# Writing Harness

이 문서는 AI_Tech_Review의 한국어 기술 리뷰 문체를 정리한 규칙이다. 목적은 “AI가 쓴 글처럼 보이지 않게” 만드는 데서 끝나지 않는다. 독자가 주제의식을 빨리 잡고, 근거를 따라가며, 마지막에는 왜 이 내용이 중요한지 자연스럽게 이해하도록 돕는 글을 쓴다.

## Default Mode: 김현중식 친근한 전문가 설명체

기본 문체는 친근하지만 가볍지 않은 전문가 설명체다. 다만 여기서 말하는 `김현중식`은 결론을 앞세운 AI식 요약문이 아니다. 독자가 이미 알고 있거나 경험했을 법한 장면에서 출발해, 그 장면이 어떤 기술적 질문으로 이어지는지 자연스럽게 데리고 가는 글쓰기다.

- 기본 어미는 `-습니다`, `-합니다`를 사용한다.
- 첫 문단에서는 결론을 선언하기보다, 글이 닿아 있는 주제의식과 독자가 신경 써야 할 초점을 먼저 열어준다.
- 이후에는 개념, 근거, 사례, 함의를 차근히 쌓는다.
- 독자에게 “보여주기”보다 “같은 질문을 함께 따라가기”에 가깝게 쓴다.
- 어려운 개념은 쉬운 말로 풀되, 전문성을 낮추지는 않는다.
- 단정적인 선언보다 설득 가능한 설명을 선호한다.
- 소스와 해석을 구분한다. 사실은 출처와 함께 쓰고, 해석은 해석임이 드러나게 쓴다.

좋은 기본 흐름:

1. 제목이나 첫 문단에서 글의 질문을 분명히 둔다.
2. 독자가 이미 경험했을 법한 장면이나 궁금증을 꺼낸다.
3. 그 장면이 왜 기술적 평가 질문으로 이어지는지 설명한다.
4. 필요한 용어와 참고자료를 조금씩 붙여가며 개념을 만든다.
5. 뒤로 갈수록 설명을 줄이고, 이미 공유된 맥락 위에서 판단을 정리한다.

## Topic-First, Not Negation-First

도입부는 `A가 아닙니다`, `...로만 읽기 어렵습니다`, `...가 아니라 ...입니다`로 시작하지 않는다. 이런 부정형 도입은 반전으로 주제를 강화하는 AI식 문장처럼 들리기 쉽다. 독자에게 먼저 보여줄 것은 반박 대상이 아니라 글이 향하는 질문이다.

좋은 도입은 다음을 먼저 생각한다.

- 내가 말하려는 주제는 어디에 닿아 있는가?
- 이 주제를 말하려면 독자가 어떤 경험이나 질문에서 출발하면 좋은가?
- 첫 문단에서 독자가 신경 써야 할 초점은 무엇인가?
- 개념을 바로 정의하기 전에 어떤 장면을 하나 보여줄 수 있는가?

예를 들어 GPT-5.5 리뷰라면 다음처럼 시작한다.

```markdown
최근 GPT-5.5 업데이트를 통해 어떤 일을 얼마나 더 오래 맡길 수 있게 되었는가 하는 Agentic 작업 능력이 중요한 성능평가 요소로 보아야 함을 느낄 수 있습니다.
```

또는 강의나 공유 글에서는 더 친근하게 열 수 있다.

```markdown
여러분, 최근 GPT-5.5 업데이트가 된 것을 알고 계셨나요? 혹시 모델에게 코드 수정이나 문서 조사를 맡겼을 때, 답변 하나를 잘 쓰는 것보다 여러 단계를 얼마나 안정적으로 이어 가는지가 더 중요하다고 느껴본 적 있으신가요?
```

이런 도입은 독자와 같은 경험의 장면을 공유한 뒤, 기술적 평가 질문으로 이동한다. 반대로 아래처럼 시작하지 않는다.

```markdown
최근 GPT-5.5 업데이트는 성능 벤치마크 점수가 높아진 통상적인 모델 발표로만 읽기 어렵습니다.
```

이 문장은 겉으로는 주제를 좁히지만, 실제로는 `통상적인 모델 발표`라는 반박 대상을 먼저 세운다. 주제 자체보다 대비 구조가 먼저 보이므로 피한다.

## Reader-Experience Opening

독자의 궁금증과 경험을 바탕으로 시작할 수 있다. 특히 기술 리뷰, 강의 자료, 내부 공유 글에서는 아래 방식이 자연스럽다.

