fluent-korean

fluent-korean (Claude Code output-style)

이 플러그인은 LLM, 특히 클로드와 코딩 에이전트가 명확한 한국어를 유창하게 구사하도록 지시하는 출력 스타일을 제공합니다.
수려한 문체보다는 확실한 의미 전달을 추구하며, 비교적 자연스러운 문장을 목표로 합니다.

한국어로 명령을 입력하는 경우, 작업 결과물에 한국어가 포함된 경우에 특히 유용합니다.
Claude Code 환경에 적합한 Plugin이지만, 글쓰기 지침에 해당하는 텍스트를 적절하게 활용하면 다른 AI에도 적용할 수 있습니다.

설치법은 아래에서 다시 자세하게 설명드리겠으나, 현재 사용 중인 LLM에게 아래와 같이 한 문장으로 말하는 것을 추천드립니다.
EN: A Claude Code output style that stops Claude from writing broken machine-Korean: dropped particles and endings, telegraphic noun strings, and metaphor-swapped vocabulary. It prioritizes clear, unambiguous meaning over elegant prose, aiming for reasonably natural sentences. Ships as two variants: one that keeps Claude Code's coding instructions, and one without them. The guideline text itself can also be pasted into other AI environments as a plain writing instruction. Written by a Korean-literature major; the Korean parts of this README are human-written. If you're at Anthropic and want Claude to write proper Korean, the maintainer would love to hear from you.

왜 필요한가

최근 AI 모델은 한국어를 능숙하게 쓰지 못하는데, 토큰 사용량을 낮추고 컨텍스트 제한에 대응하기 위해 말을 간결하게 하도록 설정된 코딩 에이전트들은 더 그렇습니다.
이런 현상을 최대한 개선하는 도구가 바로 fluent-korean입니다.

동일한 모델에게 동일한 프롬프트를 주어 작업을 수행하게 한 결과입니다.
(컨텍스트 압박이 없으면서 깨끗한 맥락에서 실행했으므로, 실제로는 이보다 Before 퀄리티가 더 낮습니다.)

기본 스타일의 문제점 :
1. LLM의 답변과 보고를 이해하기 위해 많은 노력이 필요하며, 의미를 오해할 우려가 있습니다. 또한 한국어로 구성된 결과물의 완성도 역시 상당히 낮아집니다.
2. 사고(추론) 기능이 활성화되어 있다면 저품질 한국어 문장과 표현이 사고 과정 자체에 부정적인 영향을 줄 수도 있습니다. 원리에 대한 추론과 설명을 원하신다면 *원리 문서(작성 중)* 참고해주세요.
3. 에이전트들이 한국어로 프롬프트나 자료를 주고받는 환경(다중 에이전트, 하네스 등)에서는 이 한국어 품질 저하 현상이 단계마다 누적되며, 의미 손실이 작업 자체의 완성도 저하까지 이어질 수 있습니다.

이 도구의 역할과 범위, 다른 도구와의 차이점

1. 이 도구는 기본적으로 output-style이므로, 시스템 프롬프트에 추가되어 한국어를 올바르게 사용하도록 사전에 규율합니다. (물론 필요에 따라 Skill 혹은 다른 방법으로도 사용하실 수 있습니다.)
2. 이 도구는 의미가 손실되지 않는 명확한 한국어 표현을 목표로…