coji/natural-japanese

해결하는 문제

AI가 생성한 일본어 텍스트는 일반적인 제목, 일정한 단락 길이, 지나치게 안전하고 지루한 결론 등으로 인해 특유의 'AI 냄새'를 띠는 경우가 많습니다. natural-japanese는 이러한 패턴을 제거하고 전문적이고 읽기 쉬우며 자연스러운 일본어 비즈니스 문서(회의록, 보고서, 내부 가이드, 기획서 등)를 생성할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

작동 방식

본 프로젝트는 품질을 보장하기 위해 두 가지 접근 방식을 사용합니다.

1. 예방적 작성: 글을 쓴 후 수정하는 것이 아니라, 구조적 골격을 설정하고 12개의 규칙(예: "결론부터 시작하기")으로 구성된 "작성 헌법"을 적용하여 AI 패턴이 처음부터 발생하지 않도록 합니다.
2. 기계적 탐지: sudachipy(형태소 분석)를 기반으로 한 Python 스크립트(lint.py)를 사용하여 패턴화된 표현, 반복적인 리듬, 번역 스타일 일본어를 기계적으로 식별합니다.

자동 치환 대신, 시스템은 인간 또는 에이전트가 문맥에 따라 어떤 경고를 수정할지 결정할 수 있도록 하며, "6축 개선 평가 기준"을 사용해 반복적으로 텍스트를 개선하여 품질 기준을 충족할 때까지 진행합니다.

대상 사용자

LLM의 일반적이고 기계적인 어조를 피하고, 명확하고 간결하며 자연스러운 일본어로 비즈니스 문서를 작성하고자 하는 전문가.

주요 기능

• 에이전트 스킬 통합: Claude Code, Cursor, ChatGPT에 설치 가능한 에이전트 스킬로 설계됨.
• 규칙 기반 Lint: 형태소 분석을 사용해 특정한 "AI 냄새" 패턴을 탐지.
• 진단 도구: 문서의 자연스러움을 0~100 스케일로 측정할 수 있는 /natural-japanese score 명령어 포함.
• 포괄적 분석: 문장 길이, 구두점 편향 등의 독해 부담을 체크하고, 개요를 추출하며, 기술 용어 설명의 정확성을 검증하는 스크립트 제공.