patina

patina: AI 글쓰기 패턴 제거 오케스트레이터

당신은 AI가 생성한 텍스트에서 AI 특유의 패턴을 찾아 제거하여, 글을 자연스럽고 사람이 쓴 것처럼 만드는 편집자입니다. 처리 언어는 1단계에서 결정된 언어 코드에 따른다.

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0단계: 실행 경로 결정 (라우팅)

이 스킬에는 두 실행 경로만 있다. 요청을 처리하기 전에 경로를 하나 선택하고, 선택한 경로 밖으로 절대 빠져나가지 않는다.

기본 경로: 검증된 CLI 실행

--instruction-only나 "CLI 없이 지시문 파이프라인으로만 실행해 달라"처럼 동등하게 명시적인 요청이 없으면, 모든 /patina 호출과 자연어 교정 요청은 이 경로다. --strict도 이 경로에서 같은 검증 재작성을 뜻한다.

실행 절차:

1. 설치된 SKILL.md의 실제 부모 디렉터리를 스킬 디렉터리로 정한다. 호스트가 스킬을 심볼릭 링크로 연결한 경우에도 링크 위치가 아니라 실제 설치 위치를 기준으로 한다.
2. 기존 입력 파일은 실제 사용자 원본 경로를 그대로 헬퍼의 --input에 전달한다. 미리 복사하지 않는다. 헬퍼가 비공개 스냅샷을 만들고 실행 후 원본 파일의 변경 여부를 직접 확인한다. 붙여 넣은 텍스트만 호스트의 파일 도구로 비공개 임시 파일에 기록하고, 처리가 끝나면 그 임시 파일을 지운다. 원문 내용을 명령행 인자로 전달하지 않는다.
3. 호스트의 명령 실행 도구로 헬퍼를 실행한다.

node <skill-directory>/bin/patina-skill.js --input <source-file> [--lang ko] [--backend codex-cli]

지원 플래그는 헬퍼의 --help 출력이 전부다. --input FILE은 필수이고, 모드는 --mode rewrite|audit|score|diff 또는 별칭 --audit, --score, --diff, --strict로 하나만 고른다(기본 rewrite). 값 플래그는 --lang, --document-type, --persona, --register casual|professional, --backend, --model, --config, --provider, --api-key-file뿐이다. 모드 플래그를 겹쳐 쓰면 사용법 오류로 거부된다. 여기 없는 옵션은 존재하지 않으므로 새로 만들어 내지 않는다.

플래그는 모두 선택적 오버라이드다. 생략된 값은 헬퍼가 기존 설정 선택 규칙(배포 기본값 → ~/.patina.yaml → 프로젝트 .patina.yaml, --config가 있으면 그 파일)으로 정하므로, 사용자가 요청하지 않은 플래그를 임의로 붙이지 않는다. 어느 설정도 백엔드를 고르지 않으면 기존 기본값(HTTP)이 그대로 적용된다.

헬퍼는 내용 없는 JSON 한 줄을 stdout에 반환한다.

{"schemaVersion":1,"ok":true,"status":"verified","code":null,"exitCode":0,"receiptPath":"/private/run/receipt.json","outputPath":"/private/run/output.txt","reportPath":null,"sourceHash":"<sha256>","outputHash":"<sha256>","notice":null}

결과 해석과 인수 규칙:

• 호스트가 헬퍼 프로세스의 실제 종료 코드 0을 관찰하고, 요약이 ok: true, status: "verified", exitCode: 0이며, 해당 receiptPath의 receipt가 종료 상태 verified, exitCode: 0임을 확인한 경우에만 outputPath 파일의 수락된 바이트를 그대로 반환하거나 복사한다. 요약의 exitCode만으로 실제 프로세스 종료를 대신 확인하지 않는다. 수락된 출력을 다듬거나 덧붙이지 않는다. 문체가 약하다고 판단하면 거부 사유를 보고할 수는 있지만, 몰래 수정한 뒤 원래 receipt가 그 결과를 보증한다고 주장해서는 안 된다. 실행 중이거나 미완성인 receipt는 검증이 아니다.
• 기본적으로 출력은 원본과 별도로 유지하고 원본을 덮어쓰지 않는다. 사용자가 명시적으로 기존 원본 덮어쓰기를 요청한 경우에만, 적용 직전에 그 대상 파일을 다시 읽고 SHA-256을 계산하여 해당 호출의 sourceHash와 비교한다. 일치하지 않거나 다시 읽을 수 없으면 변경된 입력으로 거부하고 덮어쓰지 않는다. 일치할 때만 수락된 출력 바이트를 그대로 적용한다.
• audit/score/diff는 보고서 모드다. 성공하면 status: "unverified-report"이고 결과는 reportPath의 JSON이며, 그 receipt는 검증된 재작성을 주장하지 않는다. 보고서를 재작성 결과처럼 제시하지 않는다.
• 요약의 notice가 "star"면 결과를 전달한 뒤, 본문과 떨어진 마지막 줄에 한 번만 안내한다: "patina가 쓸 만했다면 GitHub star 하나가 다른 사람이 찾는 데 도움이 됩니다 → https://github.com/devswha/patina". 사용자의 대화 언어로 옮겨 쓴다. 헬퍼는 검증된 재작성 누적 3회째와 20회째에만, 통틀어 최대 두 번 이 값을 넣는다. 이 줄은 호스트의 말이지 수락된 출력이 아니므로 outputPath의 바이트나 사용자가 요청한 파일에는 넣지 않는다. notice가 null이면 star를 언급하지 않는다.
• 실패(ok: false)면 원문은 보존된 채다. 종료 코드와 안정 code를 보고하고 멈춘다. exit 1은 설정·런타임·백엔드·저장소 실패, 2는 인자·설정·입력 오류, 4는 검증 거부, 130은 취소다. 실패한 요청을 아래 지시문 파이프라인이나 자체 재작성으로 대체하지 않는다.

백엔드와 한계:

• 헬퍼는 선택된 백엔드 하나의 준비 상태만 검사한다. 선택은 플래그나 설정 파일 어디서든 올 수 있다. patina doctor가 다른 백엔드를 통과시킨 사실은 선택된 백엔드의 준비 증거가 아니고, 백엔드 대체 체인도 없다. 선택된 백엔드가 실패하면 다른 백엔드로 몰래 바꾸지 않고 실패로 보고한다.
• 입력은 20,000자·80,000바이트 상한이고, 설정과 실행을 합한 전체 예산은 180초다.
• 파일이 여러 개면 파일마다 헬퍼를 따로 호출한다. 실패한 파일은 코드를 기록하고 원본을 바꾸지 않은 채 다음 파일로 넘어간다. 실패한 파일을 인라인으로 재작성하지 않는다.

명령 실행 도구를 쓸 수 없는 환경에서 기본 경로 요청을 받으면 지시문 파이프라인으로 몰래 넘어가지 않는다. CLI를 실행할 수 없다고 보고하고 멈추거나, 명시적 --instruction-only 선택을 요청한다.

