AI 슬롭 검수 및 인간화 스킬

AI가 생성한 텍스트는 내용은 정확하지만, 종종 기계적이고 예측 가능한 패턴으로 가득 차 있습니다. 이 스킬은 그 패턴을 체계적으로 찾아내고, 독자가 사람의 목소리로 느낄 수 있도록 글을 재구성합니다.

개요

이 스킬은 모든 텍스트 산출물 워크플로우의 마지막 단계에서 호출되어 AI 특유의 기계적 패턴을 제거합니다. 블로그, 뉴스레터, 카피, 사업계획서, 계약서, 제안서, 보고서, 이메일, 랜딩 카피, 사업보고, 특허 초안, 강의자료 원고 등 모든 텍스트 산출물에 적용됩니다.

코드, JSON/CSV 데이터, 차트·표, 숫자 리포트, 단순 조회 응답에는 적용하지 않습니다.

트리거 키워드

이 스킬은 다음 상황에서 자동 또는 수동으로 호출됩니다:

1. 명시적 요청: "AI 슬롭 제거", "사람이 쓴 것처럼 수정", "AI 티 나는 부분 고쳐줘"
2. 웹사이트/콘텐츠 제작 완료 후: 블로그 포스트, 랜딩 페이지, 카피라이팅, 뉴스레터 작성 직후
3. 비즈니스 문서 작성 완료 후: 사업계획서, 제안서, 보고서, 이메일 초안 작성 직후
4. AI 도구 출력물 후처리: Cowork, Claude, ChatGPT 등으로 생성한 텍스트의 검수 요청 시
5. 품질 개선 요청: "너무 기계적인 느낌이야", "자연스럽게 다듬어줘"

워크플로우

1단계: AI 슬롭 패턴 진단

텍스트를 받으면 먼저 체크리스트를 기준으로 문제 패턴을 식별합니다.

🔴 금지어: 즉시 제거/교체

한국어 과용 표현:

• ~에 대해 살펴보겠습니다 → 바로 본론으로
• ~의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다 → 왜 중요한지 구체적으로
• ~을 통해 알 수 있듯이 → 삭제하거나 직접 서술
• 다음과 같습니다: + 목록 → 산문으로 통합하거나 진짜 필요할 때만 목록 사용
• 이처럼 ~은 매우 중요한 의미를 가집니다 → 결론 부분의 공허한 마무리
• 종합적인, 체계적인, 효율적인 (의미 없이 반복될 때)
• 또한, 그러나, 따라서, 더불어, 한편 (문단마다 반복될 때)
• ~라고 할 수 있습니다 → ~입니다 또는 구체적 서술로
• ~를 기반으로 한 접근 방식 → 무슨 접근 방식인지 직접 설명
• 핵심은 + 같은 말 반복

영어 과용 표현:

• delve, leverage, utilize, harness, embark → 단순한 동사로 대체
• pivotal, robust, seamless, cutting-edge, comprehensive → 구체적 묘사로
• tapestry, landscape, realm (비유로 쓸 때), synergy, testament
• "It's important to note that", "In today's ever-evolving world"
• "In conclusion / In summary / In essence" (서두에 오는 결론)
• "Not just X, but Y" 구조의 남용
• "Certainly!" 로 시작하는 답변

🟡 구조적 AI 패턴

획일적인 문장 길이:

• 모든 문장이 비슷한 길이(15-22단어)면 사람이 쓴 글이 아닙니다
• 짧은 문장(3-7단어)과 긴 문장(25단어 이상)을 섞어야 리듬이 생깁니다

공식적인 단락 구조:

• 모든 단락이 "주제문 → 설명 → 예시 → 소결론" 패턴을 따르고 있으면 AI 글입니다
• 단락 길이와 구조에 변화를 줍니다

AI식 도입부:

• "오늘날의 급변하는 세상에서...", "디지털 시대에는..." 류의 문장
• "이 글에서는 X에 대해 알아보겠습니다" 형식

AI식 결말:

• "지금까지 살펴본 바와 같이..." + 앞 내용 반복
• 구체적 내용 없이 "더 나은 미래를 위해 노력해야 합니다" 류의 호소

과도한 목록화:

• 산문으로 쓸 수 있는 내용을 모두 글머리 기호(•)로 나열
• 3개 이상의 중첩 목록

수동태 남용:

• "~이 확인되었습니다", "~가 제안됩니다", "~로 판단됩니다"
• → 주체를 명확히 하고 능동태로

🔴 구조적 슬롭 S1 패턴 3종 (헤드라인·카피 필수 탐지)

