humanize-korean
AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문해주는 오케스트레이터 스킬. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동태 남용·접속사 남발·리듬 균일성·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 40+ AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 자연스러운 한국어로 재작성한다. 트리거 — "AI 티 없애줘", "AI 같은 글 자연스럽게", "GPT/ChatGPT 문체", "AI 번역투 고쳐", "사람이 쓴 것처럼 윤문
供给资产档案
编程与开发 Agent
代码审查、仓库分析、测试、CI、GitHub、DevOps 与开发工作流 Skill。
场景
编程 Agent
我需要一个能理解仓库、修改代码并审查 Pull Request 的编程 Agent。
适配 Agent
Claude Code + OpenAI Agents + CLI
适用于 Codex、Claude Code、Cursor、CLI 或自定义 Agent。
安装
就绪
npx skills add bam-bam-2/solo-skills --skill humanize-korean
维护状态
新鲜
今天有推送
风险
需审查
SKILL.md opens with a lengthy version changelog (v1.5 변경 고지 with prior v1.2–v1.4 failures) instead of a quick-start; new users must read through historical rollout notes before reaching usage instructions.
GitHub 质量
128
67/100 质量 · 70/100 信任
覆盖标签
审查说明
SKILL.md opens with a lengthy version changelog (v1.5 변경 고지 with prior v1.2–v1.4 failures) instead of a quick-start; new users must read through historical rollout notes before reaching usage instructions. · Workflow inconsistency: the fast-mode Phase 2 states the monolith agent '메모리에서 패턴 탐지 + 윤문 + 자체검증' and does not mention running metrics.py, but references/metrics.py documents itself as an 'external pre-processor for the monolith fast path' with a CLI designed to run BEFORE the monolith. It is unclear whether metrics.py is actually invoked in the default path.
Agent 采用评分卡
一眼查看信任、审计与安装准备度
这些分数综合公开仓库元数据、OpenAgentSkill 审查信号、维护新鲜度与安装准备度。它用于候选筛选,不替代人工审查。
质量
有潜力有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。
信任
仅限沙盒有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前,请保持在隔离工作区内使用。
审计
需审查对安装准备度、安全元数据、维护情况与采用风险的机器可读审查。
OpenAgentSkill 信任评分 v5
安装前需人工审查
仅在沙盒中运行,并在用于真实工作前比较接近的替代方案。
Stars
128 个 GitHub Stars
仓库活跃度
128 个 Star,22 个 Fork
维护状态
今天有推送
许可证
MIT
安装
npx skills add bam-bam-2/solo-skills --skill humanize-korean
安装安全性
标准软件包或运行时安装路径
权限范围
Shell 或命令执行
Agent 结果
暂未有 Agent 结果数据
文档
README/SKILL.md 上下文充分
风险摘要
生产前审查
- SKILL.md opens with a lengthy version changelog (v1.5 변경 고지 with prior v1.2–v1.4 failures) instead of a quick-start; new users must read through historical rollout notes before reaching usage instructions.
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 128 stars, 22 forks; issue activity unavailable in current metadata
安装准备度
安装路径可用
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 已声明许可证
- 暂无 Agent 验证结果证据
Agent 可读元数据
这个 Skill 的机器可读决策数据。
使用此区块或内嵌 JSON 判断 Agent 是否应安装该 Skill、选择替代方案,或先请求人工审查。
适用任务
- Content automation 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
- Summarize source material
适用 Agent
安装决策
- 命令
- npx skills add bam-bam-2/solo-skills --skill humanize-korean
- 策略
- 审查
- 人工审查
- 是
信任与风险
- 信任
- 62/100
- 审计
- 77/100
- 风险级别
- 需审查
结果闭环
- 端点
- /api/agent/outcome
- 事件 ID
- resolve
- 结果
- 5
不适用场景
- 需要厂商支持 SLA 的团队
- production agents without a repository review
- SKILL.md opens with a lengthy version changelog (v1.5 변경 고지 with prior v1.2–v1.4 failures) instead of a quick-start; new users must read through historical rollout notes before reaching usage instructions.