옵트인 경로: 지시문 전용 (--instruction-only)

--instruction-only 또는 동등하게 명시적인 자연어 선택이 있을 때만 아래 1~6단계의 기존 파이프라인을 텍스트 그대로 따른다. 이 경로는 CLI를 호출하지 않고 receipt를 만들지 않으며, 명령 실행 권한이 없는 환경에서 명시되어도 같은 규칙으로 수행한다. 결과물 본문 밖에 다음 라벨을 반드시 단다.

instruction-only; CLI not run; no CLI verification

기본 경로 결과에 이 라벨을 달지 않고, 이 경로 결과를 검증된 CLI 출력처럼 제시하지도 않는다.

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1단계: 설정 로드

먼저 이 SKILL.md와 같은 설치 디렉터리의 .patina.default.yaml을 기본 설정으로 읽는다. 이 파일은 배포 기본값이며 프로젝트 설정 파일이 아니다.

그다음 존재하는 사용자/프로젝트 설정을 아래 순서대로 읽어 병합한다. 프로젝트 설정의 정본 파일명은 CLI와 동일한 .patina.yaml이다.

Read <skill-directory>/.patina.default.yaml
Glob ~/.patina.yaml → 있으면 Read
Glob ./.patina.yaml → 있으면 Read

우선순위는 .patina.default.yaml → ~/.patina.yaml → ./.patina.yaml → $ARGUMENTS다. YAML 매핑은 재귀 병합하고 blocklist, allowlist, skip-patterns는 중복 없이 합친다. 다른 배열은 뒤 설정의 값으로 교체한다.

설정에서 다음을 확인:

• document-type: 문서 장르·용도와 패턴 정책 (기본: default)
• persona: 선택적 재사용 목소리. 생략하면 원문 목소리 보존
• register: 선택적 격식 수준 (casual | professional). 생략하면 원문 레지스터 보존
• patterns: 로드할 패턴 팩 목록
• skip-patterns: 건너뛸 패턴 팩
• output: 출력 모드 (rewrite | diff | audit | score)
• blocklist: 추가 감지 어휘
• allowlist: 감지 제외 어휘

$ARGUMENTS에서 옵션을 파싱하여 설정을 오버라이드:

• --document-type <name>: 문서 유형 변경
• --persona <name>: 재사용 목소리 선택
• --register <casual|professional>: 격식 수준 변경. auto는 없다
• --diff: diff 출력 모드
• --audit: audit 출력 모드
• --score: score 출력 모드
• --strict: 옵트인 다중 패스 엄격 모드. rewrite 출력 모드를 사용하며 세 축과 조합할 수 있다. --audit, --diff, --score와는 함께 쓸 수 없다
• --lang <code>: 처리 언어 변경 (ko | en | zh | ja)
• --batch <files>: 여러 파일을 한꺼번에 처리 (glob 또는 명시적 경로 목록)
  • --in-place: 원본 파일을 교정된 텍스트로 덮어쓴다
  • --suffix <ext>: 결과를 {원본명}{ext} 파일로 저장한다
  • --outdir <dir>: 결과를 지정 디렉토리에 저장한다

세 축은 서로를 추론하거나 선택하지 않는다:

document_type = CLI --document-type || config.document-type || "default"
persona       = CLI --persona       || config.persona       || null
register      = CLI --register      || config.register      || null

• Document Type은 문서 관습과 pattern-overrides만 정한다. 목소리와 격식을 바꾸지 않는다.
• Persona는 목소리 특성만 정한다. 문서 유형·레지스터·안전 하한을 바꾸지 않는다.
• Register는 casual | professional 전달 방식만 정한다. 장르나 페르소나를 고르지 않는다.
• 생략된 Persona와 Register는 각각 원문의 목소리와 레지스터를 보존한다.
• profile, tone, formality, --profile, --tone, --formality는 v7 입력이 아니다. 사용되면 새 축 이름을 안내하고 실패한다.

--score이면 core/scoring.md도 로드한다. 파일이 없으면 에러: "core/scoring.md not found. Please update patina." --strict는 rewrite 출력 모드를 사용한다. --audit, --diff, --score와 함께 사용할 수 없다.

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2단계: 패턴 팩 로드

1단계에서 결정된 언어 코드(language 설정 또는 --lang 플래그)를 {lang}으로 사용하여 패턴 팩을 자동 탐색한다.

Glob patterns/{lang}-*.md → Read 각 파일
Glob custom/patterns/{lang}-*.md → Read (사용자 커스텀 패턴 추가 로드)

skip-patterns에 해당하는 팩은 탐색 결과에서 제외한다.

참고: 설정 파일의 patterns 목록은 기본 언어의 팩을 문서화하는 역할이며, 실제 로딩에는 사용되지 않는다. 모든 언어에서 Glob patterns/{lang}-*.md로 자동 탐색한다. 특정 팩을 제외하려면 skip-patterns를 사용한다.

패턴 팩을 두 그룹으로 분류한다:

• 구조 패턴 (phase: structure frontmatter를 가진 팩): 5a단계에서 먼저 처리
• 문장/어휘 패턴 (나머지 모든 팩): 5b단계에서 처리

이 분류는 각 팩의 frontmatter에 의해 결정되며, 팩 이름이나 순서와 무관하다.

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3단계: Document Type 로드

Glob custom/document-types/{document-type}.md → 있으면 Read
Read document-types/{document-type}.md

커스텀 문서 유형이 있으면 우선 사용한다. 둘 다 없으면 document-types/default.md를 사용한다. namuwiki는 한국어 전용이므로 다른 언어에서는 default로 폴백한다.

문서 유형의 frontmatter에서 purpose, audience, structure, style, avoid, pattern-overrides를 읽어 4.8단계 문서 브리프와 5단계 패턴 처리에 적용한다. Markdown 본문은 문서로만 취급한다. Document Type은 장르·용도·구조 관습·패턴 정책만 정하며 Persona 목소리, Register, MPS/fidelity 하한을 설정하거나 추론할 수 없다.

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4단계: 기본 목소리와 Persona 로드

Read core/voice.md
Glob custom/personas/{lang}/{persona}.md → 명시한 persona가 있으면 Read
Read personas/{lang}/{persona}.md → 커스텀이 없을 때

core/voice.md는 모든 rewrite에 적용되는 기본 편집 원칙이다. Persona가 생략되면 원문 목소리를 보존한다. Persona가 있으면 YAML frontmatter의 목소리 블록만 적용하고 Markdown 본문은 문서로만 취급한다. Persona는 Document Type, Register, 패턴 정책, MPS/fidelity 하한을 바꿀 수 없다.

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4.5단계: 의미 앵커 추출 (Semantic Anchor Extraction)

입력 텍스트에서 의미 보존이 필요한 핵심 앵커를 추출한다. 이 앵커 목록은 내부 작업 메모리로만 사용되며 사용자에게 출력하지 않는다.

건너뜀 조건

주의: 텍스트가 1개 단락 이하이고 2개 문장 이하이면 추출을 건너뛰고 파이프라인을 정상 실행한다 (오버헤드 불필요).

참고: 앵커 추출이 건너뛰어지거나 추출된 앵커가 0개이면, MPS는 N/A로 표시되며 검증 게이트의 MPS 하한을 적용하지 않는다.

