한글 AI 번역투 탐지 및 윤문 워크플로

한 줄 정의

AI 모델이 작성한 한글 텍스트 특유의 부자연스러움(번역투, 관용구, 단조로운 리듬 등)을 탐지하고, 문장의 사실적 의미는 보존하면서 자연스러운 한국어로 교정하는 에이전트 오케스트레이션 워크플로이다.

10대 대분류 × 40+ 서브 패턴: 번역투(A), 영어식 용어 과다(B), 기계적 구조(C), 관용구(D), 리듬 균일성(E) 등을 기반으로 AI 티를 탐지한다.
AI 식별 표식(Shibboleths)의 선제 탐색: ‘추가적으로’, ‘요약하자면’, ‘중요한 점은’ 등의 단조롭고 상투적인 전환어/부사 사용 및 인위적인 동의어 남발 등 기계적으로 학습된 7대 Shibboleths 패턴을 가려낸다.
개인 문체 프로필 (Voice Profile) 통합: 단순 긍정적 지침보다 거부(Reject)하는 구체적 규칙(예: 특정 문장 부호 기피, 절대 쓰지 않는 단어 명시 등)을 .md 파일 하나로 구조화하여 AI 윤문 엔진에 제약 조건으로 주입한다 (출처: The Best Way to Make AI Write Like You-ko).
Fast/Strict 이원화 모드: 5,000자 이하는 단일 humanize-monolith로 고속 처리하며, 8,000자 이상이거나 정밀 검증 시에는 5인 에이전트 파이프라인(Strict)을 돌린다.

AI 탐지 필터 및 윤문 에이전트는 기계가 습관적으로 뱉는 아래의 7가지 상투적 어조를 1순위로 교정한다.

문두 전환어 남발 (Overused Transitions): ‘추가적으로(Additionally)’, ‘게다가(Furthermore)’, ‘요약하자면(In summary)’, ‘실제적으로(In practice)’ 등의 부사를 기계적으로 문장에 배치한다.
템플릿화된 서론/결론: “현대 사회에서… (In today’s fast-paced world…)”, “…은(는) 중요한 변수다”처럼 공허하고 정중한 격식체의 문단을 자동 조립한다.
내용 없는 공허함 (Vapid redundancy): 겉보기에는 매끄러운 줄글 형태를 취하지만, 실제 새로운 지식이나 사실적 근거가 부재한 채 같은 의미의 어휘를 길게 반복 나열하여 분량을 늘린다.
인위적인 동의어 치환: 모델 내부의 디코딩 과정에서 무작위성을 부여하기 위해, 자연스러운 표현을 억지로 낯선 유의어로 치환하여 문장 결을 망가뜨린다.
도입부 Hype와 느낌표: “놀랍게도!”, “아시나요?”처럼 인위적으로 주의를 끌려는 감정 과잉 조치를 취한다.

정량적 메트릭: regex와 명사화 접미사 사전 등을 사용해 표준 라이브러리(Python)만으로 명사화 밀도, 쉼표 빈도, 이중 피동 빈도 등의 정량 지표(interference_index 등)를 계산한다. metrics_v2.py
수술적 수정: 전체를 임의로 재작성하지 않고, 탐지된 span 단위로만 수정하는 근거 기반 처방 방식을 사용한다. 변경률이 30%를 초과하면 경고하고 50%를 초과하면 강제 중단한다.
음색 프로파일 인터뷰 (Voice Profiling): 맨땅에서 글쓰기 지침을 적는 대신, AI에게 작가 본인의 글쓰기 습관, 어조, 존경하는 작가, 선호/기피하는 표현에 대해 스스로 인터뷰하도록 유도하여 나답게 글을 쓰는 .md 지침 파일을 생성하고 이를 하네스 프롬프트 맥락에 주입한다.

이 스킬 세트는 원래 Claude Code 플러그인 형태로 구성되어 있었으나, Antigravity 에이전트 환경에 맞게 변환하여 /Users/railscraft/.gemini/config/plugins/im-not-ai 경로에 설치했다.

서브에이전트 동적 정의: 스킬 실행 과정에서 define_subagent 도구를 사용해 agents/ 디렉토리에 정의된 에이전트 사양들을 동적으로 생성하고, invoke_subagent로 순차 및 병렬 실행을 수행한다.
최신 run_id 조회: Glob 도구 대신 list_dir을 사용해 workspace의 _workspace 폴더 하위를 조회하여 작업 히스토리를 식별한다.

번역투 및 Shibboleths 교정:
- “궁극적으로, AI 기술을 통해 효율을 높일 수 있다” $\to$ “결과적으로 AI로 효율을 높인다”
- “이에 있어서 중요한 점은…해 보는 것을 추천한다” $\to$ “여기서 중요한 건…해야 한다”