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humanizer

제작: blader · blader/humanizer

AI가 생성한 산문을 다시 작성하여 "ChatGPT가 이것을 작성했습니다"라고 비명을 지르는 em-대시, 세 개의 콜론 및 헤지 주장을 잃습니다.

Humanizer는 공격적인 em-dash 사용, 3의 법칙 케이던스, 불필요한 헤징("주의하는 것이 중요합니다") 및 일반적인 강조 형용사("탐색", "탐색", "강력한") 등 AI 글쓰기의 숨길 수 없는 마커를 식별하고 제거하는 Claude Code 기술입니다. 배송하기 전에 초안 작업을 수행합니다.

왜 쓰나요

핵심 기능

라이브 데모

실제 사용 모습

준비됨

설치

클라이언트 선택

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config 열기. 저장 후 앱 재시작.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor는 Claude Desktop과 동일한 mcpServers 스키마 사용. 프로젝트 설정이 전역보다 우선.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline 사이드바의 MCP Servers 아이콘 클릭 후 "Edit Configuration" 선택.

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop과 같은 형식. Windsurf 재시작 후 적용.

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "humanizer-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/blader/humanizer",
        "~/.claude/skills/humanizer"
      ]
    }
  ]
}

Continue는 맵이 아닌 서버 오브젝트 배열 사용.

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "humanizer-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/blader/humanizer",
          "~/.claude/skills/humanizer"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers에 추가. 저장 시 Zed가 핫 리로드.

claude mcp add humanizer-skill -- git clone https://github.com/blader/humanizer ~/.claude/skills/humanizer

한 줄 명령. claude mcp list로 확인, claude mcp remove로 제거.

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.

사전 조건
  • 스킬 장착 — 자식 클론 https://github.com/blader/humanizer ~/.claude/skills/humanizer
흐름
  1. 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
  2. 보수적으로 다시 작성
    Rewrite paragraph by paragraph. Change only the AI tells. Keep my voice. Show diff.✓ 복사됨
    → Minimal diff, voice preserved
  3. 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
  1. 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
  2. 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

도구입력언제 호출비용
diagnose text: str 다시 쓰기 전에, 무엇이 잘못되었는지 확인하기 위해 0
rewrite text: str, intensity: conservative|aggressive 수정사항 적용 0
compare_voice sample_a, sample_b 재작성 후 음성 보존 확인 0

비용 및 제한

운영 비용

API 쿼터
N/A
호출당 토큰
텍스트 길이에 비례
금액
Free
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

대안언제 쓰나단점/장점
Humanizer-zh중국어로 쓰고 계시네요중국풍 패턴
Manual editing단편; 그냥 편집하는 게 더 빠르다체계적인 패턴 캐치 없음

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리소스

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