humanize-korean

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SKILL.md (first lines)

# Humanize Korean — AI 한글 티 제거 오케스트레이터 (v2.3)

> **v2.3.2** — 플러그인 스킬을 관례 위치(루트 `skills/`)로 이동. 마켓플레이스 설치에서 shim·진단이 조용히 누락되던 경로 문제 해소.
> **v2.3.1** — 경로 해석·런타임 경계·계약 정합 수정 회차(외부 제보 반영). 기능 변경 없음.
> **v2.3.0** — 구조 수렴 게이트(`verify_gates.py` 4축: 목표달성·대구 전멸·수치·golden) + 진단 슬림 인덱스(`diagnosis-rules.md`, taxonomy 83%↓). (v2.2: route_hint 3경로 + 단일 콜 우선)
> 버전 히스토리·실측 근거·테스트 시나리오: [`${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/design-notes.md`](references/design-notes.md)

## Phase 0: 컨텍스트 확인 및 경로 결정

작업 시작 시 가장 먼저 다음 한 줄을 사용자에게 출력한다.

```
humanize-korean v2.3 — 경로: {light|standard|heavy} ({route_hint|사용자 지정}) / run_id: {YYYY-MM-DD-NNN-TAG}
```

(경로는 Phase 1의 shim 실행 후에 확정되므로, 이 상태 줄은 shim 직후 출력한다.)

### 전 경로 공통 의미 앵커

- 윤문 전에 문장별 **핵심 내용 명사·개념어**를 내부 목록으로 잡는다. 주어·목적어·보어에서 원문의 주장을 구성하는 어휘가 대상이다.
- 조사·어미는 바꿀 수 있지만, 내용 앵커의 원형 어휘는 결과에 최소 한 번 그대로 남긴다. 동의어 치환이나 문장 병합을 이유로 삭제하지 않는다.
- AI 관용구·추상어를 덜어낼 때는 수식어와 형식명사만 걷어낸다. 내용 앵커까지 함께 사라질 것 같으면 해당 문장을 롤백한다.
- 출력 직전 원문과 윤문본을 다시 대조한다. 내용 앵커 하나라도 빠졌으면 자연성보다 의미 보존을 우선해 복원한다.

### 경로 결정 규칙
1. **사용자 명시가 최우선.** `--strict`·"정밀 모드"·"정밀하게"·"제대로" → **heavy 고정**. "가볍게"·"빠르게만" → **light 고정**. 명시가 있으면 route_hint는 무시한다.
2. 명시가 없으면 shim이 `00_metrics.json`에 쓴 **`route_hint`**(`light`|`standard`|`heavy`)를 디폴트 경로로 따른다.
3. `route_hint` 필드가 없거나 shim이 graceful degrade로 점수 산출에 실패한 경우 → **standard**로 간주.
4. light/standard 결과가 등급 C/D → 사용자에게 "heavy(정밀) 재실행 권고" 안내(자동 전환 아님 — 사용자 opt-in).
5. **입력 길이는 경로를 바꾸지 않는다.** 1만자급도 단일 콜로 처리한다(§설계 노트의 실측 근거 참조). 길이·중증도 판단은 shim의 route_hint에 위임한다.

### run_id 결정
- 모든 경로는 **cwd 기준**. 새 폴더 생성도 cwd 기준 `_workspace/{YYYY-MM-DD-NNN-TAG}/`에 만든다.
- **`TAG` 는 세션 구분자다. Phase 1 맨 처음에 한 번 만들어 그 run 내내 재사용한다.**

  ```bash
  TAG=$(python3 -c "import secrets;print(secrets.token_hex(2))")   # 예: a3f9
  ```

  이후 모든 명령의 `_workspace/{run_id}` 에 같은 TAG 를 쓴다. 중간에 새로 만들지 않는다.
- 기존 시퀀스 확인은 **`Glob` 도구**로 표지 파일을 매칭해 간접 조회.
  올바른 사용법: `Glob(pattern="_workspace/YYYY-MM-DD-*/01_input.txt")` → 결과에서 폴더명 추출 후 NNN 최댓값 + 1.
  (`-TAG` 가 뒤에 붙어도 접두어가 같아 이 패턴은 그대로 맞는다.)
  주의: Glob은 디렉토리 자체는 매칭하지 못한다. 반드시 그 안의 표지 파일(`01_input.txt`)을 매칭할 것.
  `Bash ls`는 OS·셸 환경에 따라 경로 해석이 달라지므로 사용 금지.
- 당일 폴더가 없으면 NNN = 001. 있으면 마지막 NNN + 1.
- 부분 재실행 신호("이 카테고리만 다시"·"2차 윤문")일 경우 기존 run_id 재사용(TAG 포함) + heavy 경로로 자동 승급.

