AI스러운 일본어를 자연스럽게 고치기 ― natural-japanese 스킬
機械翻訳 / Machine-translated
cccskills
1日前・
機械翻訳 / Machine-translated
원문: AIっぽい日本語を自然に直す ― natural-japaneseスキル（cccskills）
스킬 페이지: natural-japanese
이 글에서 알 수 있는 것
AI로 작성한 회의록이나 보고서를 제출했더니 "이거 AI로 쓴 거죠?"라는 말을 들은 적이 있으신가요?
natural-japanese는 업무용 일본어 문서를 읽기 쉽게 쓰거나 고치기 위한 스킬입니다.
금지어나 직역 투는 기계로 감지하고, 남길지 고칠지는 에이전트가 문맥으로 판단합니다.
어순이나 쉼표의 위치도 검토 대상입니다.
이 글에서는 할 수 있는 것과 설치 방법, 요청문 예시, 주의사항을 소개합니다.
natural-japanese는 업무에서 사용하는 일본어 문서를 읽기 쉽게 쓰거나 고치기 위한 스킬입니다.
SKILL.md에는 회의록, 조사 레포트·분석 레포트, 사내 가이드·매뉴얼, 리서치 메모, 기획서, 제안서, 보고서, 이메일, 슬라이드 구성안이 대상으로 나와 있습니다.
회의 녹취록에서 회의록을 작성하는 작업이나, note·블로그 글·에세이를 처음부터 쓰는 작업, 기존 글의 리라이트에도 활용할 수 있습니다.
작성을 시작하기 전에 읽는 것은 문서 종류별로 준비된 '형식' 파일입니다.
회의록이라면 references/doctypes/minutes.md, 조사 레포트라면 report.md, 슬라이드 구성이라면 slide.md 식입니다.
note나 블로그처럼 형식에 해당하지 않는 글에서는 이 단계를 건너뜁니다.
작업은 '설계 → 집필 → 검사 → 수렴' 순으로 진행됩니다.
먼저 결정하는 것은 누가 읽는 문서인지와, 한 문장으로 정리한 핵심 메시지입니다.
다음으로 제목의 뼈대를 만들고, 제목만으로 내용이 전달되는지 확인한 뒤 본문으로 들어갑니다.
핵심 메시지를 한 문장으로 쓸 수 없을 때는 쓰는 방법의 문제가 아니라 소재가 부족하다고 판단하는 구조입니다.
이 스킬의 핵심은 "감지는 기계, 판단은 AI"라는 사고방식입니다.
AI는 자신의 버릇을 알아채기 어렵기 때문에, 의심스러운 부분의 감지는 부속 Python 스크립트인 scripts/lint.py가 기계적으로 수행합니다.
감지 대상은 금지어나 번역 투, 부정과 긍정의 대비 반복, 문장 길이의 균질함 등입니다.
명사형 종결이나 단락 첫머리 접속사의 비율, 영어 문장 구조를 그대로 옮긴 직역 투도 포착합니다.
단, 감지 결과는 "전부 고쳐라"라는 지시가 아닙니다.
에이전트가 건마다 문맥을 살펴 "수정했다"거나 "남긴다(이유)"를 기록하며 판단합니다.
또 다른 핵심은, 쓴 후에 지우기보다 쓰는 단계의 제약으로 발생을 방지한다는 사고방식입니다.
집필 시의 제약이 되는 것은 references/writing-constitution.md의 12개 조항입니다.
내용은 결론부터 쓴다, 제목을 결론을 담은 메시지로 만든다, 목록은 정말로 병렬인 것에만 사용한다, 같은 형식의 문장을 3번 연속 쓰지 않는다 등입니다.
모든 절을 같은 두께로 쓰는 것 자체가 부자연스럽다는 생각에서, 중요한 절은 두껍게, 가벼운 절은 가볍게 쓰는 '농담(濃淡)' 설계도 요구합니다.
읽기 쉬움의 측면에서 다루는 것은 어순, 쉼표의 위치, 일문일의(一文一義), 주어와 서술어의 거리 등의 원칙입니다.
기계로 판정하기 어려운 부분은 카탈로그 readability-antipatterns.md를 참조하며 육안으로 확인합니다.
이 카탈로그에는 나쁜 문장 패턴 27종이 독해 부담이 큰 순으로 분류되어 있습니다.
