feat: humanizer v1.4.0 — translation-ese category + severity tagging

Korean LLM text's most decisive AI markers (조사 번역투, 이중 피동, '가지고 있다' 등)
were scattered across vocabulary patterns; consolidates them into a 6th category
(12 patterns 25-36) and adds S1/S2/S3 severity to all 36 patterns so users can
prioritize fixes at a glance.

Pattern count: 24 → 36, categories: 5 → 6. Metadata schema simplified from 4
fields to 3 (출처 dropped as redundant with 검증 level; KatFishNet citations
moved inline to 검증 field).

Author: DaleSeo

AGENTS.md

@@ -13,7 +13,7 @@ korean-skills/
 ├── skills/
 │   ├── humanizer/           # AI writing pattern detection & correction
 │   │   ├── SKILL.md        # Main skill documentation (Agent Skills format)
-│   │   ├── references/     # 5 pattern reference files (punctuation, spacing, pos, vocabulary, structure)
+│   │   ├── references/     # 6 pattern reference files (punctuation, spacing, pos, vocabulary, structure, translation-ese)
 │   │   └── examples/       # Before/after examples
 │   ├── grammar-checker/     # Grammar & spelling checker
 │   │   ├── SKILL.md        # Main skill documentation (Agent Skills format)
@@ -42,19 +42,22 @@ Each skill follows the Agent Skills specification:
 
 **Purpose**: Transforms AI-generated Korean text into natural human writing based on scientific research (KatFishNet paper, 94.88% AUC accuracy)
 
-**Pattern Classification System** (v1.3.0):
+**Pattern Classification System** (v1.4.0):
 
-- All patterns include metadata: source, verification level, version
-- **Tier 1 - Scientific**: Patterns verified by KatFishNet paper (patterns 1-7: punctuation, 8-10: spacing, 11-13: POS diversity)
-- **Tier 2 - Empirical**: Community-added patterns based on observation (pattern 7: colon overuse added in v1.1.0, pattern 17: plural marker overuse added in v1.2.0, patterns 18-20: pronoun/demonstrative overuse and subject omission added in v1.3.0)
+- All patterns include 3-field metadata: verification, severity, version (no 출처 field)
+- **Verification**: ✅ Scientific (KatFishNet, with inline citation, e.g., `검증: ✅ 과학적 (KatFishNet, 94.88% AUC)`) or 📊 Empirical (community observation)
+- **Severity**: S1 (decisive single occurrence) / S2 (frequency-based, 3+ repetitions) / S3 (weak signal, only with co-occurrence)
+- Scientific patterns: 1-6 (punctuation), 8-10 (spacing), 11-13 (POS diversity). Empirical patterns: 7, 14-24, 25-36
+- Version history: v1.1.0 added pattern 7 (colon), v1.2.0 added pattern 17 (plural marker), v1.3.0 added patterns 18-20 (pronoun/demonstrative/subject omission), v1.4.0 added patterns 25-36 (translation-ese) + severity system
 
-**5 Categories, 24 Patterns**:
+**6 Categories, 36 Patterns**:
 
 1. Punctuation (7 patterns) - 94.88% AUC
 2. Spacing (3 patterns) - 79.51% AUC
 3. POS Diversity (3 patterns) - 82.99% AUC
 4. Vocabulary (7 patterns) - includes pronoun overuse, demonstrative overuse, subject omission
 5. Sentence Structure (4 patterns)
+6. Translation-ese (12 patterns) - particle translation-ese (에 대해/통해/있어서), redundant verbs (가지고 있다), passive overuse (되어진다/에 의해), modal hedging (할 수 있다)
 
 **Key Reference Files**:
 
@@ -63,6 +66,7 @@ Each skill follows the Agent Skills specification:
 - `references/pos-patterns.md`
 - `references/vocabulary-patterns.md`
 - `references/structure-patterns.md`
+- `references/translation-ese-patterns.md` - Korean translation-ese patterns (added v1.4.0)
 
 ### grammar-checker
 
@@ -137,24 +141,24 @@ README.md/README_KO.md → SKILL.md → references/*.md
 
 When adding patterns to humanizer:
 
-1. **Add metadata** to pattern in reference file:
+1. **Add 3-field metadata** to pattern in reference file (no 출처 field):
 
    ```markdown
    **메타데이터**:
 
-   - 출처: [source: KatFishNet paper or korean-skills community]
-   - 검증: [✅ 과학적 or 📊 경험적]
-   - 버전: [version added, e.g., 1.1.0]
+   - 검증: [✅ 과학적 (with inline citation, e.g., KatFishNet, 94.88% AUC) or 📊 경험적]
+   - 심각도: [S1 (decisive single occurrence) / S2 (frequency-based, 3+) / S3 (weak, only with co-occurrence)]
+   - 버전: [version added, e.g., 1.4.0]
    ```
 