> 🔴 **TAG 를 빼지 마라.** 한 머신에서 세션이 여러 개 동시에 도는 환경에서는 NNN 만으로
> 겹친다. Glob 으로 자리를 확인하고 `mkdir` 하기까지 틈이 있어 다른 세션이 같은 번호를
> 잡기 때문이다. 두 세션이 한 디렉터리를 쓰면 서로의 `01_input.txt` 를 덮어쓰고, 게이트가
> *남의 원문과 내 윤문본*을 비교해 있지도 않은 제목·인용이 사라졌다며 ABORT 를 낸다.
> 윤문본 자체는 멀쩡하므로 원인을 찾기가 특히 어렵다.

## 스크립트 경로 규칙 (`${SKILL_ROOT}`)

**스크립트는 절대경로로 부른다. cwd 기준 상대경로로 부르면 안 된다.**

`references/*` 는 **스킬 디렉터리** 기준이라 `${CLAUDE_SKILL_DIR}` 를 쓴다 — `${SKILL_ROOT}` 와 기준이 다르니 섞지 않는다. 룰북·taxonomy 경로도 맨앞 접두어 없이 쓰면 cwd 로 풀려 `No such file or directory` 가 난다.

`scripts/*.py`는 설치 루트에 있고 cwd 는 사용자 작업 디렉터리다. 마켓플레이스 설치에서 둘은 **절대 일치하지 않는다.** 반면 `_workspace/` 같은 데이터 경로는 cwd 기준이다(run_id 규칙 참조). 두 기준이 한 명령줄에 섞이므로 스크립트 쪽만 절대경로로 고정한다.

Phase 1 시작 전에 한 번 정한다.

```bash
SKILL_ROOT="$(d="$(cd -P "${CLAUDE_SKILL_DIR}" && pwd)"; \
  while [ "$d" != / ] && [ ! -d "$d/.claude-plugin" ] && [ ! -f "$d/scripts/prepare_monolith_input.py" ]; do d="$(dirname "$d")"; done; \
  [ "$d" = / ] && s="$(dirname "$(cd -P "${CLAUDE_SKILL_DIR}" && pwd)")/humanize-korean" && [ -f "$s/scripts/prepare_monolith_input.py" ] && d="$s"; echo "$d")"
```

`.claude-plugin/` 디렉터리, 또는 `scripts/prepare_monolith_input.py` 를 품은 디렉터리를 만날 때까지 거슬러 올라간다. 뒤 조건은 `install.sh --copy` 설치용이다 — 복사 설치는 스킬 디렉터리만 떼어 오므로 조상에 마커가 없고, 대신 런타임 스크립트를 스킬 디렉터리 안 `scripts/` 에 함께 복사한다(#144). 둘째 줄은 `/humanize`·`/humanize-scan`·`/humanize-redo` 로 들어온 복사 설치용 폴백이다 — 이 래퍼 스킬에는 `scripts/` 가 없으므로, `/` 까지 올라가도 못 찾으면 형제 `humanize-korean/` 을 본다. **고정된 횟수로 올라가지 않는 이유**는 스킬 위치가 배포 방식마다 다를 수 있어서다 — 고정 깊이는 레이아웃이 바뀌면 조용히 엉뚱한 곳을 가리킨다.

**`cd -P` 가 핵심이다.** 심링크 설치(`install.sh` 기본)에서는 스킬 디렉터리가 저장소를 가리키는 심링크라, 그냥 `cd` 하면 셸이 논리 경로를 유지해 엉뚱한 곳(홈 디렉터리)으로 올라간다. `-P` 로 물리 경로를 먼저 푼 뒤 올라가야 심링크·플러그인 양쪽에서 같은 답이 나온다. 이후 모든 스크립트 호출에 `${SKILL_ROOT}/scripts/...` 를 쓴다.

**확인**: `ls "${SKILL_ROOT}/scripts/prepare_monolith_input.py"` 가 실패하면 경로 유도가 틀린 것이다. 이 경우 스크립트를 찾을 때까지 임의로 추측하지 말고, 정량 shim·게이트 없이 진행한다고 **사용자에게 알린 뒤** 계속한다. 조용히 건너뛰면 route_hint 와 철칙 #4 게이트가 사라진 것을 아무도 모른다.

> `CLAUDE_PLUGIN_ROOT` 는 Bash 도구 안에서 비어 있는 경우가 확인됐다(#84). 이 변수에 의존하지 않는다.