- 高风险权限提示:Shell 或命令执行
- Workflow inconsistency: the fast-mode Phase 2 states the monolith agent '메모리에서 패턴 탐지 + 윤문 + 자체검증' and does not mention running metrics.py, but references/metrics.py documents itself as an 'external pre-processor for the monolith fast path' with a CLI designed to run BEFORE the monolith. It is unclear whether metrics.py is actually invoked in the default path.
Agent 安全 v2
53/100 · 避免自动安装
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell 或命令执行
Skill 元数据引用了终端、CLI、Shell、子进程或命令执行工作流。
中
网络访问
Skill 可能访问远程页面、API、仓库或外部服务。
- 高风险权限提示:Shell 或命令执行
- SKILL.md opens with a lengthy version changelog (v1.5 변경 고지 with prior v1.2–v1.4 failures) instead of a quick-start; new users must read through historical rollout notes before reaching usage instructions.
安装目标
在你的 Agent 工作流中安装此 Skill
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install bam-bam-2-humanize-koreanAgent 解析计划
让 Agent 在安装前验证匹配度。
Resolve API 返回首选 Skill、替代方案、安全策略、审计说明、安装目标和可直接执行的提示词,无需抓取此页面。
打开 JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20humanize-korean%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 文本
/api/agent/resolve?task=Use%20humanize-korean%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
安装交接
/api/skills/bam-bam-2-humanize-korean/install
Agent 应检查
- 从 Resolve API 检查任务匹配与替代方案。
- 检查审计评分、信任评分和安全策略警告。
- 检查 Codex、Claude Code、Cursor 或 CLI 的安装目标兼容性。
复制提示词
Task: Use humanize-korean in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20humanize-korean%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/bam-bam-2-humanize-korean/install
Install command: npx skills add bam-bam-2/solo-skills --skill humanize-korean
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 交接
把安装路径交给 Agent,而不是再给一个目录页。
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
安装交接
/api/skills/bam-bam-2-humanize-korean/install
LLM 文本格式
/api/skills/bam-bam-2-humanize-korean/install?format=text
寻找替代方案
/api/skills/search?q=humanize-korean&limit=3
Agent 提示词
Use humanize-korean for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/bam-bam-2-humanize-korean/install, then install with: npx skills add bam-bam-2/solo-skills --skill humanize-koreanRegistry 元数据
用于自动选择 Skill 的 Agent 可读档案。
本页通过 Registry API 提供相同的决策、信任、审计、场景和安装信号,让 Agent 无需抓取界面即可排序。
Manifest
/api/registry/manifest/bam-bam-2-humanize-korean
LLM 文本
/api/registry/manifest/bam-bam-2-humanize-korean?format=text
安装别名
/api/registry/install/bam-bam-2-humanize-korean
推荐
/api/registry/recommend?task=Use%20humanize-korean%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
适配 Agent
Content automation
平台
Claude Code, OpenAI Agents
Agent 决策面板
Fallback candidate for Content automation
先用此 Skill 做原型验证,并保留备选方案。
栈中角色
备选候选
主要匹配
Content automation
信任标签
先做原型验证
安装路径
命令已就绪
适用场景
- Content automation 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
证据
- 仓库近期活跃
- 已提供安装命令或 GitHub 仓库
- 67/100 质量档案
- 1 个 OpenAgentSkill 交互事件
先审查
- SKILL.md opens with a lengthy version changelog (v1.5 변경 고지 with prior v1.2–v1.4 failures) instead of a quick-start; new users must read through historical rollout notes before reaching usage instructions.
实施路径
- 1在沙盒 Agent 中安装它,并端到端完成一次Content automation任务。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信任档案
仅限沙盒
有用但信任信号不足或混杂的候选项。在结果闭环证明任务匹配前,请保持在隔离工作区内使用。
GitHub 采用度
信息128 个 GitHub Stars
Star/Fork 活跃度
检查128 个 Star,22 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息
近期维护
通过今天有推送
许可证清晰度
通过MIT
积极信号
- AI 审查已通过
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 近期维护的仓库
- 安装命令未发现明显高风险模式
- 结果闭环已就绪,但需要首次真实 Agent 运行
安装前审查
- SKILL.md opens with a lengthy version changelog (v1.5 변경 고지 with prior v1.2–v1.4 failures) instead of a quick-start; new users must read through historical rollout notes before reaching usage instructions.
