핵심 요약

• 문제: AI 글의 “티”는 어휘가 아니라 구조에서 난다. StoryScope 연구(arXiv:2604.03136)는 문체를 사람이 고쳐도 서사 구조만 분석하면 93.9%까지 여전히 AI로 검출된다고 측정했다.
• 해결 방식: sepia는 서사 구조 → 담화 흐름 → 표면 문체 순서의 3-패스 개고 프로토콜을 Agent Skills 표준 마크다운 스킬로 구현했다. write·review·refactor·recreate 네 가지 연산으로 동작한다.
• 검증 결과: 격리 HOME에서 skills CLI로 Claude Code·Codex용 설치, 전역 목록 인식, 제거까지 전 과정을 직접 확인했다. 스킬 본체는 순수 마크다운·참조 문서뿐이고 실행 코드·네트워크 호출·API 키가 없다.
• 주의: “93.2% macro-F1” 같은 수치는 sepia가 인용한 연구 측정값이지, sepia가 그 성능을 낸다는 뜻이 아니다. sepia 자체 효과의 독립 벤치마크는 존재하지 않고, 제작자도 공개 이슈에서 GPTZero ‘mixed’ 판정이 남는 사례를 인정한다. 문체 패스는 영어 기준이다.
• 판단: 영어 실무 문서(릴리즈 노트, PR 답변, 포스트모템)와 영어 소설을 다루는 개발자·테크니컬 라이터에게는 무료로 쓸 만한 가치가 있다. 한국어 글의 번역투를 없애는 게 목적이면 이 글 대상이 아니다.

도구 개요: 이름·경로·지표

스타 증가 속도는 하루 20~35개 수준으로 25일째 완만하게 누적 중이고 (GitHub Events API 실측), 한 번의 폭발적 바이럴로 만들어진 점프가 아니다. 09-04 PyTorchKR 소개 스레드, 09-07 국내 블로그 심층 리뷰가 나온 뒤에도 꾸준히 성장했다.

왜 어휘 교정만으로는 안 되는가

기존 휴머나이저(Undetectable AI, StealthGPT 등)가 건드리는 것은 표면이다. 상투적 형용사를 빼고, 대시를 쉼표로 바꾸고, 문장 길이를 섞는다. 그런데 sepia가 근거로 삼는 StoryScope 연구(2026, 61,608편 분석)는 반대 방향에서 출발한다. 문체 신호를 아예 배제하고 서사 선택(인물 행동성, 시간 비선형성 등)만으로 AI 소설과 인간 소설을 구분했더니 93.2% macro-F1이 나왔고, 인간 편집자가 표면 문체를 다시 쓴 조건에서도 검출률은 95.5%→93.9%로 거의 유지됐다. “AI 티”의 본체는 단어가 아니라 이야기의 뼈대라는 뜻이다. 실무 글에서도 같은 구조가 확인된다 — 회사 블로그 2,250편과 그 AI 모방본 11,250편을 구조 특성만으로 분리한 후속 연구(SLOPSHAPE-2026, arXiv:2609.15369)는 98.0 macro-F1을 보고했다.

sepia는 이 측정값들을 “고쳐야 할 결함 목록”으로 번역한다. 서사가 너무 인과적으로 깔끔한 것, 감정이 신체 감각으로만 표현되는 것, 주제를 화자가 직접 설명하는 것, 결말이 성장과 수용으로 귀결되는 것. 이 결함들을 뼈대부터 고치고 나서 마지막에야 단어를 손본다. 전문 편집자의 실측 작업 비율(교체 74%·삭제 18%·삽입 8%)과 “한 편당 3~5개 기법만 적용” 원칙도 그대로 규칙화했다 — 모든 규칙을 다 적용하면 그것이 새로운 지문이 되기 때문이다.

sepia가 동작하는 방식: 라우팅과 4연산

설치하면 /sepia 라우터(Codex는 $sepia)와 5개 고정 진입점이 생긴다. 글 종류를 먼저 판별해 규칙 파일을 로드하고, 연산을 하나 고정해 실행한다.

