feat: humanizer v1.6.0 — patterns 39/40, naturalness grade A~D, expanded examples

Adds two empirical patterns from im-not-ai analysis follow-up: pattern 39
(~적 N abstract chains like 전략적 함의·구조적 한계) as S2 frequency-based,
and pattern 40 (~것이다/~할 것이다 future declarative overuse) as S2.
Pattern 37 boosted with I-3 결말 단언 공식 (~라는 뜻이다, ~인 셈이다).

Introduces naturalness grade A~D (Critical/Strong/Weak/Multiple-violation)
in SKILL.md output format, summarizing post-rewrite quality in one
character so users see immediately whether the result is trustworthy.

Examples expanded: humanizer/before-4.md + after-4.md showcase v1.5.0/v1.6.0
new patterns + naturalness grade output. style-guide/{business,academic,tech,
blog}-style.md demonstrate the v1.1.0 genre matrix in actual texts.

Pattern count: 38 → 40, vocabulary 9 → 10, translation-ese 12 → 13.

Author: DaleSeo

AGENTS.md

@@ -42,22 +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** (v1.5.0):
+**Pattern Classification System** (v1.6.0):
 
 - 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, v1.5.0 added patterns 37-38 (AI closing markers + hype vocabulary cluster) + over-rewriting guard + fidelity self-check
+- 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, v1.5.0 added patterns 37-38 (AI closing markers + hype vocabulary cluster) + over-rewriting guard + fidelity self-check, v1.6.0 added patterns 39 (~적 N abstract chain) + 40 (~것이다 future declarative) + naturalness grade A~D + pattern 37 boost (결말 단언 공식)
 
-**6 Categories, 38 Patterns**:
+**6 Categories, 40 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 (9 patterns) - includes pronoun overuse, demonstrative overuse, subject omission, AI closing markers (결론적으로, 시사하는 바가 크다), hype vocabulary cluster (혁신적, 압도적, 전례 없는)
+4. Vocabulary (10 patterns) - includes pronoun overuse, demonstrative overuse, subject omission, AI closing markers (결론적으로, 시사하는 바가 크다, ~라는 뜻이다), hype vocabulary cluster (혁신적, 압도적, 전례 없는), abstract `~적 N` chains (전략적 함의, 구조적 한계)
 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)
+6. Translation-ese (13 patterns) - particle translation-ese (에 대해/통해/있어서), redundant verbs (가지고 있다), passive overuse (되어진다/에 의해), modal hedging (할 수 있다), future declarative (~것이다 overuse)
 
 **Key Reference Files**:
 

README.md

@@ -33,7 +33,7 @@ Detects and corrects Korean AI writing patterns to transform text into natural h
 
 **Key features:**
 
-- 38 detection patterns across 6 categories with S1/S2/S3 severity tagging
+- 40 detection patterns across 6 categories with S1/S2/S3 severity tagging and A~D naturalness grade
 - Based on KatFishNet paper (94.88% AUC) + community-validated empirical patterns
 - Preserves meaning and formality level
 
@@ -42,9 +42,9 @@ Detects and corrects Korean AI writing patterns to transform text into natural h
 - Punctuation (7 patterns) - 94.88% AUC
 - Spacing (3 patterns) - 79.51% AUC
 - POS Diversity (3 patterns) - 82.99% AUC
-- Vocabulary (9 patterns) - pronoun/demonstrative overuse, subject omission, AI closing markers (결론적으로), hype vocabulary cluster (혁신적/압도적)
+- Vocabulary (10 patterns) - pronoun/demonstrative overuse, subject omission, AI closing markers (결론적으로), hype vocabulary cluster (혁신적/압도적), abstract `~적 N` chains (전략적 함의)
 - 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)
+- Translation-ese (13 patterns) - particle translation-ese (에 대해/통해/있어서), redundant verbs (가지고 있다), passive overuse (되어진다/에 의해), modal hedging (할 수 있다), future declarative (~것이다 overuse)
 
