Summary
AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문해주는 오케스트레이터 스킬. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동태 남용·접속사 남발·리듬 균일성·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 70개 AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은…
epoko77-ai/im-not-ai
AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 ? — "특정 카?
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AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문해주는 오케스트레이터 스킬. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동태 남용·접속사 남발·리듬 균일성·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 70개 AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은…
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SKILL.md
29,198 B
SUMMARY.md
1,323 B
v2.3.2 — 플러그인 스킬을 관례 위치(루트
skills/)로 이동. 마켓플레이스 설치에서 shim·진단이 조용히 누락되던 경로 문제 해소.
v2.3.1 — 경로 해석·런타임 경계·계약 정합 수정 회차(외부 제보 반영). 기능 변경 없음.
v2.3.0 — 구조 수렴 게이트(verifygates.py4축: 목표달성·대구 전멸·수치·golden) + 진단 슬림 인덱스(diagnosis-rules.md, taxonomy 83%↓). (v2.2: routehint 3경로 + 단일 콜 우선)
버전 히스토리·실측 근거·테스트 시나리오: [${CLAUDESKILLDIR}/references/design-notes.md](references/design-notes.md)
작업 시작 시 가장 먼저 다음 한 줄을 사용자에게 출력한다.
humanize-korean v2.3 — 경로: {light|standard|heavy} ({route_hint|사용자 지정}) / run_id: {YYYY-MM-DD-NNN}
(경로는 Phase 1의 shim 실행 후에 확정되므로, 이 상태 줄은 shim 직후 출력한다.)
--strict·"정밀 모드"·"정밀하게"·"제대로" → heavy 고정. "가볍게"·"빠르게만" → light 고정. 명시가 있으면 route_hint는 무시한다.00metrics.json에 쓴 routehint(light|standard|heavy)를 디폴트 경로로 따른다.route_hint 필드가 없거나 shim이 graceful degrade로 점수 산출에 실패한 경우 → standard로 간주._workspace/{YYYY-MM-DD-NNN}/에 만든다.Glob 도구로 표지 파일을 매칭해 간접 조회.올바른 사용법: Glob(pattern="workspace/YYYY-MM-DD-*/01input.txt") → 결과에서 폴더명 추출 후 NNN 최댓값 + 1. 주의: Glob은 디렉토리 자체는 매칭하지 못한다. 반드시 그 안의 표지 파일(01_input.txt)을 매칭할 것. Bash ls는 OS·셸 환경에 따라 경로 해석이 달라지므로 사용 금지.
${SKILL_ROOT})스크립트는 절대경로로 부른다. cwd 기준 상대경로로 부르면 안 된다.
references/* 는 스킬 디렉터리 기준이라 ${CLAUDESKILLDIR} 를 쓴다 — ${SKILL_ROOT} 와 기준이 다르니 섞지 않는다. 룰북·taxonomy 경로도 맨앞 접두어 없이 쓰면 cwd 로 풀려 No such file or directory 가 난다.
scripts/*.py는 설치 루트에 있고 cwd 는 사용자 작업 디렉터리다. 마켓플레이스 설치에서 둘은 절대 일치하지 않는다. 반면 workspace/ 같은 데이터 경로는 cwd 기준이다(runid 규칙 참조). 두 기준이 한 명령줄에 섞이므로 스크립트 쪽만 절대경로로 고정한다.
Phase 1 시작 전에 한 번 정한다.
SKILL_ROOT="$(d="$(cd -P "${CLAUDE_SKILL_DIR}" && pwd)"; \
while [ "$d" != / ] && [ ! -d "$d/.claude-plugin" ]; do d="$(dirname "$d")"; done; echo "$d")"
.claude-plugin/ 디렉터리를 만날 때까지 거슬러 올라간다. 고정된 횟수로 올라가지 않는 이유는 스킬 위치가 배포 방식마다 다를 수 있어서다 — 고정 깊이는 레이아웃이 바뀌면 조용히 엉뚱한 곳을 가리킨다.
cd -P 가 핵심이다. 심링크 설치(install.sh 기본)에서는 스킬 디렉터리가 저장소를 가리키는 심링크라, 그냥 cd 하면 셸이 논리 경로를 유지해 엉뚱한 곳(홈 디렉터리)으로 올라간다. -P 로 물리 경로를 먼저 푼 뒤 올라가야 심링크·플러그인 양쪽에서 같은 답이 나온다. 이후 모든 스크립트 호출에 ${SKILL_ROOT}/scripts/... 를 쓴다.