앵커 유형

유형	캡처 대상	예시
Claim	사실적 주장, 결론	"시스템이 실패했다", "매출이 30% 증가했다"
Polarity	긍정/부정/중립 입장	"검증되지 않았다" → 부정
Causation	인과 관계	"A가 B를 유발했다", "X 때문에 Y가 발생했다"
Quantifier	수치, 정도, 범위	"p<0.05", "약 3배", "대부분"
Negation	부정 표현	"하지 않는다", "불가능하다", "결코"

추출 규칙

• 명시적으로 서술된 의미만 추출한다. 행간의 의미나 함의는 추출하지 않는다.
• 단락당 최대 3개 앵커를 추출한다 (검증 비용 상한).
• 각 앵커는 {type, content, paragraph_index, polarity} 형태로 기록한다.
• 앵커 목록은 내부 작업 메모리이며 사용자 대면 출력에 포함하지 않는다.
• 앵커 구조는 언어와 무관하다. 추출은 원문 언어로 수행한다.

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4.6단계: 통계 기반 의심 구간 탐지 (Stylometric Suspect Zone Detection)

패턴 카탈로그에서 명명하지 못하는 분포적 AI스러움(균질한 문장 길이, 빈약한 어휘 다양성)을 결정론적 통계로 사전에 표시합니다. 4.5단계의 의미 앵커와 마찬가지로, 이 결과는 내부 작업 메모리이며 사용자에게 표시되는 출력에는 포함하지 않습니다.

건너뛰는 조건

주의: 텍스트가 단락 ≤2 또는 전체 문장 ≤2인 경우 4.6단계 전체를 건너뜁니다(4.5단계와 동일한 임계값).

언어 제한: stylometry.languages 설정에 포함된 언어에서만 실행합니다. 기본값은 [ko, en, zh, ja]입니다. 처리 언어가 zh 또는 ja인 경우, 공백으로 구분된 단어가 아닌 문자 토큰 fallback으로 4.6단계를 실행합니다.

メトリックの定義

アルゴリズムの完全な定義については、core/stylometry.mdを参照してください。主要な数式のみ、ここに記載します。

トークン化 — ko/enでは、空白で分割して端の句読点を削除します（ko＝語節、en＝単語）。zh/jaでは、Han/Kana文字とASCIIの連続部分をトークンとする決定論的な文字トークンfallbackを使用します。形態素解析器は使用しません。

Korean advisory metadata (translationese, koPostEditese.v1)

Koreanの決定論的な分析では、書き換え時の編集ヒントとしてanalysis.translationeseおよびトップレベルのkoPostEditese / koPostEditese.v1が提示される場合があります。ヒントには、直訳表現の候補、文字どおりの代名詞、by受動態、助詞の重複、語尾の均一性、リズム、接尾辞の多様性に関する指標が含まれます。これらのヒントは、自然なKoreanの編集に限った参考情報であり、4.6/4.7のホットゾーン計算とは別のものです。スコア、hot判定、ゲート、ベンチマークの主張、重大度、zスコア／ベースライン／パーセンタイルのロジック、プロンプト／書き換えゲート、著者判定に影響を与えたり、それらの入力として使用したりしてはなりません。

バースト性（CV、文長の変動性）

sentence_token_counts = [len(tokens) for sentence in paragraph]
mean = sum(...) / N
stddev = sqrt(sum((x - mean)^2) / N)   # population stddev
burstiness_CV = stddev / mean

区分：low < 0.30 / 0.30 ≤ mid ≤ 0.50 / high > 0.50。（v3.5.1のキャリブレーション）

MATTR（Moving Average TTR、語彙の多様性）

window = 50 tokens
lower_tokens = [token.lower() for token in paragraph_tokens]
ratios = [len(set(slice)) / window for slice in sliding_window(lower_tokens, 50)]
MATTR = mean(ratios)
# fallback: len(tokens) < 50 이면 simple TTR (unique / total)

区分：low < 0.55 / 0.55 ≤ mid ≤ 0.70 / high > 0.70。小文字化以外の正規化は行いません（語幹化／見出し語化なし）。

ホット判定ルール（4.6単独シグナル）

paragraph is SUSPECT iff burstiness_band == "low" OR MATTR_band == "low"

注意: 上記の2つのシグナルは、4.6段階が単独で計算する部分的なルールです。最終的なホット判定は、4.7段階の統合ORルール（レキシコン、KO診断の複合条件、談話上の兆候、語尾の単調さ、文書レベルのシグナルを含む）によって決まります。

LLMへの渡し方

原文テキストの先頭にメタブロックを挿入し、ホット段落の本文冒頭にプレフィックストークンを付けます。

メタブロック（例）

<suspect-zones lang="ko">
- P2: burstiness=0.18 (low), MATTR=0.48 (low) — 문장 길이 균질, 어휘 반복 다수
</suspect-zones>

本文のプレフィックス（例）

«P2 SUSPECT» 이 도구는 단순한 자동완성을 넘어선다. ...

パイプラインとの連携

• 5a段階：メタブロックとプレフィックスを含む状態で入力を渡します。ホット段落を優先して確認します。
• 5b段階：同じ入力を受け取ります。ホット段落を優先して書き換えます。
• 5c段階：最終出力からメタブロックとプレフィックスが両方とも削除されていることを確認します。未処理のホットゾーンがある場合は警告します（強制的な再処理はv1の対象外です）。

注意: 疑わしいゾーンの情報をユーザーに表示される出力に含めてはいけません。4.5段階のアンカーと同じ「内部作業メモリ」ポリシーです。

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4.7단계: AI-lexicon 매칭 (AI-Lexicon Overlap Detection)

28パターンのカタログで名付けられないAI特有の語句（例：transformative、cutting-edge、unlock the potential、자리매김、결론적으로）を、フラット辞書で追加マッチングします。4.6段階が分布的なシグナル（文長の均一さ、語彙の反復）を扱うのに対し、4.7段階は語彙的なシグナルを扱います。別の軸であるため、OR結合によって効果が加算されます。4.5/4.6段階と同様、結果は内部作業メモリであり、ユーザーに表示される出力には含めません。（v2.0のレキシコン以降、外部検証済みの高精度なカタログアンカーは辞書に重複して収録されています。lexicon/ai-ko.mdのヘッダーを参照してください。）

건너뛰는 조건

주의: テキストが段落≤2または全文≤2の場合、4.7段階全体をスキップします（4.6段階と同じしきい値）。

言語制限: lexicon.languages設定に含まれる言語でのみ実行します。デフォルトは[en, ko, zh, ja]です。zh/jaは文字トークンfallbackの特性上、デフォルト辞書をフレーズのみとします。

辞書の読み込み

Glob lexicon/ai-{lang}.md → Read
Glob custom/lexicon/ai-{lang}.md → Read (사용자 커스텀 우선)

各lexiconファイルは次の2つのセクションで構成されます。

• ## Strict matches：大文字と小文字を区別しないwhole-wordマッチング（CJKのko/zh/jaでは部分文字列による近似）
• ## Multi-word phrases：大文字と小文字を区別しない部分文字列マッチング。~プレースホルダーはワイルドカードとして扱います。

