# Humanize Scan

한글 글에 AI 티가 얼마나 있는지 재고, 실제로 고치면 어떻게 되는지 표본으로 보여주는 정찰 스킬.

- Repository: https://github.com/epoko77-ai/im-not-ai (6352 stars)
- Category: Engineering
- License: MIT
- Last updated: 2026-10-12
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add epoko77-ai/im-not-ai --skill humanize-scan -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add epoko77-ai/im-not-ai --skill humanize-scan -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add epoko77-ai/im-not-ai --skill humanize-scan -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add epoko77-ai/im-not-ai --skill humanize-scan -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add epoko77-ai/im-not-ai`

## Description

한글 글에 AI 티가 얼마나 있는지 재고, 실제로 고치면 어떻게 되는지 표본으로 보여주는 정찰 스킬. 실측 판별력 상위 6개만 본다. 워크스페이스·진단·게이트·서브에이전트 없이 이 대화 안에서 끝낸다(파일 0개, 서브에이전트 0회). 손볼 게 많다고 나오면 전수 윤문은 humanize-korean(=/humanize)으로 넘긴다. 트리거, "이 글 AI 같아?", "AI 티 있나 봐줘", "스캔해줘", "윤문 돌릴 값어치 있나", "AI 티 점수", "quick humanize", "/humanize-scan".

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# /humanize-scan, 고칠 값어치가 있는지 먼저 본다

이 스킬은 윤문본을 만드는 게 목적이 아니다. **판단 재료**를 만든다.

`humanize-korean`은 70패턴 전수 + shim + 진단 + 게이트라 증적이 남지만 오래 걸린다.
그걸 돌릴 값어치가 있는지 확인하는 자리가 여기다. **실측으로 판별력이 확인된 6개만**
보고, 나머지는 아예 보지 않는다.

## 입력
$ARGUMENTS

인자가 파일 경로면 `Read`, 텍스트면 그대로. 비면 "검사할 텍스트를 붙여넣어 주세요" 후 종료.

## 이 6개만 본다

근거는 `humanize-korean/references/empirical-validation.md`(사람 60편 vs AI 60편, 3모델, 로그우도비 G²).
**모델이 바뀌어도·과업이 바뀌어도 사람보다 높게 남은 항목**만 골랐다.

| ID | 표층 신호 | 처방 | 실측 |
|---|---|---|---|
| **C-8** | "A가 아니라 B"·"A인가, B인가"·"~것이 아니라" 대구가 **2회+** | 가장 좋은 1회만 남기고 나머지는 비대칭 평서문·직접 단언으로 | 사람 0.52 vs AI 6.3/1k = **12.1×**, 3모델·과업 무관 (최강) |
| **E-1** | 100자 넘는 문장이 거의 없음 | 문단마다 인접 두 문장을 이어 장문 1개 + 단문 1~2개. **내용 추가 금지** | 사람 91.3 vs AI 8.1/1k, G²=60.9 |
| **C-11** | 연결어미(-고/-며/-지만/-면서/-아서/-어서) 직후 쉼표 | 쉼표 삭제. **새 쉼표를 만들면 실패** | 쉼표 과다 1.5×, G²=25.5 (KatFish 재현) |
| **I-4** | 문단이 당위("~해야 한다")로 끝나는 게 2문단+ | 첫 번째만 두고, 나머지는 당위 문장을 문단 앞·중간으로 **이동**. 병합·삭제·서법 치환·명사화 금지 | 3.7× (과업 맞춰도 2.1×), 전 모델 초과 |
| **E-2** | 같은 종결(특히 `~한다`)이 4문장+ 연속 | 종결어미만 변주. 시제·서법은 그대로 | `~한다` 편중 1.8×, G²=9.5 |
| **F-5** | "~적 N" 추상 체인(전략적 함의·실천적 기반)이 3회+ | 명사+명사 또는 풀어쓰기("전략 함의") | 1.6× (과업 맞춰도 1.4×), 방향 일관, 단 모델 분해에서 fable 3.70 < 사람 3.87 |

## 이건 일부러 안 본다 (같은 실측이 기각·유보한 것)

- **H-1 문두 접속사 · H-3 메타 진입**, haiku 단독 신호. fable·gpt는 사람과 구별 불가.
- **J-2 따옴표 · D-4 hype 어휘**, 과업 편향. 인용을 요구하면 방향이 뒤집힌다.
- **A-2 `~를 통해` · I-1 `~것이다`**, 사람이 2배 더 쓴다. 기각된 규칙.
- **A-16 대명사**, 영어 번역 맥락 한정. 자생 한국어 산문에서는 발동 조건 자체가 없다.

이 목록을 "빠뜨렸다"고 판단해 추가하지 않는다. 빠진 게 아니라 뺀 것이다.

## 어떻게 재나

**6개에 걸린 문장을 실제로 고쳐 보고, 그 전후를 센다.** 안 고쳐 보고 숫자를 쓰지 않는다, 추정값을 표에 올리면 이 스킬은 쓸모가 없다.

걸리지 않은 문장은 한 글자도 바꾸지 않는다. 범위 제한이 곧 과윤문 가드다.
손댄 **문장 수**로는 과윤문을 재지 못한다. E-1(문장 잇기)·E-2(종결 변주)는 성격상 많은
문장을 스치기 때문이고, 본진 게이트가 터치율을 판정이 아니라 보고 전용으로 두는 이유도
같다. 대신 **바뀐 글자 비율을 눈대중으로 30% 안에** 둔다(철칙 #4의 경고선).

## 절대 건드리지 않는 것

The rest: https://github.com/epoko77-ai/im-not-ai/blob/HEAD/skills/humanize-scan/SKILL.md