마케팅 카피·슬라이드 헤드라인에서 가장 빈번하게 등장하는 3가지 구조적 AI 슬롭 패턴. 단어 사전이 아닌 문장 구조 수준에서 탐지합니다. 단독 1회 등장으로도 AI 저자가 확인되므로 S1(결정적, 발견 즉시 제거)합니다. (대부분의 커머스·카피 스킬이 이 스킬만 체이닝하므로, 이 패턴들이 본 체크리스트에 있어야 게이트가 slop 카피를 차단합니다.)

| # | 패턴 | 탐지 신호 | 나쁜 예] | 수정 방향 | |---|------|----------|-----------|-----------| | 1 | 대시 대비 헤드라인 | 대시(em-dash —)로 문장을 분할해 대비를 만드는 "X — Y" 구조 (대시 대비 헤드라인) | 나쁜 예] "복붙에서 위임으로 — 목표만 주면, 나머지는 에이전트가" | 대시 제거 후 한 문장으로 통합하거나 두 문장으로 분리 | | 2 | 조사·체언 종결 조각문 | 문장이 조사(~은/에/로)나 체언(명사형)으로 끝나는 파편화된 조각문 (조사·체언 종결) | 나쁜 예] "성공의 열쇠 — 자동화" (체언 종결 조각문) | 서술어를 포함한 완전한 문장으로 재작성 | | 3 | "A에서 B로" 전환 공식 | "X에서 Y로" 전환 공식으로 도입/헤드라인을 여는 상투문 | 나쁜 예] "엑셀에서 노션으로, 일하는 방식이 바뀌었다" (전환 공식) | 전환 공식 대신 구체적 사례·근거로 시작 |

> 탐지 원본: plugins/moai-writer/skills/korean-humanize/references/ai-tell-taxonomy.md D카테고리("X에서 Y로" 변환 공식) + J카테고리(em-dash 남용). 본 게이트가 이 3종을 잡지 못하면 커머스/카피 스킬 체인(본 스킬만 호출)을 통과한 채 slop 카피가 배포됩니다.

2단계: 인간화 수정 전략

진단이 끝나면 아래 전략을 적용해서 텍스트를 다시 씁니다.

전략 1: 목소리 구체화

• 글쓴이가 누구인지 드러내세요. 의견, 판단, 경험이 담겨야 합니다
• "이 기능은 효율적입니다" → "이 기능 덕분에 우리 팀은 주간 회의를 30분 줄였습니다"
• 막연한 일반화를 버리고 특정 사례, 날짜, 숫자를 씁니다

전략 2: 리듬 변화

• 짧은 문장으로 강조점을 만드세요. 딱 한 줄만
• 그 다음 문장에서 맥락을 채웁니다. 이렇게 하면 독자의 호흡이 자연스러워집니다
• 길고 복잡한 문장은 두 개로 나누거나, 때로는 일부러 길게 두어서 설명이 풍부한 느낌을 줍니다

전략 3: 전환어 다이어트

• "또한", "더불어", "한편" 등의 전환어가 연속으로 나오면 하나씩 삭제해보세요
• 전환 없이 자연스럽게 이어지는지 확인합니다. 대부분은 이어집니다
• 꼭 필요한 전환에만 씁니다. 그래야 전환어가 의미를 갖습니다

전략 4: 목록 → 산문 변환

• 3개 이하의 항목은 산문으로: "A, B, C 세 가지가 핵심입니다"
• 목록이 정말 필요한 경우: 실제로 비교하거나 순서가 중요한 정보

전략 5: 구체성 주입

• "많은 사람들이" → "설문 응답자의 63%가" 또는 "우리 팀 5명 중 4명이"
• "상당한 개선" → "처리 속도가 2배로 늘었습니다"
• "최근의 연구에 따르면" → "2024년 MIT 연구에 따르면"

전략 6: 도입부 재작성

• AI 글의 도입부는 거의 항상 버려야 합니다. 처음 1-2문장을 직접 새로 씁니다
• 독자가 궁금할 만한 질문이나 의외의 사실로 시작합니다
• 또는 결론을 먼저 던지는 역피라미드 방식도 효과적입니다

전략 7: 결말 재작성

• 앞 내용을 단순 반복하지 않습니다
• 다음 행동(CTA), 열린 질문, 혹은 독자에게 직접 던지는 한 마디로 마무리합니다

3단계: 수정 출력 형식

수정된 텍스트를 제공할 때는 다음 형식을 따릅니다:

markdown
### 🔍 진단 요약
발견된 패턴: (예: AI식 도입부, 수동태 남용, 금지어 12개, 획일적 문장 길이)
심각도: 낮음 / 보통 / 높음

### ✍️ 수정된 텍스트
(수정된 전체 텍스트)

### 📝 주요 변경사항
(중요한 수정 포인트를 3~5개 간략히 설명)

원본이 길 경우(500자 이상), 진단 요약과 주요 변경사항을 먼저 보여주고 수정된 전체 텍스트를 그 다음에 제공합니다.

