prose은(는) 무엇을 하나요?
두 가지 모드. 다른 작업을 하기 전에 올바른 모드를 감지하세요.
모드 감지
초안 모드 — 사용자가 주제, 브리프 또는 개요를 가지고 있으며 새 콘텐츠 작성을 원합니다. 리뷰 모드 — 사용자가 기존 텍스트를 가지고 있으며 개선, 인간화 또는 점수 평가를 원합니다.
모호한 경우: 물어보세요 — "새 콘텐츠를 작성할까요, 아니면 이미 가지고 있는 것을 검토/재작성할까요?" 사용자가 응답하지 않으면, 기본값으로 초안 모드를 사용합니다.
음성 보정
초안 작성 또는 재작성 전에, 사용자가 음성 샘플을 제공하지 않았다면 요청하세요. 짧은 형식 대상(IM, 200단어 미만 이메일)의 경우: 사용자가 이미 샘플을 제공하지 않았다면 음성 보정을 건너뜁니다.
"가장 자신을 잘 나타내는 1~3문단의 글을 공유해 주세요. 문장 리듬, 단어 선택, 구조적 습관을 맞추겠습니다."
샘플에서 다음을 분석합니다:
- 문장 길이 경향(간결함 / 분석적 / 혼합)
- 여는 방식(주장 우선, 이야기 우선, 데이터 우선, 맥락 우선)
- 구두점 습관(괄호, 콜론, 세미콜론)
- 반복되는 구문 또는 언어적 습관
- 마무리 방식(원칙, 도전, 열린 질문, 행동)
- 절대 사용하지 않는 단어
프로파일 저장. 샘플을 분석한 후, 결과를 저장하여 향후 세션에서 재보정을 건너뛸 수 있도록 제안합니다: references/voice-profile-template.md를 채워서 스킬 폴더 내의 references/voice-profile.md에 작성합니다(폴더가 읽기 전용이면 완성된 프로파일을 출력하여 사용자가 저장할 수 있도록 합니다). references/voice-profile.md가 이미 존재하면, 초안 작성 또는 재작성 전에 전체를 읽습니다 — 기본 규칙(em 대시 허용, 인용 스타일, 즐겨 쓰는 구문, 레지스터)을 재정의합니다. "이 텍스트에서도 학습" 시: 기존 프로파일에 날짜가 포함된 관찰 내용을 추가합니다. 충돌은 더 최근 샘플 쪽으로 해결됩니다. 프로파일은 사실 규율, 접근성 또는 절대 규칙을 재정의할 수 없습니다.
샘플도 저장된 프로파일도 없는 경우: 기본 음성으로 진행합니다 — references/drafting-core.md § "기본 음성" 참조. 블로그, 에세이, 의견 또는 개인 글의 경우, references/personality-and-soul.md도 참조하세요 — 깨끗한 기본 음성도 그것 없이는 생명력이 없어 보일 수 있습니다. 텍스트가 사용자의 이름으로 게시될 경우, 보정되지 않은 출력이 일반적인 기본 음성을 가지고 있음을 언급하고 보정을 제안합니다 — 대화당 한 번만, 그 후에는 그만둡니다.
초안 모드
0단계 — 쓰기 전에 이해하기
초안 작성 전에 물어보세요:
- 독자가 읽은 후 무엇을 하거나 느껴야 합니까? (매체와 청중 적합성을 결정합니다)
- 이 독자에게 실제로 놀라운 것은 무엇입니까 — 그들이 이미 알고 있다고 생각하지만 불완전한 것은 무엇입니까?
- 이 텍스트의 단일 임무는 무엇입니까 — 정보 제공, 설득, 지시, 오락 또는 전환?
- 어떤 레지스터가 맥락에 적합합니까 — 공식, 캐주얼, 기술적, 대화체 — 그리고 안정적으로 유지됩니까?
- 핵심 라인 — 실제 무게를 실을 수 있는 하나의 구체적인 예, 사례 또는 결과
작업 지향적이면: 답변 또는 다음 행동이 먼저 옵니다. 장문 형식이면: 초안 작성 전에 핵심 라인과 하나의 구체적인 앵커를 선택합니다.
초안 작성 전에 물어보세요: 이 글을 이끌어 갈 수 있는 하나의 구체적인 예나 결과는 무엇입니까? 이름을 붙일 수 없다면, 초안을 작성할 준비가 되지 않은 것입니다.