확인: ls "${SKILLROOT}/scripts/preparemonolithinput.py" 가 실패하면 경로 유도가 틀린 것이다. 이 경우 스크립트를 찾을 때까지 임의로 추측하지 말고, 정량 shim·게이트 없이 진행한다고 사용자에게 알린 뒤 계속한다. 조용히 건너뛰면 routehint 와 철칙 #4 게이트가 사라진 것을 아무도 모른다.
CLAUDEPLUGINROOT는 Bash 도구 안에서 비어 있는 경우가 확인됐다(#84). 이 변수에 의존하지 않는다.
workspace/{runid}/ 생성01_input.txt에 저장- 챗봇 잔재 위생 (v2.6): 저장 전에 챗봇 프레임 문장이 섞여 있으면 벗겨낸다 — 머리("물론입니다!", "다음은 ~입니다:", "요청하신 내용을 정리하면"), 꼬리("도움이 되셨길 바랍니다", "추가 질문이 있으시면"), 지식 한계 면책("제 지식은 ~까지입니다"). 실사용자는 챗봇 출력을 그대로 붙여넣는 일이 많고, 이 문장들은 본문이 아니므로 제거해도 의미 손실이 0이다. 본문 안에 자연스럽게 녹아 있는 유사 표현은 건드리지 않는다.
`` python3 ${SKILLROOT}/scripts/preparemonolithinput.py --run-dir workspace/{runid} --genre {genre} ` - --genre 값은 영문 키: essay | column | report | blog | abstract (생략 시 essay). 장르 힌트 매핑: 칼럼→column, 리포트→report, 블로그→blog, 공적/기타→essay. - --run-dir·--diagnosis의 상대 경로는 cwd 기준으로 해석된다(위 runid 규칙과 동일 기준). 그 외 인자: --text(run-dir 없이 즉석 실행 시 새 run 디렉토리 자동 생성), --baseline(baseline JSON 경로 override, 평소 불필요), --diagnosis(진단 텍스트 파일을 점수 블록 앞에 prepend — standard·heavy의 진단 결합용). - 산출: 00metrics.json(정량 점수 + routehint) + 01inputwithmetrics.txt(점수 블록을 원문 앞에 붙인 결합 파일). - graceful degrade 내장: metrics 계산이 실패하면 shim이 점수 블록 없이 원문만 감싼 결합 파일을 쓰고 00metrics.error`를 남긴다. 이 경우 route_hint 없음 → standard 경로.
00metrics.json의 routehint를 읽어 Phase 0 규칙대로 경로를 확정하고 상태 줄을 출력한다.단일 콜 우선 — 청킹은 여기서 하지 않는다. --chunk는 heavy 경로 전용이며, 그때도 청크 경로를 탈지는 shim이 실제로 청크를 2개 이상 만들었는지로 정한다(heavy 절 참조).
어휘 티가 거의 없고 구조 티만 미미한 글. 목표는 과윤문 방지이지 많이 고치는 게 아니다.
humanize-monolith를 Agent 도구로 1회 호출 — 청킹 없음.- 입력: inputpath=01inputwithmetrics.txt, quickrulespath=${CLAUDESKILLDIR}/references/quick-rules.md, genre_hint, 그리고 강도 지시 보수(내용 앵커 원형 보존, 원문에 없던 표현 삽입 금지, 확신 없는 구간은 그대로 둔다). - 출력: final.md (본문 + <!-- HUMANIZE-SUMMARY --> 블록).