 2. **Update version** in SKILL.md frontmatter (semantic versioning)
 
 3. **Update pattern counts**:
-   - SKILL.md description
+   - SKILL.md description and "총 N가지" headings
    - README.md and README_KO.md detection categories
    - Reference file headers
 
-4. **Update pattern classification section** in SKILL.md if adding new verification tier
+4. **Update pattern classification section** in SKILL.md if adding new verification level or severity rationale
 
 ## Coding Conventions
 

README.md

@@ -33,8 +33,8 @@ Detects and corrects Korean AI writing patterns to transform text into natural h
 
 **Key features:**
 
-- 24 detection patterns across 5 categories
-- Based on KatFishNet paper (94.88% AUC accuracy)
+- 36 detection patterns across 6 categories with S1/S2/S3 severity tagging
+- Based on KatFishNet paper (94.88% AUC) + community-validated empirical patterns
 - Preserves meaning and formality level
 
 **Detection categories:**
@@ -44,6 +44,7 @@ Detects and corrects Korean AI writing patterns to transform text into natural h
 - POS Diversity (3 patterns) - 82.99% AUC
 - Vocabulary (7 patterns) - pronoun/demonstrative overuse, subject omission, etc.
 - Sentence Structure (4 patterns)
+- Translation-ese (12 patterns) - particle translation-ese (에 대해/통해/있어서), redundant verbs (가지고 있다), passive overuse (되어진다/에 의해), modal hedging (할 수 있다)
 
 **When does it activate?**
 

README_KO.md

@@ -33,8 +33,8 @@ AI가 생성한 한국어 텍스트를 자연스러운 인간의 글쓰기로 
 
 **주요 기능:**
 
-- 5개 카테고리 24가지 검출 패턴
-- KatFishNet 논문 기반 (94.88% AUC 정확도)
+- 6개 카테고리 36가지 검출 패턴 (S1/S2/S3 심각도 표시)
+- KatFishNet 논문 기반 (94.88% AUC) + 커뮤니티 검증 경험적 패턴
 - 의미와 격식 수준 보존
 
 **검출 카테고리:**
@@ -44,6 +44,7 @@ AI가 생성한 한국어 텍스트를 자연스러운 인간의 글쓰기로 
 - 품사 다양성 (3가지) - 82.99% AUC
 - 어휘 (7가지) - 대명사/지시관형사 과다, 주어 생략 미흡 등
 - 문장 구조 (4가지)
+- 번역투 (12가지) - 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다)
 
 **언제 활성화되나요?**
 

skills/humanizer/SKILL.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 ---
 name: humanizer
-description: AI가 생성한 한국어 텍스트의 특징적인 패턴을 감지하고 자연스러운 인간의 글쓰기로 변환합니다. 과학적 언어학 연구(KatFishNet 논문, 94.88% AUC 정확도)에 기반합니다. 쉼표 과다, 띄어쓰기 경직성, 품사 다양성, AI 어휘 과용, 대명사 과다, 복수형 과다, 구조적 단조로움 등 24가지 패턴을 분석합니다. ChatGPT/Claude/Gemini가 생성한 한국어 텍스트를 자연스럽게 만들거나 LLM 출력에서 AI 흔적을 제거할 때 사용하세요.
+description: AI가 생성한 한국어 텍스트의 특징적인 패턴을 감지하고 자연스러운 인간의 글쓰기로 변환합니다. 과학적 언어학 연구(KatFishNet 논문, 94.88% AUC 정확도)에 기반합니다. 쉼표 과다, 띄어쓰기 경직성, 품사 다양성, AI 어휘 과용, 번역투(에 대해/통해/되어진다), 대명사 과다, 복수형 과다, 구조적 단조로움 등 36가지 패턴을 S1/S2/S3 심각도로 분석합니다. ChatGPT/Claude/Gemini가 생성한 한국어 텍스트를 자연스럽게 만들거나 LLM 출력에서 AI 흔적을 제거할 때 사용하세요.
 license: MIT
 metadata:
   author: DaleSeo
-  version: "1.3.0"
+  version: "1.4.0"
 allowed-tools: Read Write Edit Grep Glob AskUserQuestion
 ---
 