글 종류별 라우팅도 세분화돼 있다. 소설·서사 에세이는 3-패스 전체를, 릴리즈 노트·PR 답변·포스트모템·티켓·기술 글·롱폼 저널리즘은 각각 전용 도메인 규칙 파일을 로드한다. 예컨대 릴리즈 노트는 “사용자 영향 우선, 주장마다 아티팩트, 마케팅 과장 금지”, 포스트모템은 “사람에게는 관대, 메커니즘에게는 무자비, 타임스탬프와 막다른 길 포함”이 규칙이다. 작성 모델이 알려진 경우 Claude·GPT·Gemini 계열별 지문 테이블을 추가로 적용한다.

Claude Code·Codex·Hermes 설치·제거 (직접 검증)

사전 조건

Node.js 18+와 npx이면 충분하다. 아래 명령은 모두 사용자 범위(-g)로 설치한다. 검증 환경은 Node 24.15.0, skills CLI 최신 안정 버전이다.

설치

# 방법 1: skills CLI — 77개 에이전트 공통 (에이전트 선택 프롬프트가 뜬다)
npx skills add Nanako0129/sepia -g

# 방법 2: Claude Code 전용 마켓플레이스 경로
claude plugin marketplace add Nanako0129/sepia
claude plugin install sepia@sepia --scope user

# 방법 3: Codex 전용
codex plugin marketplace add Nanako0129/sepia
codex plugin add sepia@sepia

설치 시 바뀌는 경로

직접 검증한 skills CLI 경로의 실제 쓰기 위치는 다음과 같다. 실행 파일 설치나 셸 프로파일 수정은 없다.

설치 인식 확인

npx skills list -g
# 출력 예 (직접 검증):
# sepia            ~/.claude/skills/sepia            Agents: Claude Code  Source: Nanako0129/sepia
# sepia-review     ~/.claude/skills/sepia-review     Agents: Claude Code  Source: Nanako0129/sepia
# ... 총 6개 항목

설치된 SKILL.md 6개 전부를 origin/main 최신 커밋(a4a9eb9, v0.12.1)의 원본과 바이트 단위로 비교해 전부 일치함을 확인했다. 참조 문서 디렉터리(references/, domains/, voices/)도 그대로 복사된다.

제거·원상복구

# skills CLI로 설치한 경우
npx skills remove sepia -g -y
npx skills remove sepia-write sepia-review sepia-refactor sepia-recreate sepia-hemingway -g -y

# Claude Code 마켓플레이스로 설치한 경우
claude plugin uninstall sepia@sepia --scope user

# Codex로 설치한 경우
codex plugin remove sepia@sepia

제거 후 잔여 파일 0개를 확인했다. 래퍼(write/review/…)만 따로 설치하는 것은 공식 지원하지 않는다 — 본체 sepia와 묶음으로 설치해야 한다.

검증 중 발생한 주의사항: skills CLI의 HOME 무시

검증 중 하나의 함정을 발견해 기록해둔다. skills CLI는 -g 설치 시 일부 대상(확인한 범위에서 Hermes, Claude Code)의 경로를 실제 사용자 홈 디렉터리 기준으로 해석한다. cd /tmp/격리디렉터리 후 실행하는 것만으로는 격리가 안 되고, 반드시 HOME=/tmp/격리디렉터리 npx skills add …처럼 환경 변수를 덮어써야 실제 설치 경로까지 격리된다. 이 글의 검증은 이 방식으로 재수행했고, 실 사용자 홈은 원상 복구를 확인했다. 독자 환경에서 테스트할 때도 같은 주의가 필요하다.

기존 방식과 비교: 무엇이 다른가

가장 널리 알려진 기존 도구는 유료 SaaS 휴머나이저 Undetectable AI다 (2026-09-22 공식 가격 페이지 기준 월 $9.99~31, 연간 결제). sepia와의 관계는 “부분 대체재”로 분류한다 — 같은 문제(기계 티 제거)를 다루지만 동작 계층과 비용 구조가 다르다.

