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Get Started Free →도서 본문 퇴고·교열 코치 — 7 단계 점검(어법·문체·논리·인용·분량·시각자료·일관성)으로 출판 직전 원고를 다듬는 스킬. 국립국어원 어문규범 기준 + 한국 출판사 편집자 관점 + book-chapter-writer의 4 장르 문체 일관성 검증. korean-spell-check(맞춤법) + humanize-korean(AI 티) + ai-slop-reviewer(최종) 체인의 첫 단계. 분량 정리·인용 정합성·문체 통일·논리 흐름 검증 후 출판사 투고 준비 완료 상태로 출력. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: - "원고 퇴고", "교열", "본문 다듬기" - "출판 직전 검수", "투고 전 정리" - "문장 다듬기", "어법 점검", "문체 일관성" - "논리 흐름 검증", "분량 정리"
.claude/skills/modu-ai-book-revision-coach/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 225% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 195% | 0% |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | 141% | 0% |
| case-16 | ✗→✓ | ▲ Improved | 259% | 0% |
| case-17 | ✗→✓ | ▲ Improved | 271% | 0% |
> 도서 본문 초고를 출판 직전 수준으로 다듬는 7 단계 퇴고 코치. book-chapter-writer로 작성한 초고를 받아 어법·문체·논리·인용·분량·시각자료·일관성을 차례로 점검합니다. korean-spell-check(맞춤법) → book-revision-coach(퇴고) → korean-humanize(AI 티) → ai-slop-reviewer(최종) 4 체인의 첫 단계. 본 스킬 완료 후 곧바로 출판사 편집자에게 보낼 수 있는 수준이 됩니다. 무엇을 고쳐야 할지(어법·문체·논리·인용·분량)를 7단계로 점검하고 언제 다음 체인으로 넘길지 판단한다.
퇴고는 "쓰는 일의 70%"라고 합니다. 출판 본문에서 퇴고가 부족하면 다음 위험이 발생합니다.
| 위험 | 영향 | |------|------| | 어법·맞춤법 오류 | 출판사 편집자 첫 인상 ↓, 신뢰도 손상 | | 문체 비일관성 | 독자 몰입 깨짐, AI 티 강해짐 | | 논리 비약 | 핵심 메시지 전달 실패 | | 인용 부정확 | 저작권 분쟁 위험 | | 분량 폭주·부족 | 출판사 양식 위반, 반려 가능 | | 시각 자료 불일치 | 인쇄·디자인 단계에서 재작업 | | 일관성 결여 | 책 전체 완성도 ↓ |
7 단계 점검을 차례로 통과해야 출판 직전 수준 완료.
자동 호출 트리거 (frontmatter description 참조). 슬래시 호출: /book-revision-coach.
| 항목 | 기준 | |------|------| | 맞춤법 | 국립국어원 한글 맞춤법 | | 띄어쓰기 | 국립국어원 표준 (조사·의존명사 등) | | 외래어 표기 | 국립국어원 외래어 표기법 (예: "콘텐츠"·"앱"·"인터넷") | | 한자어·외래어 비율 | 우리말 우선 (가능하면 한자어 → 우리말 변환) | | 어미 일관성 | "~다" / "~합니다" 한 작품 내 일관성 |
> 💡 본 스킬은 1차 점검만 수행. 정밀 맞춤법은 moai-writer:korean-spell-check(바른한글) 체이닝 권장.
book-chapter-writer의 4 장르 프리셋(§4)이 본문 전체에 일관 적용되었는지 검증.
| 장르 | 문체 검증 포인트 | |------|----------------| | 실용서 | 어조 친근·격려·약속 / 짧은 문장 / 도표·체크리스트 | | 인문·에세이 | 서사·은유·문체 일관성 / 다양한 문장 길이 | | 기술서 | 명료·정확·코드 일관성 / 학술적 어미 | | 소설 | 시점·인물 말투 일관성 / 묘사 중심 |
book-chapter-writer의 5 요소 구조(훅·본문·클라이맥스·정리·연결)가 모든 꼭지에 적용되었는지 확인.
| 점검 항목 | 통과 기준 | |----------|----------| | 훅 강도 | 첫 1-2 문장에서 독자 시선 잡힘 | | 본문 단락 연결 | 단락 간 논리 연결어·접속어 자연스러움 | | 클라이맥스 명확성 | 한 꼭지의 가장 강력한 메시지가 어디에 있는지 명확 | | 정리 한 줄 요약 | 꼭지 끝에 핵심을 한 줄로 정리 | | 다음 연결 자연스러움 | 다음 꼭지로의 호기심 유발 |
book-outline-designer의 5 요소 시놉시스가 장 본문에 반영되었는지 확인.