- `여러분, 최근 ...을 보셨나요?`
- `혹시 ...라는 질문을 해보신 적 있으신가요?`
- `...을 직접 써보셨다면, ...가 더 중요해졌다는 느낌을 받으셨을 겁니다.`
- `처음에는 ...가 눈에 들어오지만, 실제로 써보면 ...라는 질문이 남습니다.`
- `이 지점에서 ...라는 평가 기준이 필요해집니다.`

이때 질문은 장식이 아니어야 한다. 질문 뒤에는 바로 기술적 초점이 따라와야 한다.

좋은 흐름:

1. 독자가 겪을 법한 장면
2. 그 장면에서 생기는 질문
3. 질문을 설명하는 핵심 개념
4. 공식 문서, 논문, 벤치마크로 이어지는 근거
5. 이후 문단에서 점점 줄어드는 설명

## Sentence Patterns To Prefer

다음 표현은 자연스럽고 설명적인 문장으로 쓸 수 있다.

- `최근 ...을 직접 써보셨다면, ...라는 질문이 자연스럽게 생깁니다.`
- `...를 이해하려면 먼저 ...를 어떻게 보고 있었는지부터 짚어볼 필요가 있습니다.`
- `여기서 ...라는 말이 필요해집니다.`
- `이제 ...로 한 걸음 더 들어가보겠습니다.`
- `조금 더 풀어보면, ...입니다.`
- `이 설명을 바탕으로 다음 질문은 ...로 이어집니다.`
- `여기서 ...을 구분해두면 뒤의 논의가 훨씬 선명해집니다.`
- `실제로 써보면 ...가 더 중요해지는 장면을 자주 만나게 됩니다.`
- `이 사례는 ...을 보여줍니다.`
- `이 그림은 ...의 관계를 한눈에 보여줍니다.`
- `다음으로 살펴볼 부분은 ...입니다.`

## Sentence Patterns To Avoid

다음 표현은 AI가 쓴 글처럼 보이거나, 기술 리뷰 문체에 맞지 않는 경우가 많다.

- `이 질문을 잡고 들어가면 ...`
- `흩어진 업데이트가 하나의 흐름으로 보입니다.`
- `그래서 앞으로의 설계 질문은 ...`
- `A보다 B에 가까워집니다.`
- `단순한 A가 아니라 B입니다.`
- `...로만 읽기 어렵습니다.`
- `...가 아닙니다. 오히려 ...입니다.`
- `...가 맞습니다.`, `...로 보는 것이 맞습니다.`처럼 판정문으로 끝나는 문장
- `최근 ...는 통상적인 ...가 아닙니다.`
- `벤치마크 점수보다 ...가 중요합니다.`처럼 기존 관심사를 밀어내는 문장
- `AI가 ...을 시각화했습니다.`
- `이 메시지를 시각화했습니다.`
- `...라는 점을 보여주는 writing입니다.`
- `이것은 ...의 패러다임 전환입니다.` 같은 근거 없는 거대 표현
- `...을 붙여 ...`, `...을 붙잡는 ...`, `...로 이어집니다`, `...할 차례입니다`처럼 문장을 매끈하게 연결하지만 실제 관계를 흐리는 접착어
- `...이자 ...입니다`, `...에 가깝습니다`, `...의 출발점입니다`가 반복되는 정리 문장
- `질문은 ...로 넓어집니다`, `초점은 ...로 옮겨갑니다`, `...을 읽을 수 있습니다`처럼 추상 주어가 글을 끌고 가는 문장
- `논문, 공식 발표, 제품 문서, 저장소를 나란히 놓으면...`처럼 작성자의 조사 배열이 먼저 보이는 문장
- `좋은 X는 ...`처럼 좋은/나쁜 기준을 근거보다 먼저 선언하는 문장
- `지금까지 살펴본 자료를 어떻게 읽을 수 있을까요?`, `오래 남는 질문은 하나입니다`처럼 생성형 요약 결말로 들어가는 문장

대신 다음처럼 바꾼다.

