humanizer (Claude Skill) — 설치 & 라이브 데모

왜 쓰나요

핵심 기능

AI 글쓰기의 패턴 라이브러리가 알려줍니다.
제공되면 기존 스타일 음성으로 다시 작성합니다.
마크다운, 일반 텍스트, HTML에서 작동
보수적(최소 편집) 또는 공격적(완전 재작성)일 수 있습니다.
MIT 라이센스; 패턴을 분기하고 확장하기 쉽습니다.

라이브 데모

실제 사용 모습

준비됨

설치

작성자 저장소 · Claude Skills 공식 문서

사용 사례

실전 활용법: humanizer

Strip AI는 게시하기 전에 블로그 게시물 초안을 통해 알려줍니다.

👤 AI 지원을 사용하지만 다른 사람처럼 들리기를 원하지 않는 작가 ⏱ ~20 min beginner

언제 쓸까: Claude와 함께 게시물 초안을 작성했는데 그 내용은 2025년 LinkedIn의 모든 사고 리더 게시물과 비슷합니다.

흐름

진단하다

Use humanizer. Analyze /drafts/post.md. List the AI tells — em-dashes, rule-of-three, hedged opener, generic adjectives — with counts.✓ 복사됨

→ Concrete tell inventory, not vibes
보수적으로 다시 작성

Rewrite paragraph by paragraph. Change only the AI tells. Keep my voice. Show diff.✓ 복사됨

→ Minimal diff, voice preserved
즉석 점검

Read the revised version aloud (just the first 200 words). Does it still sound like me?✓ 복사됨

→ Sampled read; flag anything that drifted

결과: 독자의 AI 감지 반사를 유발하지 않는 게시물.

함정

Over-aggressive rewrite flattens your actual voice — Run conservatively first; only escalate sentence-by-sentence on problem areas

함께 쓰기: 파일 시스템

기술 문서를 생성되지 않고 서면으로 작성하세요.

👤 팀에서 README/API 문서를 자동 생성합니다. ⏱ ~45 min intermediate

언제 쓸까: 자동 생성된 문서에는 모두 "이 포괄적인 가이드는 다음 과정을 안내해 드립니다..."라는 문구가 포함되어 있으며 사용자는 이를 싫어합니다.

흐름

배치 스캔

Use humanizer on every .md under /docs. For each, report the tell density (tells per 100 words).✓ 복사됨

→ Doc-by-doc density report
최악의 범죄자를 고쳐라

Rewrite the 5 with highest density. Stay technical — no vibes, just strip the filler.✓ 복사됨

→ Diffs show removed fluff without losing substance

결과: 사람처럼 읽는 문서가 작성했는데, 이는 기술 문서에서 "할 말이 있는 것처럼 읽는다"는 의미입니다.

함정

Stripping hedging where it was actually a safety note — Review diffs — if a "note that..." was a real warning, keep it

함께 쓰기: 파일 시스템

조합

다른 MCP와 조합해 10배 효율

humanizer-skill + filesystem

Bulk-humanize a folder of drafts

/blog/drafts 아래의 모든 .md에서 humanizer를 실행합니다.✓ 복사됨

humanizer-skill + github

Humanize a PR's auto-generated description

PR #2341의 설명을 인간화하고 업데이트를 푸시합니다.✓ 복사됨

도구

이 MCP가 노출하는 것

도구	입력	언제 호출
diagnose	text: str	다시 쓰기 전에, 무엇이 잘못되었는지 확인하기 위해
rewrite	text: str, intensity: conservative\|aggressive	수정사항 적용
compare_voice	sample_a, sample_b	재작성 후 음성 보존 확인

비용 및 제한

운영 비용

API 쿼터: N/A
호출당 토큰: 텍스트 길이에 비례
금액: Free
팁: 먼저 진단하세요 - 저렴합니다. 필요한 부분만 다시 작성하세요.

보안

권한, 시크릿, 파급범위

자격 증명 저장: None

데이터 외부 송신: 없음 - 기술이 프롬프트 수준입니다.

문제 해결

자주 발생하는 오류와 해결

이전과 마찬가지로 AI처럼 사운드를 다시 작성합니다.

당신은 보수적 모드에 있습니다. 공격적으로 전환하고 참조용으로 실제 음성의 3~5개 샘플 단락을 제공하세요.

스킬이 활성화되지 않음

명시적으로 언급하세요: "humanizer 사용". 자동 활성화는 스킬 메타데이터에 따라 다릅니다.

다시 쓴 후 음성이 표류합니다.

샘플로 음성 고정: "이 단락의 음성과 일치하도록 다시 작성"

대안

humanizer 다른 것과 비교

대안	언제 쓰나	단점/장점
Humanizer-zh	중국어로 쓰고 계시네요	중국풍 패턴
Manual editing	단편; 그냥 편집하는 게 더 빠르다	체계적인 패턴 캐치 없음

humanizer