Humanizer (Chinese) (Claude Skill) — 설치 & 라이브 데모

왜 쓰나요

핵심 기능

일반 영어 휴머나이저가 아닌 중국어 AI 특성을 겨냥
여러 목소리 프로파일: 공众号 / 小红书 / 블로그 / Twitter / 학술
과용 문구 감지 + 제거 (其实, 总的来说, 综上所述...)
문장 리듬 변형 — 예측 가능한 박자 깨기
기술적 정확성 유지 (고유명사, 코드, 숫자는 소프트화 안 함)
외부 의존성 없는 순수 Markdown 스킬

라이브 데모

실제 사용 모습

준비됨

설치

클라이언트 선택

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config 열기. 저장 후 앱 재시작.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor는 Claude Desktop과 동일한 mcpServers 스키마 사용. 프로젝트 설정이 전역보다 우선.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline 사이드바의 MCP Servers 아이콘 클릭 후 "Edit Configuration" 선택.

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop과 같은 형식. Windsurf 재시작 후 적용.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "humanizer-zh-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
        "~/.claude/skills/humanizer-zh"
      ]
    }
  ]
}

Continue는 맵이 아닌 서버 오브젝트 배열 사용.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "humanizer-zh-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/op7418/Humanizer-zh",
          "~/.claude/skills/humanizer-zh"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers에 추가. 저장 시 Zed가 핫 리로드.

claude mcp add humanizer-zh-skill -- git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh ~/.claude/skills/humanizer-zh

한 줄 명령. claude mcp list로 확인, claude mcp remove로 제거.

사용 사례

실전 활용법: Humanizer (Chinese)

AI가 생성한 블로그 포스트를 공众号 목소리로 다시 쓰기

👤 중국어 콘텐츠 크리에이터 ⏱ ~25 min beginner

언제 쓸까: Claude가 기술 포스트를 작성했는데 번역된 백서처럼 읽힐 때.

사전 조건

스킬 설치됨 — git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh ~/.claude/skills/humanizer-zh
소스 초안 — AI가 생성한 포스트가 있는 Markdown 파일

흐름

AI 특성 식별

humanizer-zh 사용. 패스 1: /drafts/post.md 스캔. AI처럼 보이는 상위 10개 문장을 나열하고 인용하세요.✓ 복사됨

→ 일반적인 피드백이 아닌 구체적인 문장 수준 진단
다시 쓰기

이제 전체 포스트를 공众号 목소리로 다시 쓰세요. 기술적 정확성 유지; 리듬과 어조 변경.✓ 복사됨

→ 출력이 사람이 쓴 것처럼 읽힘; '众所周知' / '总而言之' 패턴 없음
차이 검토

섹션별로 차이를 보여주세요. 과도하게 번역된 부분을 표시할게요.✓ 복사됨

→ 각 단락에 대한 명확한 이전/이후 비교

결과: 자연스럽게 읽히는 포스트; 독자의 거짓 탐지기를 통과

함정

스킬이 기술적 주장을 소프트화함 (예: '이다' → '일 수 있다') — 프롬프트에 추가: 기술적 결론을 소프트화하지 말고 어조만 변경하세요

함께 쓰기: filesystem

긴 글을 小红书 노트 형식으로 변환

👤 小红书 크리에이터 ⏱ ~10 min beginner

언제 쓸까: 1500자 글이 있고 플랫폼 규약을 따르는 小红书 포스트가 필요할 때.

흐름

小红书 프로파일 적용

Humanizer-zh: 小红书 모드. 600자로 줄이고, 자연스러운 곳에 이모지를 추가하고, 짧은 단락으로 나누고, 훅이 있는 제목을 추가하세요.✓ 복사됨

→ 출력이 플랫폼 톤과 맞음; 명백한 AI 이모지 과남용 없음

결과: 즉시 포스팅 가능한 小红书 노트

함정

이모지 과남용 — 약 80자당 이모지 1개로 제한

코드를 깨뜨리지 않고 튜토리얼 휴머나이즈

👤 기술 작가 ⏱ ~15 min intermediate

언제 쓸까: 튜토리얼은 민감함 — 목소리 변경은 원하지만 코드 블록이 손상되면 안 될 때.

흐름

코드 블록 표시

Humanizer-zh: /tutorials/python.md를 다시 쓰세요. 모든 ``` 블록은 건드리지 마세요. 산문만 다시 쓰세요.✓ 복사됨

→ 코드 손상 없음; 산문 다시 쓰여짐

결과: 코드가 정확하게 유지되면서 자연스럽게 읽히는 튜토리얼

함정

…로 형식화된 인라인 코드도 다시 쓰여짐 — 명시적 프롬프트: 인라인 코드도 보호하세요

조합

다른 MCP와 조합해 10배 효율

humanizer-zh-skill + filesystem

폴더의 모든 초안 일괄 처리

/drafts/ 아래의 모든 .md에 Humanizer-zh 적용. /drafts-final/에 저장.✓ 복사됨

humanizer-zh-skill + x-article-publisher-skill

휴머나이즈 후 게시

포스트를 휴머나이즈하고, x-article-publisher를 통해 X에 게시하세요.✓ 복사됨

도구

이 MCP가 노출하는 것

도구	입력	언제 호출
diagnose	text	패스 1 — 무엇을 수정할지 이해
rewrite	text, voice_profile?	패스 2 — 변경 적용
diff_review	before, after	패스 3 — 과도하게 변경된 것 없는지 확인

비용 및 제한

운영 비용

API 쿼터: 해당 없음
호출당 토큰: 소스 길이의 약 2배 (읽기 + 다시 쓰기)
금액: 무료 (스킬 자체); 모델 토큰 적용
팁: 전체 문서에 먼저 진단하되, 컨텍스트를 좁히기 위해 섹션별로 다시 쓰기

보안

권한, 시크릿, 파급범위

최소 스코프: filesystem-read filesystem-write

자격 증명 저장: 없음

데이터 외부 송신: 없음 (스킬은 로컬)

항상 원본 초안 보존; 스킬의 재작성은 뉘앙스를 바꿀 수 있음

문제 해결

자주 발생하는 오류와 해결

출력이 똑같이 로봇처럼 들림

목소리 프로파일 지정; 기본 모드는 보수적

코드 블록 손상됨

프롬프트에 '``` 블록 보호'를 명시적으로 추가

길이 드리프트 (출력이 훨씬 짧음)

목표 길이를 명시적으로 지정

대안

Humanizer (Chinese) 다른 것과 비교

대안	언제 쓰나	단점/장점
원본 Humanizer (영어)	소스가 영어일 때	일반적; 중국어 AI 특성에 덜 튜닝됨
수동 편집	위험이 매우 높을 때 (예: 게시된 백서)	느림; 확장성 없음

Humanizer (Chinese)