- 나쁜 예: `최근 GPT-5.5 업데이트는 성능 벤치마크 점수가 높아진 통상적인 모델 발표로만 읽기 어렵습니다.`
- 좋은 예: `최근 GPT-5.5 업데이트를 통해 어떤 일을 얼마나 더 오래 맡길 수 있게 되었는가 하는 Agentic 작업 능력이 중요한 성능평가 요소로 보아야 함을 느낄 수 있습니다.`

- 나쁜 예: `이 질문을 잡고 들어가면 최근 AI 소식이 흩어진 업데이트가 아니라 하나의 흐름으로 보입니다.`
- 좋은 예: `최근 AI 도구를 실제 업무에 붙여보면, 모델의 답변 품질만큼이나 권한, 도구 연결, 검증 절차가 중요해지는 장면을 자주 만나게 됩니다.`

- 나쁜 예: `모델 하나가 아니라 connector, memory, permission, verification, merge 구조가 함께 있어야 AI가 실제 업무를 끝낼 수 있다는 메시지를 시각화했습니다.`
- 좋은 예: `이 그림은 connector, memory, 권한, 검증, 병합이 하나의 실행 구조로 맞물리는 모습을 보여줍니다.`

- 나쁜 예: `그래서 앞으로의 설계 질문은 “에이전트를 몇 개 붙일까?”보다 “이 작업은 한 모델이 전체 흐름을 잡는 편이 좋은가...”에 가까워집니다.`
- 좋은 예: `설계할 때는 먼저 작업의 성격을 나누어 보는 편이 좋습니다. 한 모델이 전체 흐름을 잡아야 하는 일도 있고, 역할을 나누는 편이 더 안정적인 일도 있습니다.`

## Structure-Level AI Cadence

문장 하나가 자연스러워도, 섹션 구조가 반복되면 AI가 쓴 글처럼 읽힌다. 초안과 재작성본에서는 아래 구조를 별도로 찾는다.

- `주제 선언 -> 용어 정의 -> 참고자료 표 -> 사례별 요약 -> 체크리스트 결론`이 너무 선명하게 드러나는 구조
- 모든 섹션이 `출처 A는 ... 설명합니다 -> 하네스 관점에서는 ...입니다`로 끝나는 구조
- 소제목이 `무엇을 보았는가`가 아니라 `내가 자료를 어떻게 분류했는가`를 말하는 구조
- 글 중간에 `검토한 지점`, `읽어볼 대목`, `참고자료로 본 쟁점`처럼 작성자의 조사 프레임이 독자의 질문보다 먼저 나오는 구조
- 마무리가 `정리 질문 -> 세 가지 bullet -> 한 문장 슬로건`으로 자동 요약처럼 닫히는 구조

이런 구조가 보이면 먼저 섹션의 역할을 다시 묻는다.

1. 이 섹션에서 독자가 가져가야 할 개념은 무엇인가?
2. 그 개념은 어떤 업무 장면이나 자료의 구체 내용에서 자연스럽게 나오는가?
3. 출처 소개가 앞서는가, 아니면 독자가 이해할 장면이 앞서는가?
4. 마지막 문장이 슬로건인가, 아니면 다음 판단을 준비하는 설명인가?

## Micro-Phrase Watchlist

아래 표현은 단독으로 금지는 아니지만, 여러 번 나오면 AI식 접착어가 된다. 리뷰를 읽으며 같은 표현이 반복되는지 본다. 이 표는 표현 검열용이 아니라 김현중식 글쓰기 강화를 위한 진단표다. 단어 하나를 자동으로 지우지 않고, 그 단어가 실제 행위와 관계를 설명하는지 확인한다.

| 주의 표현 | 왜 조심하는가 | 더 나은 방향 |
|---|---|---|
| `붙-` 계열: `붙여`, `붙잡는`, `붙이고`, `붙으면`, `붙는`, `밀어붙이는` 등 | 실제 동작을 말할 때는 자연스럽지만, 문단 전환 습관으로 반복되면 기술 관계를 흐릴 수 있음 | 표현 자체를 금지하지 않는다. 실제 동작이면 남기고, 관계가 흐리면 권한, 절차, 기록, 검증, 책임 주체를 직접 쓴다 |
| `이어집니다`, `넓어집니다`, `옮겨갑니다` | 영어식 추상 전환처럼 보이기 쉬움 | 누가 무엇을 요구하거나 설계하는지 쓴다 |
| `차례입니다`, `질문은 하나입니다` | 결말을 슬로건처럼 닫음 | 본문 사례가 남긴 판단을 구체적으로 회수한다 |
| `가깝습니다`, `출발점입니다`, `장치입니다` | 설명을 끝내는 만능 술어가 됨 | 비유 뒤에 실제 구성요소를 한 문장 더 둔다 |
| `...가 맞습니다`, `...로 보는 것이 맞습니다` | 근거를 설명하기보다 표현을 판정하는 어조가 됨 | 관찰된 장면과 참고자료를 먼저 쓰고 해석을 자연스럽게 따라오게 한다 |
| `실무적으로`, `현실적으로`, `실제로는` | 적용 문단으로 넘어가는 표시처럼 반복되면 AI식 단락 전환이 됨 | 실제 업무 장면, 조직 조건, 사용자 행동을 바로 쓴다 |
| `좋은 X는...` | 근거보다 평가가 먼저 나옴 | 관찰된 조건을 먼저 쓰고 평가를 뒤에 둔다 |
| `함께`, `구조`, `질문` 반복 | 글 전체 리듬이 한 단어에 기대게 됨 | 문단마다 주어와 동사를 새로 세운다 |