@@ -18,14 +18,14 @@ allowed-tools: Read Write Edit Grep Glob AskUserQuestion
 - 이 스킬은 **한국어 텍스트에만** 집중하며, 영어 번역이나 다른 언어는 다루지 않습니다
 - 검출 패턴은 높은 정확도(쉼표 패턴: 94.88% AUC, 품사 다양성: 82.99% AUC, 띄어쓰기: 79.51% AUC)를 가진 **실증적 언어학 분석**에 기반합니다
 - 당신의 목표는 원래의 의미와 의도를 보존하면서 텍스트를 **자연스럽게 인간이 작성한 것처럼** 만드는 것입니다
-- 우선순위에 따라 구성된 5개 카테고리의 24가지 고유 패턴을 분석합니다
+- 우선순위에 따라 구성된 6개 카테고리의 36가지 고유 패턴을 분석하며, 각 패턴은 S1/S2/S3 심각도로 분류됩니다
 
 ## 작업 설명
 
 실행될 때 다음을 수행합니다:
 
 1. **한국어 텍스트 읽기** - 사용자가 제공한 텍스트(인자, 대화 컨텍스트, 또는 파일)
-2. **텍스트 분석** - 아래에 설명된 24가지 검출 패턴에 대해 분석
+2. **텍스트 분석** - 아래에 설명된 36가지 검출 패턴에 대해 분석
 3. **AI 작문 마커 식별** - 각 발견 사항에 대한 과학적 근거와 함께
 4. **텍스트 재작성** - 자연스럽고 인간이 작성한 것처럼 들리도록
 5. **수정된 버전 제시** - 주요 변경 사항의 요약과 함께(선택적)
@@ -51,18 +51,24 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 
 ---
 
-## 검출 패턴 (총 24가지)
+## 검출 패턴 (총 36가지)
 
 ### 패턴 분류 체계
 
-모든 패턴은 출처와 검증 수준에 따라 메타데이터를 포함합니다:
+모든 패턴은 검증 수준과 심각도에 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
+**검증 수준**:
+- **✅ 과학적**: KatFishNet 논문(ArXiv 2503.00032v4, 2025) 등 외부 문헌으로 검증된 패턴 — 검증 필드에 인라인 인용 (예: `검증: ✅ 과학적 (KatFishNet, 94.88% AUC)`)
+- **📊 경험적**: 실무 관찰을 기반으로 한 커뮤니티 기여 패턴
 
-각 패턴에는 다음 메타데이터가 포함됩니다:
-- **출처**: 패턴의 근거 (논문, 커뮤니티 등)
-- **검증**: 검증 수준 (과학적, 경험적)
+**심각도(severity)**:
+- **S1 (Critical)**: 한 번만 나와도 AI 신호로 결정적. 무조건 수정 권장.
+- **S2 (Strong)**: 1~2회 허용, 3회+ 반복 시 AI 신호. 빈도 기반 판정.
+- **S3 (Weak)**: 단독으로는 약한 신호이나 다른 패턴과 중첩될 때 결정적.
+
+각 패턴에는 다음 3필드 메타데이터가 포함됩니다:
+- **검증**: 검증 수준 (✅ 과학적 / 📊 경험적), 외부 문헌은 인라인 인용
+- **심각도**: S1 / S2 / S3 + 정의
 - **버전**: 패턴이 추가된 스킬 버전
 
 ### 빠른 참조
@@ -74,8 +80,9 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 3. **품사 다양성** (3가지, 높음: 82.99% AUC) - 명사 과다, 동사/형용사 빈곤
 4. **어휘** (7가지, 중간) - AI 유행어, 불필요한 한자어, 영어 직역, 복수형 과다, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡
 5. **구조** (4가지, 중간) - 문장 리듬, 3박자, 접속사, 경어체
+6. **번역투** (12가지, 높음: 경험적) - 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다)
 
-전체 24가지 패턴 목록과 상세 내용은 각 카테고리 참조 문서 참조.
+전체 36가지 패턴 목록과 상세 내용은 각 카테고리 참조 문서 참조.
 
