epoko77-ai/im-not-ai

해결하는 문제

이 프로젝트는 LLM(예: ChatGPT, Claude, Gemini 등)이 생성한 한국어 텍스트의 'AI 스타일'을 해결합니다. 번역체(영어식 어조), 영어어휘 과도 사용, 기계적 구조(예: '첫째, 둘째, 셋째'), 반복적인 AI 특유의 표현과 같은 일반적인 AI 생성 한국어 패턴을 식별하고, 원래 의미, 사실, 수치를 변경하지 않은 채 자연스럽고 인간 같은 한국어로 전환합니다.

작동 방식

이 도구는 Claude Code, GitHub Copilot CLI, Codex CLI와 호환되는 CLI 스킬로 작동합니다. route_hint를 기반으로 한 계층적 처리 아키텍처를 사용하여 비용과 속도를 최적화합니다.

• 경량 경로 (1회 LLM 호출): AI 표시가 거의 없는 양호한 텍스트에 대해 보수적인 재작성 수행.
• 표준 경로 (2회 LLM 호출): 일반적인 AI 초안에 대해 주요 패턴을 진단한 후 타겟된 재작성 수행.
• 중량 경로 (3회 이상 LLM 호출): 심각한 'AI 난잡함', 매우 긴 텍스트(15,000자 이상), 또는 높은 검증이 필요한 경우에 사용. 진단, 청크 병렬 재작성, 최종화 단계를 포함합니다.

AI 표시를 탐지하기 위해 10개 카테고리, 85개 하위 패턴의 분류 체계를 사용하며, '구조 수렴 게이트'를 통해 출력이 실제로 인간적인 분포로 전환되었는지 검증합니다. 과도한 편집을 방지하기 위해 변경률을 30~50%로 제한합니다.

대상 사용자

• AI를 활용해 한국어 콘텐츠 초안을 작성하지만 자연스럽고 인간 같은 표현을 원하는 작가 및 전문가.
• CLI 기반 에이전트 환경에 AI 인간화 워크플로우를 통합하는 개발자.
• Claude Code, GitHub Copilot CLI, Codex CLI 사용자 중 전문적인 한국어 언어 정제를 원하는 사용자.

주요 특징

• 의미 보존: 사실, 주장, 숫자, 고유명사, 직접 인용을 엄격히 보존.
• 다중 런타임 지원: 공식적으로 Claude Code, GitHub Copilot CLI, Codex, Gemini CLI를 지원.
• 계층적 오케스트레이션: Light/Standard/Heavy 중 가장 효율적인 처리 경로를 자동 선택하여 토큰 비용 절감.
• 광범위한 분류 체계: 심각도(S1-S3)로 분류된 85개 하위 패턴을 사용해 AI 표시를 정밀하게 제거.
• 엄격한 검증: 과도한 편집을 방지하고 원저자의 목소리가 사라지지 않도록 게이트를 포함.