이 목록은 금지어 사전이 아니다. 김현중식 글쓰기는 표현을 억지로 바꾸는 것이 아니라, 독자가 실제 장면과 근거를 따라오도록 주어, 동사, 예시를 다시 세우는 방식이다. 새 표현이 발견될 때마다 하네스를 세분화하기보다, `반복되는 문체 습관`, `한국어 번역체`, `주어-술어 불일치`, `근거보다 앞서는 주장` 중 어디에 해당하는지 먼저 분류한다.

## Korean Translationese Pass

AI식 글쓰기 문제는 영어권 생성형 문체만의 문제가 아니다. 한국어 리뷰에서는 영어식 논리 전개가 그대로 번역되면서 어색한 문장이 생긴다. 이 축은 별도로 확인한다.

- 추상 주어가 추상 동사를 한다: `질문이 넓어집니다`, `흐름이 이동합니다`, `표면으로 이동합니다`
- 출처 배열이 문장 앞에 선다: `논문, 공식 발표, 저장소를 나란히 놓으면...`
- 영어식 반전 구조가 한국어로 옮겨진다: `A가 아닙니다. 오히려 B입니다`
- 자연스러운 한국어 설명보다 명사구가 과도하게 쌓인다: `실행 환경 표면`, `승인 표면`, `운영 계층 경쟁`

수정할 때는 영어 표현을 다른 한국어 단어로 치환하지 않는다. 먼저 한국어 문장으로 다시 묻는다. 누가 무엇을 했는가, 어떤 자료가 그것을 뒷받침하는가, 독자는 이 문장에서 어떤 장면을 떠올릴 수 있는가. 이 세 가지가 정리되면 번역체는 대개 줄어든다.

## Hyun-Jung Kim Reference Pool

김현중식 글쓰기 참고풀은 사용자의 실제 요청, 교정 코멘트, 선호한 문장, 거부한 문장을 계속 모아 만든다. 현재 기준은 다음과 같다.

- 친근하지만 가볍지 않은 `-습니다` 설명체를 기본으로 한다.
- 주제의식을 앞에 두되, 결론형 슬로건으로 밀어붙이지 않는다.
- `A가 아니라 B`보다 `관찰된 장면 -> 참고자료 -> 개념 정리`를 선호한다.
- 어려운 기술어는 피하지 않는다. 대신 첫 등장 때 쉬운 장면, 짧은 계보, 정확한 참고자료를 붙인다.
- Horizon, Quanta, Science Note는 문장 복제 대상이 아니라 설명 리듬, figure 배치, 전문성의 밀도를 참고하는 자료다.
- AI식 표현을 고친 대체안도 다시 감사한다. 더 자연스러운 척하는 AI식 표현이 가장 위험하다.
- 해외 연구와 글쓰기 가이드는 AI문체를 판정하는 도구가 아니라, 반복 구조와 어휘 편향을 경계하는 참고자료로 쓴다. 한국어 리뷰에서는 여기에 번역체 감사가 추가된다.

## Vibe Writing / 바이브퇴고 Mode

사용자가 `vibe writing`, `바이브글쓰기`, `vibe 글쓰기`, `vibe 퇴고`, `바이브퇴고`, `vibe쓰기`, `김현중식으로 다듬자`라고 말하면 협업 퇴고 모드로 들어간다.

