Humanizer Pipeline 오픈소스화: AI 텍스트 후처리를 위한 6단계 마크다운 파일

Reddit 사용자가 단일 마크다운 파일로 실행되는 휴머나이저 파이프라인을 오픈소스로 공개했습니다. 이 파이프라인은 AI 생성 텍스트를 후처리하는 6단계 프로세스를 갖추고 있으며, github.com/milock/humanizer에서 확인할 수 있습니다. 심각도 임계값을 초과하지 않는 한 전체 재작성보다는 수술적 패치를 우선시합니다.

파이프라인 단계

• 채널 자동 감지: 인사말, 해시태그, 코드 블록, 단어 수, 음성 신호 등을 기반으로 이메일, Slack, LinkedIn, 블로그 게시물, 사례 연구, 랜딩 페이지, 회의 의제를 감지합니다. 각 채널마다 다른 규칙이 적용됩니다.
• 음성 보정(선택 사항): 음성 프로필 파일이나 글쓰기 샘플을 받아 6줄 프로필을 생성합니다. 기본적으로 건너뜁니다.
• 패턴 스캔: 고정된 순서로 스캔합니다. 먼저 16개의 명명된 구조적 패턴(극적 재구성, 인공적 punchline, 활주로 문장, 연출된 직설성, 극적 단편 Q&A, 아나포라, be동사 회피 등)을 확인한 다음, 3계층 어휘(항상 교체, 클러스터 플래그, 밀도 플래그), 시점과 구체적 세부 사항 확인, 구두점 예산 및 금지된 시작 단어를 검사합니다.
• 심각도 게이트: 적중 횟수가 임계값(어휘 5회 이상, 패턴 카테고리 3개 이상, 균일한 문장 길이)을 초과하면 초안을 폐기하고 개요부터 다시 작성합니다. 그렇지 않으면 수술적으로 패치합니다.
• 재작성: 선택한 깊이에서 음성을 유지하며 다시 씁니다.
• 자체 감사 통과: "재작성된 텍스트가 여전히 AI 생성처럼 보이는 이유는 무엇인가?"를 질문하고 다시 수정합니다.

주요 설계 결정 사항

• 채널 인식 엄격함: 짧은 Slack 메시지는 랜딩 페이지 헤드라인보다 덜 엄격하게 검사합니다. 문장 단편은 Slack에서는 괜찮지만 긴 형식에서는 플래그가 지정됩니다. 한 줄 단락은 LinkedIn에서 정상입니다.
• [HOLLOW] 플래그: AI 감지를 통과했지만 구체적인 내용이 없는 초안을 표시합니다. "AI처럼 읽힌다"와는 별개의 문제입니다.
• 음성 프로필 스키마: 의도적인 패턴(예: 단편 및 "And/But" 문장 시작)을 선언하여 파이프라인이 건드리지 않도록 합니다.
• 설정 모드: 7개 질문 인터뷰를 통해 음성 프로필을 작성합니다. 프로필이 없는 경우 사용합니다.

출력 형식

파이프라인은 안정적인 섹션 헤더(발견된 문제, 재작성된 초안, 변경 사항, 자체 감사, 최종 버전, 휴머나이저 보고서)로 구성된 구조화된 보고서를 생성합니다. 이는 작가 에이전트 이후에 연결할 수 있도록 파싱 가능합니다.