 **When does it activate?**
 

README_KO.md

@@ -33,7 +33,7 @@ AI가 생성한 한국어 텍스트를 자연스러운 인간의 글쓰기로 
 
 **주요 기능:**
 
-- 6개 카테고리 38가지 검출 패턴 (S1/S2/S3 심각도 표시)
+- 6개 카테고리 40가지 검출 패턴 (S1/S2/S3 심각도 + A~D 자연도 등급)
 - KatFishNet 논문 기반 (94.88% AUC) + 커뮤니티 검증 경험적 패턴
 - 의미와 격식 수준 보존
 
@@ -42,9 +42,9 @@ AI가 생성한 한국어 텍스트를 자연스러운 인간의 글쓰기로 
 - 문장부호 (7가지) - 94.88% AUC
 - 띄어쓰기 (3가지) - 79.51% AUC
 - 품사 다양성 (3가지) - 82.99% AUC
-- 어휘 (9가지) - 대명사/지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 표현(결론적으로), hype 어휘 군집(혁신적/압도적)
+- 어휘 (10가지) - 대명사/지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 표현(결론적으로), hype 어휘 군집(혁신적/압도적), `~적 N` 추상 체인(전략적 함의)
 - 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)
+- 번역투 (13가지) - 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다), 미래 단정(~것이다 남발)
 
 **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, 번역투(에 대해/통해/되어진다), 대명사 과다, 복수형 과다, 구조적 단조로움 등 38가지 패턴을 S1/S2/S3 심각도로 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 40가지 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: "1.5.0"
+  version: "1.6.0"
 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 6개 카테고리의 38가지 고유 패턴을 분석하며, 각 패턴은 S1/S2/S3 심각도로 분류됩니다
+- 우선순위에 따라 구성된 6개 카테고리의 40가지 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 38가지 검출 패턴에 대해 분석
+2. **텍스트 분석** - 아래에 설명된 40가지 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)
@@ -51,7 +51,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 
 ---
 
-## 검출 패턴 (총 38가지)
+## 검출 패턴 (총 40가지)
 
 ### 패턴 분류 체계
 
@@ -66,6 +66,17 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 - **S2 (Strong)**: 1~2회 허용, 3회+ 반복 시 AI 신호. 빈도 기반 판정.
 - **S3 (Weak)**: 단독으로는 약한 신호이나 다른 패턴과 중첩될 때 결정적.
 
+**자연도 등급(Naturalness Grade)** — v1.6.0 신설:
+
+윤문 후 텍스트의 자연스러움을 한 글자로 요약. 출력 형식의 "자연도 등급" 라인에 표시.
+
+- **A**: S1 0건 + S2 ≤ 2 — 자연스러움 거의 완벽 (인간이 작성한 것처럼 읽힘)
+- **B**: S1 1~2건 또는 S2 3~5건 — 자연스럽지만 사소한 AI 흔적
+- **C**: S1 3+건 또는 S2 6+건 — AI 흔적 명확, 추가 윤문 권장
+- **D**: 다중 카테고리 위반 (S1 5+건 + S2 8+건) 또는 변경률 가드 트리거 발생
+
+자연도 등급은 윤문 **후** 텍스트에 적용 — 윤문 결과의 품질을 한 줄로 평가. 사용자가 결과를 신뢰할 수 있는지 빠르게 판단하도록 돕습니다.
+
 각 패턴에는 다음 3필드 메타데이터가 포함됩니다:
 - **검증**: 검증 수준 (✅ 과학적 / 📊 경험적), 외부 문헌은 인라인 인용
 - **심각도**: S1 / S2 / S3 + 정의
@@ -78,11 +89,11 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 1. **문장부호** (7가지, 최고: 94.88% AUC) - 쉼표 과다, 영어식 배치, 연결어미 뒤 쉼표, 콜론 과다
 2. **띄어쓰기** (3가지, 높음: 79.51% AUC) - 경직된 의존명사, 보조용언, 숫자 띄어쓰기
 3. **품사 다양성** (3가지, 높음: 82.99% AUC) - 명사 과다, 동사/형용사 빈곤
-4. **어휘** (9가지, 중간) - AI 유행어, 불필요한 한자어, 영어 직역, 복수형 과다, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 표현, hype 어휘 군집
+4. **어휘** (10가지, 중간) - AI 유행어, 불필요한 한자어, 영어 직역, 복수형 과다, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 표현, hype 어휘 군집, ~적 N 추상 체인
 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)
+6. **번역투** (13가지, 높음: 경험적) - 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다), 미래 단정(~것이다 남발)
 
-전체 38가지 패턴 목록과 상세 내용은 각 카테고리 참조 문서 참조.
+전체 40가지 패턴 목록과 상세 내용은 각 카테고리 참조 문서 참조.
 
