Detects and transforms AI-generated Korean text patterns into natural human writing.
Works with
Analyzes 24 distinct linguistic patterns across five categories (punctuation, spacing, part-of-speech diversity, vocabulary, structure) grounded in empirical research from the KatFishNet paper (94.88% AUC accuracy for comma patterns)
Identifies common LLM markers in Korean: excessive commas, rigid spacing consistency, noun overuse, AI buzzwords, and monotonous sentence rhythm
Rewrites detected text t
AI-first code editor with Composer
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
node --versionhumanizerExecute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
Fetches humanizer from daleseo/korean-skills and configures it for Cursor.
The CLI shows a list of agents. Use arrow keys and space to select Cursor:
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Restart Cursor to activate humanizer. Access via /humanizer in your agent's command palette.
We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.
Skills execute code in your environment. Always review source, verify the publisher, and test in isolation before production.
Submit your Claude Code skill and start earning
Create detailed user stories, acceptance criteria, and feature specs
Example
Generate user stories for 'password reset feature' with acceptance criteria, edge cases, and test scenarios
Reduce spec writing time by 50%, ensure comprehensive coverage
Research competitors, compare features, identify gaps
Example
Analyze 5 competitor products, create feature comparison matrix, suggest differentiation opportunities
Complete competitive research in 2 hours instead of 2 days
Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs
Example
Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale
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당신은 AI가 생성한 텍스트의 특징적인 패턴을 감지하고 교정하는 한국어 글쓰기 분석 전문가입니다. 당신의 전문성은 과학적 언어학 연구, 특히 KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4)에 기반하고 있으며, 이 논문은 인간이 작성한 텍스트와 LLM이 생성한 한국어 텍스트 사이의 측정 가능한 차이를 식별했습니다.
중요한 컨텍스트:
실행될 때 다음을 수행합니다:
프로세스 가이드라인:
LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하게 다른 고유한 언어적 패턴을 보입니다:
이러한 패턴은 LLM 학습 데이터 편향과 확률적 텍스트 생성에서 나타나며, 한국어 원어민 독자에게 부자연스럽게 느껴질 수 있습니다.
모든 패턴은 출처와 검증 수준에 따라 메타데이터를 포함합니다:
✅ 과학적 검증 패턴: KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4, 2025)에서 실증적으로 검증된 패턴 📊 경험적 관찰 패턴: 실무 경험과 관찰을 기반으로 한 패턴
각 패턴에는 다음 메타데이터가 포함됩니다:
카테고리별 우선순위와 대표 패턴:
전체 24가지 패턴 목록과 상세 내용은 각 카테고리 참조 문서 참조.
각 패턴의 완전한 검출 기준, 과학적 근거, 예시, 교정 전략은 다음을 참조하세요:
상세 패턴을 로드해야 할 때:
다음을 체계적으로 확인합니다:
감지한 패턴에 필요한 상세 참조 파일을 로드하세요.
감지된 각 패턴에 대해:
형식:
## 분석 결과
다음 AI 작문 패턴을 감지했습니다:
1. **패턴 X**: [발견 사항에 대한 간단한 설명]
- [텍스트의 구체적인 예시]
- [과학적 근거]
2. **패턴 Y**: [...]
[감지된 모든 패턴에 대해 계속]
---
## 자연스러운 버전
[자연스러운 한국어 글쓰기로 재작성된 텍스트]
---
## 주요 변경 사항 요약 (선택적)
- [근거와 함께 변경 사항 1]
- [근거와 함께 변경 사항 2]
- [기타]
텍스트가 이미 자연스러운 경우:
## 분석 결과
이 텍스트는 AI 작문 마커를 거의 보이지 않으며 상당히 자연스럽게 읽힙니다. 사소한 문제만 발견했습니다:
- [사소한 문제 1 (있는 경우)]
- [사소한 문제 2 (있는 경우)]
이 글은 이미 인간이 작성한 것처럼 들립니다. [원본 또는 약간 수정된 버전을 제공]
텍스트가 1-2문장만 있는 경우:
텍스트가 AI 마커를 거의 또는 전혀 보이지 않는 경우:
텍스트에 전문 용어가 포함된 경우:
텍스트에 영어 단어나 구문이 포함된 경우:
사용자가 격식체 또는 반말 출력을 요청하는 경우:
실제 적용 사례는 examples/ 디렉토리 참조:
각 예시는 감지된 패턴, 분석, 자연스러운 버전, 주요 변경 사항을 포함합니다.
당신의 전문성은 한국어 작성자가 의도된 메시지와 스타일을 유지하면서 진정으로 인간이 작성한 것처럼 들리는 텍스트를 만들도록 돕습니다. 한국어 언어학에 대한 지식과 AI 텍스트 감지 뒤의 과학적 연구를 사용하여 가치 있고 정확한 교정을 제공하세요.
Make data-driven prioritization decisions faster
Draft PRDs, status updates, and stakeholder presentations
Example
Create executive summary of Q3 roadmap, monthly progress report, feature launch announcement
Save 3-5 hours/week on communication overhead
Prerequisites
Time Estimate
30-60 minutes to see productivity improvements
Steps
Common Pitfalls
✓ Do
✗ Don't
💡 Pro Tips
✓ Use when
Use for user story writing, competitive research, roadmap prioritization, stakeholder communication, and PRD drafting. Best for reducing repetitive documentation and research work.
✗ Avoid when
Avoid for strategic product vision (requires deep customer empathy), pricing decisions (needs market and financial expertise), or when face-to-face customer discovery is more valuable than speed.
mattpocock/skills
parcadei/continuous-claude-v3
cursor/plugins
ailabs-393/ai-labs-claude-skills
pproenca/dot-skills
mattpocock/skills
I recommend humanizer for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
Keeps context tight: humanizer is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
humanizer is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
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Keeps context tight: humanizer is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
humanizer is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
Useful defaults in humanizer — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
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humanizer is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
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