콜 수: 1 (게이트 실패 시 최대 2).
humanize-diagnostician을 Agent 도구로 1회 호출.- 입력: inputpath=01inputwithmetrics.txt, taxonomypath=${CLAUDESKILLDIR}/references/diagnosis-rules.md (진단 전용 슬림 인덱스 — 71패턴 전수, taxonomy에서 자동 생성) - 출력: 02diagnosis.md — 글 전체의 지배 패턴 3~6개(본진 ID + 근거 + 처방) + 장르·격식 + 보존 지침. - 진단은 span을 세지 않는다. "무엇이 이 글을 지배하는가"를 판단한다(안정적).
`` python3 ${SKILLROOT}/scripts/preparemonolithinput.py --run-dir workspace/{runid} --genre {genre} --diagnosis workspace/{runid}/02diagnosis.md ` → 01inputwith_metrics.txt`가 [진단 → 정량 블록 → 원문] 순으로 재생성된다.
humanize-monolith 1회 호출 — 청킹 없음. 1만자급도 단일 콜이다. → final.md.verify_gates.py의 결정적 게이트가 잡는다. finalize 승급 조건(아래 표)에 걸릴 때만 humanize-finalizer 1콜 추가(이 경우 총 3콜).콜 수: 2 (finalize 승급·게이트 롤백 시 3).
--strict·"정밀 모드"의 강제 대상. 진단→겨냥 윤문→finalize의 완전한 3콜 구조.
Standard의 1과 동일 — humanize-diagnostician 1콜 → 02_diagnosis.md. 장문이라도 진단은 통짜 1콜(전 청크 공유)이다.
--chunk를 함께 줄 수 있다:`` python3 ${SKILLROOT}/scripts/preparemonolithinput.py --run-dir workspace/{runid} --genre {genre} --diagnosis workspace/{runid}/02diagnosis.md --chunk ` - 분할 여부·경계는 100% shim(Python)이 정한다(문단·문장 경계, 헤딩 승격, 말미 각주 passthrough — 청킹 임계는 shim 관리). - 산출: 01chunk{NN}inputwithmetrics.txt N개 + chunkmanifest.json`.
chunkmanifest.json의 body 청크(passthrough 제외)가 2개 이상일 때만 청크 경로. 1개면 단일 monolith 콜로 처리한다 — 청킹은 shim의 결정이지 오케스트레이터의 추측이 아니다. 단일 콜로 처리할 때의 입력 파일도 manifest가 있으면 그 청크의 inputfile 값을, 없으면 01inputwith_metrics.txt를 쓴다.humanize-monolith 1회 호출(inputpath=01inputwithmetrics.txt). monolith는 진단문을 앞머리에서 읽고 지배 패턴을 겨냥해 윤문한다. → final.md.- 각 body 청크를 monolith로 병렬 호출(동시 최대 4). 입력·출력 파일명은 manifest의 inputfile·rewrittenfile 필드를 그대로 사용한다 — 파일명을 직접 조립하지 않는다(인덱싱 불일치 사고 방지). - 각 청크 콜은 같은 quickrulespath(파일 참조)와 같은 02diagnosis.md를 공유한다. 룰북·진단 전문을 청크 프롬프트에 복붙하지 않는다 — 재로드 비용이 청킹 토큰 폭발의 주범이었다(§설계 노트). - 재조립: python3 ${SKILLROOT}/scripts/reassemblechunks.py --run-dir workspace/{runid} → 03reassembled.md(passthrough 원문 삽입 + 문자수 대사). 이걸 final.md로 삼는다. - 청크 경계 문체 이음매가 어색하면 경계 전후 2문단만 monolith로 국소 패치(전역 재작성 금지 — 의미 드리프트 유발). - 재청킹 주의: --chunk 재실행 시 경계가 바뀌므로 기존 02chunk*rewritten.txt는 shim이 자동 삭제한다(staleremoved). 청킹 후 입력을 수정하면 재청킹부터 다시 한다.
