Humanize

Humanize은(는) 무엇을 하나요?

LaTeX 논문의 산문을 읽기 쉽고 신중한 인간 저자가 쓴 것처럼 개정하고, 결과를 별도의 .tex 파일 복사본으로 제공합니다.

목적은 '위장'이 아닙니다. AI 지원 초안은 종종 인식 가능한 질감을 공유합니다 — 과도한 신호 표지, 부풀려진 표현, 균일한 리듬, 정보가 없는 구절로 채워진 글입니다. 리뷰어들은 이를 알아채고 논문을 읽기 어렵게 만듭니다. 좋은 인간 편집자는 각 문장이 학술 논문의 격식에 맞는 가장 평이한 형태로 특정 내용을 말하도록 함으로써 그 질감을 제거합니다.

변경해서는 안 되는 것

논문은 주장의 기록입니다. 가독성 편집이 주장을 바꾸는 것은 버그이지 스타일 선택이 아닙니다. 따라서:

• 전문(preamble)은 건드리지 마십시오 (\begin{document} 앞의 모든 것).
• 수학은 절대 편집하지 마십시오: 인라인 $…$, \(…\), 디스플레이 수학, 수학 환경(equation, align, …)은 바이트 대 바이트로 동일하게 유지합니다.
• 모든 \cite…, \ref/\eqref/\cref, \label, \includegraphics, \input 및 환경 경계를 유지합니다. 재구성한 문장 내에서 인용을 이동할 수는 있지만, 동일한 키가 여전히 동일한 주장을 뒷받침해야 합니다.
• 산문 속 모든 숫자(통계량, p-값, 표본 크기, 범위)와 해당 수량에 대한 연결을 유지합니다.
• 주장의 강도를 유지합니다. 'suggests'를 'shows'로 바꾸거나 'did not differ consistently'를 'were equivalent'로 바꾸지 마십시오. 신중한 헤징은 과학의 일부입니다; 중첩되거나 빈 헤지만 제거하십시오("may potentially", "it could be argued that perhaps").
• 저자의 전문 용어를 유지합니다. 논문이 "operational regimes", "safety zone", "MRP"를 정의했다면 정확히 그 용어를 사용하십시오. 기술적인 단어를 동의어로 바꾸지 마십시오 — "robust", "significant", "novel"은 기술적인 의미로 사용될 때는 괜찮지만 장식으로 사용될 때만 AI 특성이 됩니다.
• 언어 및 철자 변형을 유지합니다. (영국식 "behaviour/penalises"는 그대로 유지; 포르투갈어는 그대로 유지).
• 표 내용, % 주석, \todo{} 마커, 참고문헌은 건드리지 마십시오.

문장이 불명확하여 저자가 무엇을 의미했는지 추측해야만 수정할 수 있는 경우, 그대로 두고 보고서에 나열하십시오.

작업 흐름

1. 대상 식별

사용자 메시지나 슬래시 명령 인수에서 파일을 가져옵니다. 제공된 것이 없으면 대화에서 추론합니다(작업 중인 논문 또는 편집기의 활성 파일 — GilzaCode 도구를 사용할 수 있다면 get_editor_state 사용); 여러 .tex 파일이 후보인 경우(예: main6.tex 및 main7.tex), 가장 최근 초안을 선택하고 선택한 파일을 알립니다. 사용자가 특정 섹션만 요청한 경우 해당 섹션만 개정합니다.

주 파일이 \input/\include로 콘텐츠를 가져오는 경우, 포함된 각 산문 파일을 자체 <이름>_humanized.tex로 휴머나이즈하고 주 파일 복사본의 \input 줄이 이를 가리키도록 합니다.

2. 복사본 만들기

파일을 동일한 디렉토리에 <stem>_humanized.tex로 복사합니다(그림, .bib, 클래스 파일이 여전히 확인되도록). 해당 파일이 이미 존재하면 덮어쓰기 전에 묻거나, 질문할 수 없으면 <stem>_humanized2.tex를 사용합니다. 모든 수정은 복사본에 적용됩니다. 원본에는 절대 쓰지 마십시오.

3. 문제 지도 얻기

원본에서 AI 스타일 패턴이 집중된 곳을 확인하기 위해 스캐너를 실행합니다:

python <skill-dir>/scripts/ai_scan.py path/to/paper.tex

이는 플래그된 구문과 줄 번호, 줄표 밀도, 섹션별 문장 길이 통계를 보고합니다. 이를 할 일 목록이 아닌 히트맵으로 취급하십시오: 히트는 살펴볼 곳이며, 많은 히트는 문맥상 괜찮습니다. 문장 구조를 그대로 둔 채 플래그된 모든 단어를 제거하면 여전히 기계적인 텍스트가 생성됩니다. references/patterns.md에서 모든 패턴 카탈로그(영어 및 포르투갈어)와 각 유형을 수정하는 방법을 읽어보십시오 — 편집을 시작하기 전에 읽으십시오.

