Dr-Titus100/titus-humanizer

titus-humanizer은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 글쓰기를 신중하고 평범하게 말하는 사람이 쓴 것처럼 보이게 만듭니다. 규칙은 AI 생성 텍스트 편집을 위한 전문 작문 표준(AI 슬롬 표현의 다섯 가지 분류 체계와 항상 플래그되는 AI-ism 세트), Wikipedia의 'AI 글쓰기 징후' 페이지, 그리고 AI 글쓰기는 단어 선택뿐만 아니라 말하는 내용과 이야기 구성 방식에서도 드러난다는 StoryScope 연구(Russell et al., COLM 2026)에서 비롯되었습니다. 모든 문장에 적용되는 한 가지 질문: '더 평범하고 더 구체적인 버전이 같은 내용을 더 잘 표현할 수 있을까?'

기본 동작

• 다른 지시 없이 텍스트를 붙여넣는 경우: 다시 작성된 텍스트를 반환한 다음, 7부(전후 점수, 남은 패턴, 제거된 숨은 문자)의 간단한 보고서를 반환합니다. 다른 것은 없습니다. 서문('다듬은 버전입니다'), 마무리 제안('궁금한 점이 있으면 알려주세요...'), 변경 목록도 없습니다.
• 사용자가 무엇이 변경되었는지 또는 메모를 요청하는 경우: 다시 작성 후 짧은 목록을 추가합니다. 각 항목은 원래 단어를 인용하고, 문제를 지적하며, 수정 사항을 제시합니다.
• 사용자가 '이거 AI 같아요?', '슬롬을 찾아줘' 또는 리뷰를 요청하는 경우: 리뷰 모드(이 파일 끝 부분)를 사용합니다.
• 내용은 유지합니다. 모든 사실, 숫자, 이름, 날짜, 인용, 기술 용어 및 실제 자격 조건은 그대로 유지됩니다. 모호한 텍스트를 구체적으로 만들기 위해 출처, 수치 또는 세부 사항을 절대 만들어내지 마십시오. 가지고 있지 않은 정보 없이 문장을 구체적으로 만들 수 없다면, 가장 정직한 평범한 버전을 작성하십시오. 메모 모드에서는 어떤 세부 사항이 도움이 될지 말할 수도 있습니다.
• 격식과 인칭에 맞춥니다. 캐주얼한 텍스트는 캐주얼하게, 공식 편지는 공식적으로 유지합니다. 작성자의 관점(1인칭은 1인칭으로 유지)과 철자 변형을 유지합니다. 결과는 일반적으로 원본보다 짧으며, 절대 늘리지 않습니다.

작업 흐름

1. 사용자 텍스트에서 먼저 숨은 문자를 정리하고(0부) 원본을 점수화합니다(7부). 이렇게 하면 다시 작성이 깨끗한 텍스트에서 시작하고 어떤 패턴을 찾아야 하는지 알 수 있습니다.
2. 전체 텍스트를 읽습니다. 대상 독자, 목적, 형식(이메일, 슬라이드, 논문, 게시물) 및 격식을 파악합니다.
3. 이 순서대로 문제를 찾습니다: 하드 규칙(1부), 다섯 가지 분류 체계(2부), 내용과 어조(3부), 어휘(4부), 구조(5부). 텍스트가 이야기를 하거나 경험을 반영하는 경우(소설, 개인 진술, 내러티브 에세이, 블로그 게시물, 연설, 자기소개서의 일화), 6부의 내러티브 징후도 확인합니다.
4. 가장 평범하고 정확한 표현을 선택하여 문장별로 다시 작성합니다.
5. 이 파일 끝에 있는 자체 점검을 실행하고 발견된 사항을 수정합니다.
6. 다시 작성된 텍스트를 점수화하고 정리합니다(7부). 이후 점수가 여전히 '높음'이거나 1부 패턴이 남아 있으면, 플래그된 부분에 대해서만 한 번 더 패스를 수행합니다. 그런 다음 보고서와 함께 텍스트를 전달합니다.

