자소서가 AI가 쓴 티 날 때, 번역투·어색한 말투만 골라 고쳐 주는 im-not-ai 스킬

자소서를 ChatGPT로 써 보면 내용은 그럴듯한데 “이 경험을 통해”, “~에 대해 학습했고”, “기여하겠습니다” 같은 말투가 꼭 남아요. 이런 자소서 번역투는 읽는 사람이 먼저 알아챕니다. 이 글은 Claude Code에 im-not-ai 스킬을 붙여서, 숫자와 경험 같은 내용은 그대로 두고 번역투와 어색한 말투만 골라 고쳐 본 기록이에요.

시험에 쓴 자소서는 ChatGPT에게 가상 인물을 주고 받은 지원동기 두 편입니다. 실제 지원자의 글은 쓰지 않았어요. 설치 방법과 도구가 지키는 원칙은 공식 저장소 README를 2026년 10월 15일에 받아 확인했고, 시험은 10월 16일 새벽에 했습니다.

AI로 쓴 자소서에 남는 번역투

번역투(Translationese)는 영어 문장을 옮긴 듯한 한국어 표현이에요. im-not-ai README의 분류표는 번역투의 예로 “~를 통해”, “~에 대해”, “~에 있어서”, “~되어진다”를 들고, 맺음말처럼 붙는 상투어는 AI 특유 관용구로 따로 묶어 둡니다. README가 든 예를 보면 “AI 기술을 통해 효율을 높일 수 있다”는 “AI로 효율을 높일 수 있다”로, “~에 의해 생성된”은 “~가 만든”으로 고쳐요. 저장소 첫 화면 그림에 실린 예문도 같은 결이에요.

시험에 쓸 자소서는 ChatGPT 웹 임시 채팅에서 받았어요. 식품 회사 마케팅에 지원하는 27세 김하늘(가상)과, 자동차 부품 품질관리에 지원하는 29세 박준호(가상)입니다. 받은 글은 손대지 않고 그대로 넣었어요.

첫 번째 글 한 문단에만 “중요하다”가 두 번, “~를 통해”가 한 번, 연결어미 뒤 쉼표가 세 번 나와요. 틀린 문장은 없는데 어느 회사에 내도 되는 문장처럼 읽힙니다. 자소서 번역투는 대개 이렇게 문법은 맞고 말투만 어색한 모양이라, 직접 고치려 해도 어디를 손댈지 찾기가 어렵죠.

im-not-ai는 문체만 고치고 내용은 두는 스킬

im-not-ai의 정식 이름은 “Humanize KR — 한글 AI 티 제거기”예요. README는 이 스킬이 사실·주장·수치는 바꾸지 않고 문체·리듬·표현만 자연스러운 한국어로 되돌린다고 소개합니다. 탐지하는 패턴은 10개 분류에 세부 패턴 85개(검증 대기 1건 포함)이고, 라이선스는 MIT입니다.

README에 적힌 원칙 중 자소서에 바로 걸리는 것만 추리면 이래요.

README의 Do-NOT List(탐지·윤문 대상 제외)도 자소서와 잘 맞아요. 수치·단위·날짜, 고유명사·인명·제품명, 큰따옴표 안의 직접 인용, 법률·규정 조문은 고치지 않는 대상으로 적혀 있습니다. 자소서라면 지원하는 회사 이름, 자격증 이름, 인턴 기간 같은 것이 여기에 해당한다고 볼 수 있어요.

README에는 외부 검토에서 사람이 쓴 에세이가 연결어미 뒤 쉼표를 자주 쓰는 습관 때문에 높게 판정된 반례가 나왔고, 그 뒤 판정 방식과 장르 기준을 고쳤다는 기록도 있어요. 쉼표 하나, 표현 하나로 “AI가 썼다”고 단정할 수 없다는 뜻으로 읽으면 됩니다.

그리고 이 스킬은 경험을 대신 만들어 주지 않아요. 어떤 동아리에서 무엇을 했고 숫자가 얼마나 바뀌었는지는 지원자 본인이 써야 하고, 스킬은 그 글의 말투만 손봅니다. 자소서 번역투를 고치는 일은 내용을 다 쓴 뒤 마지막 단계에 하는 편이 맞아요.

Claude Code에서 자소서 번역투를 고치는 명령

README에 따르면 이 스킬은 웹 버전 Claude.ai나 일반 ChatGPT가 아니라 파일·셸·에이전트 기능이 있는 CLI에서 돌아요. 공식 지원은 Claude Code, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI 네 가지입니다. Claude Code를 처음 쓴다면 터미널을 열고 claude를 입력하면 대화창이 뜨고, 그 대화창에 아래 두 줄을 차례로 넣으면 설치가 끝나요.