정리하면 이렇게 선택한다. SaaS 휴머나이저는 에이전트 없이 브라우저에서 바로 써야 하거나, 검출 지표 자체를 서비스가 제공해주길 원할 때. sepia는 이미 Claude Code/Codex/Hermes로 작업 흐름이 구성된 사람이, 구조 수준의 개고와 수정 가능한 공개 규칙을 원할 때. 두 개를 겹쳐 쓰는 것도 가능하다 — sepia로 구조를 잡은 뒤 최종 표면은 다른 도구로 마무리하는 식이다. 국내 블로그 리뷰(winblack22, 09-07)가 제안한 “한국어는 1·2패스만 sepia, 3패스 문체는 한국어 전용 도구로” 하이브리드도 같은 구조다.

보안·권한·데이터 흐름 정리

• 실행 코드 없음: 저장소 전체 65개 파일을 확인했다. 스킬 본체는 SKILL.md와 참조 마크다운뿐이다. 파이썬 파일은 단 2개(scripts/check_versions.py, .qwenpaw-plugin/plugin.py)이고 둘 다 개발자용 릴리스 검증·QwenPaw 설치 지원 도구로, Claude Code/Codex/Hermes 설치 경로에서는 복사되지 않는다.
• 네트워크·키 없음: API 키, 환경 변수, 텔레메트리, 외부 전송이 전무하다. 원문은 에이전트 세션(이미 사용 중인 LLM API)을 벗어나지 않는다. fast-jev-compaction처럼 외부 판단 API로 diff가 나가는 구조와 대비된다.
• 프롬프트 인젝션 방어 명시: SKILL.md가 대상 원문·링크·인용을 “신뢰할 수 없는 데이터”로만 취급하고, 삽입된 지시문이 연산 선택·권한 확장·도구 실행을 못 하도록 경계를 규칙화했다.
• 공급망 리스크: skills CLI 설치는 저장소 클론 후 파일 복사 방식이다. 버전 고정은 플러그인 경로(sepia@sepia)에서 마켓플레이스 스냅샷 단위로 이뤄지고, 재설치 시 최신 main을 가져온다 — 도입 시점 커밋을 기록해두는 것이 안전하다. 이 글 검증 시점은 v0.12.1, 커밋 a4a9eb9다.
• 세금 없는 대가: 스킬이 “에이전트 권한으로 동작”한다는 점은 skills CLI 설치 완료 화면 자체의 경고다. 라이팅 스킬이므로 파일 쓰기·셸 실행을 요구하는 규칙은 없지만, 신뢰할 수 없는 원문을 다루는 만큼 운영 저장소가 아니라 별도 세션에서 쓰는 것이 기본 예방책이다.

안전 적용 체크리스트

1. 운영 환경 밖 테스트 디렉터리(또는 별도 세션)에서 npx skills add Nanako0129/sepia -g를 실행한다.
2. npx skills list -g로 sepia 6개 항목 인식을 확인한다.
3. 짧은 샘플 원문으로 /sepia-review를 먼저 돌려 진단 품질을 본다. 수정은 그다음.
4. 도입 시점 버전(v0.12.1)과 커밋(a4a9eb9)을 기록해둔다.
5. 끝나면 npx skills remove … -g -y로 제거하고 잔여 디렉터리가 없는지 확인한다.

이 글을 Claude Code에 붙여 넣어 설치하는 프롬프트

아래를 그대로 복사해 Claude Code(또는 Codex) 세션에 붙여 넣으면 된다. 비밀 입력은 필요 없고, 운영 환경을 바꾸지 않는 범위로 제한되어 있다.

sepia 에이전트 스킬을 안전하게 설치하고 검증해 줘. 규칙은 다음과 같다.