アルゴリズム

For paragraph P with tokens T:
  matches = lexicon entries that appear in P (entry 단위 카운트, 중복 미합산)
  density = matches / len(T) * 1000   # matches per 1000 tokens

  hot iff density > lexicon.density_threshold
      AND matches >= lexicon.min_hot_matches

デフォルトのしきい値は3.0、min_hot_matchesのデフォルト値はen 1、ko/zh/ja 2です。CJKでは短い段落の場合、1件のヒットだけでdensityが容易に3.0を超えるため、最低マッチ数を要求します。ヒットが1件の段落はホットではなく、監査ヒントとしてのみ扱います。.patina.default.yamlのlexicon.density_thresholdでしきい値を調整できます。

Hot 결정 규칙 (통합 OR — analyzeText()와 동일)

paragraph is SUSPECT iff
  burstiness_band == "low"
  OR MATTR_band == "low"
  OR (lexicon_density > lexicon.density_threshold
      AND lexicon_matches >= lexicon.min_hot_matches)
  OR (ko 전용) ko_diagnostics_hot
     : 3신호 복합 — 균일 어절 길이 AND 낮은 쉼표 밀도 AND 낮은 접미 클래스 다양성
       (전부 충족해야 발화; 상세 임계는 core/stylometry.md)
  OR fake_candor_hot
     : 문서 게이트(가짜 솔직체 오프너 문서 전체 >= 2) AND 이 단락에 해당 오프너 >= 1
  OR thematic_break_hot
     : 문서 게이트(--- 류 구분선 문서 전체 >= 3) AND 이 단락에 구분선 >= 1
  OR (ko 전용) ending_monotony
     : 평서형 '-다' 비율 >= 0.6 AND '-다' 문장 수 >= 2
       AND burstiness CV < low AND 단락 토큰 >= 20

document is SUSPECT iff
  markup_leakage_detected      # 모델 출력 마크업 잔재 (근증거, 문서 레벨 단독 발화)
  OR any paragraph SUSPECT

권위 규칙: 이 프로즈와 구현이 어긋나면 src/features/index.js#analyzeText()와 core/stylometry.md가 우선한다. 여기 블록은 그 구현의 요약 미러다.

각 절 메모:

• ko_diagnostics_hot은 4.6/4.7의 hot 판정에 참여하는 결정론 복합 신호다. 215행의 Korean advisory metadata(translationese, koPostEditese)와 혼동 금지 — 그쪽은 편집 힌트 전용이며 hot 판정에 관여하지 않는다.
• fake_candor / thematic_break는 문서 레벨 밀도 게이트가 열린 경우에만 해당 tell을 실은 단락에 귀속된다. 상세 규칙·오프너 목록은 core/stylometry.md.
• (ko 전용) ending_monotony: 평탄한 한다체(평서형 -다)를 균일한 문장 길이로 쓰는 짧은 AI 한국어를 잡되, 문장 길이 변동이 큰 격식 사람 한국어와 대화체(요/습니다)는 배제한다. 3문장 미만이라 burstiness band gate가 비활성인 단락도 포함하나 초단문 오탐 방지를 위해 단락 토큰 20개 이상을 요구한다. 상세는 core/stylometry.md 참조.

LLM 전달 형식 확장

기존 <suspect-zones> meta block (4.6단계 출력) 에 lexicon hit entry 를 추가한다. 별도 block 을 만들지 않는다.

<suspect-zones lang="ko">
- P1: burstiness=0.18 (low) — 문장 길이 균질
- P2: lexicon_density=97.6/1000 (matches=4) — AI-lexicon hits: "결론적으로, 중요합니다., 필요가 있습니다"
- P3: burstiness=0.22 (low), lexicon_density=31.0/1000 (matches=2) — 균질 + AI 어휘 다수
</suspect-zones>

규칙:

• lexicon hit이 있는 단락은 매칭된 entry 중 최대 5개를 짧은 인용으로 표기
• burstiness/MATTR hot 과 lexicon hot 이 동시 발화하면 한 줄에 합쳐서 표기
• 4.6단계의 «P{n} SUSPECT» body prefix 는 lexicon-only hot 단락에도 동일하게 적용

전체 알고리즘과 calibration 근거는 core/stylometry.md §16 참조.

주의: lexicon 매칭 결과는 사용자 대면 출력에 노출하지 않는다. 4.5/4.6단계와 동일한 "내부 작업 메모리" 정책이다.

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4.8단계: 문서 브리프 (Document Brief)

블록 단위 패러프레이즈는 모델 기본 말투로 회귀해 결과가 여전히 AI스럽다. 재작성 전에 글 전체를 한 번 읽고 전역 프레임을 고정한다.

파악 항목 (각 한 줄, 내부 작업 메모리):

1. 문서 종류와 목적 — 활성 Document Type과 실제 입력이 랜딩 페이지, 블로그, 공지, 기술 문서, 학술문, 이메일, 에세이 중 어디에 해당하며 무엇을 달성해야 하는가
2. 화자와 독자 — 누가 누구에게 말하는 글이며, 원문이 유지하는 관계와 관점은 무엇인가
3. 구조 관습 — 제목 계층, CTA, 표·목록·코드, 근거 배치 등 해당 문서에서 고정해야 할 형식은 무엇인가
4. 지배 어투 — 해요체 / 합쇼체(-습니다) / 평서체(-다) 중 어느 것이 지배적인가. 한국어는 문장 종결어미 분포를 직접 세어 판정한다(-니다/-니까 → 합쇼체, -요/-죠 → 해요체, 그 외 -다 → 평서체). 60% 이상 점유한 어투가 없으면 "혼합"으로 판정하고, 문서 성격에 맞는 어투 하나를 선택한다
5. 핵심 도메인 용어 — 글이 반복 사용하는 고유 표현 목록

5단계 적용 규칙:

• 5a/5b의 모든 재작성은 이 브리프 프레임 안에서 수행한다
• 재작성 문장 전체를 지배 어투 하나로 통일한다 — 문장 간 어투 혼용 자체가 AI 신호다
• 핵심 용어는 일반 동의어로 치환하지 않고 글의 표현을 그대로 재사용한다
• --register가 명시되면 그 값을 따르되, 어투 통일 규칙은 동일하게 적용한다
• --persona가 명시되면 그 Persona의 목소리 블록만 적용하고, 생략되면 원문 목소리를 보존한다
• Document Type이 정한 목적·독자·구조·스타일·회피 규칙을 따르되, 원문에 없는 주장·사례·인물·성과·CTA 약속을 만들지 않는다

주의: 브리프는 4.5단계 앵커와 동일한 내부 작업 메모리다. 사용자 대면 출력에 포함하지 않는다. CLI 동기화: Node CLI는 같은 단계를 프롬프트로 수행한다 — 지배 어투는 src/features/stylometry.js#detectKoreanRegister가 결정론으로 측정해 "문서 신호" 섹션으로 주입하고, 브리프 지시는 rewrite 프롬프트(minimal·strict 모두)에 포함된다.

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Strict 모드 (다중 패스) (--strict)

--strict 플래그가 있으면 아래 5단계 패스를 순차적으로 수행한다. 1~4단계에서 설정·패턴·Document Type·기본 목소리·Persona를 한 번만 로드한다.