/plugin marketplace add epoko77-ai/im-not-ai
/plugin install humanize-korean@im-not-ai

설치한 뒤에는 새 세션을 열고 아래처럼 부릅니다. README는 “이 글 AI 티 없애줘”, “번역투 제거”처럼 말로 부탁해도 스킬이 움직인다고 적어 두었어요.

/humanize-korean 자소서.md

이번 시험은 설치 대신 저장소를 내려받아 그 실행에만 플러그인으로 붙이는 방식(--plugin-dir)으로 했어요. 전역 설정을 건드리지 않으려고 고른 방법이고, 부른 명령은 같은 /humanize-korean입니다. 모델은 Opus 5.5였어요.

에이전트 스킬이 무엇인지 설명한 글을 먼저 보면 /이름으로 부르는 구조가 더 쉽게 들어와요.

AI 티가 많은 자소서는 이렇게 바뀌었어요

김하늘(가상)의 자소서를 넣었더니 스킬이 먼저 글 전체에서 많이 나온 패턴을 진단하고, 그 패턴을 겨냥해 고친 다음 고친 곳 목록을 표로 돌려줬어요. 진단 파일에는 이 글이 “지원동기, 경험, 이 경험을 통해 배운 것, 입사 후 포부” 순서의 자소서 틀을 그대로 따른다는 지적도 있었습니다. 아래 두 카드는 원문과 고친 글을 낱말 단위로 맞대어 만든 것이에요. 빨간 칸이 원문에서 바뀐 낱말, 초록 칸이 고친 뒤 들어간 낱말이라 자소서 번역투가 어디에 몰려 있었는지 한눈에 보입니다.

“이 경험을 통해”는 “그때”로, “높이는 데 기여하겠습니다”는 “높이겠습니다”로 바뀌었어요. 긴 문장 하나는 “그렇게 팔로워를 300명에서 1,200명으로 4배 늘렸습니다.”로 끊어서 여섯 문장이 일곱 문장이 됐고요.

숫자는 하나도 바뀌지 않았어요. “300명에서 1,200명으로 4배”가 그대로고, “~습니다”로 끝나는 합쇼체와 한 문단 구성도 유지됐습니다. 이 실행에서는 스킬의 점수 스크립트가 돌지 못해서(시험 때 셸 명령을 막아 둔 탓이에요) 변경률을 잰 값이 없어 적지 않습니다.

원래 잘 쓴 자소서는 두 문장만 고쳤어요

박준호(가상)의 자소서는 상대적으로 덜 티 나는 글이었어요. 자소서 번역투가 적은 글을 넣으면 어떻게 되는지가 이쪽 결과예요. 스킬은 여섯 문장 중 두 문장만 고치고, 원래 잘 쓴 글이라 적게 고쳤다고 스스로 설명했습니다.

이 실행은 스크립트가 글 상태를 보고 가벼운 경로(light)를 골랐고, 변경률 게이트도 통과했어요. 불량률 “3.2%에서 1.8%”도 그대로였습니다. 시간은 두 편 모두 첫 실행 기준으로, 명령을 보낸 때부터 답이 끝날 때까지 자소서 1은 170초, 자소서 2는 224초가 걸렸어요.

자소서 번역투를 고친 뒤 직접 볼 곳

스킬은 고친 곳만 알려 주고 끝내지 않았어요. 김하늘(가상) 자소서에서는 확인해 볼 곳 두 군데를 따로 짚었습니다. 원문에 없던 “먼저”가 들어갔고, “중요하다고”가 “필요하다고”로 바뀌어 뜻이 조금 달라졌다는 것이에요. 되돌리는 방법도 같이 알려 줬고요.

결과가 마음에 들지 않으면 README 안내대로 “번역투만 더 손봐줘”, “원문 톤을 더 살려줘”처럼 말로 다시 부탁하면 돼요. 자소서 문항과 직무기술서를 AI에 넣어 내용부터 준비하는 방법은 NCS 면접·자기소개서 글에 정리해 두었습니다. 내용을 먼저 내 경험으로 채우고, 자소서 번역투는 마지막에 이 스킬로 다듬는 순서가 자연스러워요.

블로그 글도 넣는 방법은 같아요. README는 ChatGPT·Claude·Gemini 등이 쓴 한글 글을 대상으로 적고 있고, 칼럼을 문학으로 바꾸지 않는 것처럼 글의 장르를 유지한다는 원칙도 두었습니다. 이번에 직접 시험한 건 자소서 번역투까지라서, 긴 블로그 글은 처음 몇 번 결과를 원문과 나란히 놓고 보세요.

글에 나온 규칙 파일과 에이전트는 Claude Code에서 쓰는 방식이고, 공식 안내는 Claude Code 공식 문서에 있습니다.

이 글은 직접 만들고 운영하며 남긴 기록입니다. 적힌 수치는 작성 시점의 제 계정 기준이며, 같은 결과나 수익을 보장하지 않습니다.