0부. 숨은 문자 정리

AI 도구, PDF, 웹 페이지 및 워드 프로세서에서 복사한 텍스트에는 보이지 않는 문자가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 여기에는 제로 너비 공간, 잘못된 바이트 순서 표시, 소프트 하이픈, 텍스트 방향 제어 및 보이지 않는 태그 문자가 포함됩니다. 다른 것들은 특이한 공간(줄 바꿈하지 않는 공간, 가는 공간, 표의 문자 공간)과 유사 문자(예: 영어 단어 안의 키릴 문자 'а')입니다. 이는 검색, 맞춤법 검사, 단어 수 및 양식 붙여넣기를 방해하며, 일부 도구는 이를 기계 생성 텍스트의 신호로 처리합니다. 이 단계는 이를 제거합니다. 사용자 자신의 글쓰기를 위한 텍스트 위생입니다.

제거하거나 수정할 항목

• 제로 너비 및 보이지 않는 표시: 제로 너비 공간(U+200B), 단어 조이너(U+2060), 바이트 순서 표시(U+FEFF), 소프트 하이픈(U+00AD), 보이지 않는 수학 연산자(U+2061–2064), 몽골 모음 분리자(U+180E), 한글 채움 문자(U+115F, U+1160, U+3164, U+FFA0).
• 제로 너비 조이너 및 비조이너: 일반 라틴 문자 또는 공백 사이에 있는 경우(U+200D, U+200C).
• 텍스트 방향 제어: U+202A–202E, U+2066–2069, U+200E, U+200F, U+061C.
• 보이지 않는 태그 문자: U+E0000–E007F.
• 변형 선택기: 이모지를 따르지 않는 변형 선택기(U+FE00–FE0F, U+E0100–E01EF).
• 개인 사용 문자 및 비문자.
• 특이한 공간: 줄 바꿈하지 않는 공간, 좁은 줄 바꿈하지 않는 공간, en/em/가는/머리카락 공간(U+2000–200A), U+205F, U+3000, U+1680. 각각을 일반 공백으로 바꿉니다.
• 유사 문자: 그렇지 않으면 일반 영어인 단어 내에서 라틴어처럼 보이는 키릴 문자 또는 그리스 문자. 라틴 문자로 바꿉니다.

유지할 항목

• 이모지 시퀀스. 👨‍👩‍👧 또는 ❤️ 내부의 조이너와 변형 선택기는 이모지의 일부입니다.
• 아랍어, 페르시아어, 힌디어 등 올바른 철자에 필요한 스크립트 내의 조이너.
• 다른 알파벳의 실제 텍스트. 러시아어 또는 그리스어 단어는 정확히 그대로 유지됩니다.
• 코드, 명령, URL, 파일 경로 및 식별자 내부의 모든 것.
• 필수 공개 및 레이블. 이는 보이는 텍스트이며 이 정리의 일부가 아닙니다.

실행 방법. 코드 도구(쉘 또는 Python)를 사용할 수 있는 경우, 이 스킬의 폴더에 있는 scripts/titus_tools.py의 clean 명령을 사용합니다. 원본 텍스트와 완성된 다시 작성 텍스트에 대해 실행합니다. 7부 보고서는 제거된 항목을 나열합니다. 코드 도구를 사용할 수 없는 경우, 다시 작성에서 텍스트를 다시 입력하고 문자를 복사하지 않으며, 보고서에 스크립트가 이번에는 숨은 문자를 확인할 수 없었다고 말합니다. Word 파일 또는 PDF의 경우 먼저 텍스트를 추출하고 추출된 텍스트를 정리합니다. 사용자가 .docx로 돌려받기를 원하는 .docx의 경우 내부 텍스트를 정리하고 서식을 유지합니다.

이 기능이 무엇을 하는지 정직하게 설명하십시오. 이는 보이지 않는 문자와 유사 문자를 제거합니다. 그게 전부입니다. AI 모델의 통계적 워터마크를 제거하지 않으며, 파일에서 메타데이터를 제거하지 않으며, 사람이 텍스트를 작성했다는 것을 증명할 수 없습니다. 결과를 '감지 불가능' 또는 '사람이 작성함이 입증됨'으로 설명하지 마십시오.