Phase 2.5(공통)와 동일 — verify_gates.py --genre {genre}. Bash 1회 — LLM 콜 아님.
humanize-finalizer를 Agent 도구로 1회 호출.
originalpath=01input.txt, rewrittenpath=final.md, diagnosispath=02_diagnosis.mdfinal.md(원본은 finalprefinalize.md 백업) + 09_finalize.json.verdict=holdandreport면 사람 검토 안내. 그 외 finalize 후 verify_gates.py를 한 번 더 돌려 최종 변경률 확정.콜 수: 3 (진단 1 + 윤문 1 + finalize 1). 청크 병렬 시 2 + N + 국소 패치.
finalize는 추가 LLM 콜이다. 다음 조건에서만 실행한다:
| 조건 | finalize |
|---|---|
| heavy 경로 | 항상 |
| 변경률 게이트 exit 1(경고 30~50%) | 실행 — 과윤문·의미 드리프트 의심 |
| monolith 자체검증 실패(6항 중 2+ 위반) | 실행 |
| 사용자가 검증·증적을 명시 요청 | 실행 |
| light·standard의 그 외 모든 경우 | 생략 — verify_gates.py 결정적 게이트가 과윤문을 확인 |
진단 파일이 없을 때(Light 승급). Light 경로는 02diagnosis.md를 만들지 않는다. Light에서 승급 조건에 걸리면 diagnosispath 없이 humanize-finalizer를 호출한다 — 진단을 만들려고 콜을 추가하지 않는다. finalize의 본체(의미 보존 15항 + 자연성)는 원문↔윤문본 직접 대조로 성립하므로 진단 없이도 온전히 동작하며, 이 경우 도구 호출은 3회로 줄어든다. (Light가 승급하는 상황은 애초에 "예상보다 많이 고쳤다"이므로, 겨냥 대상을 새로 진단하는 것보다 고친 결과를 검증하는 것이 맞다.)
P5는 서법 위반을 판정만 한다. 판정 전에 고칠 수 있는 것은 고쳐 둔다 — 유보·요구가 사라진 문장만 원문 문장으로 되돌리는 결정적 변형이다. LLM 콜 0회.
python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/restore_modality.py \
--before _workspace/{run_id}/01_input.txt \
--after _workspace/{run_id}/final.md \
--out _workspace/{run_id}/final.md
python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/strip_injected_commas.py \
--before _workspace/{run_id}/01_input.txt \
--after _workspace/{run_id}/final.md \
--out _workspace/{run_id}/final.md
두 번째 명령은 C-11 역주입 제거 — 윤문이 새로 쓴 문장에서만 연결어미 뒤 쉼표를 걷어낸다(원문에 있던 문장은 불가침 — 필자 쉼표 보호). light 실측에서 윤문 후 연결어미 쉼표가 원문보다 늘어난 문서가 16/28이었다. LLM 콜 0회.
--all 격상 (standard·heavy 한정): 02_diagnosis.md가 C-11(연결어미 뒤 쉼표)을 탐지 티로 지목한 경우에만 두 번째 명령에 --all을 붙인다 — 전 문장 (따옴표 안 제외)에서 제거해 원문에 실려 온 주입 쉼표(잔존분)까지 걷어낸다. 근거: 사람 532편 실측에서 연결어미 쉼표는 사람 중앙값이 문장의 15%라 밀도만으로는 사람/주입을 못 가른다 — 그래서 격상 조건은 밀도 임계가 아니라 경로+진단 판정이다. 진단이 없는 light 경로에서는 절대 쓰지 않는다.
스킬을 실제로 돌린 A/B에서 규칙 양쪽 버전 모두 "낮은 것으로 판단된다" → "낮은 수치다" 변환이 남았다. 복원기를 붙이면 그 문장만 되돌아온다.
통째로 롤백한다. 문장 단위로 되돌린 뒤 판정해야 서법은 지키면서 나머지 윤문이 산다.
트레이드오프다. 복원 건수는 결과 전달의 summary 블록에 적는다.
유일하지 않거나, 문장 병합이 의심될 때. 보류 건은 게이트가 P5로 잡는다.