 ### 상세 패턴 설명
 
@@ -86,6 +93,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 - **품사 다양성 패턴 (11-13)**: [references/pos-patterns.md](references/pos-patterns.md) 참조
 - **어휘 패턴 (14-20)**: [references/vocabulary-patterns.md](references/vocabulary-patterns.md) 참조
 - **구조 패턴 (21-24)**: [references/structure-patterns.md](references/structure-patterns.md) 참조
+- **번역투 패턴 (25-36)**: [references/translation-ese-patterns.md](references/translation-ese-patterns.md) 참조
 
 **상세 패턴을 로드해야 할 때**:
 - 해당 카테고리의 패턴을 감지했을 때 특정 카테고리 파일을 로드하세요
@@ -110,6 +118,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 - **품사 패턴 (11-13)**: 명사/동사/형용사 비율 추정, 명사화 구문 식별
 - **어휘 패턴 (14-20)**: AI 유행어, 한자어 과다 사용, 영어 직역, 복수형 '-들' 과다 사용, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡 표시
 - **구조 패턴 (21-24)**: 문장 길이 변동, 목록 패턴, 접속사, 경어체 균일성 확인
+- **번역투 패턴 (25-36)**: 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다) 확인
 
 감지한 패턴에 필요한 **상세 참조 파일을 로드**하세요.
 
@@ -135,15 +144,18 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 ```
 ## 분석 결과
 
-다음 AI 작문 패턴을 감지했습니다:
+**감지된 패턴 요약**: S1 N건, S2 M건, S3 K건
+
+다음 AI 작문 패턴을 감지했습니다(심각도 높은 순):
 
-1. **패턴 X**: [발견 사항에 대한 간단한 설명]
+1. **패턴 X [S1]**: [발견 사항에 대한 간단한 설명]
    - [텍스트의 구체적인 예시]
-   - [과학적 근거]
+   - [과학적/경험적 근거]
+   - [S1/S2/S3 부여 이유]
 
-2. **패턴 Y**: [...]
+2. **패턴 Y [S2]**: [...]
 
-[감지된 모든 패턴에 대해 계속]
+[감지된 모든 패턴에 대해 계속, S1 → S2 → S3 순으로 정렬]
 
 ---
 
@@ -195,7 +207,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 
 ### 근거 설명
 - 주요 변경 사항에 대해서는 간단히 이유를 설명하세요
-- 24가지 검출 기준의 특정 패턴을 참조하세요
+- 36가지 검출 기준의 특정 패턴을 참조하세요
 - 사용자가 무엇이 텍스트를 AI 생성처럼 vs 인간처럼 들리게 하는지 이해하도록 도와주세요
 
 ### 문화적 감수성
@@ -240,7 +252,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 ### 사용자가 특정 격식 요청
 사용자가 격식체 또는 반말 출력을 요청하는 경우:
 - 요청대로 격식 수준을 조정하세요
-- 여전히 24가지 패턴 교정을 모두 적용하세요
+- 여전히 36가지 패턴 교정을 모두 적용하세요
 - 요청에 따라 격식을 조정했음을 설명하세요
 
 ---
@@ -250,14 +262,15 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 실제 적용 사례는 [examples/](examples/) 디렉토리 참조:
 - [before-1.md](examples/before-1.md) / [after-1.md](examples/after-1.md): 격식체 교육 분야 텍스트
 - [before-2.md](examples/before-2.md) / [after-2.md](examples/after-2.md): 다양한 패턴 예시
+- [before-3.md](examples/before-3.md) / [after-3.md](examples/after-3.md): 번역투 풍부 비즈니스 보고서 (v1.4.0 신규 카테고리 시연 + S1/S2/S3 심각도 출력 형식)
 
 각 예시는 감지된 패턴, 분석, 자연스러운 버전, 주요 변경 사항을 포함합니다.
 
 ---
 
 ## 최종 알림
 
-- **철저하게**: 24가지 패턴을 모두 체계적으로 확인하세요
+- **철저하게**: 36가지 패턴을 모두 체계적으로 확인하세요
 - **과학적으로**: 가능한 경우 언어학 연구에 근거하여 교정하세요
 - **도움이 되게**: 사용자가 배울 수 있도록 근거를 설명하세요
 - **존중하며**: 작성자의 의미와 의도를 보존하세요