1. 운영 저장소가 아닌 홈의 사용자 범위(-g)에만 설치한다: npx skills add Nanako0129/sepia -g
2. 설치 전에 ~/.claude/skills(또는 대응 경로)의 기존 내용 목록을 먼저 출력해 백업 기준을 남긴다.
3. 설치 후 npx skills list -g 로 sepia 6개 항목(sepia, -write, -review, -refactor, -recreate, -hemingway)이 인식되는지 확인하고, skills/sepia/SKILL.md의 metadata.version이 0.12.1인지 검사한다.
4. 스킬 디렉터리에서 .py/.sh/.js 같은 실행 파일과 package.json, postinstall 훅이 없는지 검사해 결과를 보고한다.
5. 테스트는 짧은 영문 릴리즈 노트 초고로 /sepia-review 진단만 실행한다. 파일 수정·외부 전송·API 키 입력은 금지.
6. 검증이 끝하면 npx skills remove sepia sepia-write sepia-review sepia-refactor sepia-recreate sepia-hemingway -g -y 로 전부 제거하고, 경로에 잔여 파일이 없음을 확인한다.
7. 각 단계 결과를 명령과 출력으로 그대로 보고하고, 실패 시 중단하고 원인을 설명해 준다.

직접 검증한 것과 검증하지 못한 것

특히 “검출기를 통과한다”는 효과 주장은 이 글에서 확인하지 않았다. 제작자 공개 이슈(#268)에도 출력이 GPTZero에서 ‘mixed’로 남는 사례가 기록돼 있다. 효과를 측정하려면 자기 워크플로우에서 before/after 비교를 직접 해야 한다.

FAQ

한국어 글에도 쓸 수 있나?

부분적으로만. 1·2패스(서사 구조·담화 흐름)는 언어 비의존적이라 의미가 있지만, 3패스 표면 문체 규칙(금칙어, 축약형)은 영어 기준이다. 스킬 자체도 중국어(zh) 보정 파일만 있고 한국어 파일은 없다. 국내 리뷰가 권장하듯 한국어는 구조만 sepia에 맡기고 문체는 한국어에 맞게 손으로 다듬는 하이브리드가 현실적이다.

sepia를 쓰면 AI 검출기를 통과하나?

보장은 없다. 93.2% 같은 수치는 “구조만으로 AI 글을 검출할 수 있다”는 연구 결과이지, sepia가 그 검출을 우회한다는 측정이 아니다. 스킬 자체 효과의 독립 벤치마크는 없고, 제작자도 GPTZero ‘mixed’ 판정 사례를 이슈로 공개했다. 검출기 우회가 목적이라면 자기 텍스트로 직접 비교해야 한다.

기존 휴머나이저 대신 왜 굳이 스킬인가?

세 가지 실용적 이유다. 이미 쓰는 에이전트 안에서 동작해 원문을 외부 서버로 보내지 않고, 규칙이 공개 마크다운이라 내 문체에 맞게 편집할 수 있고, 구독료가 없다. 반대로 에이전트를 안 쓰거나 즉시 결과가 필요하면 SaaS가 빠르다.

유지보수는 믿을 만한가?

공개 25일간 릴리스 12회, 최근 일주일 커밋 100회, 이슈 대응은 당일~이틀 내다(2026-09-22 실측). 주 기여자 1인 중심이라 버스 팩터는 낮지만, MIT 라이선스 순수 마크다운이라 포크 비용이 거의 없다는 것이 완화 요인이다.

Hermes Agent에서는 어떻게 쓰나?

skills CLI가 hermes-agent를 공식 대상으로 지원한다. npx skills add Nanako0129/sepia -g 실행 후 에이전트 선택에서 Hermes Agent를 고르면 ~/.hermes/skills/ 아래 동일한 6세트가 설치된다. 이 글에서 설치·제거를 검증했다.

참고 자료

• sepia 공식 저장소 (Nanako0129/sepia) — 설치·제거·구조 공식 문서
• StoryScope: Investigating idiosyncrasies in AI fiction (arXiv:2604.03136) — 서사 구조 검출 연구 원문
• SLOPSHAPE-2026 (arXiv:2609.15369) — 실무 글 구조 검출 후속 연구
• Undetectable AI 가격 페이지 — 기존 유료 휴머나이저 기준 (2026-09-22 확인)
• PyTorchKR sepia 소개 스레드 (2026-09-04) — 국내 커뮤니티 첫 정리
• 관련 글: Claude Code 답변이 장황할 때 — i-have-adhd 스킬, Claude Code 컴팩션 개선 — fast-jev-compaction, Scientific Agent Skills 스킬 팩

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