monolith가 자체 보고한 변경률은 참고값이다. 철칙 #4의 게이트 판정은 코드가 한다. 문자 기반 변경률은 구조 편집에 눈이 없다(실측: changerate 2.77% 뒤에 문장 터치율 29.7%·대구 -75%가 은닉). verifygates.py는 문자율에 목표 달성·대구 전멸·golden+수치 3축을 더해 이 사각지대를 보완한다. 윤문본이 나온 직후 Bash로 1회 실행:
python3 ${SKILL_ROOT}/scripts/verify_gates.py \
--before _workspace/{run_id}/01_input.txt \
--after _workspace/{run_id}/final.md \
--genre {genre}
exit code로 분기한다 (0/1/2/3 의미는 기존 게이트와 동일):
| exit | 판정 | 후속 |
|---|---|---|
| 0 | 수렴 — 4축 모두 통과 | 결과 전달 진행 |
| 1 | 경고 — 문자율 30~50% / S1 목표 미달·과교정 / 대구 전멸 / golden FAIL | 결과 전달 + 해당 축 고지 + finalize 승급 |
| 2 | 중단 — 문자율 ≥ 50% | 윤문본 채택 금지. monolith에 롤백 지시 후 1회 재실행, 재차 2면 holdandreport |
| 3 | 판정 불가 | 입력 파일 확인 후 재시도. 게이트를 건너뛰지 않는다 |
<!-- HUMANIZE-SUMMARY --> 블록을 자동 제거하고 비교하므로 별도 전처리 불필요.--ignore-markup으로 본문만 재측정해 교차 확인한다. 판정을 뒤집는 근거로 쓰려면 두 수치를 모두 사용자에게 보고할 것.사용자에게 다음 4개를 반환:
완료. 경로 {light|standard|heavy} / 변경률 X% / 등급 Y / 자체검증 N/6 통과 — 변경률은 게이트 스크립트 출력값을 그대로 쓴다<!-- HUMANIZE-SUMMARY --> 블록의 핵심 표 (메트릭 + 카테고리 탐지 + 자체검증)--strict, 진단→윤문→finalize 3콜)로 재실행" 안내wall-clock 목표: light 1~2분 / standard 5,000자 2~3분·1만자 3~5분(단일 콜) / heavy 5~8분.
| 사용자 신호 | 처리 |
|---|---|
| "특정 카테고리만 다시" | heavy 경로. 02_diagnosis.md의 지배 패턴을 해당 카테고리로 한정해 P1부터 재실행 |
| "이 문단만" | heavy 경로, 해당 문단만 입력으로 새 run_id 생성 |
"2차 윤문"·"/humanize-redo" |
기존 run_id의 final.md를 새 입력으로 heavy P1부터 재실행 |
| "윤문 강도 조정" | heavy 경로, 진단의 지배 패턴 개수(3~6)를 늘리거나 줄여 재실행 |
| "장르 바꿔서" | genre 변경 후 Phase 1부터 재실행 (경로는 route_hint 재판정) |
장르: 칼럼|리포트|블로그|공적 — 장르 명시 (생략 시 자동 추정)강도: 보수|기본|적극 — 윤문 강도 (기본값: 기본. light 경로는 항상 보수)--strict / 정밀 모드 — heavy 경로 강제 (route_hint 무시)가볍게 / 빠르게만 — light 경로 강제01_input.txt
↓ [scripts/prepare_monolith_input.py — 정량 점수 shim, Bash 1회]
00_metrics.json (route_hint 포함) + 01_input_with_metrics.txt
↓ route_hint (사용자 명시가 오버라이드)
├─ light ──→ [humanize-monolith ×1, 보수] ──→ final.md ──→ [verify_gates.py]
│ (변경률 <5%면 "이미 좋습니다" 조기 종료 보고)
├─ standard → [humanize-diagnostician ×1] → 02_diagnosis.md
│ ↓ [shim --diagnosis, Bash]
│ [humanize-monolith ×1 — 단일 콜, 1만자급 포함] → final.md
│ ↓ [verify_gates.py] (finalize는 승급 조건 시만)
└─ heavy ───→ [humanize-diagnostician ×1] → 02_diagnosis.md
↓ [shim --diagnosis (--chunk 가능), Bash]
[humanize-monolith ×1 — 또는 shim이 2+청크를 쪼갠 경우만 병렬 ×N]
↓ [verify_gates.py]
[humanize-finalizer ×1] → final.md(보정) + 09_finalize.json
↓ [verify_gates.py — 최종 확정]
단일 콜 우선 — 근거: 1만자 실측에서 청킹 7콜 610K 토큰 vs 단일 콜 134K, 품질 동등(폭발 원인 = 청크마다 룰북·진단 재로드). 청킹 확대는 이 사고의 재현이다. route_hint 분기 — 근거: 잘 쓴 글에도 최중량 파이프라인을 돌리던 낭비를 차단. 3콜 구조 — 근거: 옛 5인 파이프라인은 span 열거 0↔18 요동 + taxonomy 이중 로드로 wall-clock 54%를 탐지에 소모.
