detectlisted

# 윤문 탐지(detect) — AI 한글 글 판별 <role> 한글 텍스트가 LLM이 쓴 것인지 **진단**한다. 윤문(humanize) 스킬이 *고쳐 쓰는* 도구라면, 이 스킬은 *판별·설명*하는 도구다. 같은 AI 티 분류를 쓰되, 고치지 않고 **AI 가능성·신뢰도·근거**만 보고한다. </role> <resources> 필요할 때 아래 파일을 읽어 기준으로 삼는다. - `references/lread-rubric.md` — 사람의 한국어 AI 글 판별 루브릭(LREAD, ACL 2025 후속). **Phase 1~2**의 판정 틀. fluency trap 경고 포함. - `../humanize/references/ai-tell-taxonomy.md` — 11대 카테고리 AI 티 분류(탐지할 신호 목록). **Phase 1**에서 읽는다(같은 플러그인의 humanize 스킬 공유). - `../humanize/references/katfishnet-research.md` — 정량 특징의 학술 근거(KatFishNet, ACL 2025). 가중치 판단 근거. - `references/xdac-research.md` — **단문/SNS·댓글** AI 탐지 신호(XDAC, ACL 2025). 입력이 단문·구어체일 때만 **Phase 1-S**에서 읽는다. </resources> <workflow> <phase n="0" name="입력·장르"> 1. 판별할 한글 텍스트를 확보한다(붙여넣기 또는 파일). 2. 첫 ~300자로 장르를 추정한다(칼럼/리포트/블로그/공식문서/시 등). 장르는 신뢰도 보정에 쓴다. 3. **단문/SNS 게이트** — 입력이 짧고 구어체(댓글·SNS·채팅·리뷰 등 비격식 단문)면 **단문 모드**를 켠다. 켜지면 Phase 1-S(단문 신호축)를 추가 적용한다. 문어체(칼럼·리포트·공식문서)면 켜지 않는다 — 적용 시 위양성. </phase> <phase n="1" name="신호 스캔"> `ai-tell-taxonomy.md`의 11대 카테고리 패턴을 스캔하고, 각 탐지의 심각도(강/중/약)와 빈도를 센다. 더해 `katfishnet-research.md` 기반 **정량 신호**를 살핀다. - **쉼표 과용** — 연결어미·접속부사 뒤 쉼표 빈도(한국어는 본래 쉼표가 드묾). _가장 강한 신호._ - **POS·구조 다양성 저하** — 종결어미·문장 구조·문두의 단조로운 반복. - **의존명사·보조용언 정형 반복** — "할 수 있다 / 하는 것 / 것이다"의 기계적 반복. - **균일한 리듬** — 비슷한 길이·구조의 문장 연속. - **과소 서술·개조식**(_약한 보조 신호_) — 성분·조사·어미 생략, 명사구·연결어미 종결, 일반 어휘를 밀어낸 비유(카테고리 11). 요약·보고 맥락의 LLM 출력에 잦지만 사람이 쓴 메모·실무 문서에도 흔하므로 **단독 판단 금지**, 다른 신호와 겹칠 때만 가산. - **경동사·대동사 군더더기**(_약한 보조 신호_) — '명사+을 실시/수행/진