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해결하는 문제

많은 사용자가 특정 저자의 글 스타일을 AI가 정확히 모방하도록 하는 데 어려움을 겪으며, 몇 가지 예시와 모호한 프롬프트에 의존한다. 이는 보통 저자의 작품에서 더 깊은 구조적·인지적 패턴을 놓치는 표면적인 모방으로 이어진다.

작동 방식

직접적인 모방이 아니라, 이 프로젝트는 체계적인 '정제' 과정을 제공하여 저자의 작품 집합(이상적으로 20개 이상의 기사)을 재사용 가능한 규칙인 'Writing DNA'로 분해한다. 이 과정은 6단계의 분석을 따르며:

• L1 표면 언어: 단어 빈도, 문장 길이, 구두점, 일반적인 표현 분석.
• L2 기사 구조: 훅, 본문 구조, 전환, 결론 분석.
• L3-L5 인지 프레임워크: 주제 선택 논리, 자료 선호, 세계관, 핵심 가정 추출.
• L6 시각 스타일: 그래픽이 풍부한 콘텐츠를 위한 이미지 배치, 레이아웃, 폰트 계층, 색상 사용 분석.

이 분석 결과는 별도의 Markdown 파일(예: Language-DNA.md, Structure-Template.md)로 저장되며, AI 에이전트가 글을 쓰기 전에 이를 읽어 스타일의 안정적이고 충실한 재현을 보장한다.

대상 사용자

• 자신의 글 스타일을 디지털 자산으로 보존하고 싶은 작가.
• 다른 계정이나 저자의 안정적인 글 스타일을 분석하고 재현하고 싶은 콘텐츠 크리에이터.
• AI 에이전트에게 일관되고 구조화된 스타일 재현 컨텍스트를 제공하고 싶은 사용자.

주요 특징

• 다층 분석: 표면적인 톤을 넘어서 구조, 인지 프레임워크, 시각적 표현까지 분석.
• 언어 독립성: '대화 언어'와 '출력 언어'를 분리 가능. 프롬프트는 한 언어로, DNA 생성은 다른 언어로 가능.
• 통합된 AI 제거 기능: lieflat-less-ai-tone이라는 보완 기술을 포함하여 일반적인 AI 생성 언어 패턴을 제거하면서도 정제된 저자의 고유 특성을 우선시.
• 구조화된 출력: AI 에이전트의 단일 진입점으로 사용 가능한 포괄적인 Writing-DNA.md 파일을 생성.