## Phase 1: 입력 저장 + 정량 사전 점수 (input shim — 전 경로 공통)

1. cwd 기준 `_workspace/{run_id}/` 생성
2. 입력 텍스트를 `01_input.txt`에 저장
   - **챗봇 잔재 위생 (v2.6)**: 저장 전에 챗봇 프레임 문장이 섞여 있으면 벗겨낸다 — 머리("물론입니다!", "다음은 ~입니다:", "요청하신 내용을 정리하면"), 꼬리("도움이 되셨길 바랍니다", "추가 질문이 있으시면"), 지식 한계 면책("제 지식은 ~까지입니다"). 실사용자는 챗봇 출력을 그대로 붙여넣는 일이 많고, 이 문장들은 본문이 아니므로 제거해도 의미 손실이 0이다. 본문 안에 자연스럽게 녹아 있는 유사 표현은 건드리지 않는다.
3. 첫 300자로 장르 자동 추정 (사용자 명시 시 우선)
4. 사전 처리 shim을 Bash로 1회 실행:
   ```
   python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/prepare_monolith_input.py --run-dir _workspace/{run_id} --genre {genre}
   ```
   - `--genre` 값은 영문 키: `essay | column | report | blog | abstract` (생략 시 `essay`). 장르 힌트 매핑: 칼럼→`column`, 리포트→`report`, 블로그→`blog`, 공적/기타→`essay`.
   - `--run-dir`·`--diagnosis`의 상대 경로는 **cwd 기준**으로 해석된다(위 run_id 규칙과 동일 기준). 그 외 인자: `--text`(run-dir 없이 즉석 실행 시 새 run 디렉토리 자동 생성 — 이때는 `--session-tag {TAG}` 를 같이 준다), `--baseline`(baseline JSON 경로 override, 평소 불필요), `--diagnosis`(진단 텍스트 파일을 점수 블록 앞에 prepend — standard·heavy의 진단 결합용).
   - 산출: `00_metrics.json`(정량 점수 + **`route_hint`**) + `01_input_with_metrics.txt`(점수 블록을 원문 앞에 붙인 결합 파일).
   - **graceful degrade 내장**: metrics 계산이 실패하면 shim이 점수 블록 없이 원문만 감싼 결합 파일을 쓰고 `00_metrics.error`를 남긴다. 이 경우 route_hint 없음 → standard 경로.
5. `00_metrics.json`의 `route_hint`를 읽어 Phase 0 규칙대로 경로를 확정하고 상태 줄을 출력한다.

**단일 콜 우선 — 청킹은 여기서 하지 않는다.** `--chunk`는 heavy 경로 전용이며, 그때도 청크 경로를 탈지는 shim이 실제로 청크를 2개 이상 만들었는지로 정한다(heavy 절 참조).

## Light 경로 (1콜) — 잘 쓴 글

어휘 티가 거의 없고 구조 티만 미미한 글. 목표는 **과윤문 방지**이지 많이 고치는 게 아니다.

1. **진단 생략.** `humanize-monolith`를 `Agent` 도구로 1회 호출 — 청킹 없음.
   - 입력: `input_path=01_input_with_metrics.txt`, `quick_rules_path=${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/quick-rules.md`, `genre_hint`, 그리고 강도 지시 `보수`(내용 앵커 원형 보존, 원문에 없던 표현 삽입 금지, 확신 없는 구간은 그대로 둔다).
   - 출력: `final.md` (본문 + `<!-- HUMANIZE-SUMMARY -->` 블록).
2. Phase 2.5 변경률 게이트(Bash — LLM 콜 아님).
3. **조기 종료 보고**: monolith 탐지가 거의 없고 게이트 변경률이 5% 미만이면, 결과 전달을 "이미 좋은 글입니다 — 손댄 곳은 {N}곳({요지}) 정도"로 요약한다. 억지로 더 고치지 않는다.
4. 게이트 exit 2(≥50%)일 때만 롤백 재실행 1회(이 경우 총 2콜). light에서 50%가 나오면 과윤문 사고이므로 재실행 지시에 보수 강도를 재강조한다.

**콜 수: 1 (게이트 실패 시 최대 2).**

## Standard 경로 (2콜) — 보통의 AI 초안

1. **진단 1콜**: `humanize-diagnostician`을 `Agent` 도구로 1회 호출.
   - 입력: `input_path=01_input_with_metrics.txt`, `taxonomy_path=${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/diagnosis-rules.md` (진단 전용 슬림 인덱스 — 전 패턴 전수, taxonomy에서 자동 생성)
   - 출력: `02_diagnosis.md` — 글 전체의 **지배 패턴 3~6개**(본진 ID + 근거 + 처방) + 장르·격식 + 보존 지침.
   - 진단은 span을 세지 않는다. "무엇이 이 글을 지배하는가"를 판단한다(안정적).
2. shim으로 진단을 monolith 입력 앞에 결합 (Bash — LLM 콜 아님):
   ```
   python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/prepare_monolith_input.py --run-dir _workspace/{run_id} --genre {genre} --diagnosis _workspace/{run_id}/02_diagnosis.md
   ```

From KenSuh/open-agent-harness, MIT.

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