skills/humanizer/examples/after-3.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+# 디지털 전환 시대의 기업 전략
+
+## 서론
+
+디지털 전환에서 기업들이 마주한 도전은 다양합니다. 이 보고서는 디지털 전환의 핵심 요소를 분석하고 효과적인 전략을 제시하려고 작성했습니다. 시장 환경이 빠르게 바뀌면서 기업은 경쟁력을 갖추고 장기적 성장을 추구해야 합니다.
+
+## 핵심 도전 과제
+
+### 1. 데이터 활용의 한계
+
+많은 기업이 방대한 데이터를 보유하면서도 효과적으로 활용하지 못합니다. 데이터 분석 도구로 의미 있는 인사이트를 끌어낼 수 있지만 전문 인력이 부족해서 어려움을 겪고 있죠. AI 기술이 이 문제를 부분적으로 풀어줍니다.
+
+### 2. 조직 문화 이슈
+
+디지털 전환에서 가장 큰 장애물은 기술이 아니라 조직 문화입니다. 변화에 대한 저항을 줄이려면 리더십의 역할이 중요하고, 직원들과 소통해서 신뢰를 쌓아야 합니다. 꾸준한 교육으로 역량을 키우는 노력도 필요합니다.
+
+### 3. 보안 우려
+
+데이터 양이 늘면서 보안 위협도 커지고 있습니다. 사이버 공격으로 발생하는 피해는 막대하고, 이런 위협은 기업의 존립을 흔들 수 있어서 심각합니다. 그래서 보안 시스템을 강화하려면 충분한 투자가 필요합니다.
+
+## 권장 전략
+
+이런 도전 속에서 새 기회가 열립니다. 기업은 다음 전략으로 디지털 전환을 성공시킬 수 있습니다.
+
+첫째, AI 도구로 의사결정 프로세스를 개선합니다. 둘째, 클라우드 인프라로 확장성을 확보합니다. 셋째, 보안 솔루션에 투자해서 위험을 최소화합니다.
+
+## 결론
+
+디지털 전환은 선택이 아니라 필수라서 모든 기업이 진지하게 고민해야 합니다. 시대가 바뀌면서 새 기회와 도전이 생기고, 이를 넘어서려면 적극적인 투자와 혁신이 필요합니다. 오늘의 결정이 기업의 미래를 좌우합니다.
+
+---
+
+## 주요 변경 사항 요약 (S1 → S2 → S3 순)
+
+**S1 (한 번만 나와도 결정적)**:
+
+- **패턴 27 (~에 있어서)**: "디지털 전환에 있어서" → "디지털 전환에서" (3회 등장 모두 환원)
+- **패턴 30 (가지고 있다)**: "데이터를 가지고 있음에도" → "데이터를 보유하면서도", "경쟁력을 가지고 있어야" → "경쟁력을 갖추고"
+- **패턴 31 (이중 피동 ~되어진다)**: "작성되어졌습니다" → "작성했습니다", "해결되어질" → "풀어줍니다", "요구되어집니다" → "필요합니다"
+- **패턴 35 (추상 주어 + 만능 동사)**: "이러한 도전들은 기업에게 새로운 기회를 가져옵니다" → "이런 도전 속에서 새 기회가 열립니다", "시대의 변화는 새로운 기회와 도전을 만들어내며" → "시대가 바뀌면서 새 기회와 도전이 생기고"
+
+**S2 (1~2회 허용, 3회+ 반복 시 신호)**:
+
+- **패턴 25 (~에 대해)**: "핵심 요소에 대해 분석" → "핵심 요소를 분석"
+- **패턴 26 (~를 통해)**: 5회 이상 등장한 "통해"를 "~로", "~해서", 직접 동사 결합으로 분산
+- **패턴 28 (~와 관련하여/관련된)**: "보안과 관련된 우려" → "보안 우려" (헤딩 단순화)
+- **패턴 29 (~에 기반하여)**: "AI 도구에 기반하여" → "AI 도구로"
+- **패턴 32 (~에 의해 피동)**: "사이버 공격에 의해 발생하는" → "사이버 공격으로 발생하는", "오늘의 결정에 의해 좌우됩니다" → "오늘의 결정이 ~ 좌우합니다"
+- **패턴 33 (~할 수 있다 남발)**: 단언 가능한 곳에서 "달성할 수 있습니다" → "성공시킬 수 있습니다"(유지), "확보할 수 있습니다" → "확보합니다"(단언화)
+- **패턴 34 (~을 위해)**: "줄이기 위해" → "줄이려면", "강화를 위해" → "강화하려면"
+- **패턴 36 (~라는 점에서)**: "부족이라는 점에서" → "부족해서", "심각하다는 점에서" → "심각합니다", "필수라는 점에서" → "필수라서"
+
+**기존 카테고리에서 함께 정정한 패턴**:
+
+- **패턴 1·3 (쉼표 과다·연결어미 뒤 쉼표)**: 약 15곳의 불필요한 쉼표 제거
+- **패턴 14 (AI 어휘 과다)**: "결론적으로" 삭제, "지속가능한" → "장기적"
+- **패턴 19 (지시관형사)**: "본 보고서" → "이 보고서"
+- **패턴 23 (접속사 과다)**: "또한", "따라서", "또한", "결론적으로" 정리
+
+**감지된 패턴 요약**: S1 4건(고빈도), S2 8건(다수 등장), S3 0건. v1.4.0 신규 번역투 카테고리 패턴 11개 모두 검출 및 환원됨.