| 점검 항목 | 통과 기준 | |----------|----------| | 도입 페인포인트 | 장 첫 부분에 페인포인트 명시 | | 약속 이행 | 시놉시스의 "약속" 부분을 본문이 이행 | | 핵심 주장 3개 | 시놉시스의 3 주장이 본문에 모두 등장 | | 사례·인용 인용 | 시놉시스 사례가 본문에 포함 | | 다음 장 호기심 | 장 끝에서 다음 장으로의 다리 |
| 인용 유형 | 표기 정합성 | |----------|------------| | 짧은 인용 | 따옴표 + 출처 명시 | | 긴 인용 (3 문장 이상) | 들여쓰기 + 출처 | | 통계·데이터 | 본문 인용 + 각주 출처 | | 인터뷰·발언 | 발언자 + 매체 + 날짜 | | 인터넷 자료 | URL + 접속일 |
book-outline-designer의 분량 배분과 실제 본문 분량 비교:
| 단위 | 목표 분량 | 실제 분량 | 편차 | |------|----------|----------|------| | 1꼭지 | ___ 매 | ___ 매 | ±___% | | 1장 | ___ 매 | ___ 매 | ±___% | | 1부 | ___ 매 | ___ 매 | ±___% | | 전체 | ___ 매 | ___ 매 | ±___% |
±20% 이내 권장. 초과 시 분할·통합 검토.
| 자료 | 자리표시 확인 | |------|--------------| | 도표 | [도표 X-Y. 도표 제목] 본문 안 표시 + 별첨 파일 | | 코드 | 코드 블록 언어 지정 + 들여쓰기·줄바꿈 | | 그림·스크린샷 | [그림 X-Y] 본문 표시 + 별첨 | | 인포그래픽 | [인포그래픽 X-Y] + 디자인 의뢰 | | 실습 박스 | > **실습**: 형식 + 분량 가이드 |
| 차원 | 점검 | |------|------| | 어미 | "~다" / "~합니다" 일관성 | | 시점 | 1인칭 / 3인칭 / 전지적·제한적 일관성 (소설) | | 인물 | 인물 말투·심리 일관성 (소설) | | 용어 | 동일 개념은 동일 용어 사용 (기술서·전문서) | | 표기 | 외래어 표기 일관성 (예: "next.js" → "Next.js" 통일) | | 분량 | 꼭지·장 평균 분량 균형 |
본문 전체를 처음부터 끝까지 한 번 더 읽으며 다음 검출:
markdown# 퇴고 보고서 — [가제·장 X] ## 입력 본문 정보 - 장: ___ - 꼭지 수: ___ 개 - 총 분량: ___ 매 (___자) - 작성일: YYYY-MM-DD ## Step 1. 어법·맞춤법 1차 점검 | 항목 | 상태 | 비고 | |------|:----:|------| | 맞춤법 | ✅ / ⚠️ | ___ 건 (정밀 점검은 korean-spell-check) | | 띄어쓰기 | ✅ / ⚠️ | ___ 건 | | 외래어 표기 | ✅ / ⚠️ | ___ 건 (Next.js·콘텐츠 등) | | 한자어·외래어 비율 | ✅ / ⚠️ | 우리말 우선 | | 어미 일관성 | ✅ / ⚠️ | ___ | ## Step 2. 문체 일관성 - 장르 프리셋: ___ (실용·인문·기술·소설) - 문체 위반 검출: ___ 건 - 권장 수정: ___ ## Step 3. 논리 흐름 ### 꼭지 단위 (5 요소 점검) | 꼭지 | 훅 | 본문 | 클라이맥스 | 정리 | 연결 | |------|:--:|:----:|:----------:|:----:|:----:| | 1꼭지 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 2꼭지 | ⚠️ | ✅ | ⚠️ | ✅ | ✅ | | ... | ### 장 단위 (시놉시스 5 요소 점검) [장 시놉시스와 실제 본문 매칭 보고서] ## Step 4. 인용·각주 정합성 | 인용 # | 출처 명시 | 양식 정확 | 저작권 | |--------|:--------:|:--------:|:-----:| | 1 | ✅ | ✅ | ✅ | | 2 | ⚠️ | ✅ | ✅ | | ... | - 각주 번호 정합성: ✅ - 외부 참고 자료 인용: 없음 ✅ ## Step 5. 분량 정리 | 단위 | 목표 | 실제 | 편차 | 상태 | |------|------|------|------|:----:| | 1꼭지 | 4매 | 4.5매 | +12% | ✅ | | 2꼭지 | 4매 | 7매 | +75% | ⚠️ (분리 권장) | | 전체 장 | 16매 | 21매 | +31% | ⚠️ | ## Step 6. 