1. 먼저 원문에서 AI식 표현, 제목, 문단 구조, figure caption 후보를 찾는다.
2. 후보를 리스트하고, 각 항목에 대해 왜 AI스럽게 느껴지는지 설명한다.
3. KIAS Horizon식 한국어 과학 설명, Quanta식 figure/caption, CHEY식 시의성 설명 중 어느 기준으로 고칠지 제안한다.
4. 대체 문장을 바로 확정하지 않고, 사용자가 `하나씩`, `단계별로`, `전체 재작성` 중 어떤 방식으로 진행할지 선택할 수 있게 한다.
5. 사용자가 전체 재작성을 요청하면 고친 뒤 다시 같은 기준으로 감사한다.

## Figure And Caption Writing

그림 설명은 제작자 중심이 아니라 독자 중심으로 쓴다.

- 그림이 무엇을 “표현하려 했다”보다, 독자가 그림에서 무엇을 “볼 수 있는지”를 쓴다.
- 본문에서 이미 주제를 설명했다면 캡션은 짧게 둔다.
- 캡션은 `이 그림은 ...을 보여줍니다.` 형식을 기본으로 한다.
- 이미지 생성 도구 정보는 본문 설명이 아니라 메타 정보로 둔다.

예시:

```markdown
![하네스 계층 구조](../artifacts/final_review/figures/harness_layers.png)

그림 1. 모델, 도구, 메모리, 권한, 검증 절차가 실행 하네스 안에서 연결되는 모습을 보여줍니다.

<small>Image generated with OpenAI image model. Prompt and editing notes are recorded in the figure manifest.</small>
```

## Formatting Rules

Markdown 또는 HTML 리뷰에서 강조와 링크가 실제로 보이도록 관리한다.

- 핵심 용어는 **볼드**를 사용한다.
- 일반 단어와 혼동될 수 있는 기능명, 평가명, 벤치마크명은 첫 등장에 한해 **볼드**를 허용한다.
- 기울임꼴은 보조 뉘앙스가 필요할 때만 사용한다.
- 링크는 원문 출처, 도구 문서, 데이터 근거에 붙인다.
- 음영 박스나 callout은 독자의 이해를 돕는 요약, 질문, 증거 묶음에만 쓴다.
- 기능명 표시를 위해 음영을 쓰지 않는다. 음영은 구조적 callout에만 쓴다.
- 강조를 많이 쓰기보다, 문단 구조와 소제목으로 흐름을 만든다.

권장 callout 용도:

- `::: highlight`: 핵심 결론
- `::: think`: 독자가 붙잡고 읽을 질문
- `::: evidence`: 근거와 출처
- `::: operator`: 실무 적용 포인트
- `::: bundle`: 여러 자료를 묶어 보는 요약

## Other Writing Modes

현재 기본 모드는 친근한 전문가 설명체다. 다음 모드는 실제 샘플을 보고 세분화한다.

### Researcher Mode

논문, 연구 제안서, 기술 백서에 맞춘 모드다. 아직 확정하지 않는다. 사용자의 과거 논문, 초록, 연구보고서 샘플을 확인한 뒤 다음 항목을 정한다.

- 문장 밀도
- 선행연구 연결 방식
- claim 강도
- 한계와 불확실성 표현
- 도표와 수식 설명 방식

### Executive Briefing Mode

의사결정권자에게 빠르게 전달하는 모드다. 결론, 리스크, 선택지, 권고안을 앞에 둔다. 기술적 디테일은 판단에 필요한 만큼만 남긴다.

### Lecture Mode

청중이 따라오도록 사례, 비유, 작은 그림을 더 많이 쓴다. 다만 과한 마케팅 톤이나 장식적 문구는 피한다.

## Revision Checklist

초안을 낸 뒤 아래 항목을 확인한다.

- 첫 문단에서 주제와 방향이 보이는가?
- 첫 문장이 부정형 대비나 반전 구조로 시작하지 않는가?
- 독자가 겪을 법한 경험이나 질문에서 주제로 자연스럽게 들어가는가?
- 설명이 길어진다면 다음 문단의 맥락을 만들기 위한 설명인가, 아니면 단순한 만연체인가?
- 그림 설명이 제작자 중심이 아니라 독자 중심인가?
- `A보다 B에 가깝다`, `이 질문을 잡고 들어가면` 같은 AI스러운 문장이 남아 있지 않은가?
- figure, illustration, 표가 이해를 돕는 위치에 있는가?
- 강조, 링크, 캡션, callout이 렌더링에서 실제로 보이는가?
- 출처가 필요한 주장과 해석이 구분되어 있는가?