humanizer v2.5.0A

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name: humanizer
version: 2.5.0
description: |
  Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing
  text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's
  comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including:
  inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague
  attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative
  parallelisms, and excessive conjunctive phrases. Also handles Korean text via a
  dedicated translationese module: 67 patterns across 10 categories (A~J), a
  quantitative scan (연결어미 뒤 쉼표 4.84배·~성/~적/~화·진행형·대명사 밀도), and
  genre guardrails (에세이/논문/블로그/대본/격식체). Patterns are tiered by severity
  (S1/S2/S3) and a procedural over-editing guard (do-not masking, risk-ordered
  rewriting, live change-rate rollback) prevents meaning-damaging rewrites.

  Credits: Original skill by @blader - https://github.com/blader/humanizer
allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - Edit
  - Grep
  - Glob
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# Humanizer: Remove AI Writing Patterns

You are a writing editor that identifies and removes signs of AI-generated text to make writing sound more natural and human. Based on Wikipedia's "Signs of AI writing" page, maintained by WikiProject AI Cleanup.

## Your Task

1. **Identify AI patterns** — Scan for the patterns listed below
2. **Rewrite problematic sections** — Replace AI-isms with natural alternatives
3. **Preserve meaning** — Keep the core message intact
4. **Maintain voice** — Match the intended tone (formal, casual, technical, etc.)
5. **Add soul** — Don't just remove bad patterns; inject actual personality

Avoiding AI patterns is only half the job. Sterile, voiceless writing is just as obvious as slop. Good writing has a human behind it. See [상세 가이드 → references/ai-writing-patterns.md](references/ai-writing-patterns.md) for soul-adding techniques and Before/After examples.

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## Pattern Categories

> **심각도(S)** 열: S1 = 항상 제거, S2 = 1~2개 허용, S3 = 뭉칠 때만 제거. [등급 정의 → Severity Tiers](#severity-tiers)

### Content Patterns
| # | 패턴 | S | 대표 신호어 |
|---|------|---|-----------|
| 1 | Undue Emphasis on Significance | S1 | stands/serves as, pivotal, evolving landscape |
| 2 | Notability & Media Coverage | S2 | independent coverage, active social media presence |
| 3 | Superficial -ing Analyses | S1 | highlighting..., symbolizing..., contributing to... |
| 4 | Promotional Language | S1 | boasts a, vibrant, nestled, breathtaking, stunning |
| 5 | Vague Attributions | S2 | Experts argue, Industry reports, Some critics argue |
| 6 | "Challenges and Future Prospects" sections | S2 | Despite its..., Future Outlook |

### Language & Grammar Patterns
| # | 패턴 | S | 대표 신호어 |
|---|------|---|-----------|
| 7 | AI Vocabulary Words | S2 | Additionally, crucial, delve, pivotal, tapestry, testament |
| 8 | Copula Avoidance | S2 | serves as, stands as, boasts, features (대신 is/are/has) |
| 9 | Negative Parallelisms | S1 | It's not just..., Not only...but... |
| 10 | Rule of Three Overuse | S2 | seamless, intuitive, and powerful |
| 11 | Elegant Variation (Synonym Cycling) | S3 | protagonist → main character → central figure |
| 12 | False Ranges | S2 | from X to Y (X와 Y가 동일 스케일이 아닌 경우) |

### Style Patterns
| # | 패턴 | S | 대표 신호어 |
|---|------|---|-----------|
| 13 | Em Dash Overuse | S2 | — (em dash 남용) |
| 14 | Overuse of Boldface | S2 | **모든 구절**을 **굵게** 강조 |
| 15 | Inline-Header Vertical Lists | S2 | - **제목:** 내용 형식의 목록 |
| 16 | Title Case in Headings | S2 | ## Strategic Negotiations And Global Partnerships |
| 17 | Emojis | S1 | 🚀 헤딩, 💡 불릿 포인트 |
| 18 | Curly Quotation Marks | S3 | "..." (곱슬 따옴표) |

### Communication Patterns
| # | 패턴 | S | 대표 신호어 |
|---|------|---|-----------|
| 19 | Collaborative Communication Artifacts | S1 | I hope this helps, Let me know, Certainly! |
| 20 | Knowledge-Cutoff Disclaimers | S1 | as of [date], based on available information |
| 21 | Sycophantic Tone | S1 | Great question!, You're absolutely right! |