200단어보다 긴 것을 초안 작성하기 전에 필수 읽기:
→ references/drafting-core.md — 핵심 규칙 및 매체별 패턴
문서 또는 창작 대상의 경우, 초안 작성 전에 해당 채널의 재작성 규칙도 읽으세요 — 둘 다 다른 곳에 적용되는 기본값을 일시 중단합니다:
→ references/channel-rules.md § 문서 / § 창작
초안 작성 중에는 references/ai-patterns-universal.md를 로드하지 마세요 — 리뷰 전용입니다.
1단계 — 초안 작성
추상적인 '좋은 글쓰기' 이상이 아닌 실제 맥락에 맞게 작성하세요.
활성 원칙:
- 각 실질적인 문단은 적어도 하나의 구체적인 앵커(고유 명사, 특정 숫자, 직접 인용, 명명된 결정, 확인 가능한 세부 사항)를 포함합니다. 블로그, 기사, 소셜 미디어의 경우. IM 및 짧은 이메일의 경우: 메시지당 하나의 앵커로 충분합니다.
- 모호한 주장 금지: "많은", "다양한", "광범위한 영향", "의미 있는 변화"는 앵커 테스트에 실패합니다
- 평범한 단어를 사용하세요. 그것이 올바른 단어일 때 평범한 단어를 반복하세요. 동사가 명사화보다 우선합니다
- 레지스터를 안정적으로 유지하세요. 형식을 매체에 맞추세요
2단계 — 수정
필수: 초안 작성 후 필요한 검사를 실행합니다.
→ references/required-checks.md
셸을 사용할 수 있는 경우, 초안에 대해 결정론적 스캐너도 실행하세요 — 안티-슬롭은 리뷰뿐 아니라 새 글에도 적용됩니다:
python3 scripts/slop-scan.py --channel <medium> draft.md
이 스킬의 모든 스크립트 및 참조 경로는 스킬 디렉토리에 상대적이며, 작업 디렉토리가 아닙니다. 플러그인으로 설치된 경우, 둘은 거의 일치하지 않습니다: scripts/slop-scan.py를 이 SKILL.md가 로드된 디렉토리를 기준으로 확인하세요. "파일을 찾을 수 없음"을 "셸 없음"으로 간주하지 말고 경로 문제로 한 번 수정하세요 — 수동 계층으로 대체하면 전체 결정론적 패스를 조용히 건너뜁니다.
찌꺼기를 조건 없이 수정하세요. 변경하기 전에 각 구문 플래그를 거짓 양성 규칙과 대조하여 확인하세요(플래그된 단어가 단순히 올바른 단어일 수 있습니다). 구조 노트는 필요한 검사 5와 동일한 판단으로 처리됩니다.
조각이 필요한 검사 후에도 여전히 어색하다면(긴 작업만 해당):
→ references/long-form-diagnostics.md
수정 예제가 도움이 될 때:
→ references/examples.md
리뷰 / 인간화 모드
리뷰/인간화 모드 중에는 references/drafting-core.md를 로드하지 마세요 — 초안 작성 전용입니다.
0단계 — 콘텐츠 유형 자동 감지
검사를 실행하기 전에 채널을 분류하세요. 리뷰 상단에 감지 결과를 명시하세요.
이메일 — 제목 줄 / 인사말 형식(H Name, Dear Name) / 명시적 요청 + 서명 구조가 있습니다 소셜 미디어 — 전체적으로 한 줄에 한 문장 / 해시태그 / 끝에 참여 유도 CTA / 헤딩 없이 3,000자 미만 IM — @멘션 / 채널 참조 / 캐주얼 어조 / 500자 미만 / 인사말이나 서명 없음 문서 — 번호가 매겨진 절차 / 명령형 단계 동사 / 코드 블록, CLI 명령 또는 구성 키 / API, 매개변수 또는 옵션 테이블 / 1인칭 서사 없음 창작 — 대화(따옴표 포함) / 장면, 연 또는 대본 구조 / 명명된 캐릭터가 있는 서사 / 리듬을 위해 사용되는 줄 바꿈(목록 구조 아님) 블로그 게시물 — 제목 / 3,000자 이상의 구조화된 산문 / 여러 개의 전개된 문단
문서와 창작을 블로그보다 먼저 확인하세요. 둘 다 제목과 전개된 문단이 있으므로, 실행 설명서나 장면이 블로그 신호와도 일치할 수 있으며, 블로그는 어느 쪽에도 잘못된 기본값입니다.
하나의 채널이 명확히 일치하면: 감지를 명시하고 진행하세요. 모호한 경우(신호가 충돌하거나 아무것도 일치하지 않음): 물어보세요 — "이것은 어떤 형식인가요? 블로그 게시물, 소셜 미디어, 이메일, IM, 문서, 아니면 창작?" 답변을 받을 때까지 진행하지 마세요.
