im-not-ai: Instructions file for Claude Code

CLAUDE.md

im-not-ai CLAUDE.md is an instructions file for Claude Code from epoko77-ai/im-not-ai. It costs 5,070 tokens per session, scanned A, original, MIT.

A harness for rewriting Korean text produced by AI so it reads more like human writing while keeping its facts, claims, numbers, names, and quotations unchanged. It detects common AI-writing patterns and chooses a light, standard, or heavy editing route.

In plain words
What is it for?
Use it to revise Korean articles, reports, blog posts, and other prose, including long drafts that need diagnosis, targeted editing, and a final check.
Why use it?
It removes mechanical wording, translation-like phrasing, repetitive sentence patterns, and excessive formatting without changing the text’s meaning or genre.

Instructions file for Claude Code

Written for Claude Code: ${CLAUDE_SKILL_DIR} variable. Also seen: mentions CLAUDE.md; mentions Codex; mentions Gemini CLI.

This is epoko77-ai/im-not-ai's own configuration. It tells Claude Code how to work on im-not-ai itself, so it is not a mod to install elsewhere. Copy it as a starting point and replace the rules that are about this project. Everything im-not-ai configures →

About the project

Humanize KR is a command-line coding-agent skill that detects patterns making Korean text look machine-written and rewrites its style, rhythm, and wording while preserving the content. Korean-language writers use it to revise translation-like phrasing, repetitive structures, formulaic expressions, and other listed AI writing patterns. The catalogue includes its agents, skills, instructions, and plugin for supported coding-agent tools.

epoko77-ai/im-not-ai · 5,418 stars · on GitHub · imnotai.kr

Reuse

Borrowing it

Nothing to install: this file belongs to epoko77-ai/im-not-ai. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.

Copy the file
curl -O https://raw.githubusercontent.com/epoko77-ai/im-not-ai/main/CLAUDE.md
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/epoko77-ai/im-not-ai

Made for: Claude Code.

Wrote this? Show the measurements

A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.

agentmods badge for im-not-ai CLAUDE.md

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/instructions/epoko77-ai/im-not-ai/claude-md/github.svg)](https://agentmods.dev/instructions/epoko77-ai/im-not-ai/claude-md)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/instructions/epoko77-ai/im-not-ai/claude-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/epoko77-ai/im-not-ai/claude-md/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>

Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.

agentmods 80×15 button for im-not-ai CLAUDE.md

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/instructions/epoko77-ai/im-not-ai/claude-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/epoko77-ai/im-not-ai/claude-md.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 5,070 This file is loaded in full into every session.
When invoked 5,070 The same file — it is already loaded in full.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

What it costs to keep this loaded

Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.05070 $0.05070
Opus 5 $0.02535 $0.02535
Sonnet 5 $0.01014 $0.01014
Haiku 4.5 $0.00507 $0.00507

Measured 11d ago against content hash b4cbe0dc5f10, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-10, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

im-not-ai CLAUDE.md scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 11d ago.

A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.

Nothing flagged

None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.

CLAUDE.md · 206 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 206 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Humanize KR — AI 한글 티 제거 하네스 (v2.3.2)

프로젝트 개요

AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문해주는 3경로 하네스. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동태 남용·접속사 남발·리듬 균일성·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 70개 AI 티 패턴(+A-17 hold 1건)을 탐지·분류해 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 재작성한다.

v2.2부터 shim이 정량 점수로 산출하는 route_hint(light | standard | heavy) 가 디폴트 경로를 정한다(사용자 명시가 오버라이드). 글의 상태가 콜 수를 정하는 구조로, 구 "fast 1콜 / 정밀 3콜" 이분법을 대체한다.

  • light (1콜) — 잘 쓴 글(어휘 티 거의 0). 진단·finalize 생략, 보수 강도 단일 윤문. 손댈 게 거의 없으면 "이미 좋습니다" 조기 종료.
  • standard (2콜) — 보통의 AI 초안. 진단 1콜 + 겨냥 윤문 1콜. finalize 생략이 기본(결정적 변경률 게이트로 대체). 1만자급도 청킹 없이 단일 윤문 콜.
  • heavy (3+콜) — 중증 AI 슬롭 밀집 or 초장문(15,000자 초과) or 검증 증적 필요. 진단 → 윤문(shim이 청크를 2개 이상 만든 경우에만 청크 병렬) → finalize. --strict·"정밀 모드"는 이 경로를 강제.