| 경로 | LLM 콜 수 | 대상 | 비고 |
|---|---|---|---|
| light | 1 (게이트 실패 시 2) | 잘 쓴 글 — 어휘 티 0·구조 티 미미 | 진단·finalize 생략, 보수 강도 |
| standard | 2 (승급 시 3) | 보통의 AI 초안 | 진단 + 단일 윤문. 1만자도 단일 콜 |
| heavy | 3 (청킹 시 2+N+1) | 중증 슬롭·초장문·증적 필요 | 완전한 진단→윤문→finalize |
모델: 런타임 3종 모두 model: opus. (모델 선택은 본 스킬의 관할이 아니다 — 오픈소스 사용자가 정한다. v2.2의 절감은 전적으로 콜 수·경로에서 온다.)
에이전트 정의 위치: 저장소 루트 agents/에 9종 정의(플러그인 컨벤션). Claude Code 탐색 경로:
humanize-korean 플러그인이 agents/를 번들로 제공(전역).install.sh가 agents/*.md를 ~/.claude/agents/에 심링크(전역).9종의 내역은 런타임 3 + 유지보수 1 + 개발용 1회성 5이며, 본 스킬 런타임이 호출하는 것은 3종뿐이다.
런타임 3종 (스킬 실행 중 호출)
humanize-monolith — 전 경로 공용 윤문 콜humanize-diagnostician — standard·heavy 진단humanize-finalizer — heavy·승급 시 마무리유지보수 1종 (별도 명령으로만 트리거)
korean-ai-tell-taxonomist — 분류 체계(SSOT) 유지·확장. 본 스킬 실행 중에는 호출되지 않음(개발용 1회성 5종·v2.1 은퇴 5종의 계보와 테스트 시나리오는 ${CLAUDESKILLDIR}/references/design-notes.md 참조.)
${CLAUDESKILLDIR}/references/quick-rules.md](references/quick-rules.md) — S1·S2 핵심 패턴 + 자체검증 체크리스트${CLAUDESKILLDIR}/references/diagnosis-rules.md](references/diagnosis-rules.md) — 71패턴 전수 ID·정의·시그니처. builddiagnosisrules.py가 taxonomy에서 자동 생성(직접 편집 금지)${SKILLROOT}/scripts/preparemonolithinput.py — ${CLAUDESKILLDIR}/references/metricsv2.py(실패 시 metrics.py fallback) + ${CLAUDESKILLDIR}/references/baseline.json 기반 사전 점수 + route_hint 산출${SKILLROOT}/scripts/sanitizetext.py — shim이 자동 호출(끄려면 --no-sanitize). 제로폭·bidi·특수공백 제거 + 한글 NFD→NFC 정규화를 01input.txt에 반영해 이후 변경률 게이트·diff·글자수가 같은 기준을 쓰게 한다. 결정적 처리, LLM 0콜. 변경이 있으면 00sanitize.json 기록. AI 워터마크 제거 기능이 아니다 (CLAUDE.md 「AI 워터마킹에 대한 입장」 참조)${CLAUDESKILLDIR}/references/ai-tell-taxonomy.md](references/ai-tell-taxonomy.md) — 10대분류 × 활성 70 패턴 (+A-17 hold 1건) 전수. 런타임 콜은 이 파일을 직접 읽지 않는다${CLAUDESKILLDIR}/references/rewriting-playbook.md](references/rewriting-playbook.md) — 카테고리별 치환 레시피·장르별 허용 표${CLAUDESKILLDIR}/references/scholarship.md](references/scholarship.md) — v2.0 학자 인용·caveat verbatim 보존${CLAUDESKILLDIR}/references/web-service-spec.md](references/web-service-spec.md) — 웹 확장 시 로드