시각 자료 | 자료 | 본문 표시 | 별첨 파일 | 캡션 | 인쇄 해상도 | |------|:--------:|:--------:|:----:|:----------:| | 도표 2-1 | ✅ | ✅ | ✅ | DPI 300 ✅ | | 도표 2-2 | ✅ | ⚠️ (없음) | ✅ | — | | 코드 블록 1 | ✅ | — | ✅ | — | | ... | ## Step 7. 일관성 최종 점검 | 차원 | 위반 검출 | 권장 수정 | |------|:--------:|----------| | 어미 | 0건 | — | | 시점 | 0건 | — | | 인물 | 0건 | — | | 용어 | 1건 | "데이타" → "데이터" 통일 | | 표기 | 2건 | "next.js" → "Next.js" 통일 | | 분량 | 1건 | 2꼭지 분리 | ## 퇴고 요약 - **점검 통과**: 5 / 7 단계 - **수정 필요**: Step 5·Step 7 (분량·용어) - **우선순위 수정**: 1. 2꼭지 분량 폭주 → 2꼭지·2.5꼭지로 분리 2. 용어 통일 ("데이타" → "데이터", "next.js" → "Next.js") - **다음 단계**: 수정 후 moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize 체이닝
book-chapter-writer로 작성한 2장 초고 퇴고해줘.
2장은 4 꼭지·총 16매 분량 목표.→ Step 1: 어법·맞춤법 1차 (2건 검출, 정밀은 korean-spell-check) → Step 2: 실용서 문체 일관성 (어조 친근·짧은 문장) ✅ → Step 3: 5 요소 점검 (2꼭지 클라이맥스 약함 ⚠️) → Step 4: 인용 5건 출처 확인 ✅ → Step 5: 2꼭지 7매(폭주) → 분리 권장 ⚠️ → Step 6: 도표 2-2 별첨 없음 ⚠️ → Step 7: 용어 통일 1건 ⚠️ → 수정 권장: 4건, 다음 단계 korean-humanize
"Next.js App Router 첫 페이지" 1장 본문 퇴고.→ 기술서 문체 (명료·정확) 점검 → 코드 블록 언어 지정·들여쓰기 확인 → 용어 일관성 (Next.js·App Router·서버 컴포넌트 표기) → 도표·스크린샷 본문 매칭 + 인쇄 해상도
"새벽 5시 카페" 에세이 3장 퇴고.→ 인문 문체 (서사·은유) 일관성 → 시점 1인칭 일관성 → 인용 시·문학 작품 출처 확인 → 분량 자유롭지만 너무 길어진 단락 검출
한국 출판사 편집자가 가장 먼저 보는 퇴고 신호:
| 규범 | 주요 내용 | |------|----------| | 한글 맞춤법 | 1988년 고시 + 최근 개정 | | 표준어 규정 | 표준 발음법·표준어 사정 원칙 | | 외래어 표기법 | 영어·일본어·중국어 등 | | 국어 로마자 표기법 | 한글 → 로마자 표기 |
P1 (반려 위험): 인용 출처·저작권 누락, 분량 폭주
P2 (강력 수정): 어법·맞춤법 오류, 문체 비일관성, 용어 비일관성
P3 (편집 단계): 시각 자료 보완, 도표 디자인, 인쇄 해상도| 함정 | 피하는 법 | |------|----------| | 퇴고 한 번에 모든 점검 | 7 단계를 차례로 (한 번에 1-2 단계만 집중) | | 자신의 문장에 너무 익숙 | 시간 두고 다시 읽기 (1주 후·소리 내어 읽기) | | 맞춤법만 점검 | 어법은 1차만, 정밀은 korean-spell-check | | AI 티 무시 | moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize 체이닝 필수 | | 분량 편차 방치 | ±20% 초과 시 분리·통합 강제 | | 출판사 양식 미준수 | 투고 출판사의 어미·문체 컨벤션 사전 확인 |
초고 (book-chapter-writer)
↓
1차 어법·문체·논리 (book-revision-coach) ← 본 스킬
↓
정밀 맞춤법 (moai-writer:korean-spell-check, 바른한글)
↓
AI 슬롭 검수 (moai-coworker:ai-slop-reviewer) ← 필수
↓
AI 티 윤문 (moai-writer:korean-humanize) ← 필수
↓
출판사 투고용 제안서 (book-proposal-writer)위 검수 체인의 정밀 맞춤법·AI 슬롭 검수·AI 티 윤문 단계는 moai-coworker 플러그인 스킬과 연계된다. moai-coworker 플러그인이 설치된 경우 korean-spell-check → ai-slop-reviewer → korean-humanize 체인을 자동 연계합니다. 미설치 시 본 스킬의 자체 퇴고 절차를 따릅니다 — Step 1(어법 1차)·Step 2(문체 일관성)·Step 7(일관성 최종) 점검과 본문 내 자체 가이드라인만으로 출판 직전 수준까지 다듬습니다.