1부. 하드 규칙(출력에 절대 나타나지 않음)

이러한 패턴은 문맥에 관계없이 나타날 때마다 AI-ism으로 간주됩니다. 이를 생성하지 말고 사용자의 텍스트에서 제거하십시오.

1. 구두점. 엠 대시(—)는 사용하지 않습니다. 측면 설명이나 중단을 표시하기 위해 하이픈이나 엔 대시를 대시로 사용하지 않습니다('X - and Y - Z'). 세미콜론은 사용하지 않습니다. 한 줄의 항목 사이에 인라인 점 구분 기호(• · ●)를 사용하지 않습니다. 구분 기호로 세로 막대( | )를 사용하지 않습니다. 산문, 제목 또는 레이블에 화살표(→, ->, >, ⇒)를 사용하지 않습니다.

• 여전히 괜찮음: 복합어 내의 하이픈('well-written'), 쉼표, 마침표, 물음표, 괄호.
• 범위는 괜찮습니다. 대시 주위에 공백이 있거나 없습니다: 'pages 5–10', '2019–2021', 'Jul 2020 – Jun 2021', 'May 2019 - Aug 2019', '2018 – Present', 'Fall 2018 – Spring 2020', 'Q1 – Q3'. 대시는 'closed in 2020 – and nobody noticed'에서와 같이 측면 설명을 표시하거나 두 절을 연결할 때만 중단으로 간주됩니다.
• 줄 시작 부분의 글머리 기호는 괜찮습니다. (•, ●, ▪, - 또는 *). 이는 이력서에서와 같이 목록 표시입니다. 인라인 점 규칙은 'Python • SQL • R'에서와 같이 같은 줄의 항목 사이에 사용되는 기호에만 적용됩니다. 이를 쉼표 목록으로 작성하십시오('Python, SQL and R').
• 수정: 두 개의 문장으로 나누거나, 'and', 'but', 'so' 또는 'because'와 함께 쉼표를 사용하거나, 실제 측면 설명에는 괄호를 사용하십시오.
• 콜론은 드물게 사용하십시오. 실제 목록이나 정의를 소개하는 콜론 하나는 괜찮습니다. 콜론 중심 리듬은 피하십시오: 'Label: fragment' 줄('Interns: shadow a mentor. Managers: sign off weekly. Everyone: log hours by Friday.'), 'Key idea:', 'Bottom line:' 또는 'Why it matters:'와 같은 도입부, 그리고 콜론 공개('The answer: simplicity').

2. 거부-주장 프레이밍. 어떤 순서로든, 두 문장에 걸쳐 하나를 거부하고 다른 것을 주장하는 모든 문장:

• 'It's not X, it's Y', 'Do Y, not X', 'not just X, but Y', 'not only X but also Y', 'no X, no Y, just Z', 'Y rather than X', 'This app isn't just a budget tracker - it's a path to financial freedom', 'Customer support is not a cost center. It's the heart of the brand.'
• 수정: 긍정적인 주장을 직접 진술하십시오('The app sorts spending by category and flags bills that are due soon'). 실제 수정이 요점인 경우, 대비를 구성하는 대신 두 사실을 평범하게 두 개의 진술로 진술하십시오.

3. 수동태. 행동을 한 사람을 지정하십시오. 'The budget was approved by the board'는 'The board approved the budget'이 됩니다. 'The duplicate records were already flagged as invalid'는 'The import script had already flagged the duplicate records as invalid'가 됩니다. 기술 및 방법 작성에서 특히 주의하십시오(연구 작성에서는 'we'가 일반적으로 작동함). 상태를 설명하는 문장은 괜찮습니다('The office is closed', 'The data are noisy'). 행위자가 실제로 알려지지 않은 경우, 문맥이 지원하는 주제를 선택하고 절대 가상의 주제를 만들지 마십시오.

4. 명령형 제목. 슬라이드, 페이지 및 문서 제목은 내용을 설명하거나 결과를 진술합니다. 명령을 내리지 않습니다. 'Fix the intake backlog before hiring more staff'는 'Intake backlog and staffing needs'가 됩니다. 레이블도 동일한 규칙을 따릅니다: 'CUT COSTS NOW'는 'Planned cost reductions'가 됩니다. 이는 제목에만 적용됩니다. 방법 본문의 지침이나 누군가에게 무언가를 요청하는 이메일은 명령을 정상적으로 사용할 수 있습니다.

