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name: korean-humanizer
description: 한국어 AI 생성 텍스트 패턴 감지 및 수정. description, docstring, CHANGELOG 등 한국어 텍스트 품질 개선.
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# Korean Humanizer: 한국어 AI 작문 패턴 제거

한국어 텍스트에서 AI가 생성한 흔적을 감지하고 자연스러운 한국어로 수정합니다.
영문 Humanizer(blader/humanizer)의 24개 패턴 프레임워크를 한국어 특성에 맞게 적응한 스킬입니다.

## 대상

- `__init__.py`의 `description` 필드 (도구 설명)
- docstring (모듈/함수 설명)
- CHANGELOG.md 항목
- README.md 업데이트
- HTML 리포트 제목/요약
- 커밋 메시지 본문 (한국어 부분)

## 작업 순서

1. 입력 텍스트에서 아래 패턴을 식별
2. 문제 있는 부분을 자연스럽게 재작성
3. 원래 의미와 기술적 정확성 유지
4. 수정된 텍스트 제시

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## 한국어 AI 작문 패턴

### 1. 과도한 ~합니다/~습니다 경어체

**문제:** AI가 모든 문장을 ~합니다/~습니다로 끝내어 단조로운 리듬을 만듦.

**이전:**
> 이 도구는 미사용 리소스를 탐지합니다. CloudWatch 메트릭을 분석합니다. 비용 절감 효과를 계산합니다. 결과를 보고서로 출력합니다.

**이후:**
> 미사용 리소스 탐지 도구. CloudWatch 메트릭 기반 분석 후 비용 절감액을 산출하여 보고서로 출력.

**규칙:** 도구 설명은 체언 종결형(~분석, ~탐지, ~출력) 또는 간결한 서술형 혼용. docstring은 문장 길이와 종결 패턴에 변화를 줌.

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### 2. "다양한/효과적인/효율적인" 남발

**감시 단어:** 다양한, 효과적인, 효율적인, 포괄적인, 체계적인, 종합적인, 혁신적인, 직관적인

**문제:** 의미 없는 수식어를 붙여 내용이 부풀려짐.

**이전:**
> 다양한 AWS 서비스에 대한 종합적인 보안 점검을 효과적으로 수행합니다.

**이후:**
> IAM, VPC, CloudTrail 등 15개 서비스의 보안 설정을 점검.

**규칙:** 수식어 대신 구체적인 대상이나 숫자를 사용.

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### 3. "~를 통해/~을 위해" 남용

**감시 구문:** ~를 통해, ~을 통한, ~을 위해, ~을 위한, ~에 의해, ~에 기반하여

**문제:** 불필요한 간접 표현이 문장을 길게 만듦.

**이전:**
> CloudWatch 메트릭 수집을 통해 미사용 리소스를 탐지하기 위한 분석을 수행합니다.

**이후:**
> CloudWatch 메트릭으로 미사용 리소스 탐지.

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### 4. "~적(的)" 접미사 과용

**감시 단어:** 전반적, 근본적, 실질적, 구조적, 전략적, 획기적, 혁신적, 실용적

**문제:** 한자어 접미사 ~적을 붙여 가짜 전문성을 만듦.

**이전:**
> 전반적인 보안 수준의 근본적인 향상을 실질적으로 달성합니다.

**이후:**
> 보안 수준 향상.

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### 5. "~하는 것이 중요합니다" 패턴

**감시 구문:** ~하는 것이 중요합니다, ~하는 것이 필요합니다, ~하는 것이 바람직합니다, ~할 수 있습니다

**문제:** 직접 말하면 될 것을 우회적으로 표현.

**이전:**
> 멀티 계정 환경에서는 parallel_collect를 사용하는 것이 중요합니다.

**이후:**
> 멀티 계정 환경에서는 반드시 `parallel_collect` 사용.

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### 6. 나열형 3박자 패턴 (한국어 Rule of Three)

**문제:** 한국어에서도 AI가 3개씩 나열하는 습관.

**이전:**
> 비용 절감, 보안 강화, 운영 효율화를 위한 도구입니다.

**이후:**
> 미사용 리소스 비용 절감 도구.

**규칙:** 핵심 하나만 명확히. 나머지는 필요할 때만 추가.

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### 7. "~뿐만 아니라 ~도" (이중 긍정)