수정 없이 진단만 요청하는 것도 가능합니다.
score를 지정하면 문서에는 손대지 않고, 자연스러움 점수(0~100, 높을수록 AI 냄새가 옅음)와 이유를 반환합니다.
모드는 퀵과 풀 두 가지이며, 기본은 퀵입니다.
SKILL.md의 실측 기준으로는 회의 메모 정도의 짧은 문서라면 30초 내외, 1만 자 수준도 3분 정도면 끝납니다.
풀 모드가 사용되는 것은 "제대로", "시간을 들여도 좋다"고 요청했을 때입니다.
대외용이나 경영진 대상처럼 실패할 수 없는 문서나, 1만 자를 넘는 긴 문서에도 사용됩니다.
풀 모드에서는 구조와 읽기 쉬움의 리뷰를 서브 에이전트로 병행합니다.
6개 축의 평가 기준으로, 모든 축이 90점 이상이 될 때까지 수정하는 구조입니다.
소요 시간 기준은 짧은 문서에서 7분 내외, 1만 자 수준에서 15~20분입니다.
먼저 맞는 분은, AI로 쓴 글을 "AI스럽다", "기계 번역 같다"는 말을 들은 분입니다.
"~할 수 있다", "~라고 할 수 있을 것이다" 같은 표현이나, 같은 리듬으로 늘어선 단락이 신경 쓰인다면 감지와 판단 모두를 맡길 수 있습니다.
비즈니스 문서의 기본을 정돈하고 싶은 분에게도 맞는 스킬입니다.
"결론부터 써줘", "제목을 간결하게", "전문 용어를 알기 쉽게 설명해줘" 같은 지시에 대한 대응도 명시되어 있습니다.
회의록이나 레포트를 쓸 기회가 많다면 직종을 불문하고 사용할 수 있습니다.
자신의 문체로 써줬으면 하는 분도 대상입니다.
과거 글을 3~5편 읽히면, assets/style-profile-template.md에 따라 시점·어휘·리듬의 경향을 style-profile.md에 정리합니다.
이후 집필에서는 이 파일이 기반이 됩니다.
반면, 기술 문서의 장 구성을 정리하거나 Markdown을 서식화하고 싶은 경우에는 맞지 않습니다.
일문일행화, 인용 블록, 각주 기법 같은 서식화는 대상 외이며, 다른 스킬의 영역이라고 SKILL.md에 적혀 있습니다.
배포처는 GitHub의 coji/natural-japanese입니다.
터미널에서 다음 명령어를 실행하면 설치할 수 있습니다.
npx skills add https://github.com/coji/natural-japanese --skill natural-japanese
Claude Code에 부탁해서 설치할 경우에는 다음 문장을 그대로 보내주세요.
次の Agent Skill をインストールしてください。
https://github.com/coji/natural-japanese/tree/main/skills/natural-japanese
まず SKILL.md と付属ファイルの中身を確認し、不審な処理（外部への送信、認証情報の読み取りなど）がないことを確かめてから、~/.claude/skills/natural-japanese/ に配置してください。
스킬을 두는 위치는 두 가지입니다.
모든 프로젝트에서 사용할 경우 ~/.claude/skills/에, 특정 프로젝트에서만 사용할 경우 해당 프로젝트의 .claude/skills/에 둡니다.
호출 방법도 두 가지입니다.
/natural-japanese처럼 커맨드로 호출하는 방법과, 자연어로 그대로 요청하는 방법입니다.
스킬의 설명문은 "더 자연스러운 표현으로", "AI 냄새를 점수로 내줘" 같은 요청에도 사용되도록 작성되어 있습니다.
첫 번째는 회의 녹취록에서 회의록을 만드는 요청입니다.
이 회의 녹취록에서 회의록을 작성해 주세요.
읽는 사람은 회의에 불참한 부장입니다.
결정된 사항과 숙제를 먼저 써주세요.
회의록 형식으로 초안을 만들고, lint로 검사한 뒤 완성된 회의록이 반환될 것입니다.
두 번째는 작성한 글의 리라이트입니다.
이 블로그 글을 "AI로 쓴 거죠"라는 말을 들었습니다.
더 자연스러운 표현으로 고쳐주세요.
반환되는 것은 감지 결과를 건마다 판단해서 수정한 문장입니다.
같은 종류의 수정을 전체에 일률적으로 적용하면 오히려 AI 냄새가 강해진다.