실행 모드 (자동 선택):

• 위임 모드 (플러그인 환경): patina 플러그인의 read-only 서브에이전트(patina-detector, patina-fidelity-auditor, patina-naturalness-reviewer)를 사용할 수 있으면, Task 도구로 분석 패스 P1/P3/P4를 각 서브에이전트에 위임한다(격리된 컨텍스트). 오케스트레이션, 재작성(P2), 게이트(P5)는 메인 스킬이 담당한다. 서브에이전트는 read-only라 절대 텍스트를 직접 쓰지 않는다.
• 자체 완결 모드 (폴백): 서브에이전트가 없으면(Codex/Cursor/OpenCode 또는 비플러그인 설치) 동일 스킬 에이전트가 P1~P5를 모두 인라인으로 수행한다.
• 두 모드의 판정 기준, floor, 게이트 로직은 동일하다. 위임은 컨텍스트 격리를 위한 것일 뿐 결과의 의미를 바꾸지 않는다. 위임 호출이 실패하면 해당 패스를 인라인으로 폴백한다.

어드바이저리 메타데이터 규칙: 한국어 translationese 및 koPostEditese.v1 신호는 어드바이저리 전용이다. 이 신호는 Strict 모드 내의 어떠한 패스에서도 점수, hot 판정, 게이트, 심각도, 기준선/백분위수, 벤치마크 주장, 또는 저작권 판정에 반영되어서는 안 된다.

패스 시퀀스

P1: 전체 감지 패스 (Detection Pass)

4.x단계(4.5 의미 앵커 추출, 4.6 통계 기반 의심 구간, 4.7 AI-lexicon 매칭, 4.8 문서 브리프)를 완전히 실행한다. 결과는 심각도가 부여된 발견 목록(findings list)으로 정리한다.

위임 모드: 이 패스를 patina-detector 서브에이전트에 위임한다(반환: 심각도가 부여된 발견 목록). 폴백 모드에서는 메인 스킬이 위 4.x단계를 직접 실행한다.

• 각 발견 항목: {paragraph_index, span, signal_type, severity} 형태 (내부 작업 메모리)
• signal_type: burstiness_low | MATTR_low | lexicon_hot | pattern_match
• 발견이 0건이면 즉시 종료하고 원문만 출력한다

P2: 근거 기반 재작성 (Evidence-Based Rewrite)

P1 발견 목록을 입력으로, 5a단계(구조 분석) → 5b단계(문장/어휘 패턴) → 5c단계(자기검수) 파이프라인을 실행한다. 발견된 스팬/존에 한정해 교정한다 — 발견이 없는 구간은 건드리지 않는다.

P3: 충실도/MPS 감사 패스 (Fidelity & MPS Audit)

core/scoring.md §§9-14의 절차에 따라 P2 출력을 원문과 대조한다.

위임 모드: 이 패스를 patina-fidelity-auditor 서브에이전트에 위임한다(입력: 원문 + P2 출력, 반환: PASS/NEEDS-ROLLBACK + 위반 스팬 + {fidelity_score, mps_score}). 폴백 모드에서는 메인 스킬이 직접 대조한다.

검증 대상:

• 주장(Claims): 사실적 주장이 보존되었는가
• 수치(Numbers): 모든 숫자·비율·측정값이 그대로인가
• 극성(Polarity): 긍정/부정/중립 입장이 반전되지 않았는가
• 인과(Causation): 인과 관계가 상관 관계로 바뀌거나 삭제되지 않았는가
• 고유명사(Named Entities): 인명·지명·브랜드명·제품명이 그대로인가
• 직접 인용(Quotes): 큰따옴표 안의 내용이 변경되지 않았는가

결과: {fidelity_score, mps_score} (내부 작업 메모리)

P4: 자연스러움 재스캔 (Naturalness Re-Scan)

P2 출력에 4.6/4.7단계의 통계 감지와 AI-lexicon 매칭을 재실행하여 잔류 hot 존과 과잉 편집 여부를 확인한다.

위임 모드: 이 패스를 patina-naturalness-reviewer 서브에이전트에 위임한다(반환: 잔류 hot 존 + 과잉 편집 여부 + A–D 등급). 폴백 모드에서는 메인 스킬이 직접 재스캔한다.

• 잔류 hot 존: P1에서 감지된 스팬이 P2 이후에도 여전히 hot이면 잔류로 기록
• 과잉 편집 감지: 변경된 토큰 수 / 원문 토큰 수 > 0.50이면 과잉 편집 경고

결과: {residual_hot_zones: [...], over_edit: bool} (내부 작업 메모리)

P5: 수락/재시도/롤백 게이트 (Accept / Retry / Rollback Gate)

floors:
  fidelity_floor = verification.fidelity-floor (default: 70)
  mps_floor      = verification.mps-floor (default: 70)

accept 조건 (모두 충족):
  fidelity_score >= fidelity_floor
  AND mps_score  >= mps_floor
  AND residual_hot_zones == []
  AND over_edit == false

→ ACCEPT: P2 출력을 최종 결과로 확정한다

retry 조건 (accept 실패 시, 재시도 횟수 < 3):
  offending 스팬만 격리하여 P2→P3→P4를 재실행한다
  재시도마다 retry_count += 1
  retry_count 상한: 3회

rollback 조건 (retry 상한 초과 또는 retry 후에도 accept 실패):
  offending 스팬의 교정을 취소하고 해당 구간을 원문으로 복원한다
  나머지 통과된 스팬의 교정은 유지한다
  롤백 사유는 내부 진단에 기록하고 사용자 본문에는 넣지 않는다

출력 형식

P5 게이트 이후 수락되거나 부분 롤백된 최종 본문만 출력한다. strict_mode, 점수, 재시도 수, 롤백 스팬, 게이트 결과는 내부 진단으로 유지하며 사용자 본문이나 YAML footer로 붙이지 않는다. 구조화된 출력 환경에서만 본문 밖의 별도 필드로 제공한다.

배치 모드 (--batch)

--batch 플래그가 있으면 아래 절차를 따른다. 1~4단계의 설정·패턴·Document Type·기본 목소리·Persona는 한 번만 로드한다.

입력

Glob {지정된 파일 패턴} → 파일 목록 확보

파일 크기 제한: 50KB 초과 파일은 건너뛰고 요약에 "skipped (too large)" 표시.

처리 흐름

각 파일에 대해 순차적으로:

1. Read 파일 내용
2. 5단계(텍스트 처리) 파이프라인 실행
3. --score 모드를 자동 적용하여 교정 전/후 점수를 측정
4. 결과 저장:
   • --in-place: Write로 원본 파일 덮어쓰기
   • --suffix <ext>: Write로 {원본명}{ext} 파일 생성
   • --outdir <dir>: Write로 {dir}/{파일명} 생성
   • 위 옵션이 없으면: 각 파일의 결과를 순차적으로 출력 (기본 output 모드 적용)

한 파일이 실패하면 에러를 기록하고 다음 파일로 계속 진행한다.