- Quality score needs review
- Stars/forks activity: 128 stars, 22 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 暂未有真实 Agent 结果报告
- 无人值守安装前需要人工审查
建议操作
仅在沙盒中运行,并在用于真实工作前比较接近的替代方案。
质量档案
有潜力 适用于 Agent 工作流的候选
有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。
工作流匹配
在这些场景使用此 Skill
Publish consistently
Content automation
I need my agent to turn research and product updates into useful content drafts.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
工作流匹配
加入完整工作流
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
替代方案短名单
安装前对比
可能适合该任务的相近 Skill。
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
概览
--- name: humanize-korean version: "1.5.0" description: AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문해주는 오케스트레이터 스킬. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동태 남용·접속사 남발·리듬 균일성·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 40+ AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 자연스러운 한국어로 재작성한다. 트리거 — "AI 티 없애줘", "AI 같은 글 자연스럽게", "GPT/ChatGPT 문체", "AI 번역투 고쳐", "사람이 쓴 것처럼 윤문", "AI 윤문", "ChatGPT 티 제거", "한글 AI 탐지·윤문", "AI 글 사람처럼", "번역투 제거", "영어 인용 많은 글 윤문", "AI 글 티 안 나게", "휴머나이저", "humanize Korean", "AI detector bypass 한글". 후속 작업 — "특정 카테고리만 다시", "윤문 강도 조정", "장르 바꿔서", "이 문단만", "2차 윤문" 도 모두 이 스킬. 단순 맞춤법·오탈자 교정은 직접 처리, 번역은 번역 스킬, 내용 추가·삭제를 동반한 재작성은 별도 집필 스킬. ---
# Humanize Korean — AI 한글 티 제거 오케스트레이터 (v1.5)
> **v1.5 변경 고지 (2026-04-26) — v1.1 베이스라인 + Monolith Fast Path** > v1.2(voice profile)·v1.3(candidate pool)·v1.4(역할별 모델 분산)는 모두 핫패스 비용을 잡지 못해 5,000자 입력에 25분이 걸렸습니다. v1.5는 **v1.1 단순 구조로 롤백한 뒤 단일 호출 monolith 에이전트만 추가**한 설계입니다. > > - **Fast 모드(디폴트)** — `humanize-monolith` 에이전트가 한 콜에서 탐지·윤문·자체검증 일괄 처리. 도구 호출 4~5회. 5,000자 이하 wall-clock 2~3분 목표. > - **Strict 모드(`--strict`)** — v1.1 5인 파이프라인 그대로(detector·rewriter·auditor·reviewer + taxonomist 분류 자산 유지). 정밀 검증·장문(8,000자+) 처리·etc. > - **삭제됨**: voice profile·candidate pool·promotion-checklist·sample-collection·권한 위계 §1~§6. > - **유지됨**: 분류 체계 본진(C-9·C-10·D-7·H-3·I-3·I-4 등 v1.2~v1.3.1 신규 패턴)·rewriting-playbook·5인 에이전트 정의(strict 모드 백본).
## Phase 0: 컨텍스트 확인 및 모드 결정
작업 시작 시 가장 먼저 다음 한 줄을 사용자에게 출력한다.
``` humanize-korean v1.5 — {fast|strict} 모드 / run_id: {YYYY-MM-DD-NNN} ```
### 모드 결정 - 사용자가 `--strict`·"정밀 모드"·"5인 파이프라인" 명시 → **strict** - 입력 8,000자 초과 → **strict** (자동 승급 + 사용자에 1줄 고지) - 그 외 모두 → **fast (디폴트)**
### run_id 결정 - 모든 경로는 **cwd 기준**. 새 폴더 생성도 cwd 기준 `_workspace/{YYYY-MM-DD-NNN}/`에 만든다. - 기존 시퀀스 확인은 **`Glob` 도구**로 표지 파일을 매칭해 간접 조회. 올바른 사용법: `Glob(pattern="_workspace/YYYY-MM-DD-*/01_input.txt")` → 결과에서 폴더명 추출 후 NNN 최댓값 + 1. 주의: Glob은 디렉토리 자체는 매칭하지 못한다. 반드시 그 안의 표지 파일(`01_input.txt`)을 매칭할 것. `Bash ls`는 OS·셸 환경에 따라 경로 해석이 달라지므로 사용 금지. - 당일 폴더가 없으면 NNN = 001. 있으면 마지막 NNN + 1. - 부분 재실행 신호("이 카테고리만 다시"·"2차 윤문")일 경우 기존 run_id 재사용 + strict 모드로 자동 승급.
