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josie2479-maker/claude-skills - 평범한 문체 교정

AI가 작성한 초안에서 학술 에세이 같은 어투를 제거하여 외부에 제출할 문서(메모, 사양서, 제안서, 보고서 등)를 전문적이고 자연스럽게 다듬습니다.

claude-skills - 평범한 문체 교정란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 어시스턴트(Claude Code, Cursor, Codex 등)가 생성한 문서에서 흔히 나타나는 'AI 어투'를 감지하고 제거하여, 실제 업무 환경에서 바로 사용할 수 있는 전문 문서로 변환합니다. 사용자가 '정리해 줘', 'AI 티를 빼 줘', '보내기 좋게 만들어 줘' 등의 요청을 할 때나, 외부 전달용 문서의 최종 단계에서 사전 예방적으로 적용할 수 있습니다. 문서의 구조, 핵심 주장, 데이터, 인용은 그대로 유지하면서, 강조 부사(genuinely, actually), 감정 평가 형용사(sharp, brutal), 은유 표현(load-bearing, blast radius), 수사학적 장치(대비 쌍, 3단 구성) 등을 평이하고 사실적인 문체로 대체합니다. CC BY 4.0 라이선스로 제공되며, 수동 편집을 돕기 위해 어떤 표현이 어떤 이유로 수정되었는지 변경 로그를 제공합니다. Wikipedia의 'AI 글쓰기 징후' 목록 등 외부 참고 자료를 바탕으로 AI 고유의 어휘 패턴을 식별하되, GPTZero 등 공개 AI 탐지 사이트는 사용하지 않습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/josie2479-maker/claude-skills/tree/HEAD/skills/plain-register-pass

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문서

평범한 문체 교정 (Plain register pass)

라이선스: CC BY 4.0 — 자유롭게 사용, 수정, 공유할 수 있으며 출처 표시를 부탁드립니다.

문서를 해당 문서 유형의 고유한 문체로 다시 작성합니다. 동일한 내용, 동일한 구조, 동일한 결론을 유지합니다. 오직 문체만 변경합니다.

이 스킬이 해결하는 문제: AI 초안에는 에세이 풍의 강조가 가득합니다. 해당 장르에 익숙한 독자는 이를 즉시 알아채며, 문서를 보내는 사람은 매번 수동으로 이를 제거해야 합니다. AI 어투를 제거하기 전에는 문서가 완성된 것이 아닙니다.

1. 먼저 대상 문체를 설정하세요

문서를 보고 질문하거나 추론하세요: 누가 이 문서를 받으며, 어떤 종류의 문서인가요? 조달 문서, 법률 메모, 임상 프로토콜, 이사회 업데이트는 각각 고유한 어투가 있습니다. 일반적인 '전문적인' 어투가 아니라, 그 고유한 어투로 작성하세요.

대부분의 비즈니스 및 정부 문서에 대한 기본 목표: 평탄하고, 단정적이며, 의도적으로 지루합니다. 주장, 근거, 결과. 한 지점을 한 번만 말하고, 더 강하게 반복하지 마세요. 더 짧고 더 단조로운 단어를 선택하세요.

작동 테스트: 문장이 상태 회의에서 소리 내어 읽었을 때 어색하게 들린다면 다시 쓰세요.

독자별 특징 목록이 있는지 확인하세요. 수신자가 AI처럼 읽힌다고 말한 특정 요소(예: 첫 문장에 권장 사항을 넣어야 하는 검토자, 또는 표를 줄여야 하는 검토자)가 있다면, 그 목록이 아래의 일반 목록보다 우선합니다. 시작하기 전에 프로젝트 폴더(README, 추적기, 메모 파일)에서 이를 찾으세요. 사용자가 해당 독자로부터 새로운 반응을 보고하면 목록에 추가하세요.

픽션 및 창작 글쓰기: 평탄화 패스를 실행하지 마세요. '의도적으로 지루하게'는 이야기에 적합한 목표가 아닙니다. 섹션 2와 2a의 특징 목록만을 사용하여 AI 습관을 찾아내고, 작품 자체의 어투 규칙(스토리 바이블 또는 스타일 노트)을 대상 문체로 유지하세요. 어투 규칙이 아직 없다면, 먼저 사용자와 함께 이를 작성하세요.

2. 제거할 항목

강조용 강화 부사 — genuinely, actually, honestly, truly, simply, "the real question", "the whole point".

평가 형용사가 묘사인 척 사용된 경우 — sharp, uncomfortable, honest, brutal, clean, elegant, stark, blunt, striking. 형용사가 사실의 속성이 아니라 작성자의 의견이라면 제거하세요.