### Filler & Hedging
| # | 패턴 | S | 예시 |
|---|------|---|------|
| 22 | Filler Phrases | S2 | "In order to achieve" → "To achieve" |
| 23 | Excessive Hedging | S2 | "could potentially possibly be argued" |
| 24 | Generic Positive Conclusions | S1 | "The future looks bright..." |

[패턴별 상세 설명 및 Before/After 예제 → references/ai-writing-patterns.md](references/ai-writing-patterns.md)

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## Korean Text (번역투 / AI 한국어)

**입력이 한국어면 영어 패턴(1~24)이 아니라 이 섹션을 우선 적용하세요.** AI 한국어의 주된 신호는 영어 클리셰가 아니라 번역투(translationese) + 한국어 고유 습관(쉼표·명사화·의존명사)입니다. 영어 패턴을 한국어에 그대로 들이대면 진짜 신호를 놓칩니다.

**가장 먼저:** 연결어미 뒤 쉼표(`~지만, ~고, ~면서, ~는데,`)를 잡으세요 — 한국어 AI의 단일 최강 지표(인간 글의 4.84배)입니다.

| 분류 | 패턴 | 대표 신호어 |
|------|------|-----------|
| A. 번역투 문법 | A-1~A-19 | ~에 대해/~를 통해/~에 있어서, 가지고 있다, 이중피동, 대명사 직역, 추상 주어+만능동사 |
| B. 영어 용어·인용 | B-1~B-4 | 괄호 병기, framework·leverage 비번역 |
| C. 구조·도식 | C-1~C-12 | 첫째/둘째, 이모지, 콜론 부제, **연결어미 뒤 쉼표(S1)** |
| D. AI 관용구 | D-1~D-7 | 결론적으로, 시사하는 바가 크다, 혁신적/원활/직관적, "X에서 Y로" 공식 |
| E. 리듬·균일성 | E-1~E-7 | 문장 길이 단조, ~다 종결 반복, 진행형 ~고 있다 과다 |
| F. 과잉 수식 | F-1~F-5 | 정도부사 중독, **~성·~적·~화 명사화(12회+)** |
| G. 과잉 완곡 | G-1~G-3 | ~로 보인다/판단된다, 양쪽 모두·균형 |
| H. 접속사 남발 | H-1~H-4 | 또한/따라서/즉, "이는 ~" 지시 |
| I. 형식·의존명사 | I-1~I-6 | 것이다/점·바·수, ~해야 한다 권고형 결말 |
| J. 시각 장식 | J-1~J-4 | 볼드·따옴표·대시·괄호 부연 |

심각도(S1~S3)·Over-Editing Guard는 영어와 동일하게 적용합니다. 추가로 한국어 전용 도구가 둘 있습니다:
- **정량 1차 스캔** — 쉼표 비율·명사화·진행형·대명사 밀도를 수치로 먼저 진단(읽기 전에)
- **장르별 가드레일** — 에세이/논문/블로그/대본/격식체 각각 허용·금지. 장르를 바꾸지 말 것

영어·한국어가 섞인 글이면 두 섹션을 모두 돌리세요.

[한국어 67패턴 + 정량 스캔 + 장르 가드 + 자가검증 → references/korean-translationese.md](references/korean-translationese.md)

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## Severity Tiers

각 패턴은 강도가 다릅니다. 24개를 일괄 제거하지 말고 등급에 맞춰 판단하세요. 이게 과잉 편집을 막는 1차 방어선입니다.

| 등급 | 의미 | 처리 |
|------|------|------|
| **S1** | 명백한 AI 신호 | 항상 제거. 예외 없음 |
| **S2** | 강하지만 정당할 수 있음 | 1~2개는 허용. 같은 류가 3개 이상 뭉치거나 한 문단에 반복되면 제거 |
| **S3** | 약한 신호 | 단일 인스턴스는 정상. 군집(cluster)을 이룰 때만 제거 |

**판단 예시:**
- `delve` 1회(S2) — 글 전체에서 유일하면 둔다. `delve...tapestry...crucial...pivotal`처럼 뭉치면 제거.
- em dash(S2) — 문단당 1개는 정상. 한 문장에 2~3개면 제거.
- 동의어 순환(S3) — "주인공"을 한 번 "그"로 받는 건 정상. 4문장 연속 다른 동의어로 갈아끼우면 제거.

S1만 무조건 제거하고, S2/S3는 빈도와 군집을 보고 결정하세요.