SKILL.md는 그렇게 판단해 가치를 더할 수 있는 부분만 수정하는 방침을 취하고 있습니다.
세 번째는 수정 없이 진단만 요청하는 예시입니다.
/natural-japanese score quick draft.md
자연어라면 "이 글, 얼마나 AI스러운지 판정해줘.
수정은 하지 말고"도 동일합니다.
0~100의 자연스러움 점수와 이유가 반환됩니다.
리라이트를 제안받을 수도 있지만, 요청하기 전까지는 문장이 변경되지 않습니다.
검사에 사용하는 scripts/lint.py 등의 스크립트는 uv run으로 실행하는 것을 전제로 합니다.
uv를 사용할 수 없는 환경에서는 references/manual-checklist.md에 따라 같은 관점을 사람이 육안으로 확인하는 방식으로 전환됩니다.
SKILL.md에는 그런 환경의 예로 Claude.ai가 나와 있습니다.
score exp에서 사용하는 scripts/semantic.py는 실험적인 감지기입니다.
torch와 sentence-transformers에 의존하며, 최초 실행 시 약 1GB의 모델을 다운로드합니다.
일반 검사에는 포함되지 않으며, 풀 공정이나 환경이 허락될 때만 추가로 사용하는 위치입니다.
스킬에는 Python 스크립트가 포함되므로, 설치 전에 내용을 확인해두면 안심할 수 있습니다.
라이선스는 MIT입니다.
작업 중에 만든 중간 파일은 완료 시 삭제되는 구조입니다.
판단 기록이나 lint의 JSON, 초안 백업 등이 이에 해당합니다.
남는 것은 완성된 문서와, 원한 경우의 style-profile.md뿐입니다.
yomiyasu는 AI가 생성한 일본어 퇴고에 사용하는 스킬입니다.
대상은 기술 글·사양서·PR 설명문·사내 레포트·에세이 등입니다.
의미와 조건을 유지하면서 부자연스러운 비유나 모호한 주술 관계를 정리한다고 설명되어 있습니다.
copy-editing은 마케팅 카피의 편집과 리뷰에 사용하는 스킬입니다.
광고문이나 LP 문장을 검토하고 싶을 때의 후보가 됩니다.
slide-story는 발표나 강의 슬라이드에서 스토리를 어떻게 구성할지를 정리한 스킬입니다.
슬라이드 구성안을 만들 때 함께 참고할 후보가 될 것입니다.
사용할 수 있습니다.
대상에는 이메일도 포함되며, 짧은 문서는 기본인 퀵 모드로 처리됩니다.
SKILL.md의 기준으로는 회의 메모 정도의 길이라면 30초 내외입니다.
과거 글을 3~5편 읽히면 문체의 경향이 style-profile.md에 정리됩니다.
이후 집필에서는 이 파일이 기반이 됩니다.
특정 표현을 "나는 사용하지 않는다"고 전달하면 피할 표현으로 기록되는 구조입니다.
score를 지정하거나 "AI 냄새를 점수로 내줘"라고 요청하면 진단만 수행합니다.
자연스러움 점수와 이유가 반환되며, 요청하지 않는 한 수정은 이루어지지 않습니다.
일문일행화, 인용 블록, 각주 기법 같은 Markdown 서식화나 기술 문서의 장 구성은 대상 외입니다.
이 스킬이 다루는 것은 문장의 자연스러움, 읽기 쉬움, 알기 쉬움에 한정되어 있습니다.
natural-japanese는 업무용 일본어 문서를 읽기 쉽게 쓰고 고치는 데 특화된 스킬입니다.
금지어나 직역 투의 감지는 기계가 수행하고, 고칠지 여부는 에이전트가 문맥으로 판단합니다.
그 때문에 표면적인 바꿔쓰기에 그치지 않는 구조입니다.
회의록이나 레포트 작성, 블로그 글 리라이트, AI 냄새 채점, 자신의 문체 학습까지, 문장의 자연스러움과 관련된 작업을 두루 맡길 수 있습니다.
먼저 퀵 모드로 손에 있는 글을 하나 시험해보세요.
자세한 내용은 cccskills 페이지를 참고하세요.
이 글은 cccskills의 읽을거리 「AIっぽい日本語を自然に直す ― natural-japaneseスキル」의 전재입니다.
스킬의 상세 내용과 설치 방법은 cccskills의 natural-japanese 페이지에 있습니다.