 ### 상세 패턴 설명
 
@@ -91,9 +102,9 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 - **문장부호 패턴 (1-7)**: [references/punctuation-patterns.md](references/punctuation-patterns.md) 참조
 - **띄어쓰기 패턴 (8-10)**: [references/spacing-patterns.md](references/spacing-patterns.md) 참조
 - **품사 다양성 패턴 (11-13)**: [references/pos-patterns.md](references/pos-patterns.md) 참조
-- **어휘 패턴 (14-20, 37-38)**: [references/vocabulary-patterns.md](references/vocabulary-patterns.md) 참조
+- **어휘 패턴 (14-20, 37-39)**: [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
+- **번역투 패턴 (25-36, 40)**: [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
@@ -116,9 +127,9 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 - **문장부호 패턴 (1-7)**: 쉼표 개수, 위치 확인, 불필요한 사용 식별, 영어식 콜론 사용 확인
 - **띄어쓰기 패턴 (8-10)**: 의존명사 띄어쓰기 일관성, 보조용언 띄어쓰기, 숫자 띄어쓰기 확인
 - **품사 패턴 (11-13)**: 명사/동사/형용사 비율 추정, 명사화 구문 식별
-- **어휘 패턴 (14-20, 37-38)**: AI 유행어, 한자어 과다 사용, 영어 직역, 복수형 '-들' 과다 사용, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 관용구·결말 공식, hype 어휘 군집 확인
+- **어휘 패턴 (14-20, 37-39)**: AI 유행어, 한자어 과다 사용, 영어 직역, 복수형 '-들' 과다 사용, 대명사 과다, 지시관형사 과다, 주어 생략 미흡, AI 결말 관용구·결말 공식·결말 단언, hype 어휘 군집, ~적 N 추상 체인 확인
 - **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
+- **번역투 패턴 (25-36, 40)**: 조사 번역투(에 대해/통해/있어서), 동사 잉여(가지고 있다), 피동 남용(되어진다/에 의해), 가능 표현 남발(할 수 있다), 미래 단정(~것이다 남발) 확인
 
 감지한 패턴에 필요한 **상세 참조 파일을 로드**하세요.
 
@@ -158,6 +169,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 ## 분석 결과
 
 **감지된 패턴 요약**: S1 N건, S2 M건, S3 K건
+**자연도 등급**: A | B | C | D — [등급 부여 근거 한 줄]
 
 다음 AI 작문 패턴을 감지했습니다(심각도 높은 순):
 
@@ -238,7 +250,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 
 ### 근거 설명
 - 주요 변경 사항에 대해서는 간단히 이유를 설명하세요
-- 38가지 검출 기준의 특정 패턴을 참조하세요
+- 40가지 검출 기준의 특정 패턴을 참조하세요
 - 사용자가 무엇이 텍스트를 AI 생성처럼 vs 인간처럼 들리게 하는지 이해하도록 도와주세요
 
 ### 문화적 감수성
@@ -283,7 +295,7 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 ### 사용자가 특정 격식 요청
 사용자가 격식체 또는 반말 출력을 요청하는 경우:
 - 요청대로 격식 수준을 조정하세요
-- 여전히 38가지 패턴 교정을 모두 적용하세요
+- 여전히 40가지 패턴 교정을 모두 적용하세요
 - 요청에 따라 격식을 조정했음을 설명하세요
 
 ---
@@ -294,14 +306,15 @@ LLM이 생성한 한국어 텍스트는 인간의 글쓰기와 측정 가능하
 - [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)
+- [before-4.md](examples/before-4.md) / [after-4.md](examples/after-4.md): AI 결말 관용구·~적 N·~것이다 풍부 텍스트 (v1.5.0/v1.6.0 신규 패턴 시연 + 자연도 등급 출력 형식)
 
 각 예시는 감지된 패턴, 분석, 자연스러운 버전, 주요 변경 사항을 포함합니다.
 