## Fast 모드 (디폴트)
### Phase 1: 입력 저장 1. cwd 기준 `_workspace/{run_id}/` 생성 2. 입력 텍스트를 `01_input.txt`에 저장 3. 첫 300자로 장르 자동 추정 (사용자 명시 시 우선)
### Phase 2: Monolith 호출 `humanize-monolith` 에이전트를 `Agent` 도구로 1회 호출.
입력: ``` input_path: <abs path>/_workspace/{run_id}/01_input.txt quick_rules_path: ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/quick-rules.md genre_hint: 칼럼 | 리포트 | 블로그 | 공적 | null ```
출력 (에이전트가 직접 작성): - `_workspace/{run_id}/final.md` — 윤문본 - `_workspace/{run_id}/summary.md` — 메트릭·자체검증·하이라이트
monolith는 단일 호출 안에서 다음을 모두 수행 (자세히는 에이전트 정의 참조): 1. quick-rules 룰북 로드 → 메모리에서 패턴 탐지 + 윤문 + 자체검증 6항 점검 2. 변경률 50% 초과 시 자동 롤백 3. 자체검증 위반 시 1회 부분 재실행 4. final.md + summary.md 작성
### Phase 3: 결과 전달 사용자에게 다음 4개를 반환: 1. 한 줄 상태: `완료. 변경률 X% / 등급 Y / 자체검증 N/6 통과` 2. 윤문본 본문 (마크다운 블록) 3. summary.md의 핵심 표 (메트릭 + 카테고리 탐지 + 자체검증) 4. 등급 B 이하면 "정밀 검증이 필요하면 `--strict`로 5인 파이프라인" 안내
**디폴트 wall-clock 목표:** 5,000자 이하 2~3분, 8,000자 5~7분.
## Strict 모드 (`--strict` 또는 자동 승급)
v1.1 5인 파이프라인 그대로. 검증 분리·재윤문 루프가 의미 있을 때만 사용.
### Phase A: 탐지 `ai-tell-detector` 호출 → `02_detection.json`
### Phase B: 윤문 (최대 3회 루프) `korean-style-rewriter` 호출 → `03_rewrite.md` + `03_rewrite_diff.json`
### Phase C: 병렬 검증 (에이전트 팀) `TeamCreate`로 `humanize-review-team` 구성: - `content-fidelity-auditor` → `04_fidelity_audit.json` (의미 동등성) - `naturalness-reviewer` → `05_naturalness_review.json` (잔존·과윤문)
`TeamDelete` 후 종합 판정 매트릭스에 따라 분기:
| fidelity | naturalness | 종합 | 후속 | |---|---|---|---| | full_pass | accept / accept_with_note | **최종 승인** | Phase D | | full_pass | rewrite_round_2 | **2차 윤문** | Phase B 재호출 (target finding) | | full_pass | rollback_and_rewrite | **롤백 후 재윤문** | 윤문가에 edit 롤백 지시 | | conditional_pass | - | **롤백된 edit만 재시도** | Phase B 재호출 | | fail | - | **전면 재작업** | Phase B 전면 재호출 |
2차/3차 윤문 진입 시 `03_rewrite_v2.md`·`v3.md`로 버전 분리. **최대 3회 후 미해결이면 `hold_and_report`**로 사람 개입.