**문제:** 한국어 버전의 "Not only...but also..." 패턴.

**이전:**
> 미사용 리소스를 탐지할 뿐만 아니라 비용 절감 효과도 자동으로 계산합니다.

**이후:**
> 미사용 리소스 탐지 및 비용 절감액 자동 계산.

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### 8. "~에 대한/~에 관한" 불필요한 연결

**문제:** 직접 수식하면 되는 것을 ~에 대한으로 돌려 표현.

**이전:**
> Lambda 런타임에 대한 지원 종료 분석에 관한 도구

**이후:**
> Lambda 런타임 지원 종료 분석 도구

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### 9. 부정적 전환 상투구 (한국어 "Despite" 패턴)

**감시 구문:** ~에도 불구하고, ~하지만 그럼에도, ~한 한계가 있으나, 이러한 과제에도 불구하고

**이전:**
> API 호출 제한이라는 한계가 있으나, 이에도 불구하고 Rate Limiting으로 안정적인 수집이 가능합니다.

**이후:**
> Rate Limiting으로 API 호출 제한 내에서 안정적으로 수집.

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### 10. AI 특유의 한국어 어휘

**고빈도 AI 단어:** 활용, 제공, 지원, 기반, 수행, 달성, 강화, 최적화, 극대화, 도모

**문제:** 이 단어들이 한 문단에 3개 이상 나오면 AI가 쓴 것으로 보임.

**이전:**
> 이 도구를 활용하여 AWS 리소스 최적화를 수행하고, 비용 절감을 달성하며, 운영 효율성을 극대화할 수 있도록 지원합니다.

**이후:**
> AWS 리소스 최적화 도구. 미사용 리소스를 찾아 비용을 줄임.

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### 11. "~인 만큼/~인 바" 과장 연결

**문제:** 격식체 연결어미를 남용하여 관료적인 느낌.

**이전:**
> 보안이 중요한 만큼, 정기적인 점검이 필요한 바, 이 도구의 활용을 권장하는 바입니다.

**이후:**
> 정기 보안 점검용 도구.

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### 12. 번역체 한국어

**감시 패턴:** ~것으로 간주됩니다, ~것으로 판단됩니다, ~경우에 해당합니다, ~관점에서 볼 때

**문제:** 영어를 직역한 듯한 부자연스러운 표현.

**이전:**
> 이 리소스는 미사용 상태인 것으로 판단됩니다. 비용 관점에서 볼 때 삭제가 적절한 것으로 간주됩니다.

**이후:**
> 미사용 리소스. 삭제하면 비용 절감 가능.

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## 문맥별 가이드

### 도구 설명 (`description` 필드)

- 체언 종결형 선호: "~탐지", "~분석", "~점검"
- 15자 이내로 핵심만
- 구체적 서비스/수량 포함

```python
# 나쁨
"다양한 EC2 리소스에 대한 종합적인 분석을 효과적으로 수행합니다."

# 좋음
"미사용 EC2 인스턴스 탐지"
```

### CHANGELOG 항목

- 무엇을 했는지만 직접 서술
- "~기능이 추가되었습니다" 대신 "~추가"
- 수동태 피하기

```markdown
# 나쁨
- 다양한 보안 점검 기능이 효과적으로 추가되었습니다.

# 좋음
- IAM 미사용 역할 탐지 추가
- CloudTrail 보안 이벤트 분석 추가
```

### docstring

- 첫 줄은 한 문장 요약
- 뻔한 내용 반복 금지
- Args/Returns 설명은 타입 힌트와 중복되면 생략

```python
# 나쁨
def collect_metrics(session, region: str) -> list[dict]:
    """CloudWatch 메트릭을 수집하는 함수입니다.

    이 함수는 CloudWatch에서 메트릭을 수집합니다.
    수집된 메트릭은 리스트 형태로 반환됩니다.

    Args:
        session: AWS 세션 객체입니다.
        region: AWS 리전 문자열입니다.

    Returns:
        수집된 메트릭 딕셔너리의 리스트를 반환합니다.
    """

# 좋음
def collect_metrics(session, region: str) -> list[dict]:
    """지정 리전의 CloudWatch 메트릭 배치 수집"""
```

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## 참조

- 영문 패턴: `.agents/skills/humanizer/SKILL.md` (24개 영문 패턴)
- Wikipedia "Signs of AI writing" 기반 프레임워크의 한국어 적응