TL;DR

Humanizer는 Claude Code 및 OpenCode에서 동작하는 스킬로, AI가 생성한 글에서 통계적·형식적 징후를 찾아 자연스러운 문장으로 재작성한다. 레포는 Wikipedia의 'Signs of AI writing' 가이드를 기반으로 33가지 패턴과 Before/After 예시를 제공하며, 설치는 각 툴의 skills 디렉터리에 레포를 클론하는 방식으로 이루어진다. 입력 텍스트는 패턴별 규칙에 따라 분석되고, 필요하면 사용자 글 샘플을 통해 리듬·어휘 선택을 모사하는 voice calibration이 적용된다. 또한 첫 리라이트 뒤에 'obviously AI generated' 감사 패스를 수행하고 2차 재작성을 거쳐 남아있는 AI 특성을 줄이는 워크플로를 포함한다. 이 방식은 AI 특유의 과장·허세·동의어 순환·챗봇 아티팩트 등을 구체적으로 제거해 출력 품질을 개선하나, 자체 모델을 제공하지 않고 Claude Code/OpenCode 내에서 동작하므로 해당 플랫폼이 필요하고 원본 입력의 한계(불충분한 맥락, 샘플 부재)가 결과 품질 제약으로 작용한다.

주요 기능

• AI 생성 문장 징후 33가지 패턴 탐지
• 문장을 자연스럽게 재작성하여 AI 특유 표현 제거
• 사용자 글 샘플로 작성 스타일 일치(voice calibration)
• 첫 재작성 후 'obviously AI generated' 감사 및 2차 재작성 수행

어떻게 동작하는가

Wikipedia의 'Signs of AI writing'에 기반한 33개 패턴 목록으로 입력 텍스트를 분석하고, 각 패턴별 Before/After 규칙을 적용해 문장을 변환한다. 옵션으로 사용자 글 샘플을 분석해 단어 선택과 문장 리듬을 모방하고, 첫 번째 리라이팅 뒤에 남아있는 AI 특성을 잡기 위한 감사 패스와 재작성 절차를 추가로 수행한다.

해결 문제

AI가 생성한 텍스트에서 드러나는 통계적·형식적 징후를 찾아 제거하고, 보다 자연스럽고 특정 개인의 문체에 일치하는 문장으로 재작성한다.

지금 주목받는 이유

레포지토리의 높은 GitHub 스타 수(25,797)와 Claude Code/OpenCode 통합으로 실사용자 접근성이 높아 주목을 받음

차별점

• Wikipedia 'Signs of AI writing' 원문에 근거한 33개 구체적 패턴과 Before/After 예시를 제공
• 사용자 글 샘플을 기반으로 한 voice calibration 기능으로 스타일 일치 수행
• 첫 재작성 후 'obviously AI generated' 감사와 2차 리라이트를 포함하는 검증 루틴
• Claude Code 및 OpenCode의 skills 디렉터리에 직접 설치하는 경량 스킬 형태로 통합 가능

사용 사례

• AI가 생성한 초안을 편집 전 자연스럽게 다듬어 에디팅 시간을 단축할 때
• 작성 스타일을 유지하면서 AI 출력물을 고객·독자용 문체에 맞게 맞춤화할 때
• 출판·뉴스룸·블로그 등에서 AI 탐지 지표를 낮춰 공개 전 후처리할 때
• AI 기반 콘텐츠 파이프라인에서 자동 후처리 스텝으로 삽입해 일관된 톤을 유지할 때

시작하기

Claude Code용: mkdir -p ~/.claude/skills && git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.claude/skills/humanizer OpenCode용: mkdir -p ~/.config/opencode/skills && git clone https://github.com/blader/humanizer.git ~/.config/opencode/skills/humanizer 설치 후 Claude Code/OpenCode에서 '/humanizer' 명령으로 텍스트를 붙여넣어 실행한다.

요구사항

• Claude Code 또는 OpenCode 환경(스킬 디렉터리를 사용하는 클라이언트)