클로드 코드 AI 글 윤문 플러그인, 좁게 고칠까 넓게 고칠까

AI로 초안 쓰고 클로드 코드로 다듬는 시대, 윤문 플러그인 두 갈래 실측 비교

AI로 초안을 쓰고 클로드 코드에서 다듬는 사람이 늘면서, 그 결과물에서 'AI 냄새'를 지우는 윤문 플러그인도 여러 종류 나왔다. 클코단에서는 좁고 안전하게 고치는 윤문 플러그인과 넓고 과감하게 고치는 insane-writer를 같은 원고에 돌려본 실측 비교가 화제였다. 두 제작자가 서로의 결과물을 뜯어본 결과, 어느 쪽이 더 나은 방식이냐보다 애초에 고치는 게 항상 나은가라는 질문이 먼저 남았다.

좁게 고치는 윤문, 넓게 고치는 insane-writer

공개된 저장소를 보면 윤문 플러그인은 진단부터 재진단까지 자동화하는 polish-all을 포함해 6개 스킬로 구성돼 있다. AI 티 제거, 번역투 교정, 맞춤법 교정, 문체 변환, AI 작성 여부 판별을 각각 나눠 수행하고 수정 강도는 보수·기본·적극 세 단계로 조절한다. 클코단 실측 참여자 설명으로는 여기에 파이썬 스크립트 십여 개와 형태소 단위 어휘 빈도표, 규칙팩이 더해져 있어 정해둔 문제 구간만 골라 손대는 쪽에 가깝다. 두 도구 모두 클로드 코드 마켓플레이스에 등록돼 있어 명령어 한 줄로 설치하고 지울 수 있다는 점은 같다.

반대로 insane-writer는 원고 전 구간을 넓게 훑으며 고치는 쪽을 택했다. 문제 구간을 미리 정해두고 그 안에서만 움직이는 윤문과 달리, 표현이 어색하다 싶은 곳이면 범위를 좁히지 않고 손을 댄다. 좁고 안전한 수정과 넓고 과감한 수정이라는 대비는 두 도구를 실측한 클코단 논의에서 나온 정리이고 어느 쪽이 우월하다는 결론으로 이어지지는 않았다.

AI 티는 왜, 어디서 나는가

AI가 쓴 글이 어색하게 읽히는 원인 상당수는 번역투에서 온다. 영어 학습 데이터에서 굳어진 표현이 한국어로 그대로 옮겨지면서 문장이 뻣뻣해지는 경우가 많다는 분석이 있다. 위키백과가 정리한 AI 글쓰기 특징 가이드는 특정 단어의 과사용과 쉼표·괄호 자리에 습관적으로 들어가는 줄표(em dash)를 대표적인 신호로 꼽는다. 한때 챗지피티가 남발해 유명해진 '파고들다(delve)' 류의 단어도 같은 범주다. 이런 습관이 반복되면 한두 번은 우연일 수 있어도 한 편의 글에 몰려 나오면 AI가 쓴 티가 확연해진다.

한국어에 특화한 판별 연구도 나와 있다. ACL 2025에 발표된 KatFishNet은 한국어 특유의 형태소 구조와 어순, 문장부호 패턴을 분석해 기존 판별 모델보다 높은 정확도를 보였다고 보고했다. LLM이 쓴 뉴스 댓글을 잡아내는 XDAC 연구도 비슷한 문제의식에서 나왔다. 윤문 플러그인이 내세우는 '10대 AI 티 유형', '8대 번역투 유형' 분류는 이런 연구 흐름과 맞닿아 있다.

