detect-ai
AI 생성 텍스트 감지
이 스킬은 텍스트를 분석하여 AI가 작성했는지 감지하고, 0-100 점수와 상세 지표를 반환합니다. 게시나 제출 전에 콘텐츠 진위성을 확인하는 데 사용하세요.
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테스트해 보기
"detect-ai" 사용 중입니다. /detect-ai The quick brown fox jumps over the lazy dog. This is a simple sentence that demonstrates basic English grammar and syntax structure.
예상 결과:
## AI 감지 결과
**점수:** 12/100 (사람 작성)
**분석된 단어:** 23개
### 지표
- Perplexity: 18
- Burstiness: 25
- Readability: 45
- N-gram 점수: 12
### 권장사항
이 콘텐츠는 사람이 작성한 것으로 보입니다. 인간화가 필요하지 않습니다.
"detect-ai" 사용 중입니다. /detect-ai In today's rapidly evolving technological landscape, the integration of artificial intelligence systems has become increasingly prevalent across diverse sectors. This transformative approach enables organizations to optimize operations while simultaneously reducing operational costs through automated processes.
예상 결과:
## AI 감지 결과
**점수:** 87/100 (AI 생성 가능성 매우 높음)
**분석된 단어:** 42개
### 지표
- Perplexity: 94
- Burstiness: 12
- Readability: 28
- N-gram 점수: 6
### 권장사항
이 콘텐츠는 강력한 AI 생성 패턴을 보입니다. 게시하기 전에 HumanizerAI를 사��하여 인간화하는 것을 고려하세요.
보안 감사
낮은 위험Static analysis flagged multiple patterns but evaluation reveals false positives. The detected 'external_commands' are markdown code blocks, not shell execution. The 'network' and 'env_access' findings are legitimate API calling patterns - the skill makes expected HTTP requests to humanizerai.com with an API key for authentication. No actual security risks identified.
낮은 위험 문제 (2)
위험 요인
🌐 네트워크 접근 (2)
🔑 환경 변수 (2)
감지된 패턴
품질 점수
만들 수 있는 것
출판사를 위한 콘텐츠 검증
출판사는 제출된 기사가 원본이고 AI 생성되지 않았는지 확인하여 콘텐츠 품질 표준을 보장하기 위해 이 ���킬을 사용합니다.
학문적 무결성 검��
교육자 및 기관은 학생 제출��의 AI 생성 작업을 확인하기 위해 이 스킬을 사용합니다.
제출 전 품질 확인
작가는 AI 생성으로 보이지 않는지 확인하기 위해 제출 전 자신의 콘텐츠를 확인하는 데 이 스킬을 사용합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
/detect-ai [텍스트를 여기에 붙여넣으세요]
detect-ai 스킬을 사용하여 다음 텍스트를 분석하고 각 지표의 의미를 설명하세요: [텍스트 내용]
이 기사의 AI 생성 콘텐츠를 ��석하세요: [기사 붙여넣기]. 판정과 주요 지표의 요약을 알려주세요.
/detect-ai [텍스트]. 점수를 기준으로, 게시하기 전에 이 콘텐츠를 인간처럼 만들기 위해 HumanizerAI 도구를 사용해야 할까요?
모범 사례
- 사��자에게 결과를 표시할 때 'score' 대신 score.overall 값 사용
- 각 지표의 의미(perplexity, burstiness, readability)를 설명하여 문맥 제공
- 점수 범위를 기준으로 항상 실행 가능한 권장사항 포함
피하기
- 해석 없이 사용자에게 원시 JSON 응답을 직��� 표시
- API 오류 무거 및 유용한 문제 해결 정보 제공 안 함
- 확률 지표가 아닌 결정적인 증거로 점수 처리