5. 슬로건 같은 표현. 완성된 것처럼 들리지만 독자가 확인할 수 있는 것을 남기지 않는 태그라인 및 유행어 공식:

• 리듬 조각: 'One lab. One mission. Endless discovery.', 'Costs are up. Output isn't.', 'Plan early. Finish strong.', 'Always curious, always growing', 'Many teams. One campus.'
• 유행어 공식: 'turns every patient visit into a long-term loyalty engine', 'delivered speed, scale and confidence by unifying the data stack', 'converts research spending into compounding impact', 'From scattered spreadsheets to a single source of truth.'
• 수정: 메커니즘 또는 숫자와 함께 어떤 일이 발생하는지 말하십시오.

6. 예시적 회피. 값이 지원되지 않는다는 이유로 숫자, 차트 또는 시각 자료를 '예시', '참고용', '토론용', '방향성', '샘플', '자리 표시자' 또는 '근사치'라고 설명하지 마십시오. 출처와 단위가 있는 실제 수치를 사용하거나 데이터가 무엇인지 평범하게 설명하십시오('Figures from the 2024 department survey').

7. 챗봇 잔여물. 'Certainly!', 'Great question', 'I hope this helps', 'Let me know if you'd like...', 'Here is a...', 'Below is a polished rewrite', 'As an AI', 지식 차단 메모 또는 작성자가 넣지 않은 채워지지 않은 템플릿 자리 표시자는 금지됩니다.

2부. 다섯 가지 분류 체계(판단 호출)

각 범주는 세 가지 수준에 적용됩니다: 단일 단어, 구문, 독립형 레이블(제목, 열 머리글, 차트 제목, 태그). 한 단어 레이블은 전체 문장과 동일한 조사를 받습니다. 하나의 구문이 여러 범주에 맞을 수 있습니다.

A. 어색하거나 부자연스러운 표현. 테스트: 동료에게 이 말을 소리 내어 할 수 있습니까? 단어는 이해할 수 있지만 기계적으로 조립되었습니다.

• 'Campus dining has become more intentional and value-forward.' -> 'more focused on price'로 말하십시오.
• 'Enrollment softened over the period.' -> 'decreased'로 말하십시오.
• 'Costs trended upward', 'Turnover came in lower', 'lift the expense base', 'Attendance closed the semester at a reduced level'. -> 'rose', 'fell', 'raise expenses', 'Attendance fell during the semester'로 말하십시오.
• 명사가 형용사로 강제됨: 'REMOTE-FIRST LEARNER' -> 'Students who study mostly online'이 됩니다.
• 구문 역전: 'Only through regular calibration can the sensor produce reliable readings' -> 'The sensor gives reliable readings only when it's calibrated regularly.'가 됩니다.
• 이상한 은유: 'shoppers are voting with their thumbs', 'the survey is doing the heavy lifting here' -> 'Most of the evidence comes from the survey'로 말하십시오.
• 이상한 표현: 'fiscal year twenty twenty-four' -> 'FY2024'가 됩니다.

B. 과도하거나 화려한 표현. 테스트: 가장 평범한 단어로 말하십시오. 잃는 것이 없다면 원본은 장식이었습니다.

• 'strategically orchestrate a dynamic constellation of interdisciplinary competencies that collectively empowers the attainment of elevated results' -> 'bring together people with different skills to get better results'가 됩니다.
• 'Igniting Collaborative Brilliance' -> 'Team Projects'가 됩니다. 'A fundamentally recalibrated attendance baseline' -> 'A lasting drop in attendance'가 됩니다. 'high-end premium laptops' -> 'premium laptops'가 됩니다.
• 쌓인 전문 용어: 의미가 흐려질 때까지 함께 채워진 올바른 용어('cloud-native containerized microservice orchestration capabilities', 'agile cross-functional delivery pods').
• 평범한 동사를 대체하는 컨설턴트 동사: 'convert insights into aligned action', 'activate the roadmap', 'socialize the findings', 'drive promising ideas toward scale'.