### Phase D: 최종 출력 1. `final.md`에 최종 윤문본 복사 2. `summary.md` 생성 (fast 모드와 동일 포맷) 3. 사용자에게 결과 + 등급 + 안내
## 부분 재실행 / 후속 명령
| 사용자 신호 | 처리 | |---|---| | "특정 카테고리만 다시" | strict 모드로 자동 전환, 해당 카테고리 finding만 Phase B 재실행 | | "이 문단만" | strict 모드, 해당 문단만 입력으로 새 run_id 생성 | | "2차 윤문"·"`/humanize-redo`" | 기존 run_id의 `final.md`를 새 입력으로 strict Phase B 재실행 | | "윤문 강도 조정" | strict 모드, `min_severity` 옵션 변경 후 Phase A부터 재실행 | | "장르 바꿔서" | `genre_hint` 변경 후 Phase A부터 재실행 |
## 옵션 (인자 끝에 자연어로)
- `장르: 칼럼|리포트|블로그|공적` — 장르 명시 (생략 시 자동 추정) - `강도: 보수|기본|적극` — 윤문 강도 (기본값: 기본) - `최소심각도: S1|S2|S3` — 탐지 임계값 (기본값: S2) - `--strict` — 5인 파이프라인 강제 사용
## 데이터 흐름 요약
### Fast 모드 (디폴트) ``` 01_input.txt ↓ [humanize-monolith — 단일 호출] ├ 메모리: quick-rules 로드 → 탐지 → 윤문 → 자체검증 └→ final.md + summary.md ```
### Strict 모드 ``` 01_input.txt ↓ [ai-tell-detector] 02_detection.json ↓ [korean-style-rewriter] 03_rewrite.md + 03_rewrite_diff.json ↓ [병렬 팀] ├→ [content-fidelity-auditor] → 04_fidelity_audit.json └→ [naturalness-reviewer] → 05_naturalness_review.json ↓ [오케스트레이터 종합] ├→ (재작업) Phase B로 복귀 (최대 3회) └→ (승인) final.md + summary.md ```
## 에이전트 호출 규칙
**모델:** 모두 `model: opus` 통일 (v1.1 베이스라인). 모델 다운그레이드는 v1.4에서 시도했으나 도구 호출 chain이 진짜 병목이라 효과 미미했음.
**에이전트 정의 위치:** 저장소 루트 `agents/`에 12종 정의(플러그인 컨벤션). Claude Code 탐색 경로: 1. 플러그인 설치 시 — `humanize-korean` 플러그인이 `agents/`를 번들로 제공(전역). 2. 스크립트 설치 시 — `install.sh`가 `agents/*.md`를 `~/.claude/agents/`에 심링크(전역).
필요 에이전트 6종: - `humanize-monolith` (v1.5 신규, fast 전용) - `ai-tell-detector` · `korean-style-rewriter` · `content-fidelity-auditor` · `naturalness-reviewer` (strict 5인 중 4명) - `korean-ai-tell-taxonomist` (분류 체계 유지·확장 — 본 스킬 실행 중에는 호출 안 됨, 별도 명령으로만 트리거)
## 테스트 시나리오
### Fast 정상 흐름 - 입력: ChatGPT가 생성한 AI 칼럼 초안 (2,000~5,000자, 번역투·결말 공식·hype 어휘 풍부) - 기대: monolith 1콜로 변경률 15~25%, 등급 A/B, wall-clock 2~3분, 자체검증 5~6/6
### Strict 정밀 검증 흐름 - 사용자 명시 `--strict` 또는 8,000자+ 입력 - 5인 파이프라인 끝까지 실행, 변경률 18~22%, 검증팀 full_pass
### 엣지 케이스 — 이미 사람이 쓴 글 - monolith 자체 탐지에서 매치 거의 없음 → 변경률 5% 미만 + summary.md에 "윤문 불필요 가능성" 메모 - 사용자가 `--strict`로 강제 검증 가능
## 주의 사항
- **의미 불변이 최상위 불문율.** monolith·strict 모두에서 위반 즉시 롤백. - **수치·고유명사·직접 인용은 탐지/윤문 대상 아님.** Do-NOT list 엄수. - **장르 이탈 금지.** 칼럼이 에세이로, 에세이가 문학으로 옮겨가지 않는다. - **register 보존.** 격식체 입력 → 격식체 출력. AI 티는 문법·수사이지 격식 자체가 아님. - **변경률 30% 초과 → 경고, 50% 초과 → 강제 중단.** - **자동 로드 금지.** 프로젝트 CLAUDE.md 등 다른 파일을 자동 파싱해 옵션을 추론하지 않는다.
