SimpleEnglish 에이전트 스킬은 LLM이 ASD‑STE100 간소화 기술 영어로 작성하도록 지원합니다
TL;DR – SimpleEnglish 스킬이 하는 일과 그 중요성
SimpleEnglish 에이전트 스킬은 대형 언어 모델이 ASD‑STE100 간소화 기술 영어 표준을 따르는 텍스트를 생성하도록 강제하여 대부분의 “AI 슬롭”을 제거하고, 문장 길이, 토큰 수, 규칙 위반을 약 73% 감소시킵니다(6개의 Claude 모델 기준). 이를 통해 AI가 생성한 문서는 더 명확하고 모호함이 적으며, 항공우주 정비와 같은 미션‑크리티컬 환경에서 더 안전해집니다.
핵심 기능 – 프롬프트 해킹이 아닌 에이전트‑레벨 플러그인
이 프로젝트는 Agent Skill 단일 파일을 제공하며, Agent Skills 표준을 지원하는 모든 환경(Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI, Goose, OpenCode 등)에 설치할 수 있습니다. 설치는 한 줄 명령으로 가능합니다:
npx skills add AminBlg/SimpleEnglish
이 스킬은 ASD‑STE100의 53개 번호가 매겨진 규칙에서 파생된 시스템 프롬프트를 삽입하여, 모든 생성이 다음과 같이 제한되도록 합니다:
- 지시당 ≤ 20단어, 설명당 ≤ 25단어
- 단어당 하나의 의미(모호한 동의어 금지)
- 단순 현재·과거 시제만 사용
- “‑ing” 형태 동사 금지
- 능동태만 사용
- can, will, must 를 제외한 회피형 조동사 금지
- 명령 앞에 조건, 문장당 하나의 지시 등
스킬이 에이전트 런타임에 존재하기 때문에, 사용자가 맞춤 프롬프트를 기억할 필요 없이 도구 전반에 걸쳐 일관되게 작동합니다.
측정 가능한 영향 – 벤치마크 결과
레포지토리에는 재현 가능한 벤치마크가 포함되어 있습니다(96회 실행: 6개 Claude 모델 × 8개 작성 작업 × 2조건). 주요 결과는 다음과 같습니다:
| 모델 | STE 위반 / 100단어 (기본) | STE 위반 / 100단어 (스킬) | 감소율 |
|---|---|---|---|
| claude‑opus‑4‑8 | 1.05 | 0.62 | 41 % |
| claude‑opus‑4‑7 | 2.28 | 0.42 | 82 % |
| claude‑opus‑4‑6 | 2.24 | 0.40 | 82 % |
| claude‑opus‑4‑5 | 2.55 | 0.57 | 78 % |
| claude‑sonnet‑5 | 2.67 | 0.53 | 80 % |
| claude‑sonnet‑4‑6 | 2.06 | 0.52 | 75 % |
모든 모델은 출력 토큰 수가 감소하고 평균 문장 길이도 짧아졌습니다(11.2 → 9.7단어). 평가는 결정론적 정규식 린터를 사용하여 기본 출력과 스킬이 적용된 출력 모두에 동일한 규칙 집합을 적용함으로써 공정한 비교를 보장했습니다.
실제 예시 – 전후 비교
README는 나란히 재작성된 예시를 보여줍니다. 일반적인 LLM 출력:
"Leveraging sqlpipe's robust architecture, users can seamlessly synchronize their Postgres tables to S3 with minimal configuration overhead. ..."
스킬 적용 후:
"sqlpipe는 Postgres 테이블을 S3에 복사합니다. 하나의 설정 파일만 필요합니다. 시작하기 전에 AWS 자격 증명이 올바른지 확인하십시오. 올바르지 않다면 S3는 권한 오류로 업로드를 거부합니다."
다른 예시로는 오류 메시지, 사고 보고서, 릴리스 노트 등이 있으며, 모두 피곤한 정비공도 모호함 없이 따라 할 수 있는 간결하고 명령형 문장으로 변환되었습니다.
설치 경로 – CLI 및 웹 UI
- CLI –
npx skills add는 모든 Agent Skills‑호환 하니스에서 작동합니다. - Claude.ai – Settings → Customize → Skills를 통해
SKILL.md파일을 업로드합니다. - ChatGPT – 시스템 프롬프트 블록을 Custom Instructions에 붙여넣습니다.
- Gemini – 동일한 블록을 Gemini “Gem”의 지시사항에 추가합니다.
- Any other chatbot – 프롬프트를 붙여넣고 이후 모든 생성에 스킬 적용을 요청합니다.