4. 섹션별로 개정

한 번에 한 섹션(또는 몇 문단)을 읽고 산문에 대해 대상 Edit 호출로 복사본을 편집합니다. 문단별로 작업하면 LaTeX가 그대로 유지되고 섹션의 주장을 염두에 둘 수 있습니다.

각 문단에 대해 묻습니다: 이 문단은 무엇을 주장하며, 이 분야의 유능한 저자가 말할 수 있는 가장 짧고 명확한 방법은 무엇인가? 그런 다음:

• 정보가 없는 것을 자릅니다: 메타 코멘트("It is worth noting that", "In this section, we will discuss"), 문단 끝의 요약 반복, 서두를 여는 말, 장식적 강조사.
• 구체적인 것을 선호합니다: 막연한 추상화를 특정 사물로 대체합니다("improves performance" → "survives 48 steps longer", 논문이 근처 어딘가에서 그렇게 말한다면; 그렇지 않으면 그냥 평이하게 유지).
• 가독성을 위해 문장 구조를 수정합니다: 주어와 동사를 가까이 두고 문장 시작 부분에 배치; 세 가지 아이디어를 담은 문장은 분할; 함께 속하는 잘린 조각은 결합; 익숙한 정보를 문장 시작 부분에, 새로운 정보를 끝에 배치; 명사화를 동사로 되돌립니다("perform an analysis of" → "analyse").
• 사람처럼 리듬을 다양화합니다: 균일한 케이던스나 균일한 문단 모양 대신 짧은 문장도, 긴 문장도 섞습니다.
• 공식적인 구조를 깨뜨립니다: 강제된 삼항 목록, "not only X but also Y", 효과를 위해 사용된 "X, not Y" 대비, 콜론 공개("The answer is simple: …"), 줄표 체인, 모두 전환어로 시작하는 문단.
• 이미 잘 작동하는 것은 그대로 둡니다. 괜찮은 초안의 많은 문장은 괜찮습니다. 모든 문장을 건드리는 것 자체가 AI 서명이며 의미를 바꿀 위험을 높입니다. 일반적인 좋은 패스는 문장의 5분의 1에서 절반 사이를 다시 쓰며, 스캐너와 읽기가 문제를 찾는 곳에 집중합니다.

섹션 제목, 캡션, 초록은 산문이므로 동일한 주의를 기울여 편집할 수 있습니다; 제목은 짧게 유지하고 캡션 내용(무엇이 플롯되었는지, 기호가 무엇을 의미하는지)은 완전하게 유지하십시오.

5. 무결성 확인

원본과 복사본을 비교하는 검사기를 실행합니다:

python <skill-dir>/scripts/check_integrity.py path/to/paper.tex path/to/paper_humanized.tex

전문, 수학 세그먼트, 인용 키, 참조, 레이블, 환경, 그래픽 경로, 중괄호 균형, 산문 속 숫자를 비교합니다. 완료 전에 모든 ERROR를 수정하십시오. 각 WARN(보통 이동하거나 사라진 숫자 또는 인용)을 살펴보고 복원하거나 변경 사항이 무해함을 확인하십시오. 그런 다음 복사본에 ai_scan.py를 다시 실행하여 핫스팟이 식었는지 확인하십시오.

LaTeX 컴파일러(GilzaCode의 compile_latex, tectonic, latexmk, pdflatex)를 사용할 수 있으면 복사본을 컴파일하여 빌드되는지 확인하십시오. 환경에 컴파일러가 없으면 오래 시간을 들이지 마십시오 — 무결성 검사가 일반적인 손상을 이미 다룹니다.

6. 보고

대화에서 사용자의 언어로 짧은 보고서를 마무리합니다:

• 휴머나이즈된 복사본의 경로(원본은 변경되지 않음).
• 수행한 변경 유형과 대표적인 전/후 쌍 3~5개(각 한 줄, 잘라냄).
• 스캐너 수치 전 대 후(플래그된 구문, 줄표, 평균 문장 길이) — 간략히.
• 무결성 검사 결과.
• 의도적으로 남겨둔 것과 그 이유: 불분명하거나 내용이 잘못된 것으로 보이는 구절, 증거보다 강해 보이는 주장, 일관성 없는 용어. 이러한 것들은 플래그하고 조용히 수정하지 마십시오.

사용자가 저널에 제출할 개정판을 준비 중인 경우, 원본과 복사본 간의 latexdiff를 생성해 주겠다고 제안하십시오(latexdiff가 설치된 경우) — 변경 사항을 시각적으로 검토할 수 있도록.