사용 예시

예시 1: 블로그 포스트 (한국어)

입력:

오늘날의 급변하는 비즈니스 환경에서 효율적인 팀 커뮤니케이션의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 또한, 원활한 협업을 통해 조직의 생산성을 극대화하는 것이 중요합니다. 다음과 같은 방법을 통해 커뮤니케이션을 개선할 수 있습니다:
• 정기적인 미팅 실시
• 명확한 역할 분담
• 피드백 문화 조성

출력:

### 🔍 진단 요약
발견된 패턴: AI식 도입부, 금지어 3개(~의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다, 또한, 다음과 같습니다), 과도한 목록화, 획일적 문장 길이
심각도: 높음

### ✍️ 수정된 텍스트
우리 팀은 작년에 미팅을 줄였더니 오히려 일이 더 빨리 됐습니다. 역설적이지만 사실입니다. 비결은 세 가지였는데, 생각보다 단순합니다. 매주 월요일 15분 스탠드업 미팅만 유지하고, 각자의 담당 범위를 노션 문서로 공유했습니다. 그리고 결과물에 대해 솔직한 피드백을 주고받는 분위기를 만들었습니다—처음에는 어색했지만, 한 달 후엔 팀원들이 먼저 피드백을 요청하기 시작했습니다.

### 📝 주요 변경사항
- "오늘날의 급변하는 비즈니스 환경에서..." 도입부 삭제 후 구체적 경험으로 시작
- 금지어(~의 중요성, 또한, 다음과 같습니다) 제거
- 목록(•)을 산문으로 변환하여 리듬감 추가
- "피드백 문화 조성" → "한 달 후엔 팀원들이 먼저 피드백을 요청하기 시작했습니다"로 구체화

예시 2: 비즈니스 이메일 (영어)

입력:

In today's rapidly evolving landscape, it is crucial to leverage cutting-edge technologies to streamline your workflow. Furthermore, it is important to note that comprehensive integration of these tools can significantly enhance productivity. Let us delve deeper into the multifaceted approaches available.

출력:

### 🔍 진단 요약
발견된 패턴: AI식 도입부(In today's rapidly evolving landscape), 금지어 5개(leverage, cutting-edge, furthermore, important to note, comprehensive, delve), 획일적 문장 길이, 수동형 느낌
심각도: 높음

### ✍️ 수정된 텍스트
Most productivity tools promise to save you time. Most of them don't. But after testing 12 different apps over three months, I found two that actually changed how our team works—and neither of them cost more than $20/month.

### 📝 주요 변경사항
- "In today's rapidly evolving landscape..." 삭제 후 직관적인 관찰로 시작
- "leverage", "cutting-edge", "delve" 등 AI 흔한 단어 제거
- 3문장 모두 비슷한 길이(20~25단어) → 8단어, 7단어, 32단어로 리듬 변화
- 능동태와 구체적 숫자(12 apps, three months, $20/month) 추가

예시 3: 보고서 (혼합)

입력:

본 보고서에서는 2024년 고객 만족도 조사 결과를 분석하고자 합니다. 조사 결과에 따르면, 전반적인 만족도가 전년 대비 15% 향상된 것으로 확인되었습니다. 또한, 제품 품질과 서비스 응대 속도가 주요 요인으로 작용한 것으로 판단됩니다. 다음과 같은 개선안을 제안합니다:
• 제품 품질 테스트 강화
• 고객 센터 인력 증원
• 피드백 시스템 도입

출력:

### 🔍 진단 요약
발견된 패턴: AI식 도입부(~에서는 ~하고자 합니다), 수동태(~확인되었습니다, ~판단됩니다), 금지어(또한, 다음과 같은), 과도한 목록화
심각도: 보통

### ✍️ 수정된 텍스트
고객 만족도가 전년 대비 15% 올랐습니다. 숫자만 보면 좋아 보이지만, 원인을 찾아야 이 개선을 유지할 수 있습니다. 우리 팀이 분석한 결과, 두 가지가 핵심이었습니다: 제품 불량률을 3%에서 1.2%로 낮춘 점, 그리고 평균 응대 시간을 7분에서 4분으로 줄인 점입니다. 이제 세부 대책입니다. 첫째, 품질 테스트를 매주에서 매일로 바꿉니다. 둘째, 고객 센터 인력을 3명 추가합니다. 셋째, 실시간 피드백 시스템을 도입해 문제를 즉시 잡습니다.