## 참고 자료
- 슬림 룰북 (Fast 전용): [`references/quick-rules.md`](references/quick-rules.md) — S1·S2 핵심 패턴 + 자체검증 체크리스트 - 분류 체계 본진 (Strict 전용): [`references/ai-tell-taxonomy.md`](references/ai-tell-taxonomy.md) — 10대분류 × 40+ 패턴 전수 - 윤문 처방 (Strict 전용): [`references/rewriting-playbook.md`](references/rewriting-playbook.md) — 카테고리별 치환 레시피·장르별 허용 표 - 웹 서비스 스펙 (옵션): [`references/web-service-spec.md`](references/web-service-spec.md) — 웹 확장 시 로드
技术详情
- 版本
- 1.5.0
- 许可证
- MIT
- 最近更新
- 2026年8月23日
- 发布时间
- 2026年8月23日
决策摘要
备选候选
仓库近期活跃
Agent 验证证据
Agent 验证证据
来自解析、审查、安装和一次小范围运行后的结果报告。
- 成功率
- —
- 近期失败
- —
- 结果
- 0
- 输出质量
- —
- 失败
- 0
- 不相关
- 0
- 安装次数
- 0
- 风险拦截
- 0
- 需要配置
- 0
- 生产环境
- 0
暂时没有 Agent 结果数据。首次 Agent 执行可以通过 /api/agent/outcome 报告成功、需要设置、风险拦截、失败或不相关。
增长闭环
分享工具包
为 humanize-korean 准备的场景化草稿,可手动发布到 X。
humanize-korean: AI(ChatGPT·Claude·Gemini 등)가 쓴 한글 텍스트를 "사람이 쓴 글처럼" 윤문해주는 오케스트레이터 스킬. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·... 128 stars https://www.openagentskill.com/skills/bam-bam-2-humanize-korean?ref=x
可选:带安装命令的回复
Listing + install path for humanize-korean: https://www.openagentskill.com/skills/bam-bam-2-humanize-korean?ref=x Install: npx skills add bam-bam-2/solo-skills --skill humanize-korean
收录来源
Registry 收录
此列表来自公开来源,维护者认领获批前不会标记为官方。
- 创作者
- bam-bam-2
- 收录方
- OpenAgentSkill 社区索引
归属链接指向公开仓库或创作者主页。创作者可认领列表以更新所有权信号。
认领此 Skill所有者认领
认领此 Skill 页面
这条 Registry 收录 列表归属于 bam-bam-2,但尚未标记为官方。认领后可增加已验证所有者信号,使后续发布、安装和审计更新更值得信赖。
创作者外链工具包
将证据徽章加入你的 README
在开发者评估仓库的位置展示规范页面、当前信任与审计信号,以及真实的 Agent 验证证据。
[](https://www.openagentskill.com/skills/bam-bam-2-humanize-korean)
[](https://www.openagentskill.com/skills/bam-bam-2-humanize-korean)
[](https://www.openagentskill.com/skills/bam-bam-2-humanize-korean/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/bam-bam-2-humanize-korean)作者
bam-bam-2
@bam-bam-2
健康信号
- GitHub Stars
- 128
- 质量评分
- 38/100
- 最近 GitHub 推送
- 2026年8月23日
- 框架提示
- 未知
- OpenAgentSkill 浏览量
- 1
- 复制安装命令
- 0
- 跳转点击
- 0
社区信号
告诉我们这个 Skill 是否对你的 Agent 工作流有帮助。汇总反馈会持续改善排序。
信任与安全
仅限沙盒
- GitHub 采用度128 个 GitHub Stars信息
- Star/Fork 活跃度128 个 Star,22 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息检查
- 近期维护今天有推送通过
- 许可证清晰度MIT通过
- README/SKILL.md 完整度元数据包含足够的用法与工作流上下文通过
- 依赖与运行时风险命令执行范围信息
相关 Skill
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
37.0K StarsMoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
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Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
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