TL;DR

이 레포는 SKILL.md 규격의 규칙 파일과 무의존성 Node.js 검출 엔진을 결합해 에이전트 파이프라인에서 AI 생성 문체를 감지하고 재작성하는 도구를 제공한다. 핵심 기능은 detect·rewrite·edit의 세 가지 동작 모드와 109개 어휘 대체표, 44개 규칙 카테고리 및 재작성 후 두 번째 판독 절차로 구성되어 있어 반복적 패턴과 템플릿 문장을 더 잘 포착한다. Claude Code·Cowork·OpenClaw·Hermes·Cursor 등 여러 에이전트 포맷으로 포팅 또는 플러그인 설치가 가능하며 Node.js 18 이상에서 엔진을 로컬로 실행할 수 있다. 단점으로는 규칙 기반 탐지에 의존하므로 매우 전문적이거나 맥락 의존적인 수사적 선택은 판단이 엇갈릴 수 있으며 필요시 감지 모드로 우선 스캔한 뒤 수동 검토를 권장한다.

핵심 포인트

• 구성된 감사 워크플로로 식별된 이슈, 재작성 결과, 변경 요약, 두 번째 판독 결과를 네 개의 명확한 섹션으로 반환하여 어떤 변경이 일어났는지 추적 가능하게 만든다. 이 구조는 단순치환보다 투명한 편집 이력을 제공하여 편집 근거를 검증할 수 있게 한다. SKILL.md와 엔진 결과가 일관되게 매핑되도록 CI 검증을 포함한다.
• 두 번의 판독 절차를 기본 동작으로 포함하여 1차 편집에서 누락된 구조적 패턴이나 재활용된 전이어를 추가로 포착한다. 이 2회 판독은 단일 패스 편집보다 잔존 패턴의 제거율을 높이는 데 효과적이다. 판독 로직은 어휘 테이블과 스타일 탐지 규칙을 결합하여 작동한다.
• 109-entry 어휘 대체표를 3개 등급으로 분류하고 다중 단어 표현을 별도로 처리하는 등 어휘 기반 플래그를 정교하게 설계했다. 각 단어와 구문은 명시적 대체 후보를 가지며 군집 발생 시 등급에 따라 다른 처리를 하도록 규칙화되어 있다. 이 구조는 단순한 감성 기반 치환보다 일관성 있는 평어 변환을 제공한다.
• detector가 Node.js 무의존성으로 제공되어 로컬 환경에서 곧바로 실행 가능하며 브라우저에서도 동작할 수 있게 설계되었다. 이 가벼운 실행 방식은 추가 런타임 의존성을 피하고 에이전트 내장형으로 쉽게 통합되게 만든다. 레포는 다양한 에이전트 포맷으로 포팅 가능한 규칙 파일을 함께 제공한다.

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