분석을 대신하는 은유 — load-bearing, the quiet part, says the quiet part out loud, wearing X's clothes, in disguise, blast radius, the tell, peeled off, the join, points back at. 문자 그대로의 관계 표현("determines", "limits", "refers to", "indicates")으로 대체하세요.

대비 쌍 — "It isn't X, it's Y." / "That's not X. That's Y." / "not whether A but whether B." / "Not just X, but also Y." / "No X, no Y, just Z." / 역순 형태 "Y rather than X" 및 "Y instead of X". 사실에 대한 단일 긍정문으로 축약하세요.

진단 명사 — the trap is, the failure mode is, the tell is, the main risk here is, the thing to notice. 곧 말할 내용을 알리지 말고, 요점을 직접 진술하세요.

독자 유도 — worth noting, worth your eye, here's the thing, notably, crucially, importantly, it's important to note/remember/consider, "and only then", "without ceremony", "if it is the finding". 내용을 말하고 무대 장치는 없애세요.

자기 인증 엄격함 — 독자에게 작성자가 신중했다는 것을 확신시키는 단어: honest, deliberately, not from memory, rather than silently omitted, carried rather than dropped. 사실만 진술하세요. 방법 노트는 절차("각 인용은 [날짜] 현재 규정과 대조 확인")를 유지하고 미덕은 생략합니다. 또한 미래의 작성자가 아닌 독자를 대상으로 한 지시("do not re-derive", "do not fill by inference")도 제거하세요.

강조를 위한 엠대시 삽입구. 절, 별도 문장으로 변환하거나 삭제하세요. 괄호 정보용 엠대시는 괜찮지만, 강조 효과를 위한 것은 제거하세요.

수사적 형식 — 3단 목록, 반복 강조, 효과용 한 줄 단락, 이전 문장을 더 강하게 만드는 것이 유일한 역할인 문장. 해당 문장을 삭제하세요.

장식 — 이모지 깃발, 화살표, 굵은 느낌표. 깃발은 유지하고 장식은 제거하세요: ⚠️를 굵은 라벨 주의. 또는 가정. 으로 대체하세요.

작업 공간 산출물 — 초안 작성 환경 내에서만 의미 있는 참조:

  • 명령어 또는 설정 파일 이름(CLAUDE.md 등)
  • AI 또는 어시스턴트 역할 라벨("Assistant (project lead)", "the AI")
  • 내부 티켓 또는 트래커 태그(TASK#N 형식, 의사결정 로그 ID D7 또는 O12 등)
  • 로컬 파일 경로
  • 출처 노트("per [이름]", "[이름] [날짜]" 등)
  • 채팅봇 잔재: "I hope this helps", "Certainly!", "Of course!", "Would you like…", "let me know", "here is a…"

이를 제거하거나, 승인 역할, 의사결정 로그 참조, 문서 제목 등 독자에게 적합한 표현으로 대체하세요. 이는 표, 바닥글, 주석, 소스 셀에 숨어 있을 수 있으므로 본문뿐만 아니라 Office 파일 내부를 포함하여 전체 파일을 검색하세요. 태그가 사실의 출처를 기록한 유일한 정보라면, 태그를 무음으로 삭제하지 말고 사실을 유지하고 누락된 출처를 표시하세요.

2a. 알려진 AI 징후 (외부 체크리스트)

주 출처: Wikipedia, "Signs of AI writing" (WikiProject AI Cleanup advice page). 체크리스트를 당시의 내용과 비교할 수 있도록 프로젝트 노트와 함께 해당 페이지의 날짜가 적힌 사본(PDF 등)을 저장하세요. 아래 (W) 표시 항목은 이 출처에서 가져왔습니다. 표시되지 않은 항목은 과도하게 사용된 챗봇 단어에 대한 일반 언론 보도에서 가져온 것이며, 출처의 신뢰도는 낮습니다.

출처의 두 가지 주의 사항이 모든 패스에 적용됩니다:

  • 한두 번의 발견은 아무것도 증명하지 않습니다. 이러한 단어와 패턴은 함께 발생합니다; 클러스터가 신호입니다. "key"나 "additionally" 같은 일반 단어의 모든 인스턴스를 기계적으로 제거하지 마세요.
  • 징후는 더 깊은 문제를 가리킵니다. 부풀려진 중요성, 모호한 귀인, 후행 분석은 일반적으로 근거가 없는 주장을 표시합니다. 표현뿐만 아니라 주장 자체를 수정하세요(근거 추가, 범위 축소, 또는 제거).