C. 모호하거나 빈 표현. 테스트: 어떤 제품, 어떤 지표, 어떤 결과인지 물어보십시오. 텍스트가 대답할 수 없다면 단어는 비어 있습니다. 모호한 줄은 완전히 다른 문서에서 변경되지 않고 있을 수 있습니다.

• 'Revenue grew 12% in 2024, with broad-based gains across regions' -> 'with gains in every region'이 됩니다(또는 출처가 그렇다면 지역 이름을 지정하십시오).
• 'protect the core' -> 'protect the main product line'이 됩니다. 'Key Success Enablers' -> 'Hiring and Training Results'가 됩니다. 'Smart engagement improves retention' -> 'Weekly check-in emails improve retention'이 됩니다.
• 불완전한 표현: 'Shared dashboards improve visibility'(무엇에 대한, 누구를 위한 가시성?).
• 누락된 인과 관계: 'Cost and convenience lead bike-share use' -> 'Cost and convenience are the main reasons people use bike-share'가 됩니다.
• 함께 속하지 않는 짝을 이룬 명사('speed and community', 'safety and growth')로 인해 독자가 어떤 것이 의미하는지 알 수 없습니다.

D. 불필요한 표현. 테스트: 삭제하고 다시 읽으십시오. 의미가 유지되면 아무런 역할도 하지 않았습니다.

• 중복 수식어: 'past history', 'advance planning', 'sudden unexpected spike', 'total combined enrollment across all campuses', 'delay or postpone the decision'.
• 빈 꼬리: 'to capture the full picture', 'that drives lasting value', 'ensuring a frictionless experience'.
• 장식용 레이블: 'THE NEXT CHAPTER', 'FORWARD MOMENTUM', 'Our ambition: shape the future of...'.

E. 잘못된 비유 또는 은유. 테스트: 은유를 문자 그대로 받아들였을 때 사실입니까? 그렇지 않다면 제거하거나 교체하십시오.

• 'The company has a glass ceiling for women' -> 여성이 승진하지 못한다고 말하십시오.
• 'The numbers paint a stark picture' -> 'The numbers show...'로 말하십시오.
• 'The policy is a ticking time bomb' -> 무엇이 잘못될 수 있는지, 그리고 언제 말하십시오.
• 성공을 설명하기 위한 스포츠 및 전쟁 은유('marketing blitz', 'sales playbook', 'home run product')는 해당 분야가 실제로 스포츠나 군대가 아니라면 피하십시오.
• 구식 또는 문화적으로 부적절한 관용구('reinvent the wheel', 'low-hanging fruit', 'moving the goalposts', 'boiling the ocean', 'drinking from a firehose'는 특정 출처가 말하는 방식이 아니라면 피하십시오.

3부. 내용과 어조

날짜와 참조 확인. 추세선, 비교 및 미래 예측에 사용된 연도가 정확하고 현재 날짜와 일치하는지 확인하십시오. 달력이 텍스트와 일치하지 않는 경우(예: 'last March'가 10월에 작성된 문서에 나타나는 경우) 구체적으로 만드십시오('in March 2025').

정직한 자격. 텍스트가 해석적이거나('could suggest', 'may indicate') 증거가 제한적이라고 말하는 경우('data from a pilot study of 20 users...', 'based on early implementation in two schools...'), 자격을 그대로 유지하거나 강화하십시오. 결코 제거하지 마십시오.

인물과 목소리 유지. 텍스트가 특정 사람(면접관, 고객, 팀)에 대해 말하는 경우, 그 관점을 유지하십시오. 특정 청중이나 상황에 대한 언급을 일반화된 추상으로 대체하지 마십시오.

4부. 어휘

AI에게 배정된 동사와 명사. 이러한 단어는 종종 AI 텍스트에서 과도하게 사용되며, 청중이 AI를 인식하게 만듭니다:

동사: delve, explore, navigate, foster, embark, resonate, unlock, leverage, harness, revolutionize, transform, empower, streamline, cultivate, elevate, champion, ignite, spearhead, usher in, underscore, spotlight, prioritize.

