De-AI writing skill for any Agent Skills-compatible agent (77+ via the Skills CLI), with native plugins for Claude Code, Codex, Grok Build, and Antigravity. Narrative-architecture repair for fiction, venue-matched rules for professional prose. Based on StoryScope (arXiv:2604.03136).

sepia — AI 작성을 덜 감지되게 만들기

이것이 무엇인가

sepia는 Claude Code, Codex, Grok Build와 같은 AI 코딩 에이전트가 로드하여 AI가 쓴 것처럼 들리지 않는 텍스트를 작성할 수 있게 하는 일련의 지침(「Agent Skill」)입니다. 픽션과 전문 문서(릴리스 노트, PR 답변, 포스트모템, 티켓, 기술 기사)를 대상으로 합니다.

핵심 아이디어

대부분의 '인간화' 도구는 단어와 문장 패턴을 바꾸는 것뿐입니다. 그러나 README에서 인용된 연구(StoryScope 연구, arXiv:2604.03136)는 AI 픽션이 주로 서사 구조에 의해 감지 가능하며, 표면 스타일이 아님을 발견했습니다——예를 들어, 내레이터가 주제를 설명하거나, 너무 정돈된 인과 관계 플롯, 감정이 신체적 감각으로만 묘사되거나, 실제 세계 참조가 없거나, 주인공의 개인적 성장으로 해결되는 결말 등입니다. 인간 편집자가 표면 스타일을 다시 쓴 후에도 감지율은 거의 떨어지지 않았습니다(95.5% → 93.9%).

그래서 sepia는 세 단계로 작동합니다:

서사 아키텍처 — 구조적 특징 수정(주제 설명 중단, 인과 사슬 완화, 감정 모드 혼합, 실제 사물 이름 지정)
담화 흐름 — 단락 패턴, 중반부 처짐, 리듬 수정
표면 스타일 — 고전적 층: 클리셰, 어휘, 레지스터

핵심 원칙: 모든 규칙을 모든 작품에 적용하지 않습니다. 각 이야기에 대해 3~5개의 타겟팅된 움직임을 선택합니다. 모든 규칙을 적용한 이야기는 그 자체로 감지 가능한 지문이 되기 때문입니다.

사용 방법

5가지 작업이 있으며, 각각 /sepia-write 또는 $sepia-review와 같은 명령입니다:

작업	기능
write	새로운 산문 작성
review	편집 없이 AI 특징 진단
refactor	최소한의 제자리 편집
recreate	소스 사실과 의도에서 전체 재작성
hemingway	내장된 헤밍웨이 음성으로 픽션 작성/리팩터링

전문 문서

문서 유형에 따라 다른 규칙 파일이 적용됩니다: 릴리스 노트는 사용자 영향으로 시작해야 하고, PR 답변은 먼저 답하고 file:line을 인용해야 하며, 포스트모템은 사람에게는 비난을 피하고 메커니즘에는 무자비해야 하며, 티켓은 테스트 가능한 수용 기준이 필요합니다.

음성 스킬(실험적)

v0.4.0부터 음성 또는 스타일 스킬을 위에 쌓을 수 있습니다——미니멀리즘 방법, 브랜드 음성, 페르소나 등. 내장 프로필에는 헤밍웨이, 대만 장편 저널리즘, 페르소나 템플릿이 포함됩니다. 인터페이스에는 엄격한 우선순위 규칙이 있습니다: sepia의 아키텍처 결정이 항상 우선하며, 음성 움직임은 선택적으로 적용됩니다(작품당 3~5개).

중국어 텍스트 지원

sepia는 4가지 증거 레이어를 사용하여 중국어 스타일 패스를 보정합니다: HC3 코퍼스, 약 2,000개의 대만 저널리즘 기사로 구성된 비공개 코퍼스, 머신 측 대조 그룹, 그리고 대만 작성 관례. 언어를 넘어 신뢰하는 유일한 구문 측정: 구절 내 문장 길이 분산은 인간 텍스트에서 일관되게 높습니다. 평균 문장 길이, 구두점 수, 단락 길이는 모두 신뢰할 수 없는 신호로 폐기되었습니다.

설치

모든 에이전트: npx skills add Nanako0129/sepia -g (Skills CLI를 통해 77개 이상의 에이전트에서 작동)
네이티브 플러그인: Claude Code, Codex, Grok Build, Antigravity, QwenPaw 각각 전용 설치 명령이 있습니다

연구 기반

research/ 디렉토리는 AI 텍스트 감지에 관한 약 15개의 학술 논문을 요약합니다. StoryScope, LAMP, 그리고 여러 PNAS/ACL 연구를 포함합니다. README는 어떤 주장이 측정된 것인지 vs. 일화적인 것인지 주의 깊게 명시합니다——예를 들어, 음성 스킬 인터페이스는 '한 번의 블라인드 리뷰 실험... 작업 예시이며, 측정된 증거가 아닙니다'에 기반합니다.

결론

sepia는 잘 연구된 다중 플랫폼 도구로, 표면 스타일뿐만 아니라 AI 작성의 구조적 특징을 대상으로 하며, '인간 분포에 보정하고, AI 분포를 반전시키지 않는다'는 신중한 철학을 가지고 있습니다.

Nanako0129/sepia