부풀려진 중요성 (W) — stands/serves as, is a testament/reminder, a crucial/pivotal/vital/significant/key role or moment, underscores/highlights its importance, reflects broader, symbolizing its ongoing/enduring/lasting, contributing to the, setting the stage for, marking/shaping the, represents/marks a shift. 또한: plays a vital role, rich history, enduring legacy, paving the way for. 무슨 일이 누구에게 일어났는지 진술하세요.

후행 "-ing" 분석 (W) — 사실 문장 끝에 붙는 현재분사 구문: ", highlighting/underscoring/emphasizing…", ", ensuring…", ", reflecting/symbolizing…", ", contributing to…", ", cultivating/fostering…", ", encompassing…", ", enhancing…". 또한 "valuable insights", "align/resonate with". 꼬리를 자르거나, 근거를 포함한 별도의 문장으로 만드세요.

홍보성 언어 (W) — boasts, vibrant, rich, profound, enhancing, showcasing, exemplifies, commitment to, groundbreaking, renowned, featuring, diverse array, nestled, in the heart of. 또한: seamless, cutting-edge, innovative, dynamic, transformative, game-changing, state-of-the-art, streamlined, empower. 측정 가능한 속성으로 대체하거나 삭제하세요.

AI 어휘 (W) — Additionally (특히 문장 시작), align with, bolstered, crucial, deep dive, delve, emphasizing, enduring, enhance, fostering, garner, highlight (동사), interplay, intricate/intricacies, key (형용사), landscape (추상 명사), meticulous, pivotal, robust, showcase, tapestry (추상 명사), testament, underscore (동사), valuable, vibrant. 또한: realm, navigate (비유적), leverage, holistic, multifaceted, nuanced, embark, elevate, harness, unlock.

단순 "is"와 "has" 회피 (W) — "serves as a", "stands as", "functions as", "operates as", "marks", "represents", "boasts/features/offers/maintains" ("is" 또는 "has"로 충분할 때). 또한 "began her career as" for "was". 단순 동사를 사용하세요.

모호한 연결 (W) — "connected with", "in connection with", "in association with", "associated with" (실제 관계("was CEO of", "taught at") 대신). 관계를 명시하세요.

모호한 귀인 (W) — industry reports, observers have cited, experts argue, some critics argue, several sources (하나만 인용된 경우); 또한 "studies show", "many believe". 출처를 명시하거나 주장을 삭제하세요.

공식적인 시작과 끝 (W, 부분) — "Despite its…, faces several challenges…", "Despite these challenges…", "Future outlook" 결말, "In summary", "In conclusion", "Overall", 요약 마무리 단락. 또한: "In today's…", "When it comes to…", "Ultimately,", 스윕용 "from X to Y" 범위, 반사적 "While X, Y" 시작, 및 쌍을 이룬 "challenges and opportunities".

출처에 대한 헤지 (W) — "While specific details are limited…", "not widely documented/available", "based on available information", "in the provided sources". 사실을 찾거나 격차를 격차로 표시하세요.

서식 습관 (W, 부분) — 핵심 구문의 모든 인스턴스를 굵게; 인라인 헤더 목록(글머리 기호, 굵은 라벨, 콜론, 텍스트); 제목 대문자; 서식으로 사용된 이모지; 산문으로 충분한 표; 강조용 스페이스 엠 대시; 콜론 헤더; 모든 두 단락 위에 헤더; 균일한 문장 길이. 장르에 맞추세요: 편지는 단락을 사용합니다; 프로젝트 제안서는 헤더와 일부 라벨을 유지할 수 있습니다.

AI 탐지 사이트를 사용하지 마세요 (GPTZero, Pangram 등). Wikipedia 페이지는 이에 의존하지 말라고 경고하며, 오탐지를 생성하고, 초안을 공개 도구에 붙여넣으면 사용자의 직장 또는 클라이언트 기밀성이나 AI 사용 정책을 위반할 수 있습니다. 패턴 검토와 소리 내어 읽기 테스트가 확인 방법입니다.

3. 변경하지 말아야 할 항목

  • 핵심 주장, 수치, 인용, 법령 또는 규제 참조, 날짜, 이름.
  • 문서 구조, 섹션 순서, 제목.
  • 자리 표시자, [CONFIRM] 마커, 격차 목록, 가정 플래그, 추정 또는 구성으로 표시된 모든 것. 이를 더 임상적으로 만들되, 덜 눈에 띄게 만들지 마세요.
  • 소유권 및 저작자 프레이밍, 의도적으로 비워둔 필드를 포함합니다.

