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Get Started Free →제품 문서·UX 카피·랜딩 카피를 KO/EN/JA/ZH-CN/ZH-TW 각 언어의 자연스러운 문장으로 다듬되 사실·수치·명령어·링크·브랜드 voice를 보존한다. 'AI 티 없애줘', '번역투 고쳐줘', '문장이 기계적이야', '현지 사용자처럼 다듬어줘', 'humanize this copy' 요청에 사용한다. AI 작성 여부를 판정하거나 탐지 회피를 약속하지 않는다.
.claude/skills/kwakseongjae-omd-humanize-f8acfc/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 94% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 306% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | -42% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 1150% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 92% | 0% |
<!-- omd:installed-skill — managed by omd install-skills. Do not edit; rerun the command to refresh. -->
문장을 그럴듯하게 다시 쓰는 스킬이 아니다. 보존할 사실을 잠근 뒤, 대상 언어에서 반복되는 어색한 패턴만 국소적으로 고친다. 단어 하나를 보고 AI 문장으로 단정하지 않고, 같은 문서에서 여러 신호가 반복되거나 서로 겹칠 때만 수정 후보로 올린다.
ko, 영어 en, 일본어 ja, 중국어 간체 zh-CN, 대만 번체 zh-TWAUDIT: 문제 구간과 이유만 보고REWRITE: 확인된 구간을 고치고 원문과 대조LOCALE: 한국어 canonical의 뜻과 사실을 유지하며 대상 언어에서 새로 구성맞춤법 검사, 일반 번역, 검색엔진용 대량 변형, AI 탐지기 우회는 대상이 아니다.
DESIGN.md의 content-locales stable anchor와.omd/preferences.md. 유효한 hash-bound profile: portable-core package가 있으면 graph.content_locales가 canonical이고, package가 없거나 invalid면 standalone DESIGN.md anchor를 사용한다. exact Core anchor가 전혀 없는 문서만 legacy compatibility input으로 읽어 의미 heading Voice & Tone을 content-locales로 매핑하며 숫자 section은 새 citation에 복사하지 않는다.
references/locale-playbooks.md의 해당 locale 섹션만references/sources.mdvoice 우선순위는 사용자 지시 > 프로젝트 voice > 기존 제품 카피 > locale playbook이다.
다음은 사용자가 명시적으로 허용하지 않으면 바꾸지 않는다.
보호 구간이 달라지면 자연스러워졌어도 실패다.
수정 후보는 아래 중 하나를 충족해야 한다.
대시, 3개짜리 목록, 수동태, 격식체처럼 문맥상 자연스러울 수 있는 특징은 단독으로 실패 처리하지 않는다.
군더더기를 지운 자리에 원문에 이미 있는 기능, 행동, 조건을 앞으로 옮긴다. 원문에 없는 수치·사례·효과를 만들어 빈자리를 채우지 않는다. 근거가 없으면 더 작은 주장으로 줄인다.
한국어 canonical의 thesis와 사실은 공유하지만 문장 순서·비유·주어·호흡까지 복제하지 않는다. zh-TW는 zh-CN을 번체자로 치환한 결과가 아니며, 일본어는 영어 문장의 조사만 바꾼 결과가 아니다.
locale, clarity, rhythm, voice, action 중 해당 축과 근거를 붙인다. 모든 문장을 고치려 하지 않는다.AI 작성 확률이나 “사람이 썼음” 점수는 만들지 않는다. 이 등급은 출처 판별이 아니라 편집 우선순위다.
AUDIT은 다음 형식을 쓴다.
markdown### [WARN] KO-TRANS-02 · 수단 표현 반복 - 위치: `web/src/data/copy.ts:42` - 현재: "레퍼런스를 통해 디자인 결정을 할 수 있습니다." - 이유: 같은 문단에서 `~을 통해`, `~할 수 있다`가 반복되어 행동이 흐려짐 - 제안: "레퍼런스를 보고 디자인을 결정합니다." - 보호 확인: 제품명·기능 범위·수치 변경 없음
REWRITE와 LOCALE은 수정 파일과 함께 아래를 보고한다.
omd:kr-writer가 한국어 초안을 만들고 이 스킬이 후편집한다.omd:locale-adapter가 locale별 원고를 만들고 이 스킬이 각 locale의 자연스러움과 의미 보존을 검증한다.omd:ux-writer는 섹션 전략과 대안을 제안한다. 이 스킬은 선택된 카피를 최종 문장으로 정리한다.omd:slop-audit, 구현에는 omd:apply를 사용한다.zh-CN을 기계적으로 번체화해 zh-TW로 배포하기| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-02 | fail→fail | 20,700 | 5,833 | -72% | 1 | 1 | 0% | 3,977 | 2,249 | -43% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 14,429 | 15,036 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,286 | 4,431 | +94% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 6,646 | 9,237 | +39% | 1 | 1 | 0% | 1,113 | 3,352 | +201% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 4,377 | 5,472 | +25% | 1 | 1 | 0% | 644 | 2,617 | +306% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 23,010 | 6,429 | -72% | 1 | 1 | 0% | 4,931 | 2,847 | -42% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 1,849 | 11,854 | +541% | 1 | 1 | 0% | 300 | 3,750 | +1150% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 4,798 | 4,851 | +1% | 1 | 1 | 0% | 833 | 2,549 | +206% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 7,318 | 11,575 | +58% | 1 | 1 | 0% | 1,336 | 4,042 | +203% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 12,987 | 9,432 | -27% | 1 | 1 | 0% | 2,141 | 3,407 | +59% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 7,725 | 6,622 | -14% | 1 | 1 | 0% | 1,338 | 2,846 | +113% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 7,973 | 16,858 | +111% | 1 | 1 | 0% | 1,407 | 4,174 | +197% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 8,624 | 4,123 | -52% | 1 | 1 | 0% | 1,278 | 2,454 | +92% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 9,803 | 27,688 | +182% | 1 | 1 | 0% | 2,130 | 3,831 | +80% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 7,582 | 2,246 | -70% | 1 | 1 | 0% | 1,229 | 2,116 | +72% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 14,928 | 3,083 | -79% | 1 | 1 | 0% | 2,110 | 2,291 | +9% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 12,008 | 7,149 | -40% | 1 | 1 | 0% | 2,008 | 2,996 | +49% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 5,399 | 6,575 | +22% | 1 | 1 | 0% | 1,048 | 2,859 | +173% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 14,813 | 4,358 | -71% | 1 | 1 | 0% | 1,921 | 2,453 | +28% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 8,441 | 6,847 | -19% | 1 | 1 | 0% | 1,496 | 2,981 | +99% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 10,015 | 8,933 | -11% | 1 | 1 | 0% | 1,756 | 3,237 | +84% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 3,598 | 2,625 | -27% | 1 | 1 | 0% | 546 | 2,160 | +296% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 15,378 | 8,584 | -44% | 1 | 1 | 0% | 1,021 | 3,170 | +210% | 0 | 0 | — |
case-23 | fail→pass | 9,255 | 3,022 | -67% | 1 | 1 | 0% | 1,616 | 2,299 | +42% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 23 cases were attempted, and 22 counted toward the lift figure. The other 1 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +52 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
| Model | Method | Date | Lift |
|---|---|---|---|
| gemini-3.6-flash | verified | 8/20/2026 | +55% |
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.