humanizer-ko

An AI agent skill that detects and corrects Korean AI writing patterns to make text sound naturally human-written.

한국어 AI 작문 패턴을 감지하고 자연스러운 인간의 글쓰기로 변환하는 AI 에이전트 스킬입니다.

Based on scientific research (KatFishNet paper, 94.88% AUC accuracy) • 과학적 연구 기반 (KatFishNet 논문, 94.88% AUC 정확도)

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English

What is humanizer-ko?

humanizer-ko is an AI agent skill that transforms artificial-sounding Korean text into natural human writing based on scientific linguistic research. It works with Claude Code, Cursor, Windsurf, and other AI coding agents that support the Agent Skills format. The skill analyzes and corrects the distinctive patterns that large language models (LLMs) like ChatGPT, Claude, and Gemini produce when writing in Korean.

The Problem: LLM-generated Korean text exhibits measurable linguistic patterns that differ from human writing. For example, LLMs use commas in 61% of sentences while humans use them in only 26%. LLMs also show overly consistent spacing (standard deviation 0.02 vs natural human variation), higher noun ratios, and poverty in verb/adjective usage.

The Solution: Based on the KatFishNet paper (ArXiv 2503.00032v4), this skill detects 19 linguistic patterns across 5 categories and rewrites text to sound naturally human-written while preserving the original meaning and formality level.

Key Features

• Scientifically grounded: Based on empirical linguistic research (KatFishNet paper)
• Korean-specific: Analyzes patterns unique to Korean language, not translated from English/Chinese
• 19 detection patterns: Organized into 5 categories by priority
• Preserves meaning: Maintains original intent and formality level
• High accuracy: 94.88% AUC for punctuation, 82.99% for POS, 79.51% for spacing

Quick Start

Installation:

Using Skills CLI (recommended):

npx skills add daleseo/humanizer-ko

Or manual installation:

mkdir -p ~/.claude/skills
git clone https://github.com/daleseo/humanizer-ko.git ~/.claude/skills/humanizer-ko

Usage:

/humanizer-ko

[Paste Korean text to humanize]

Detection Patterns

The skill analyzes 5 categories of AI writing patterns:

1. Punctuation (6 patterns) - Highest priority (94.88% AUC)

• Excessive comma usage (LLM 61% vs human 26%)
• English-style comma placement
• Commas after connective endings
• Sentence-ending comma patterns
• Unnecessary list commas
• Em-dash overuse

2. Spacing (3 patterns) - High priority (79.51% AUC)

• Rigid bound noun spacing (standard deviation <0.05)
• Excessive auxiliary verb spacing
• Numeral-bound noun spacing

3. Part-of-Speech Diversity (3 patterns) - High priority (82.99% AUC)

• Noun overuse (>35% ratio)
• Verb/adjective poverty (<25% ratio)
• POS n-gram monotony

4. Vocabulary (3 patterns) - Medium priority

• AI vocabulary overuse (중요하다, 효과적, 혁신적, 지속가능한, etc.)
• Unnecessary Sino-Korean terms (진행하다→하다, 실시하다→하다)
• English idiom calques (~의 중심에, ~를 통해)

5. Sentence Structure (4 patterns) - Medium priority

• Lack of rhythm (uniform sentence length)
• Rule of three overuse
• Connector overuse (그러나, 또한, 따라서)
• Honorific uniformity

Example

Before (AI-generated):

인공지능 기술의 발전은 빠르게 진행되고 있으며, 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. 이러한 기술은 효과적으로 업무 효율성을 향상시키고, 혁신적인 솔루션을 제공하며, 지속가능한 성장을 가능하게 합니다.

After (humanized):

인공지능 기술은 빠르게 발전하고 있으며 여러 산업 분야에 적용되고 있습니다. 이 기술은 업무 효율을 높이고 새로운 솔루션을 제공하며 장기적 성장을 가능하게 합니다.

Key changes: Removed 6 commas, replaced AI vocabulary (다양한→여러, 효과적으로→높이고, 혁신적인→새로운, 지속가능한→장기적), replaced unnecessary Sino-Korean terms (진행되고→발전하고, 향상시키고→높이고).

Resources

• 📄 KatFishNet Paper (ArXiv 2503.00032v4)
• 🌐 humanizer (English version)
• 🇨🇳 humanizer-zh (Chinese version)
• 📁 Detailed pattern reference - See reference files for comprehensive pattern explanations

License

MIT License - Free to use, modify, and distribute.

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한국어

humanizer-ko란?

humanizer-ko는 과학적 언어학 연구를 기반으로 인위적인 한국어 텍스트를 자연스러운 인간의 글쓰기로 변환하는 AI 에이전트 스킬입니다. Claude Code, Cursor, Windsurf 등 Agent Skills 형식을 지원하는 다양한 AI 코딩 에이전트에서 사용할 수 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM)이 한국어로 작성할 때 나타나는 특징적인 패턴을 분석하고 교정합니다.

문제: LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 다른 측정 가능한 언어학적 패턴을 보입니다. 예를 들어, LLM은 문장의 61%에서 쉼표를 사용하는 반면 사람은 26%만 사용합니다. 또한 LLM은 지나치게 일관적인 띄어쓰기(표준편차 0.02 vs 인간의 자연스러운 변화), 높은 명사 비율, 동사/형용사 빈곤을 보입니다.

해결책: KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4)을 기반으로 5개 카테고리의 19가지 언어학적 패턴을 감지하고, 원문의 의미와 격식 수준을 유지하면서 자연스러운 인간의 글쓰기로 재작성합니다.

주요 특징

• 과학적 기반: 실증적 언어학 연구 기반 (KatFishNet 논문)
• 한국어 특화: 영어/중국어 번역이 아닌 한국어 고유 패턴 분석
• 19가지 패턴: 우선순위별 5개 카테고리로 구성
• 의미 보존: 원문의 의도와 격식 수준 유지
• 높은 정확도: 문장부호 94.88% AUC, 품사 82.99%, 띄어쓰기 79.51%

빠른 시작

설치:

Skills CLI 사용 (권장):

npx skills add daleseo/humanizer-ko

또는 수동 설치:

mkdir -p ~/.claude/skills


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