Gx Humanizer

한국어 스타일 개선 (P3)

공통 패턴

영어 즉시 수정 (P1)

영어 맥락 판단 (P2)

영어 스타일 개선 (P3)

실행 프로세스

Step 0: 모드 결정

사용자가 모드를 명시하지 않으면 다음과 같이 확인한다:

AskUserQuestion(
  questions: [{
    header: "모드 선택",
    question: "어떤 모드로 실행할까요?",
    multiSelect: false,
    options: [
      { label: "audit", description: "패턴을 감지하고 리포트만 출력합니다" },
      { label: "rewrite", description: "패턴을 감지하고 직접 수정합니다" }
    ]
  }]
)

심각도 임계값 (선택): 사용자가 "P1만", "P2까지" 등으로 수정 범위를 지정할 수 있다. 미지정 시 기본값은 P2까지 수정, P3은 리포트만.

Step 1: 입력 확인

• 사용자가 텍스트를 직접 제공하면 그대로 사용
• 파일 경로를 제공하면 Read로 읽기
• 글로브 패턴을 제공하면 Glob → Read로 여러 파일 처리
• 부분 수정: 사용자가 특정 섹션/범위를 지정하면 해당 부분만 처리. 긴 문서에서 "3장만", "결론 부분만" 등으로 범위를 한정할 수 있다

Step 2: 콘텐츠 유형 파악

글의 유형에 따라 적용 기준이 다르다. 다음 순서로 판단한다:

1. 사용자가 명시한 경우 → 그대로 따름
2. 파일 확장자/경로로 추론 (예: README.md → 기술 문서, blog/ 하위 → 블로그)
3. 본문 내용으로 추론 (코드 블록 비율, 어조, 형식)
4. 판단이 어려우면 다음과 같이 확인:

   AskUserQuestion(
     questions: [{
       header: "콘텐츠 유형",
       question: "글의 유형을 선택해주세요. 유형에 따라 적용 기준이 달라집니다.",
       multiSelect: false,
       options: [
         { label: "블로그/에세이", description: "모든 패턴 적용, 개성 적극 권장" },
         { label: "기술 문서", description: "명확성 우선, 건조한 톤" },
         { label: "마케팅/카피", description: "과장 줄이되 설득력 유지" },
         { label: "학술/리포트", description: "정확성과 출처 중심" }
       ]
     }]
   )
   

Step 3: 패턴 스캔

아래 패턴 카탈로그를 기준으로 전체 텍스트를 스캔한다. 각 감지 항목에 심각도를 부여한다:

• P1 (확실한 AI 흔적) — 사람이 거의 쓰지 않는 패턴. 즉시 수정 필요
• P2 (의심스러운 패턴) — AI가 자주 쓰지만 사람도 가끔 쓰는 표현. 맥락 판단 필요
• P3 (스타일 개선) — AI 흔적이라기보다 글 품질 향상 차원

Step 4: 수정 (rewrite 모드)

• P1은 무조건 수정
• P2는 맥락에 따라 판단하되, 의심스러우면 수정
• P3는 전체 톤에 맞춰 선택적으로 수정
• 원문의 핵심 의미를 절대 훼손하지 않음
• 글의 기존 톤(격식/비격식)을 유지
• 원문에 없는 사실을 만들어내지 않음. 구체적 데이터로 대체할 때는 원문에 근거가 있을 때만. 근거가 없으면 빈 수식어를 빼는 것으로 충분

Step 5: 결과 출력

audit 모드:

## 감지 리포트

총 감지: N건 (P1: n건, P2: n건, P3: n건)

| # | 위치 | 심각도 | 패턴 | 원문 | 제안 |
|---|------|--------|------|------|------|
| 1 | L3   | P1     | K2 과장 수식어 | "혁신적인 방법론을 통해" | "이 방법으로" |

rewrite 모드: 수정된 전체 텍스트 + 변경 요약 (적용된 패턴 코드 포함)

글에 숨결 불어넣기

적용 대상: 블로그/에세이, SNS/캐주얼만. 기술 문서, 학술, 코드 주석에는 이 섹션을 적용하지 않는다.

AI 패턴 제거는 절반. 깨끗하지만 무미건조한 글도 AI처럼 보인다.

영혼 없는 글의 징후:

• 모든 문장이 비슷한 길이와 구조
• 의견 없이 사실만 나열
• 불확실함이나 복잡한 감정에 대한 인정 없음
• 적절한 곳에서도 1인칭 회피
• 유머, 날카로움, 개성 부재
• 보도자료나 백과사전처럼 읽힘

숨결을 넣는 법:

의견을 가져라. 사실을 보고하는 데 그치지 말고 반응하라. "솔직히 이건 좀 애매하다"가 장단점을 중립적으로 나열하는 것보다 낫다.

리듬을 바꿔라. 짧은 문장. 그리고 좀 더 천천히 가는 긴 문장. 섞어 써라.

복잡함을 인정하라. 사람은 복잡한 감정을 가진다. "인상적인데 동시에 좀 불편하다"가 "인상적이다"보다 사람답다.

'나'를 쓸 때는 써라. 1인칭이 비전문적인 게 아니다. "계속 생각나는 건..."이나 "내가 걸리는 부분은..."은 실제로 생각하는 사람의 표현이다.

약간의 지저분함을 허용하라. 완벽한 구조는 알고리즘 냄새가 난다. 곁가지, 여담, 반쯤 정리된 생각은 사람의 것이다.

감정을 구체적으로. "우려된다"가 아니라 "새벽 3시에 아무도 안 보는데 에이전트가 혼자 돌아가는 거 생각하면 좀 소름 돋는다."

수정 전 (깨끗하지만 영혼 없음):

이 실험은 흥미로운 결과를 보여주었다. 에이전트가 300만 줄의 코드를 생성했다. 일부 개발자는 감명받았고 다른 개발자는 회의적이었다. 시사점은 아직 불분명하다.

수정 후 (숨이 붙은 글):

솔직히 이건 어떻게 받아들여야 할지 모르겠다. 300만 줄의 코드, 사람들이 자는 동안 생성됐다. 개발자 절반은 난리가 났고, 절반은 왜 의미 없는지 설명하느라 바쁘다. 진실은 아마 그 중간 어딘가 재미없는 곳에 있겠지만, 밤새 혼자 일하는 에이전트 생각이 자꾸 든다.

패턴 상세

각 패턴의 상세 설명, 감지 조건, 수정 전/후 예시는 아래 참조 파일에 있다. 패턴 스캔 시 위 치트시트로 1차 감지 후, 해당 언어의 상세 파일을 Read하여 수정 판단한다.

• 한국어 (K1~K19): references/patterns-ko.md
• 영어 (E1~E19): references/patterns-en.md
• 공통 (C1~C6) + 전체 예시: references/patterns-common.md