실측 중 드러난 재작성 경로 문제

클코단 실측에서는 윤문 플러그인 0.5.0 버전의 재작성 경로가 특정 원고에서 끝까지 완주되지 못하는 사례가 보고됐다. 모든 원고에서 재현되는 결함으로 단정할 근거는 없지만 좁고 안전한 수정을 표방하는 도구에서도 처리 경로가 중간에 멈추는 경우가 나올 수 있다는 점은 참여자들 사이에서 의미 있게 받아들여졌다. 규칙 기반 수정 구간을 촘촘히 나눠둔 설계일수록 그 경계를 벗어나는 원고 앞에서는 오히려 처리가 꼬일 여지가 있다는 지적이었다.

넓게 고치는 insane-writer 쪽은 구조적으로 이런 완주 실패 위험은 적지만 대신 손대는 범위가 넓은 만큼 원래 표현의 뉘앙스가 통째로 바뀔 가능성은 더 크다는 게 비교 과정에서 나온 평가다. 원고 하나를 두 방식으로 나란히 돌려보고 결과를 대조하는 작업 자체가, 실측 참여자들에게는 각 도구의 한계를 새삼 드러냈다.

고친 게 항상 나은 건 아니었다

이번 실측에서 가장 예상 밖이었던 대목은 원문 표현이 더 나은 경우가 적지 않았다는 점이다. 두 플러그인 모두 특정 문장에서는 자연스러움을 오히려 깎아내렸고 이는 윤문 자체의 근본적 가치에 대한 회의로 이어졌다. AI 윤문 도구 중에는 변경률이 30%를 넘으면 경고하고 50%를 넘으면 아예 중단하는 안전장치를 두는 사례도 있는데 과도한 수정을 막으려는 이런 설계는 업계에서도 과윤문 위험을 이미 인지하고 있다는 뜻으로 읽힌다.

이미지 생성 분야에서도 비슷한 논쟁이 있다. 결과물의 심미성은 높아져도 원본 기록으로서의 가치는 떨어진다는 지적이 나오는데 글쓰기에서도 손을 댈수록 필자 고유의 표현이 지워질 위험은 같은 방향을 가리킨다. 클코단에서는 두 플러그인을 상황에 따라 섞어 쓰는 방향을 검토 중이라는 의견이 나왔는데 어느 한쪽으로 완전히 기울지 않았다는 점 자체가 이번 비교에서 남은 판단에 가깝다.

독자에게 남는 선택 — 언제 어느 방식을 쓸까

개인 개발자나 1인 사업자가 실무에 적용한다면 원고 성격에 따라 도구를 나눠 쓰는 편이 현실적이다. 공식 문서나 계약서, 보도자료처럼 숫자·인용·고유명사가 한 글자도 틀리면 안 되는 글이라면 정해둔 구간만 손대고 나머지는 건드리지 않는 좁은 방식이 안전하다. 반대로 블로그나 SNS용으로 AI 냄새가 강하게 나는 초안을 빠르게 대량으로 정리해야 한다면 전 구간을 훑는 넓은 방식이 시간을 아껴준다.

두 방식을 함께 쓰는 실용적인 방법도 있다. 좁은 방식으로 먼저 한 번 돌리고 결과물의 diff를 확인한 뒤, 여전히 AI 티가 남아 있다고 판단되는 구간에만 넓은 방식을 추가로 적용하는 순서다. 반대로 넓은 방식을 먼저 돌려 큰 틀을 잡고 숫자나 고유명사가 걸린 문장만 원문으로 되돌리는 역순도 가능하다. 클로드 코드 플러그인은 마켓플레이스에서 설치와 제거가 자유로워 두 도구를 나란히 깔아두고 원고별로 골라 쓰는 데 별다른 비용이 들지 않는다.

두 플러그인의 차이보다 실측에서 더 크게 남은 질문은 따로 있다. 좁게 고치든 넓게 고치든 애초에 손대지 않는 편이 나은 문장이 원고마다 얼마나 섞여 있느냐는 물음이다. 윤문 도구를 돌리기 전에 원문과 결과물을 나란히 놓고 비교하는 습관이, 어떤 플러그인을 쓰느냐보다 더 중요한 이유이기도 하다.