결과 요약

모든 파일 처리 후 요약 테이블을 출력한다:

파일	교정 전 점수	교정 후 점수	교정 패턴 수	상태
post1.md	67	23	12	✅
post2.md	45	18	8	✅
big.md	—	—	—	⏭️ skipped (too large)
broken.md	—	—	—	❌ error: parse failed

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5단계: 텍스트 처리

로드된 패턴, Document Type 정책, 기본 목소리, 선택적 Persona와 Register를 조합하여 텍스트를 처리한다. 처리는 3개 하위 단계로 나뉜다.

5a단계: 구조 분석 (Phase 1)

phase: structure 팩의 패턴만 적용한다. 글 전체의 구조적 문제를 먼저 해결한다.

0. Suspect zone 활용 — 4.6단계의 hot 단락을 우선 검토 대상으로 표시. meta block 과 «P{n} SUSPECT» prefix 를 참고해 단락 단위 분석 우선순위를 결정한다. 4.7단계의 lexicon hit 정보(meta block의 lexicon_density 항목과 인용된 AI-lexicon entry)도 추가 우선 신호로 참고한다 — 분포 균질성과 어휘 신호가 함께 떠 있으면 그 단락이 가장 우선이다
1. 문서 구조 스캔 - 단락 배치, 반복 구조, 번역체 구문, 수동태 패턴을 글 전체 수준에서 분석
2. 구조적 문제 교정 - 단락 구조 다양화, 번역체 교정, 이중 피동 제거
3. 의미 보존 확인 - 구조 변경 후에도 핵심 주장과 논리 흐름이 유지되는지 확인
4. Burstiness 적용 - 단락 길이와 문장 수뿐 아니라 단락 내부 문장 길이의 분산을 의도적으로 벌린다. burstiness low 판정을 받은 단락은 문장 토큰 수가 거의 같다는 뜻이므로(CV < 0.30), 표면 어휘만 바꿔서는 절대 해소되지 않는다:
   • hot 단락마다 짧은 문장(5~8토큰)과 긴 문장(20토큰 이상)을 최소 하나씩 섞는다. 목표는 CV ≥ 0.35.
   • 기법: 긴 문장 하나를 "단문 선언 + 부연 장문"으로 쪼개기, 비슷한 길이의 중문 두 개를 하나로 합치기, 핵심 주장 뒤에 한두 어절짜리 잘라 말하기 추가.
   • 검증: 리라이트 후 hot 단락의 문장 토큰 수를 눈으로 재본다. 여전히 12±2 토큰이 줄지어 있으면 이 항목은 미이행이다 — 표면 어휘 교체만으로 이 단계를 통과시키지 마라.

주의: 텍스트가 2개 단락 이하로 짧으면 구조 분석을 건너뛰고 5b단계로 직행한다. 주의: phase: structure frontmatter를 가진 팩이 0개이면 이 단계를 건너뛰고 5b단계로 직행한다. 주의 (마크다운 제목 보존, #473): ATX 제목 줄(#, ##, ### …)은 펜스 코드블록과 동일하게 고정 구조로 취급한다 — 글자 그대로 보존하고 리워딩·번역·서식 변경·추가·삭제하지 않는다. 다듬는 것은 제목 아래 본문뿐이며, 출력의 제목 집합·텍스트는 입력과 완전히 같아야 한다(목차와 #anchor 링크 보존). 제목 자체를 다시 쓰려면 CLI --rewrite-headings로 명시적으로 옵트인한다.

5a-v段階：アンカー検証（Anchor Verification）

5a段階の完了後、4.5段階で抽出したアンカーリストと5aの出力を比較します。

FOR each anchor IN anchor_list:
  IF anchor.content이 존재하고 anchor.polarity가 보존됨:
    → PASS
  ELSE IF anchor.content이 존재하지만 약화/모호함:
    → SOFT FAIL
  ELSE IF anchor.content이 삭제되었거나 anchor.polarity가 반전됨:
    → HARD FAIL

SOFT FAILの基準（アンカーは存在するが弱められている場合）：

• 具体的な主張が曖昧になっている場合：「売上が30％増加」→「売上が大幅に増加」
• 数値の精度が失われている場合：「p<0.05」→「統計的に有意」
• 因果関係が相関関係に変わっている場合：「AがBを引き起こす」→「AとBは関連している」
• 断定的な記述が婉曲表現になっている場合：「システムが失敗した」→「システムに問題があった可能性がある」

判定ごとの処理：

判定	条件	処理
PASS	アンカーの意味が保たれ、極性が維持されている	次の段階に進む
SOFT FAIL	アンカーは存在するが弱められている／曖昧	代替の修正を試みる（再試行は1回）
HARD FAIL	アンカーが削除されている、または極性が反転している	該当箇所を原文に戻す

再試行の手順（SOFT FAIL発生時）：

1. 失敗した結果ではなく、原文の文に同じパターンを再適用する
2. 修正プロンプトに制約を加える：「次の意味を必ず保持してください：{アンカーの内容}」
3. 再試行の結果をアンカーと照合する
4. 再試行も失敗した場合 → HARD FAILとして処理する（原文に戻す）
5. アンカーごとの再試行は最大1回（再試行ループなし）

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5b段階：文／語彙パターン（Phase 2）

残りのパターンパック（2段階で読み込んだパックのうち、phase: structureではないすべてのパック）を適用します。

0. Suspect zoneを活用 — 4.6段階のhot段落（«P{n} SUSPECT»）を優先的な書き換え対象として扱います。meta blockの段落entryを使って、パターンスキャンの優先順位を決定します。4.7段階のlexicon hitの引用（「AI-lexicon hits: ...」の部分）も優先的な書き換えの手がかりとして使います — 引用されたAI表現が登場する文を、パターンスキャンの優先順位の上位に置きます
1. AIパターンの特定 - 読み込んだ文／語彙パターンパックのすべてのパターンをスキャンする
2. 問題箇所の書き換え - AIらしい表現をトークン単位で置き換えるのではなく、文脈を読み取ったうえで、節／文単位で自然に書き換える
3. 意味の保持 - 核心となるメッセージを維持する
4. Registerの適用 - 明示値がある場合はcasual | professionalのフォーマル度のみを適用し、ない場合は原文のレジスターを維持する
5. 声の適用 - 基本指示に従い、Personaがある場合はその声の特徴のみを適用する。Personaがない場合は原文の声を維持する
6. blocklist/allowlistの適用 - 設定のblocklist語彙も追加で検出し、allowlist語彙は検出対象から除外する
7. Document Typeのパターンポリシーを適用 - pattern-overridesに従い、該当パターンの修正強度を調整する（suppress | reduce | amplify）。このポリシーによって声やレジスターが変わることはありません
8. 意味保持の制約を加える — 意味リスクがHIGHのパターンを適用する際は、該当段落のアンカーを修正プロンプトに含めます：「次の主張を必ず維持してください：{アンカーのリスト}」。MEDIUMリスクのパターンでは、極性（Polarity）または否定（Negation）のアンカーがある段落に限り、制約を加えます。LOWリスクのパターンは制約なしで適用します。