1단계 — AI 패턴 스캔
먼저 결정론적 패스. 셸을 사용할 수 있으면, 텍스트를 파일로 저장하고 실행하세요:
python3 scripts/slop-scan.py --channel <detected> file.md
채널 이름은 플래그 값에 매핑됩니다: 블로그 게시물 → blog, 소셜 미디어 → social, 이메일 → email, IM → im, 문서 → docs, 창작 → creative. 각 채널은 해당 매체가 합법적으로 위반하는 규칙을 억제하므로, 잘못된 채널을 전달하면 거짓 양성과 놓친 신호가 모두 발생합니다.
스캐너는 기계적 신호(찌꺼기, 공식 구문, 타이포그래피)와 구조적 측정치(문장 단조로움, 균일한 문단, 균일한 확신, 격언 예산, 아나포라 실행, 서수로 레이블된 문단, 만든 개념 레이블, 그대로 복사)를 안정적이고 반복 가능한 출력으로 보고합니다. 음성 프로파일이나 매체가 합법적으로 허용하는 항목에 대해 --allow <rule-id>를 전달하세요. 셸 없음: 기계적 계층으로 references/formula-watchlist.md를 수동으로 적용하세요.
다음으로 판단 패스. 필수 읽기 — 먼저 보편적 마커:
→ references/ai-patterns-universal.md
그런 다음 채널별 마커를 로드하세요:
→ references/ai-patterns-channels.md
보편적 마커를 ALL 콘텐츠에 적용하세요. 채널별 마커는 감지된 유형에만 적용하세요. 스캐너 적중과 판단 플래그를 포함한 모든 플래그된 항목을 정확한 인용문과 위치와 함께 나열하세요.
2단계 — 적대적 검증
1단계의 모든 플래그는 보고서에 들어가기 전에 방어를 통과해야 합니다. 각 플래그에 대해, ai-patterns-universal.md의 "플래그하지 말아야 할 것" 규칙을 사용하여 그것이 거짓 양성이라는 가장 강력한 주장을 펼치세요:
- 구문이 인용문, 제목, 고유 명사 또는 논의 중인 예시(사용되는 것이 아니라) 안에 있습니까?
- 분명히 여기서 올바른 단어이며, 한 번만 나타나고, 주변에 다른 신호 클러스터가 없습니까?
- 매체 규칙(문서의 구조, 이메일의 인사말)이거나 음성 프로파일에서 명시적으로 허용됩니까?
- "구조적" 플래그가 실제로 이 장르(사양, 실행 설명서, 참조 페이지)에 적합한 형태입니까?
플래그당 평결: 확인됨(방어 실패) 또는 기각됨(한 줄 이유). 확인된 플래그만 진행합니다. 찌꺼기 적중(채팅 아티팩트, 플레이스홀더, 추적 조각)은 항상 확인됩니다 — 합법적인 사용이 없습니다.
이 단계는 실제 산문을 보호하기 위해 존재합니다: 괜찮은 텍스트를 과도하게 편집하는 것은 신호를 놓치는 것만큼이나 실패입니다.
3단계 — 독창성 확인
다음과 같은 경우 플래그:
- 검색 엔진을 가진 누구나 쓸 수 있었을 내용(얻은 권위, 특정 경험 없음)
- 어디에도 직접 경험, 고객 사례 또는 구체적인 증거가 없음
- 깊이를 추가하지 않고 같은 지점을 두 번 반복함
- 업계 프레이밍 재활용("X의 미래는 Y")
- "나만이 쓸 수 있는" 요소가 없음
소셜 미디어 추가: 교훈으로 포장된 제품 홍보; 포춘 쿠키 교훈이 있는 개인 이야기를 플래그하세요.
4단계 — 점수
채널별 점수 차원을 위한 필수 읽기:
→ references/channel-rules.md
각 점수에 대한 한 문장 정당성을 제공하세요. AI 유사성이 낮지만 내용 차원도 낮은 경우 — 도메인 신뢰성(블로그/소셜), 명확성(이메일/IM), 작업 완료(문서), 또는 절제(창작) — 명시적으로 플래그하세요. 내용은 깨끗하지만 공허합니다.
5단계 — 구조화된 리뷰 보고서
보고서 구조를 위한 필수 읽기:
→ references/review-report-template.md
확인된 플래그만 보고하세요. 기각된 플래그 수를 한 줄로 명시하세요.