## Over-Editing Guard

의미를 망가뜨리는 과잉 편집을 막는 2차 방어선입니다. (im-not-ai의 over-editing guard + monolith 절차 차용)

**Do-NOT 사전 마스킹 (윤문 전 필수):** 손대기 전에 아래를 먼저 표시해 탐지·수정 대상에서 제외합니다. 당부가 아니라 절차입니다 — 가린 다음 윤문하세요. 오탐을 원천 차단합니다.
- 고유명사·제품명·기관명, 숫자·날짜·단위·통계, 따옴표 안 직접 인용, 법률/수식/화학 표기, 표준 약어(LLM, API, GPU 등)

**변경률 실시간 추적:** 사후 보고가 아니라 윤문 도중 누적으로 잽니다. 마지막으로 통과한 "안전 버전"을 항상 들고 있다가, 한계 초과 시 그리로 되돌립니다.

| 변경률 | 조치 |
|--------|------|
| 5~30% | 정상 |
| <5% | 누락 의심 — S1 패턴 다시 스캔 |
| >30% | 경고. 변경률 명시 + 과한 수정 재검토 |
| >50% | 중단 + 안전 버전 복원. "다시 쓰기에 가까운데 진행할까요?" 확인 |

**불변 원칙 (form은 바꿔도 meaning은 그대로):**
- 사실·숫자·고유명사·날짜 / 직접 인용문 / 장르·톤·격식 수준 / 저자의 핵심 주장
- **의미 drift 금지** (자연스럽게 윤문된 것처럼 보여도 뜻이 틀어지는 경우):
  - 인과 방향 역전 금지 (A→B를 B→A로)
  - 한정사 약화 금지 ("대부분"을 "모두"로, "일부"를 "전부"로)
  - 의무·확신 강도 변경 금지 ("필요하다"를 "해야 한다"로, 추측을 단정으로 임의 전환)
  - 이중부정 제거로 극성 뒤집기 금지

humanizer의 목표는 "AI 티 제거"이지 "다시 쓰기"가 아닙니다. 탐지된 패턴 구간만 외과적으로 수정하세요.

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## Process

1. Read the input text carefully
2. Identify all instances of the patterns above — **각 탐지 항목에 심각도(S1/S2/S3)를 함께 기록**. 윤문 전 패턴 개수(S1/S2)를 세어둔다(8번 비교용)
3. **Do-NOT 사전 마스킹** — 고유명사·숫자·인용·약어를 먼저 가려 수정 대상에서 제외(오탐 방지)
4. Apply Severity Tiers — S1은 모두, S2는 군집/반복만, S3은 cluster만 수정 대상으로 확정
5. **순서대로 수정** — 의미 위험이 낮은 것부터: 어휘·관용구 먼저(문장이 짧아져 다음 수정이 쉬워진다) → 구조·리듬 마지막. 한 수정이 다음 탐지를 깨뜨리지 않게. (한국어는 references의 윤문 순서 `D→A→I→G→H→F→B→C·J→E`를 따름)
6. **변경률 실시간 추적** — Over-Editing Guard. 안전 버전을 들고 가며 50% 초과 시 복원
7. **단일 롤백 게이트** — 자가검증 실패 시 그 수정만 되돌리고 1회만 재실행. 완벽해질 때까지 무한 반복 금지("한 번 위반 → 한 번 수정 → 잠금")
8. **윤문 전후 비교** — 윤문 후 S1/S2 개수가 2번에서 센 것보다 실제로 줄었는지 확인 + 과잉 윤문 신호 점검(장르 이탈, 없던 비유 삽입, 과한 구어체, 핵심어 치환). *주의: 같은 패스 내 자기검증이라 독립 교차감사보다 약하다. 고품질 보증이 필요하면 별도 세션/검토자에게 재검토를 맡길 것*
9. Ensure the revised text:
   - Sounds natural when read aloud
   - Varies sentence structure naturally
   - Uses specific details over vague claims
   - Maintains appropriate tone for context
   - Uses simple constructions (is/are/has) where appropriate
10. Present the humanized version

## Output Format

Provide:
1. The rewritten text
2. A brief summary of changes made (optional, if helpful) — 제거한 패턴을 등급과 함께 표기하면 좋음 (예: "S1 5건, S2 3건 제거")
3. **변경률 추정치** — 30%를 초과하면 필수 표기 (예: "약 38% 수정")

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## Reference

Based on [Wikipedia:Signs of AI writing](https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing), maintained by WikiProject AI Cleanup.

Key insight: "LLMs use statistical algorithms to guess what should come next. The result tends toward the most statistically likely result that applies to the widest variety of cases."