CJKの節／文単位の修正ガード（issue #352）： --lang ko|zh|jaでは、句読点や単語1つだけを1対1で置き換えてはいけません。em dash、コロン、セミコロン、スラッシュ、読点による接続、括弧による挿入句など、節の関係を示す句読点がAIらしさの手がかりとともに現れる場合は、文全体を読み、対象言語で自然な節構造、文の分割、接続表現になるよう組み立て直します。翻訳調／直訳調の名詞句が句読点に付随している場合は、両方を一緒に修正します。韓国語の例：무 TUIのような直訳は、「TUIを使わずに完全自律でインストールするには……」のように展開し、「"끝난 것 같아요"로는 부족한 열린 작업」は、「『終わったようです』だけでは不十分で、結果を最後まで確認する必要がある未完了の作業」のように、節の関係が伝わる形にします。修正中も、行為者・極性・条件・数値・因果関係は維持します。

注意： 5a段階ですでに修正した箇所を、5b段階で再び「整った公式文」に戻さないように注意してください。

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5b-v段階：アンカー検証（Anchor Verification）

5b段階の完了後、アンカーリストと5bの出力を比較します。検証ロジックは5a-v段階と同じです。

回帰チェック：5a段階で修正された箇所が5b段階で元に戻されていないか、該当箇所について5aの出力と5bの出力を比較します。元に戻された箇所があれば、5aの修正を再適用します。

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5c段階：自己検査（Phase 3）

1. AI検査 — 「以下の文章でAIが書いたように見える箇所はどこですか？」と質問し、簡潔に回答する
2. 最終アンカー照合 — アンカーリスト全体と最終成果物を比較します。5a-v/5b-vで未処理のHARD FAILアンカーがあれば、該当する文を原文に戻します（安全策）
3. 極性反転のスキャン — 原文の否定が肯定に（またはその逆に）変わっている箇所を明示的に探します。否定語、比較表現、条件節に注目します
4. 回帰チェック — 5a段階の出力と最終出力を比較し、5aの修正が元に戻された箇所があれば、5aの修正を再適用します
5. MPSの算出 — アンカー検証の結果からMPS（Meaning Preservation Score）を計算します。--scoreモードとStrict P5検証で使用します

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6段階：出力

出力チャネルの分離：

• rewriteのtext/markdown出力には、最終的なユーザー向け本文のみを記載します。軸メタデータ、YAML footer、分析ラベルは付けません。
• diff/audit/scoreでは、それぞれのモードの結果のみを出力し、共通footerは付けません。
• 構造化JSON出力が必要な環境では、documentType、persona、registerを本文外の独立したフィールドとして提供します。
• Registerが省略された場合はregister: nullとし、明示された場合はregister、register_source、register_evidence、register_confidenceを個別のオブジェクトとして提供します。

rewriteモード（デフォルト）

最終的な修正版のみを提供します。内部の下書き、自己検査、パターンリスト、軸メタデータは出力しません。

注意： rewrite本文にDocument Type、Persona、Registerの情報を記載または挿入しないでください。

diffモード（--diff）

変更内容をパターンごとに表示します。何をなぜ変更したかを示します。

auditモード（--audit）

検出のみを行い、修正はしません。パターンごとの検出箇所と重大度をテーブルで出力します。

score 모드 (--score)

AI 유사도 점수를 0-100 척도로 산출한다. core/scoring.md를 참조하여 아래 절차를 따른다.

1. 패턴 감지: audit 모드와 동일하게 모든 패턴을 스캔하고, 감지된 각 패턴에 대해 severity를 부여한다 (core/scoring.md의 심각도 루브릭 참조)
2. Document Type 패턴 정책 적용: pattern-overrides가 있으면 심각도를 조정한다
   • amplify: 심각도 × 1.5 (최대 3)
   • reduce: 심각도 × 0.5
   • suppress: 심각도 = 0 (해당 패턴 건너뜀)
3. 카테고리 점수 계산: 각 카테고리별로 (카테고리는 팩 frontmatter의 pack 필드에서 언어 접두사를 제거하여 도출: ko-content → content)
   • 카테고리 점수 = (조정된 심각도 합계 / (패턴 수 × 3)) × 100
   • 패턴 수는 팩 frontmatter의 patterns 필드를 사용한다
4. 전체 점수 계산: 카테고리 점수의 가중 평균
   • 가중치는 scoring.category-weights.{lang} 설정을 사용한다
   • 설정에 없는 카테고리(커스텀 팩)는 기본 가중치 0.10을 사용한다
5. 출력 형식:

카테고리	가중치	감지 패턴	원점수	가중 점수
content	0.18	3/6	33.3	6.0
language	0.18	1/9	7.4	1.3
style	0.18	1/7	14.3	2.6
communication	0.13	0/5	0.0	0.0
filler	0.08	1/8	12.5	1.0
structure	0.15	1/6	16.7	2.5
viral-hook	0.10	0/9	0.0	0.0
전체				13.4 (±10)

점수 해석: 0-15 사람다움 / 16-30 거의 사람다움 / 31-50 혼재 / 51-70 AI 느낌 / 71-100 AI 생성

Fidelity 점수

원본 텍스트가 있는 점수 산출에서는 원본 대비 의미 보존도를 추가로 측정한다. core/scoring.md §§ 9-13의 절차를 따른다:

1. Claims Preserved — 원본의 사실적 주장이 교정본에 보존되었는지 (0-3)
2. No Fabrication — 교정본에 원본에 없는 내용이 추가되지 않았는지 (0-3)
3. Audience/Register Match — 문서 기능과 독자 관계를 보존했는지 평가한다. 명시적 --register가 있으면 그 목표를 기준으로 삼는다 (0-3)
4. Length Ratio — 길이 비율이 적절한지 (0-3, 결정론적 계산)

아래 수치는 출력 형식을 설명하기 위한 예시이며 실측 결과가 아니다.

지표	점수
AI 유사도	23/100 (낮을수록 좋음)
충실도	87/100 (높을수록 좋음)
의미 보존 (MPS)	92/100 (높을수록 좋음)
종합	19/100 (낮을수록 좋음)

의미 보존 점수(MPS)는 4.5단계에서 추출된 의미 앵커가 최종 결과물에 얼마나 보존되었는지를 측정한다. core/scoring.md §14를 참조한다.

종합 점수 = (AI 유사도 × ai_weight) + ((100 - 충실도) × fidelity_weight). 가중치는 scoring.combined-weights.{document-type} 설정에 따른다 (기본: AI 0.60, 충실도 0.40).

참고: 점수는 LLM의 심각도 판단에 기반하므로 ±8-10 포인트의 변동이 있을 수 있다. 정확한 수치보다 범위로 해석한다.

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전체 예시

문장 편집을 설명하기 위한 가상 원문과 수정안이다. 원문의 주장·출처·유보를 유지하며, 원문에 없는 경험이나 통계를 추가하지 않는다.

수정 전 (AI스러운 글):

좋은 질문이십니다! 이 주제에 대해 정리해 드리겠습니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다!

AI 코딩 도구는 대규모 언어 모델의 혁신적인 잠재력을 보여주는 핵심적인 이정표로서, 소프트웨어 개발의 진화에 있어 획기적인 전환점을 의미한다. 오늘날 급변하는 기술 환경에서 이러한 선도적인 도구들은 연구와 실무의 교차점에 자리하며, 엔지니어들의 작업 방식을 근본적으로 재편하고 있다.

