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.
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.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/epoko77-ai/im-not-ai/main/CLAUDE.mdgit clone --depth 1 https://github.com/epoko77-ai/im-not-aiWrote 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.
[](https://agentmods.dev/instructions/epoko77-ai/im-not-ai/claude-md)<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.
<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>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.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.05360 | $0.05360 |
| Opus 5.5 | $0.02144 | $0.02144 |
| Sonnet 5.5 | $0.01072 | $0.01072 |
| Haiku 4.5 | $0.00536 | $0.00536 |
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 29d 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 214 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 85개 AI 티 패턴(A-17 hold 1건 포함)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.
v2.3부터 verify_gates.py가 문자율·진단 목표달성·대구 전멸·golden/수치의 4축을 검증한다. Codex도 같은 route_hint와 결정적 게이트를 사용해 light·standard·heavy 전체 경로를 제공한다.
- 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
- 의미 불변 (Fidelity First) — 사실·주장·수치·고유명사·인용은 100% 원문 보존.
- 근거 기반 (Span-Grounded) — 모든 변경은 탐지 finding에 연결. 탐지 없는 구간은 건드리지 않음.
- 장르 유지 (Tone Match) — 칼럼을 문학으로, 리포트를 에세이로 옮기지 않음.
- 과윤문 금지 (No Over-Polish) — 변경률 30% 초과 시 경고, 50% 초과 시 강제 중단.
- 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.
- 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.
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.
- 29d ago Changed · +8 lines · +246 tokens per session 6162a53140d8
- 1mo ago Changed · +44 tokens per session ed497eaf636f
- 1mo ago First seen · 206 lines · 5,070 tokens per session scan A b4cbe0dc5f10
im-not-ai CLAUDE.md is an instructions file published in the GitHub repository epoko77-ai/im-not-ai (6,252 stars, last pushed 14d ago), licensed MIT. It adds 5,360 tokens to every session, about $0.0214 per session on Opus 5.5. 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.
Other instructions, from other repositories
vscode buildNext.instructions.md
Working notes and architecture documentation for the new esbuild-based build system in build/next. Use when making changes to the new build pipeline (transpile/bundle commands, NLS plugin, source-map handling, resource copying, or self-hosting watch tasks).
next.js AGENTS.md
AGENTS.md instructions for vercel/next.js, covering next.js development guide, codebase structure, monorepo overview, core package: packages/next and other important packages.
vscode oss-third-party-notices.instructions.md
Instructions for microsoft/vscode, covering vs code oss third-party-notices pipeline, architecture, pipeline flow in ci, cache eligibility and rollout and applying the notice (cutover).
langchain AGENTS.md
AGENTS.md instructions for langchain-ai/langchain, covering global development guidelines for the langchain monorepo, corridor security analysis, project architecture and context, monorepo structure and development tools & commands.
vscode copilot-instructions.md
Copilot instructions for microsoft/vscode, covering vs code copilot instructions, project overview, root folders, core architecture (src/ folder) and built-in extensions (extensions/ folder).
deno copilot-instructions.md
Copilot instructions for denoland/deno, covering deno development guide for github copilot, network access, high level overview, key directories and key files to understand first.