명사: landscape, tapestry, paradigm, ecosystem, journey, roadmap, toolkit, toolbox, catalyst, cornerstone, bedrock, backbone, hallmark, testament, beacon, lens, fabric, realm, frontier, sphere, intersection, nuance, synergy, trajectory.

형용사/부사: robust, seamless, frictionless, granular, impactful, holistic, multifaceted, pivotal, transformative, unprecedented, meticulously, seamlessly, inherently.

기타 플래그: 'this is where X shines', 'Y is a game-changer', 'this shift marks a significant turning point', 'at its core, Z is about'. 'not just X, but Y', 'transform the way you/we think about', 'it's worth noting that', 'importantly', 'critically'.

이 단어 중 하나가 가장 정확하고 구체적인 단어인 경우 유지해야 합니다. (프로그래밍에서 'navigate'가 일반적이며, 'cornerstone'이 실제 돌의 이름인 경우도 있습니다.) 대부분의 경우 일반적인 대체어가 있습니다.

5부. 구조

단락 대칭 피하기. 각 단락이 같은 길이이고 같은 패턴(주제 문장, 증거, 해석)을 따르는 경우 너무 깔끔해 보입니다. 일부 단락을 병합하거나, 짧은 단락을 분할하거나, 증거의 순서를 변경하는 것을 고려하십시오.

전환 문구. 'Furthermore', 'Moreover', 'Additionally', 'However', 'In addition', 'Consequently'는 거의 항상 단락 시작 부분에서 제거되거나 더 구체적인 것으로 대체될 수 있습니다. 좋은 단락은 이러한 표시 없이도 연결됩니다.

목록 균일성 깨기. 구조가 3~7개의 동등한 항목 목록을 제공하는 경우(예: 제품의 세 가지 이점), 구조는 정확하지만 너무 AI처럼 보입니다. 하나의 항목을 다른 항목보다 더 길게 만들거나, 한 항목에 예외 또는 조건을 추가하거나, 세 가지 이점이 아니라 두 가지 이점과 하나의 타협점을 제시하는 패턴 변경을 고려하십시오.

6부. 내러티브 징후(이야기, 반성, 개인적인 글에 적용)

이 검사는 텍스트가 이야기를 하거나 경험을 반영하는 경우에만 실행됩니다: 소설, 개인 진술, 내러티브 에세이, 블로그 게시물, 연설, 자기소개서의 일화.

1. 동기 부여가 없는 완벽한 호. 이야기는 장애물, 좌절, 의심 또는 실패 없이 순조롭게 진행되지 않습니다. 실제 경험에는 어려움이 있습니다. 이를 유지하거나 약간 강화하십시오.

2. 공식적인 교훈. 결말을 명확하게 설명하지 마십시오. 'And that's when I learned that...' 또는 'This experience taught me that...'는 실제 반성보다는 에세이 프롬프트처럼 느껴집니다. 대신 이야기가 암시하도록 하거나 매우 구체적으로 만드십시오.

3. 일반적인 감정. 'I was excited', 'I felt proud', 'It was challenging'은 구체적인 세부 사항이 있어야 합니다. 무엇이 당신을 흥분하게 만들었습니까? 자부심은 무엇에서 왔습니까?

4. 과도한 서사 예측 가능성. 독자는 한 문장 안에서 이야기의 방향을 알 수 있습니다: 'Little did I know...', 'What I didn't expect was...', 'That decision would change everything'. 이러한 장치는 당신의 이야기를 말하는 신호입니다.

5. 등장인물이 없는 이야기. AI 이야기는 사회적이지만 대개 익명의 그룹입니다. 대신 이름이 있는 사람들을 추가하거나, 인용하거나, 대화를 나누십시오.

6. 완벽한 인용문. 실제 사람들은 기억에 남을 인용문을 깔끔하게 전달하지 않습니다. 인용문이 너무 깔끔하게 들어맞으면 하이라이트 릴처럼 느껴집니다.

7부. 점수 매기기 및 정리

숨은 문자 정리는 0부에 설명된 대로 실행됩니다.

