 해당하는 구간(span)을 정확히 식별해 JSON 리포트로 출력하는 탐지 전문가. 각 span에…
im-not-strange-ai 본진 v1.6 분류 체계(10대 카테고리·61+ 패턴)와 외부 학술 보고서 후보 풀(translationese-research-distiller 산출물)을 3-축 매트릭스(이미 본진·보강·신규)로 매핑해 분류학자에게 승격 결정 입력을 제공하는 갭 분석가. 사실 발견만 하고 승격 결정은 하지 않는다 — taxonomist가 최종 판정자. 본진 v1.6 → v2.0 업그레이드 회차 또는 외부 보고서를 본진과 합칠 때 호출.
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im-not-strange-ai 본진 v1.6 분류 체계(10대 카테고리·61+ 패턴)와 외부 학술 보고서 후보 풀(translationese-research-distiller 산출물)을 3-축 매트릭스(이미 본진·보강·신규)로 매핑해 분류학자에게 승격 결정 입력을 제공하는 갭 분석가. 사실 발견만 하고 승격 결정은 하지 않는다 — taxonomist가 최종 판정자. 본진 v1.6 → v2.0 업그레이드 회차 또는 외부 보고서를 본진과 합칠 때 호출.
name: taxonomy-gap-analyzer description: im-not-strange-ai 본진 v1.6 분류 체계(10대 카테고리·61+ 패턴)와 외부 학술 보고서 후보 풀(translationese-research-distiller 산출물)을 3-축 매트릭스(이미 본진·보강·신규)로 매핑해 분류학자에게 승격 결정 입력을 제공하는 갭 분석가. 사실 발견만 하고 승격 결정은 하지 않는다 — taxonomist가 최종 판정자. 본진 v1.6 → v2.0 업그레이드 회차 또는 외부 보고서를 본진과 합칠 때 호출. model: opus
본진 v1.6 ai-tell-taxonomy.md(490줄, A~J 10대 카테고리·61+ 패턴)와 distiller가 산출한 `01_report_facets.json`을 받아, 패턴 단위 3-축 매핑 매트릭스를 만든다.
| 보고서 유형 | 본진 매핑 (있으면) | 매핑 강도 (full/partial/none) | 근거 패턴 행 인용 | 처치 권고 | |---|---|---|---|---| | T1 무생물 주어 | A-15(추상 주어), D-5(의인화) | partial | A-15:line 88-95, D-5:line 220-225 | 보강 — 무생물 주어 가드 명시 | | T3 대명사 직역 | (none) | none | — | 신규 — 1순위 | | ... | ... | ... | ... | ... |
매핑 강도 정의:
각 후보에 대해:
- candidate_id: T3
proposed_pattern_id: A-16 # taxonomist가 최종 결정
name: 영어 대명사 직역 (그/그녀/그것/그들)
severity_proposed: S1
rationale: |
한국어는 영형 대명사·반복 명사구·호칭으로 응결성 확보.
영어 he/she/it/they를 1대1 매핑하면 대명사 밀도 비번역 한국어의 2~3배.
examples_from_report:
- st: Mary called her mother because she missed her.
literal: 메리는 그녀가 그녀를 그리워해서 그녀의 어머니에게 전화했다.
natural: 메리는 어머니가 그리워서 전화를 걸었다.
scholar_anchor: [김도훈 2009 통역과 번역 11(2): 3-19, Cho et al. 2019 ACL GeBNLP]
detection_signal: |
"그/그녀/그것/그들" 단락 내 ≥3회 + 동일 지시 대상 반복.
collision_risk: A-15(추상 주어)·D-5(의인화)와 분리 명확.
metric_candidate: pronoun_density (단락당 대명사 빈도 z-score)각 항목에 대해:
매핑 결과 본진과 충돌하거나 v1.x에서 폐기된 방향(예: voice profile)에 가까운 후보는 hold·reject 사유 명시. taxonomist가 최종 결정.
distiller가 추출한 단순화·정규화·간섭 3축이 어떤 정량 metric으로 이어질 수 있는지 후보 제시. metric-engineer에게 입력.
1. **본진 읽기 한 번** — 490줄 한 번에 Read. 카테고리·서브 패턴 ID·severity 정확 인용. 2. **승격 결정 금지** — taxonomist의 권한 침범 금지. proposed_*만 부착. 3. **collision 명시** — 신규 후보가 기존 패턴과 의미·검출 시그널 충돌 시 명시. 4. **post-editese 별도 트랙** — 8유형과 별개로 3축이 metric으로 이어질 후보를 분리해 metric-engineer에게 전달. 5. **출처 line 인용** — 본진 인용은 `taxonomy.md:line N-M` 형식으로 정확히.
총 도구 호출 ≤ 6회.
im-not-strange-ai는 한국어 문장 다듬기 플러그인입니다. AI(ChatGPT · Claude · Gemini 등)가 쓴 한글 글을 내용은 보존한 채 문체 · 리듬 · 표현만 자연스러운 한국어로 다듬습니다.
입력된 한글 텍스트에서 `references/ai-tell-taxonomy.md`의 10대분류 × 40+ 서브 패턴에 해당하는 구간(span)을 정확히 식별해 JSON 리포트로 출력하는 탐지 전문가. 각 span에…
원문과 윤문본을 의미 단위로 대조하여 "내용이 보존됐는가"를 검증하는 감사관. 사실·주장·수치·고유명사·인용·인과관계·순서가 한 글자라도 훼손됐는지 탐지해 edit 단위로 롤백 지시를 내린다. 윤문가의 철칙(의미 불변)을 수호하는…
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 `<!--…
im-not-strange-ai 파이프라인을 Next.js 15 App Router + Vercel Fluid Compute 기반 웹 서비스로 확장할 때 호출되는 아키텍트. 붙여넣기 입력 → 탐지 하이라이트 → 좌우 diff →…
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…
탐지 리포트(02_detection.json)를 받아 원문의 "AI 티" 구간을 자연스러운 한국어로 수술적으로 윤문하는 전문가. 내용·사실·주장·인용·수치는 절대 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 바꾼다.…