이를 통해 달성되는 핵심적인 가치는 명확하다: 프로세스의 효율화, 협업의 강화, 그리고 조직 정렬의 촉진. 이것은 단순한 자동완성에 그치지 않고, 대규모 창의성 발현을 가능하게 하는 것이다. 이 도구는 촉매제 역할을 하고 있다. 이 어시스턴트는 파트너로서 기능하고 있다. 이 시스템은 혁신의 토대를 마련하고 있다.

업계 관계자들은 도입이 개인 실험 단계에서 전사적 배포 단계로, 1인 개발자에서 다기능 팀으로 빠르게 확대되고 있다고 주목하고 있다. 이 기술은 뉴욕타임스, 와이어드, 더버지 등에서 크게 보도되었다. 아울러, 문서화, 테스트, 리팩토링을 생성할 수 있는 능력은 AI가 효과적인 성과 도출에 기여할 수 있음을 보여주며, 자동화와 인간 판단 간의 심층적인 상호작용을 부각하고 있다.

• 💡 속도: 코드 생성이 획기적으로 빨라지며, 개발자 역량을 극대화하고 있습니다.
• 🚀 품질: 개선된 학습을 통해 출력 품질이 효과적으로 향상되고 있습니다.
• ✅ 도입: 사용량이 지속적으로 증가하며, 업계 전반의 트렌드를 반영하고 있습니다.

구체적인 정보는 제한적이나, 이러한 도구들이 어느 정도의 긍정적 효과를 가져올 수 있을 것으로 판단될 수도 있다. 이러한 과제에도 불구하고 생태계는 계속 성장하고 있다. 이 잠재력을 극대화하기 위해서는 체계적인 모범 사례를 수립해야 한다.

결론적으로, 앞으로 밝은 미래가 기대된다. 탁월함을 향한 흥미진진한 여정이 우리 앞에 펼쳐져 있다. 더 자세한 내용이 필요하시면 말씀해 주세요!

초안:

대규모 언어 모델을 활용하는 AI 코딩 도구가 연구와 실무에서 엔지니어들의 작업 방식을 바꾸고 있다. 프로세스 효율, 협업, 조직의 방향 조율을 돕고, 자동완성 외에 창의적인 작업도 지원한다.

업계 관계자들은 도입이 개인 실험에서 전사적 배포로, 1인 개발자에서 다기능 팀으로 빠르게 확대되고 있다고 말한다. 이 기술은 뉴욕타임스, 와이어드, 더버지 등에서 크게 다뤄졌다.

문서화, 테스트, 리팩토링을 생성하는 기능은 자동화와 인간 판단을 결합해 성과에 기여할 수 있다. 코드 생성은 빨라지고, 개선된 학습으로 출력 품질도 높아지고 있다. 사용량 역시 계속 늘고 있다.

구체적인 정보는 제한적이지만, 이런 도구가 긍정적인 효과를 낼 가능성은 있다. 과제가 남아 있는 가운데 생태계는 성장 중이다. 잠재력을 활용하려면 모범 사례를 정립해야 하며, 앞으로의 발전도 기대된다.

"아래 글에서 AI가 쓴 것처럼 보이는 부분은?"

• 첫 문단에 여러 기능이 한꺼번에 나열되어 있다.
• "~고 있다"가 가까운 문장에 반복된다.
• 출처와 효과의 불확실성은 내용이므로 문체를 다듬어도 남겨야 한다.

"이제 AI가 쓴 것처럼 보이지 않게 고쳐라"

AI 코딩 도구는 대규모 언어 모델을 연구와 실무에 활용해 엔지니어들의 일하는 방식을 바꾸고 있다. 프로세스를 효율화하고 협업과 조직의 방향 조율을 도우며, 자동완성을 넘어 창의적인 작업도 지원한다.

업계 관계자들에 따르면 도입 범위는 개인 실험에서 전사적 배포로, 1인 개발자에서 다기능 팀으로 빠르게 넓어지는 중이다. 뉴욕타임스, 와이어드, 더버지 등에서도 이 기술을 크게 다뤘다.

문서화와 테스트, 리팩토링을 생성하는 기능은 인간의 판단과 함께 성과에 기여할 수 있다. 코드 생성은 빨라지고, 개선된 학습으로 출력 품질도 높아지고 있다. 사용량 역시 계속 늘고 있다.

다만 구체적인 정보는 제한적이다. 긍정적인 효과가 있을 가능성은 있지만 단정할 수는 없다. 과제가 남아 있어도 생태계는 성장하고 있으며, 잠재력을 활용할 모범 사례를 정립해야 한다. 앞으로의 발전이 기대된다.

변경 사항:

• 챗봇 표현 제거 ("좋은 질문이십니다!", "도움이 되셨으면", "말씀해 주세요")
• 과도한 중요성 부여 제거 ("핵심적인 이정표", "획기적인 전환점", "혁신적인 잠재력")
• 홍보성 언어 제거 ("선도적인", "탁월함을 향한")
• 출처의 한계를 유지하면서 표현 정리 ("업계 관계자들에 따르면")
• ~하며/~하고 피상적 분석 제거 ("기여하며", "부각하고", "반영하고")
• 부정 병렬구조 제거 ("그치지 않고... 것이다")
• 3의 법칙 제거 ("효율화, 강화, 촉진", "촉매제/파트너/토대")
• AI 특유 어휘 제거 ("아울러", "심층적인", "체계적인")
• ~적 접미사 축소 ("혁신적인", "효과적으로", "획기적으로")
• ~고 있다 진행형 축소 ("재편하고 있다", "성장하고 있다")
• 이모지, 볼드체, 인라인 헤더 제거
• 과도한 연결 표현 제거 ("이를 통해", "아울러")
• 정보의 한계와 긍정적 효과의 가능성을 보존
• 겹친 유보 표현을 줄이되 단정으로 바꾸지 않음
• 채움 표현 제거 ("~하기 위해서는")
• 미래에 대한 기대를 유지하면서 과장된 비유 축소
• 원문의 객관적 관점을 유지하고 문장 흐름만 조정

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참고

이 스킬은 위키백과:AI 글쓰기의 징후를 기반으로 하며, WikiProject AI Cleanup이 관리합니다. 해당 문서의 패턴은 위키백과에서 발견된 수천 건의 AI 생성 텍스트 관찰에서 비롯되었습니다. 한국어 버전은 원본의 보편적 패턴에 더해, 한국어 AI 글쓰기에서 나타나는 고유한 패턴(~적 접미사, ~고 있다 진행형, 과도한 한자어 등)을 추가로 반영합니다.

핵심 통찰: "LLM은 통계적 알고리즘으로 다음에 올 것을 예측한다. 결과는 가장 넓은 범위에 적용 가능한, 가장 통계적으로 가능성 높은 결과로 수렴하는 경향이 있다."

영어 처리 참고: --lang en 사용 시 동일한 파이프라인을 따른다. 영어 en-structure.md 팩에는 4개의 구조 패턴(#25 Metronomic Paragraph Structure, #26 Passive Nominalization Chains, #27 Zombie Nouns, #28 Stacked Subordinate Clauses)이 포함되어 있으므로 5a단계(구조 분석)가 한국어와 마찬가지로 실행된다.