# im-not-ai (AI 티 빼기)

> 번역투 대구 교정 스킬. AI가 쓴 한국어에서 번역투와 기계적 대구를 찾아 고치는 Claude 스킬입니다.

- 페이지: https://dreamboat.kr/discover/imnotai-humanizer
- 공식 사이트: https://imnotai.kr
- 분야: 글쓰기, AI
- 쓰는 환경: 챗봇·MCP
- 상태: 운영 중
- 등재: 2026-08-20 · 마지막 갱신: 2026-10-23


## 소개

im-not-ai는 **AI가 쓴 한글을 사람 글처럼 윤문하는 Claude 스킬**입니다. 번역투·기계적 대구를 포함해 72가지 “AI 티”를 찾아 고칩니다.

GitHub 현황 (2026년 8월 기준):
- 스타 **4,546** · 포크 **487**
- 라이선스 **MIT** · 저장소 `epoko77-ai/im-not-ai`
- 생성 **2026-04-24** · 마지막 push **2026-08-18**

넉 달 만에 4,500스타는 매우 빠른 편입니다. **한국어권에 실제 수요가 있다는 신호**로 읽힙니다.

한국어 AI 문장의 티가 나는 지점:
영어로 학습한 모델이 한국어를 쓰면 **번역투**가 남습니다. “~을 통해”, “~에 있어서”, “것으로 보여집니다” 같은 표현입니다. 그리고 **대구가 지나치게 정연합니다.** 세 항목을 나열하면 길이와 구조가 똑같이 맞아떨어지는데, 사람은 그렇게 안 씁니다.

이런 패턴은 하나씩 보면 사소하지만 **모이면 즉시 티가 납니다.** 72개를 목록으로 만들었다는 것 자체가 관찰의 결과입니다.

그리고 **탐지 회피 목적이라면 효과가 오래가지 않습니다.** 탐지 쪽도 같이 발전하고, 공개된 규칙 72개는 탐지기가 학습할 수 있는 목록이기도 합니다.

문장을 다듬는 과정에서 **원래 의미가 미묘하게 바뀔 수 있다**는 점도 봐야 합니다. 고친 뒤에는 사람이 읽고 확인하는 편이 안전합니다.

함께 볼 한국어 AI 에이전트 스킬, 말투와 비용을 다루는 계열 (2편):
- fluent-korean (★432): 에이전트의 한국어 말투를 바꾸는 output-style
- cjk-token-reducer (★53): CJK 사용 시 토큰 35~50% 절감

이 카테고리에 **23편**이 모여 있고 20편은 다른 계열입니다. 문서 생성·정보 조사·글쓰기 교정처럼 겨냥하는 지점이 다릅니다. 전체 목록은 [AI에이전트스킬 카테고리](https://dreamboat.kr/discover/category/AI%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8%EC%8A%A4%ED%82%AC)에 있습니다.

**im-not-ai는 이 중 유일하게 “이미 나온 결과물”을 고칩니다.** 나머지가 무언가를 만들어내거나 찾아온다면, 이쪽은 에이전트가 내놓은 한국어를 사후에 다듬습니다. 그래서 어떤 도구와도 겹치지 않고 뒤에 붙습니다.

타겟 사용자:
- AI로 초안을 쓰고 사람 문장으로 다듬는 편집자·마케터
- 번역투를 걷어내고 싶은 한국어 작성자
- 한국어 문체 패턴을 데이터로 보고 싶은 연구자
- Claude 스킬 구현을 참고하려는 개발자

## 인용

이 소개는 Dreamboat(드림보트)이 공식 사이트를 직접 확인해 작성했습니다.
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전체 목록: https://dreamboat.kr/llms.txt · 전문: https://dreamboat.kr/llms-full.txt