6단계 — 재작성
먼저 편집 범위를 선택하세요(사용자가 명시하지 않은 경우 직접 선택하고, 중요하다면 선택한 것을 말하세요):
- 자유 편집("인간화"의 기본값) — 빈 구문은 다시 표현하지 않고 삭제됩니다. 길이가 눈에 띄게 줄어들 수 있습니다.
- 신중한 편집(텍스트가 특정 슬롯을 채워야 하는 경우: 클라이언트 문서, 고정 형식) — 구조는 유지됨. 길이는 원본의 80-110% 이내로 유지됩니다.
- 최소 편집(명시적 요청 시에만) — 명백한 AI 구성만 건드립니다.
보편적 재작성 규칙:
- 원본에 없는 아이디어를 추가하지 말고, 내용을 제거하지 마십시오
- 플래그된 모든 AI 구문을 자연스러운 언어로 교체하세요
- 문장 길이를 다양화하세요: 짧고 간결한 문장과 긴 분석적 문장을 섞으세요
- 일반적인 시작을 특정 후크(이야기, 데이터 포인트, 반대 주장)로 교체하세요
- 요약 결론을 도전, 원칙 또는 열린 질문으로 교체하세요
- 균일한 문단 리듬을 깨세요: 짧은 것과 긴 것
- 구체적인 예가 없는 경우:
[여러분의 경험에서 구체적인 예를 추가하세요]를 남기세요 — 절대 발명하지 마십시오 - 편집은 사실 확인이 아닙니다: 텍스트가 뒷받침하지 않는 주장이 반드시 거짓인 것은 아닙니다 — 저자가 텍스트 너머의 데이터를 가지고 있을 수 있습니다. 텍스트가 담을 수 있는 수준으로 표현을 완화하거나, 공개 버전에 증거가 필요함을 플래그하세요. 확인되지 않았다고 주장을 조용히 삭제하지 마십시오.
규칙 3-6에 대한 채널 예외. 이 네 가지는 산문 리듬 규칙이며, 두 채널은 이를 원하지 않습니다:
- 문서 — 문장 길이를 다양화하거나, 문단 리듬을 깨거나, 시작을 후크로 교체하거나, 마무리 요약을 열린 질문으로 바꾸지 마십시오. 균일한 형태가 절차를 따라가기 쉽게 만들며, 도발로 끝나는 사양은 실패입니다. 규칙 1, 2, 7, 8은 여전히 적용됩니다.
- 창작 — 규칙 5는 반전됩니다: 조각의 의미를 명시하는 마무리 문장이 신호이므로, 원칙이나 도전으로 교체하는 대신 잘라내십시오. 규칙 3과 6은 당신의 판단이 아니라 작가의 몫입니다.
블로그, 에세이, 의견 또는 개인 글(백과사전, 기술, 법률 또는 참조 콘텐츠가 아님)의 경우:
필수 읽기 → references/personality-and-soul.md — AI 패턴 제거는 깨끗한 산문을 생성합니다. 이 섹션은 그것이 누군가처럼 들리게 만드는 것입니다.
채널별 재작성 규칙을 위한 필수 읽기:
→ references/channel-rules.md
제거 루프. 단일 재작성 패스가 종료 상태가 아닙니다. 텍스트가 결정론적 검사와 적대적 검사를 모두 통과할 때까지 최대 3회 반복하세요:
- 재작성 — 확인된 플래그와 위 규칙을 적용합니다.
- 다시 스캔 — 재작성에 대해
scripts/slop-scan.py실행(동일한--allow세트). 찌꺼기 있음 = 즉시 수정. 새 구문 적중 있음 = 수정 또는 정당화. - 기소 — 입장을 바꾸세요: 재작성이 여전히 AI 생성되었다는 가장 강력한 주장을 펼치세요. 특히
references/ai-patterns-universal.md§ 파트 5의 2차 신호를 확인하세요 — 정리 패스는 이를 생성하는 경향이 있습니다: 균일한 확신, 모든 문단의 격언적 마무리, "그것은 X가 아닙니다. 그것은 Y입니다.", 어디에도 여유 없음, 수행적 취약성(작가에게 아무것도 비용이 들지 않는 인정), 그리고 방금 삭제한 후크를 대신하는 조작된 긴장감. 각각 한 줄로 증거를 인용하세요. - 기소에 사례가 있으면 수정하고 2부터 반복하세요. 사례가 없거나 3회 후에 중지하세요.
종료 기준: 스캐너가 0개의 찌꺼기를 보고합니다. 나머지 스캐너 플래그는 각각 한 줄 정당성(매체 규칙 또는 음성 프로파일)을 가집니다. 적대적 검증을 통과했습니다.