 ---
 
 ## 최종 알림
 
-- **철저하게**: 38가지 패턴을 모두 체계적으로 확인하세요
+- **철저하게**: 40가지 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-4.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+# 디지털 혁신 시대의 기업 전략
+
+## 서론
+
+현대 기업의 디지털 혁신은 전략적으로 의미가 큰 주제입니다. 이 보고서는 혁신이 가져오는 근본 변화를 분석하고 실천 토대를 제시하려고 작성했습니다.
+
+## 핵심 트렌드
+
+### 1. AI 기술의 확산
+
+AI 기술은 모든 산업에 결정적인 영향을 미치고 있습니다. 기업 경쟁력에 본질적 차이를 만듭니다. 데이터 처리 능력과 분석 기술이 시장을 재편하고 효율을 크게 높입니다.
+
+### 2. 조직 구조의 변화
+
+조직은 구조의 한계를 극복해야 할 때입니다. 사회와 정치 차원의 영향을 고려한 변화가 필요합니다. 우리는 다음 방향을 추진합니다:
+
+- 데이터 기반 의사결정 체계 구축
+- 부서 간 협업 강화
+- 지속적인 역량 개발
+
+## 결론
+
+이제 적극적으로 디지털 혁신을 추진해야 합니다. 이런 변화는 기업의 미래를 결정짓는 동력입니다.
+
+---
+
+## 분석 출력 시연 (v1.6.0 자연도 등급 형식)
+
+**감지된 패턴 요약**: S1 6건, S2 9건, S3 0건
+**자연도 등급**: C — S1 다수 결합 (결말 관용구·결말 공식·결말 단언이 한 글에 모두 등장)
+
+**검출된 패턴 (심각도 높은 순)**:
+
+1. **패턴 31 [S1] 이중 피동**: "작성되어졌다" → "작성했습니다"
+2. **패턴 37 [S1] AI 결말 표현**: 결말 관용구 "결론적으로" × 2 + "시사하는 바가 크다" / 결말 공식 "지금이야말로 ~ 때다" / 결말 단언 "~라는 뜻이다" — v1.6.0에서 보강된 결말 단언 공식까지 모두 검출
+3. **패턴 30 [S1] 가지고 있다**: "본질적 동력을 가지고 있다" → "결정짓는 동력입니다"
+4. **패턴 19 [S1] 지시관형사**: "본 보고서" → "이 보고서"
+5. **패턴 39 [S2] ~적 N 추상 체인** (v1.6.0 신규): 전략적 함의·본질적 변화·실천적 기반·결정적 영향·본질적 차이·구조적 한계·사회적 의미·정치적 영향·전략적 방향·본질적 동력 (10회)
+6. **패턴 40 [S2] ~것이다 미래 단정** (v1.6.0 신규): 만들어낼 것이다·재편할 것이다·가져올 것이다·추진할 것이다 (4회)
+7. **패턴 38 [S2] hype 어휘 군집**: 압도적·혁신적·전례 없는 (3회)
+8. **패턴 1 [S2] 과도한 쉼표 사용**, **패턴 14 [S2] AI 어휘 과용**, **패턴 24 [S2] 경어체 균일성**
+
+**주요 변경 사항 요약**:
+
+- 결말 표현 4종 모두 환원: 결론적으로 × 2, 시사하는 바가 크다, 지금이야말로 ~ 때다, ~라는 뜻이다
+- ~적 N 추상 체인 10회 → 1~2회로 축소
+- ~것이다 미래 단정 4회 → 모두 단언 현재형으로 환원
+- 이중 피동·가지고 있다·본 보고서 환원
+- 변경률 ~38% (정상 범위, 30~50% 경고 임계 미만)
+- ✓ 의미 보존 검증: 6항 모두 통과 (수치·인과·부정·인용·결론·격식)