### 📝 주요 변경사항
- "본 보고서에서는 ~하고자 합니다" 삭제 후 결과(15% 향상)부터 시작
- "~확인되었습니다", "~판단됩니다" 수동태 → 능동태로 변환
- "제품 품질과 서비스 응대 속도" → 구체적 수치(불량률 3%→1.2%, 응대 시간 7분→4분)
- 목록(•)을 "첫째, 둘째, 셋째" 산문으로 변환하여 연결성 강화

출력 형식

이 스킬은 다음 구조로 결과를 출력합니다:

1. 진단 요약: 발견된 AI 패턴 목록과 심각도(낮음/보통/높음)
2. 수정된 텍스트: 원본의 의미를 유지하면서 인간적인 목소리로 재구성된 전체 텍스트
3. 주요 변경사항: 3-5개 핵심 수정 포인트 설명

진단 요약은 수정 전 사용자에게 "어떤 패턴이 발견되었는지"를 빠르게 파악하게 합니다. 심각도가 '높음'인 경우 AI 패턴이 많아 수정 전후 차이가 클 것임을 시사합니다.

주의사항

✅ 의미 보존 원칙

• 형태는 바꾸되 핵심 정보와 메시지는 반드시 보존합니다
• 사실관계가 바뀌지 않도록 주의합니다 (숫자, 날짜, 고유명사 등)

✅ 톤 앤 매너 유지

• 공식 문서, 보고서, 기술 문서는 격식이 필요합니다
• 대상 독자와 목적에 맞는 톤을 유지합니다
• 과도하게 구어체로 만들지 않습니다

✅ 문맥 기반 판단

• 모든 AI 표현을 기계적으로 제거하지 않습니다
• "활용", "중요합니다" 같은 표현도 문맥에 따라 자연스러울 수 있습니다
• 패턴의 반복이 문제이지, 단어 자체가 나쁜 것은 아닙니다

✅ 사용자 의도 확인

• 사용자가 유지하고 싶은 스타일 특성이 있다면 확인합니다
• 예: "전문적인 톤은 유지할게요, AI 패턴만 제거해드릴까요?"

❌ 적용 제외 대상

이 스킬은 다음 경우에 적용하지 않습니다:

• 코드 (프로그래밍 언어 소스)
• JSON/CSV 데이터 (구조화된 데이터)
• 차트·표 (시각화 자료)
• 숫자 리포트 (통계, 지표)
• 단순 조회 응답 (정보 제공)

관련 스킬

선행 스킬 (입력 생성)

• moai-marketer:content-blog — 블로그 포스트 생성
• moai-marketer:marketing-landing-page — 랜딩 페이지 카피라이팅
• moai-marketer:content-newsletter — 뉴스레터 작성
• moai-marketer:content-copywriting — 마케팅 카피 작성
• moai-officer:doc-docx — DOCX 문서 생성
• moai-officer:doc-pptx — PPTX 발표자료 생성

후속 스킬 (선택적)

• moai-media:media-higgsfield-image — (선택) 블로그 발행 체인의 이미지 생성 단계

통합 워크플로우

이 스킬은 다음 체인의 마지막 단계로 호출됩니다:

블로그 발행:
  content-blog → ai-slop-reviewer → (선택) media-higgsfield-image

사업계획서(PPT):
  consult-strategy → doc-pptx → ai-slop-reviewer

제품 랜딩:
  content-copywriting → marketing-landing-page → ai-slop-reviewer

모든 텍스트 산출물 워크플로우의 필수 후처리 단계입니다.

References

| 파일 | 로드 조건 | |------|-----------| | references/kr-pii-masking.md | 개인정보 마스킹 공유 규격 (이 스킬이 물리 소유). 입력에 주민등록번호·계좌·카드·연락처·주소 등이 포함된 산출물을 처리하는 모든 스킬(career·recruiter·cs·accountant·lawyer 라인)이 참조 — 마스킹 자릿수 규칙, 산출물 재출력 금지 원칙, 개인정보 보호법 국외 이전 고지 조건 |

Classification: Post-processing Skill (Text Output Quality)