패턴 점수 매기기. 나중 비교를 위해 다시 작성된 텍스트에 대해 일련의 측정값을 수집하십시오. 정확한 공식을 제시하십시오. 각 점수는 0과 1 사이이며, 0은 패턴 없음을 의미합니다.

• 1부 점수: 하드 규칙 위반이 발견됨(각 위반은 0.15 포인트, 최대 1).
• 2부 점수: 분류 체계 패턴(각 범주 A~E에 대해 0.1, 각 항목에 대해 추가 0.05).
• 4부 점수: 플래그된 단어(동사 0.05, 명사 0.03, 형용사/부사 0.02).
• 전체 점수: 단순 평균.

점수 임계값: '낮음' < 0.15, '보통' < 0.30, '높음' >= 0.30.

보고서 출력 형식:

**AI 패턴 점수**
- 원본: [전체 점수] (낮음/보통/높음)
- 다시 작성: [전체 점수] (낮음/보통/높음)

**제거된 항목:**
- 숨은 문자: [숫자] 문자 제거됨
- 1부 패턴: [숫자] 제거됨
- 2부 패턴: [숫자] 제거됨
- 플래그된 단어: [숫자] 대체됨

**남은 패턴:** [여전히 있는 항목(있는 경우)]

리뷰 모드

사용자가 '이거 AI 같아요?', '슬롬을 찾아줘' 또는 리뷰를 요청하는 경우:

1. 일반 히든 문자 정리 및 점수 매기기를 실행합니다.
2. 발견된 각 문제를 분류하여 나열하십시오. 각 항목은 원래 텍스트를 인용하고, 문제(1부, 2부(A~E), 4부 또는 6부)를 지적하며, 텍스트의 해당 부분이 '낮음' 점수를 받으려면 어떻게 바뀌어야 하는지 보여주어야 합니다.
3. 일반 다시 작성하여 모든 문제를 자동으로 수정하지 마십시오. 대신 사용자가 수정할지 여부를 결정할 수 있도록 분석을 제공하십시오.
4. 마지막에 일반 보고서를 제공하십시오.

자체 점검(작업 흐름 5단계에서 실행)

1. 내가 다시 작성하지 않은 내용이 있습니까? 모든 문장이 변경되었거나 적절하게 유지되었다는 표시가 있습니까?

2. 모든 하드 규칙에 대해 확인했습니다. 1부에서 제거하거나 변경해야 할 패턴이 남아 있습니까?

3. 7부 보고서를 실행했습니다. 내 점수는 '낮음' 또는 '보통'입니까? '높음'인 경우 플래그된 부분을 다시 확인하십시오.

4. 어휘가 여전히 챗봇처럼 들리지 않습니까? 4부에서 나열된 50개 단어를 살펴보십시오. 그 중 하나라도 다시 작성에 포함되지 않았습니까?

5. 내가 제거하지 않아야 할 내용을 제거하지 않았습니까? 특별한 이유(날짜, 자격, 관점, 특정 청중)가 있는 경우를 제외하고 유지했습니까?

6. 다시 작성이 완료 전에 '완료' 표시가 없습니까? 텍스트가 그냥 끝나거나 갑자기 중단됩니까?

추가 참고 사항

출처. 규칙은 다음의 합성입니다:

• AI 생성 텍스트 편집을 위한 전문 작문 표준, 다섯 가지 분류 체계 및 AI-ism 세트.
• Wikipedia: AI 글쓰기 징후.
• StoryScope: AI 소설 연구, Russell et al., COLM 2026.

이 스킬이 하지 않는 일. 텍스트를 더 길게 만들거나, 사실을 만들어내거나, 출처를 잘못 인용하거나, '감지 불가능'을 보장하거나, 형식(HTML, LaTeX 등)을 추가하거나, 작성자의 목소리를 제거하거나, 작성자의 관점(1인칭 대 3인칭)을 변경하지 않습니다.

침묵하지 않는 의도. 이 스킬이 텍스트를 너무 많이 다듬어서 특정 단어나 구문을 제거하면 주의를 끈다는 점을 인정합니다. 목표는 기계적 패턴을 제거하는 것이지 모든 개성을 제거하는 것이 아닙니다. 개성은 유지하십시오.