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OUBIGFA/De-AI-Prompt-Enhancer-Writer-Booster-SKILL

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Claude Code·Cursor·Windsurf용 중국어 문체 개선 및 작가풍 재현 SKILL 패키지

TL;DR

이 저장소는 Claude Code, Cursor, Windsurf처럼 SKILL 호출을 지원하는 도구에 복사해 쓰는 중국어 글쓰기용 독립형 프롬프트 패키지입니다. `good-writing`은 실제 작가 글 7편을 바탕으로 문체를 재현하고, `de-AI-writing`은 24개 AI 흔적 규칙과 문체 제약을 적용해 핵심 정보를 유지한 개작을 수행합니다. Node.js `style_audit.js`와 PowerShell `style-lint.ps1`로 Markdown 문체 규칙을 점검할 수 있어 자신만의 `.writer/` 자료를 만들 때 반복 검증이 가능합니다. 다만 결과가 모델과 입력에 따라 달라지고 100% 제거를 보장하지 않으므로 중국어 초안의 문체 보정 도구로 쓰되 최종 편집은 별도로 진행하는 편이 안전합니다.

핵심 포인트

  • Claude Code, Cursor, Windsurf처럼 SKILL 호출을 지원하는 도구에 넣어 쓰는 독립형 프롬프트 패키지입니다. `good-writing`은 `.writer/`의 실제 글 7편에서 문체 특징을 추출하고, `de-AI-writing`은 핵심 정보 보존을 우선한 개작 규칙을 적용합니다. 특정 실행 서버나 라이브러리 의존성 없이 SKILL.md를 프로젝트 디렉터리에 복사하는 방식이라 설치 부담이 낮습니다.
  • AI 문체를 줄이는 과정은 24개 흔적 검사 체계와 일곱 가지 문체 규칙, 문단 구성, 문장 리듬, 구두점 사용량을 프롬프트 제약으로 묶는 방식입니다. 입력은 생성·개작·번역·검토·정밀 수정 작업으로 나뉘고, 출력은 원문의 핵심 정보를 유지하면서 금지 표현과 반복적인 협업 문구를 줄이는 방향으로 처리됩니다. 다만 저장소 자체도 효과가 100% 보장되지 않으며 AI 모델마다 결과가 달라진다고 밝히므로, 게시 전 사람의 교정이 필요합니다.
  • 자신의 문체를 적용하려면 대표 글 5~7편을 `.writer/`에 넣고 `writing-samples.md` 형식에 맞춰 특징을 정리한 뒤 `good-writing/SKILL.md`의 규칙을 수정하면 됩니다. `scripts/style_audit.js`는 `.test/`와 SKILL 디렉터리의 Markdown 파일을 검사하고, `style-lint.ps1`은 지정한 단일 파일을 PowerShell로 검사합니다. 따라서 프롬프트 실험과 기본적인 문체 규칙 검증을 함께 반복하려는 사용자에게 적합합니다.
  • 이 저장소는 JavaScript 기반 애플리케이션이 아니라 중국어 글쓰기용 SKILL 파일과 참고 문서, Node.js 및 PowerShell 감사 도구를 묶은 저장소입니다. 별도의 API 키, 모델 가중치, 웹 서버, 패키지 설치 절차는 README에 명시되지 않았습니다. 중국어 콘텐츠를 Claude Code 계열 환경에서 다듬거나 특정 작가풍의 문체 실험을 하려는 경우에는 유용하지만, 다국어 지원이나 정량적 품질 보증이 필요한 서비스의 핵심 파이프라인으로 쓰기에는 근거가 부족합니다.

이미지 분석

중국어 텍스트를 입력하고 Tencent 계열 AI 텍스트 검사 결과를 확인하는 화면입니다.
화면에는 중국어 텍스트 편집 영역과 `立即检测` 버튼이 있고, 오른쪽 결과 원형 그래프에는 인간 특성 100%, 의심 AI 0%, AI 특성 0%가 표시됩니다. 저장소가 제시한 `good-writing` 또는 `de-AI-writing` 적용 사례와 연결되지만, 단일 화면의 검사 결과만으로 실제 일반화 성능이나 모든 탐지기의 정확도를 판단할 수는 없습니다.
다른 중국어 글을 AI 텍스트 검사기에 넣어 인간 특성 중심의 결과를 확인하는 화면입니다.
두 번째 화면 역시 텍스트 입력 영역과 검사 버튼을 제공하며, 결과 패널에서 인간 특성 100%, 의심 AI 0%, AI 특성 0%를 나타냅니다. 첫 번째 사례와 유사한 결과를 통해 저장소의 사용 예시를 확인할 수 있지만, README에 통제된 비교 실험이나 표본 수가 제시되지 않아 성능 벤치마크로 해석하기는 어렵습니다.

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