콜 수 절감 원리 — 절감은 모델 티어가 아니라 콜 수에서 온다. 실측: 1만자 글 청킹 7콜 = 610K 토큰 vs 단일 콜 = 134K(품질 동등). 청크마다 룰북·진단이 재로드되는 비용이 폭발 원인. 따라서 단일 콜 우선, 청킹은 heavy 전용·15,000자 이하 비권장.

철칙

  1. 의미 불변 (Fidelity First) — 사실·주장·수치·고유명사·인용은 100% 원문 보존.
  2. 근거 기반 (Span-Grounded) — 모든 변경은 탐지 finding에 연결. 탐지 없는 구간은 건드리지 않음.
  3. 장르 유지 (Tone Match) — 칼럼을 문학으로, 리포트를 에세이로 옮기지 않음.
  4. 과윤문 금지 (No Over-Polish) — 변경률 30% 초과 시 경고, 50% 초과 시 강제 중단.
  5. register 보존 — 양방향 — 격식체 입력은 격식체 출력, 구어 입력은 구어 출력. 원문보다 딱딱하게 만들지 않는다: '-했-' → '-하였-' 치환 금지, '~인데요/~거든요/~한 겁니다' 구어 종결 보존. (하향 금지만 있던 기존 단방향 규칙으로는 합쇼체가 유지되는 '했→하였' 상향을 못 잡았다.) AI 티는 문법·수사이지 격식 자체가 아니다.
  6. AI 티는 빼기만 하고 넣지 않는다 (No New Tells) — 원문에 없던 상투구("기록적인 성과를 거두었다"·"괄목할 만한"·"~로 평가된다") 신규 삽입 금지. 살아있는 구어는 사람 글의 증거이므로 보존한다. 철칙 #2가 "탐지 없는 구간은 손대지 않는다"라면, #6은 "손대는 구간에도 새 AI 티를 심지 않는다" — 모순이 아니라 보완이다.

AI 워터마킹에 대한 입장 (2026-08-17 확정)

배경. Anthropic 은 2026-08-11 텍스트 워터마킹 도입을 발표했다. 방식은 Google DeepMind 의 SynthID-Text — 단어를 바꿔 심는 게 아니라, 동등하게 좋은 후보들 사이에서 뽑는 난수의 출처를 키 기반 결정값으로 바꾼다. EU AI Act 투명성 의무 대응이며 적용은 전 세계 동일. 2026-08-02 이후 출시 모델부터 적용되고, 그 이전 모델(Sonnet 5 = 6/30, Opus 5 = 7/24)에는 수개월에 걸쳐 소급 적용 중이다. 탐지 API 는 아직 공개되지 않았다.

결정: 워터마크 제거 기능은 탑재하지 않는다.

  1. 측정할 수 없다. 탐지기가 없으므로 "지워졌는지"를 확인할 방법이 없다. 검증 없이 제거를 시도하면 맹목적으로 단어를 흔드는 것이고, 그건 이 프로젝트가 존재하는 이유(자연스러운 한국어)와 정면으로 충돌한다. 확실한 품질 손실을 지불하고 검증 불가능한 이득을 사는 거래다.
  2. 투명성 장치 우회다. EU AI Act 가 요구하는 출처 표시를 무력화하는 기능이다.
  3. 선은 분명하다. 어색한 한국어를 자연스럽게 고치는 편집이 부수적으로 통계 신호를 흐트러뜨리는 것은 이 프로젝트의 정상 동작이다. Anthropic 도 "전면 재작성이면 지워지고, 그 시점엔 AI 생성물이라 부를 수 있는지 자체가 논쟁적"이라고 인정했다. 금지되는 것은 그것을 표적 기능으로 만들어 그렇게 광고하는 것이다.

Read the full file on GitHub · 206 lines

Changes

What this file has done since we first saw it

Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.

  1. 11d ago First seen · 206 lines · 5,070 tokens per session scan A b4cbe0dc5f10

Subscribe to this mod's changes

im-not-ai CLAUDE.md is an instructions file published in the GitHub repository epoko77-ai/im-not-ai (5,418 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 5,070 tokens to every session, about $0.0253 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.

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