토큰 예산이 제한된 상황을 위해 약 60토큰 버전도 제공됩니다.
커뮤니티 피드백 – Hacker News에서의 공통 주제
"모델의 지능에 어떤 영향을 미칩니까?" – 사용자는 출력 제한이 모델의 추론을 제한할 수 있는지 궁금해했습니다. 스킬은 표면 언어만 수정하며, 기본 모델은 동일한 추론 과정을 수행합니다.
"시스템 프롬프트 한 줄이면 충분합니다" – 여러 댓글자는 간단한 프롬프트(예: “Use ASD‑STE100”)가 비슷한 결과를 얻을 수 있다고 주장했습니다. 저자는 스킬이 전체 53개 규칙을 인코딩하여, 수동 프롬프트 설계 없이 에이전트 전반에 일관된 적용을 보장한다고 반박합니다.
"요청 앞에 접두사만 붙이면 좋은 결과를 얻었습니다" – 사용자는 STE를 수동으로 요청하여 만족스러운 재작성 결과를 얻었다고 보고했지만, 스킬이 즉석 프롬프트 필요성을 없애고 결정론적 규칙 준수를 제공한다는 점을 언급했습니다.
"불필요한 잡동사니이며, 숙련된 사용자는 필요하지 않다" – 일부는 스킬을 불필요한 보일러플레이트라고 일축했습니다. 다른 사람들은 비기술 작가나 수동 프롬프트가 실용적이지 않은 대규모 코드베이스에서 스타일을 강제하는 데 가치를 강조했습니다.
"README 자체가 STE를 위반한다" – 프로젝트 자체 문서가 여러 STE 규칙을 위반한다는 익살스러운 관찰로, 해당 스타일로 글을 쓰는 것이 얼마나 어려운지 강조합니다.
"포스트‑프로세싱에 린터 사용" – STE 적용을 생성 제약이 아닌 린터로 다루자는 제안. SimpleEnglish 스킬은 생성 전 린터로 볼 수 있으며, 모델이 금지된 구문을 절대 출력하지 않도록 보장합니다.
전체적으로 논의는 최소 프롬프트를 선호하는 순수주의자와 재사용 가능하고 표준을 준수하는 적용 레이어를 높이 평가하는 실무자 사이의 분열을 반영합니다.
제한 사항 및 적용 범위
- 마케팅이나 브랜드 목소리용이 아님 – 스킬은 의도적으로 홍보 언어를 차단하며, 기술 문서, 오류 메시지, 런북, 사고 보고서, 릴리스 노트를 위해 설계되었습니다.
- 공식 인증 없음 – ASD‑STE100은 도구를 인증하지 않으며, 스킬은 실용적인 준수를 제공하지만 공식 인증을 주장하지 않습니다.
- 모델에 구애받지 않지만 Claude에서만 평가 – 스킬은 모든 Agent Skills‑호환 모델에서 작동하지만, 현재 벤치마크 데이터는 Claude 계열에만 존재합니다.
- 잠재적 드리프트 – 모델이 진화함에 따라 새로운 토크나이징 특성이나 새로운 표현 패턴을 처리하기 위해 스킬 업데이트가 필요할 수 있습니다.
스킬 확장 또는 적용 방법
- 도메인 어휘 – 사용자는 맞춤 용어집을 추가하여 산업 특화 용어를 유지하면서도 STE 구문을 준수하도록 스킬을 확장할 수 있습니다.
- 엄격 모드 – 레포지토리에는 공식 규칙 집합을 더 가깝게 반영하는 더 엄격한 설정이 포함되어 있어, 거의 인증된 출력을 요구하는 환경에 유용합니다.
- 린터와 통합 – 스킬을 사후 생성 영어 린터(예: Vale)와 결합하면 남은 위반을 잡을 수 있습니다.
라이선스 및 출처
코드는 MIT 라이선스로 공개되며, 규칙 설명은 모두 패러프레이즈된 형태만 포함하고 있어 ASD‑STE100의 독점 텍스트는 재현되지 않습니다. 이 프로젝트는 ASD 조직과는 무관합니다.
핵심 요약
SimpleEnglish 에이전트 스킬은 가벼운 표준 기반 플러그인이 AI가 생성한 기술 문서의 명확성과 안전성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 40년 된 ASD‑STE100 규칙 집합을 직접 생성 파이프라인에 삽입함으로써 즉석 프롬프트 필요성을 없애고 토큰 사용량을 줄이며, 일관되게 간결하고 모호함 없는 출력을 제공합니다—이는 항공우주 정비와 같은 고위험 분야에 필수적인 특성입니다.