ko-natural — 자연스러운 한국어 생성·교정

왜 필요한가

LLM 한국어는 두 방향으로 어긋난다. 첫째 번역투 — 다국어 모델은 영어 중심 표상에서 한국어를 생성하므로 "~에 대해", "~를 통해", 이중피동, 소유격 대명사 남용, 명사화("검토를 진행하다") 같은 직역 흔적이 남는다. 둘째 GPT체 — 정렬 과정에서 보상받은 장황함, 헤징("~할 수 있습니다" 연발), 상투구("중요한 역할을 합니다"), 과잉 격식이 기본값이 된다. 이 스킬은 두 가지를 규칙 사전 + 자동 린트로 잡는다.

발동 수위 — 먼저 결정하라

참조 읽기와 린트 왕복은 과제 크기와 무관한 고정비다(대화 한 줄에도 같은 비용이 든다). 텍스트의 노출도에 맞는 수위를 먼저 고른다:

• 0단계 — 원칙만 (파일 읽기·린트 없음). 대화 응답, 2~3문장 내부 메모, 일회성 초안. 아래 핵심 원칙 8을 기억으로 적용하고 끝. 이 문서(SKILL.md)만으로 충분하며 references를 열지 않는다.
• 1단계 — 표준 (린트 최대 2회). 사용자에게 전달되는 결과물: 요약, 푸시, 이메일, 문서 단락. examples.md의 해당 타입 섹션만 읽고, 초안 → 린트 → 수정 → 재린트로 종료.
• 2단계 — 전체. 대량 생성(같은 유형 N건), 고노출 카피(온보딩·결제·릴리스 노트), 사용자가 품질을 명시 요구할 때. 축 플래그 전부 + 필요시 예시 추가 참조.
• 배치 규칙. 여러 건을 만들 땐 한 파일에 모아 린트 1회로 검사한다 — 고정비를 N으로 나누는 유일한 방법.

읽기 금지 목록: patterns.md와 lint.py 소스는 읽지 않는다(린트 실행이 그 내용을 대신 적용한다). patterns.json도 직접 읽지 않는다 — 사전에 패턴을 추가할 때만 연다.

작업 순서 (1단계 이상)