book-chapter-writer — 본문 초고 (퇴고 대상)book-outline-designer — 시놉시스 (장 단위 점검 기준)moai-writer:korean-spell-check — 정밀 한국어 맞춤법moai-coworker:ai-slop-reviewer — AI 슬롭 검수 (필수)moai-writer:korean-humanize — AI 티 정밀 윤문 (필수)book-proposal-writer — 검수 완료 후 출판사 투고 제안서로> 퇴고 완료 본문은 정규 체인 book-revision-coach → moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize으로 마무리합니다.
moai-writer:korean-spell-check 단독 — 빠른 맞춤법만moai-coworker:ai-slop-reviewer 단독 — 빠른 AI 티 검출만| 자료 | URL | 용도 | |------|-----|------| | 국립국어원 한글 맞춤법 | https://www.korean.go.kr | 한국어 어문규범 | | 국립국어원 외래어 표기법 | https://www.korean.go.kr | 외래어·로마자 표기 | | 바른한글 | (부산대 + 나라인포테크) | 맞춤법 검사 (korean-spell-check 사용) | | KPIPA | https://www.kpipa.or.kr | 출판 편집 표준 | | 한국출판콘텐츠 KPC | https://www.kpc.or.kr | 편집·교정 가이드 | | 한국저작권위원회 | https://www.copyright.or.kr | 저작권·공정 사용 |
GOOS Obsidian vault에서 "퇴고·교열·문체·인용" 관련 인사이트 추출 (카피라이팅 7기술의 우리말 변환·문장 수집 6법의 필사·인사이트 도출 3단계 MECE 원칙 적용). 원문 비유·표현은 그대로 사용하지 않음.
버전 히스토리
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 23,324 | 26,140 | +12% | 1 | 1 | 0% | 3,747 | 9,926 | +165% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 16,787 | 16,029 | -5% | 1 | 1 | 0% | 2,385 | 7,763 | +225% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 15,819 | 12,520 | -21% | 1 | 1 | 0% | 1,727 | 7,160 | +315% | 0 | 0 | — |
case-03 | pass→pass | 16,447 | 22,675 | +38% | 1 | 1 | 0% | 2,689 | 8,707 | +224% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→fail | 15,689 | 17,442 | +11% | 1 | 1 | 0% | 2,477 | 8,171 | +230% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 20,429 | 18,657 | -9% | 1 | 1 | 0% | 3,406 | 8,402 | +147% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 16,934 | 14,574 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,491 | 7,580 | +204% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 15,319 | 10,412 | -32% | 1 | 1 | 0% | 2,344 | 6,913 | +195% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 20,259 | 20,258 | -0% | 1 | 1 | 0% | 3,060 | 8,523 | +179% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 17,172 | 20,523 | +20% | 1 | 1 | 0% | 2,600 | 8,514 | +227% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 40,860 | 17,586 | -57% | 1 | 1 | 0% | 2,514 | 7,966 | +217% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 16,145 | 18,244 | +13% | 1 | 1 | 0% | 2,803 | 8,366 | +198% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 7,553 | 10,321 | +37% | 1 | 1 | 0% | 1,292 | 6,407 | +396% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 14,824 | 12,732 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,244 | 7,344 | +227% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 16,439 | 7,246 | -56% | 1 | 1 | 0% | 2,658 | 6,415 | +141% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 11,534 | 6,659 | -42% | 1 | 1 | 0% | 1,776 | 6,367 | +259% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 10,339 | 5,602 | -46% | 1 | 1 | 0% | 1,681 | 6,232 | +271% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 15,031 | 11,293 | -25% | 1 | 1 | 0% | 2,471 | 7,058 | +186% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 15,347 | 14,549 | -5% | 1 | 1 | 0% | 2,285 | 7,607 | +233% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 12,450 | 4,213 | -66% | 1 | 1 | 0% | 1,936 | 5,968 | +208% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 11,274 | 5,726 | -49% | 1 | 1 | 0% | 1,782 | 6,286 | +253% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 13,865 | 6,266 | -55% | 1 | 1 | 0% | 2,179 | 6,229 | +186% | 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. 22 cases were attempted. The headline lift of +36 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.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.