중요한 안전장치: 결론을 부드럽게 만들지 않고 어투를 제거하세요. 환영받지 못하는 결과를 날카롭게 진술한 것은 평이하게 진술된 동일한 결과가 됩니다 — 낙관적인 결과가 되지 않습니다. "For most users the upgrade is no worse than before"는 "users will benefit"이 아니라 "For most users the expected outcome is no change"가 됩니다. 평범함은 내용이 아닌 문체의 목표입니다. 다시 쓰기가 문서를 보내기 더 편하게 만든다면, 결론이 이동했는지 확인하세요.

4. 표준 용어는 은유가 아닙니다

일부 도메인 구문은 비유적으로 보이지만 해당 분야의 인정된 전문 용어입니다 — "critical path", "carve-out", "runway", "single point of contact". 이를 유지하고 그 판단을 기록하세요. 전문 용어를 설명으로 다시 쓰면 해당 분야에 대한 익숙하지 않음으로 읽힙니다.

5. 방법

  1. 편집 전에 파일을 백업하세요(복사본, 또는 파일이 저장소에 있는 경우 버전 관리).
  2. 다시 쓰세요. 전체 파일 다시 쓰기는 전체 문체 표면이 주제이므로 적절하지만, 규칙이 부분 편집을 요구하는 경우 이를 원하는지 확인하세요.
  3. 기계적 스윕을 실행하세요: 결과에서 섹션 2 및 2a의 단어와 패턴("rather than", "instead of", "serves as", 엠대시 및 ", [동사]ing …"으로 끝나는 문장 포함)을 검색하고, 모든 항목을 수정하거나 유지 이유를 기록하세요.
  4. 지명된 독자가 읽는 것처럼 읽으세요. 회의에서 어색하게 들리거나 독자별 특징 목록과 일치하는 모든 줄은 다시 쓰세요.
  5. 결과를 작성한 경로와 다른 경로를 통해 다시 읽어서 검증하세요. 섹션 구조, 모든 인용 및 모든 자리 표시자가 유지되었는지 확인하세요.
  6. 제거된 특정 구문, 원본 → 대체 표현을 보고하세요. 이것이 패스의 가장 유용한 결과물입니다. 독자가 규칙이 올바른 것을 잡고 있는지 판단할 수 있게 하고, 다시 작성된 문서보다 더 빠르게 패턴을 가르칩니다.
  7. 합리적으로 반대 판단이 나올 수 있는 모든 판단 호출을 플래그하여, 전체 문서를 다시 읽지 않고도 되돌릴 수 있도록 하세요.

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

josie2479-maker/claude-skills

Test a ready-made list of deliverables, documents or artifacts before anyone commits to tracking it. Use when someone is handed a list from a template, vendor, consultant, PMO framework or AI (\"standard project documents\", \"required artifacts\", \"deliverables checklist\") and asks whether to adopt it, what is really required, what to drop, or what is missing. Tags each item by who requires it (funder, law or regulation with citation, a named person, or standard practice that nobody requires), reads the funder's or agency's own template section by section to find required items the list leaves out, and returns a table plus a drop / keep / add list. Not for building a list from scratch with no list in hand, and not for checking whether finished documents are good.

josie2479-maker/claude-skills

Verify factual claims before delivering them. Use before any answer or deliverable the user will act on, forward, or share with others — rules, policy, legal, financial, date, or product facts — and whenever they say 'is that right', 'double-check that', 'verify this', 'fact-check', 'are you sure', or 'source?'. Exception: vetting a claim someone else handed the user is critical-thinking-walkthrough; fetching page text is reliable-fetch (this skill calls it).

josie2479-maker/claude-skills

Interview the user about something they are ABOUT TO BUILD, before any of it is built — a feature, a system, an automation, a workflow, a document structure. Use when a plan exists only in their head or as a rough idea and the design decisions are still open: \"grill me\", \"interview me about this\", \"help me think this through before I build it\", \"what am I not deciding\", \"ask me what you need to know\". Works the design as a dependency tree, asking one answerable question per round (the one that unblocks the most decisions first) with a recommended answer attached, and never asking anything it could look up itself. BOUNDARY — this is front-loaded, for decisions not yet made. Reviewing a plan that already exists and stress-testing it for holes is the plc skill. Interrogating information someone else handed you is critical-thinking-walkthrough. If the thing is already written down and the question is \"is this any good\", it is not this skill.

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