dotoricode · dotoricode · Jul 10, 2026
diff --git a/PROMPT.md b/PROMPT.md
@@ -19,6 +19,15 @@
 7. 코드 / 기술 문서 / 법률 문서 / 공식 문서면 변경하지 말고 사용자에게 확인합니다.
 8. **종결어미 톤 보존**: Raw의 종결어미(~합니다체 / ~해요체 / ~다체 / 반말)와 도메인 디폴트를 함께 따릅니다. 발화체(YouTube / 팟캐스트 / 강의)에서는 **~다체 글말체를 쓰지 않습니다.** 격식 / 캐주얼 / 발화체는 raw 어미 strict 보존, 글말체(블로그 / 에세이 / 마케팅)만 ~다체 자유. 한 글에 어미가 섞이면 raw 우세 어미로 통일합니다.
 
+## 작업 모드
+
+사용자가 따로 말하지 않으면 `rewrite` 로 처리합니다.
+
+- `rewrite`: 원문 전체를 반환하되 high-confidence AI 티만 최소 수정합니다.
+- `detect`: 수정하지 않고 AI 티 후보와 이유만 짚습니다.
+- `audit`: 후보별 개선안을 붙여 사용자가 직접 고칠 수 있게 합니다.
+- `edit-plan`: 긴 문서나 파일 대상으로 직접 수정 대신 패치 계획만 냅니다.
+
 ## 작업 순서
 
 1. **도메인 / 톤 / 보존 영역을 먼저 확인합니다.**
@@ -28,14 +37,22 @@
 2. **Brand voice / personal list 를 먼저 적용합니다.**
    - Brand voice 가 있으면 최우선입니다.
    - 사용자의 금지어 / 선호어 / 유지어는 카탈로그보다 우선합니다.
-3. **도메인에 맞는 high-confidence AI 티만 고칩니다.**
+3. **Advanced humanize pass 를 가볍게 적용합니다.**
+   - Voice DNA / Brand voice: 문장 길이, 종결어미, 반복 표현, 금지어, "절대 안 쓸 말"을 먼저 반영합니다.
+   - Hook / 첫 문장: LinkedIn, X, 뉴스레터, YouTube, 마케팅 카피에서 첫 1-2문장의 지연 / 추상성 / 무관함 / 밋밋함만 고칩니다.
+   - Story / 흐름: 원문 안의 원인·대조·결과 관계가 보이면 "그리고 / 또한 / 그다음"식 나열을 약하게 정리합니다. 새 사건이나 수치는 만들지 않습니다.
+   - Dumbify / 읽기 부담: 어려운 한자어, 긴 중첩절, 추상 명사를 쉬운 말로 낮춥니다. 생각을 단순화하지 않습니다.
+   - Anti-AI final: 구체성 없는 과장, hollow contrast("X가 아니라 Y"인데 Y가 비어 있는 경우), 빌린 권위, 지나친 3항 병렬, 기계적인 마무리를 마지막으로 봅니다.
+4. **도메인에 맞는 high-confidence AI 티만 고칩니다.**
    - 학술 / 뉴스 / 이메일처럼 격식이 필요한 도메인은 딱딱함 전체가 아니라 불필요한 격식만 줄입니다.
    - 채팅 / 리뷰 / YouTube 는 너무 매끈하게 만들지 말고 raw 말투, 생략, 감정 강도를 보존합니다.
-4. **과교정을 되돌립니다.**
+5. **과교정을 되돌립니다.**
    - 문단 3곳, 전체 20%, 짧은 글 최대 1문장 제한을 넘으면 영향이 작은 변경부터 원복합니다.
    - 원문보다 10% 이상 짧아졌거나 문장 수가 줄었다면 삭제 / 병합한 부분을 다시 살립니다.
    - 마지막에 의미 보존, 정보량 보존, 종결어미 톤 보존, 도메인 적합성을 확인합니다.
 
+**충돌 우선순위**: 정확성 > 의미 보존 > 정보량 보존 > raw/brand voice > 읽기 쉬움 > hook/story > 스타일. hook 이 강해져도 본문이 약속을 못 지키면 원문 쪽으로 되돌립니다.
+
 ## 치환 규칙
 
 ### 1. 강조어 남발
@@ -108,6 +125,13 @@
 - 저변 → 바탕 / (삭제)
 - ~의 일환으로 → 문맥에 맞게 "~하려고" / "~하면서" / 짧은 목적 표현
 
+### Advanced pass 신호
+- 읽기 부담: 한 문장에 중첩절이 여러 개 있거나 추상 명사가 이어지면 쉬운 말로 낮춥니다. 전문 독자가 공유하는 용어는 보존합니다.
+- 첫 문장 지연: 주제가 늦게 나오면 첫 명사구가 주제를 담도록 줄입니다. 클릭베이트는 만들지 않습니다.
+- 흐름 없는 나열: "그리고 / 또한 / 그다음"만 이어지는 구간은 원문 안의 원인·대조·결과가 보일 때만 정리합니다.
+- Hollow contrast: "X가 아니라 Y" 구조에서 Y가 구체 사례, 숫자, 메커니즘 없이 비어 있으면 직접 주장으로 바꿉니다.
+- Voice drift: brand voice / 참고 글 / voice DNA와 다른 말버릇, 이모지, 종결어미, 문장 길이가 튀면 원문 또는 profile 쪽으로 되돌립니다.
+
 ## 출력 형식
 
 ````
@@ -191,6 +215,18 @@ prefer:
 
 같은 brand voice 안에서는 `preserve` > `ban` > `prefer` 순서로 우선순위가 적용됩니다.
 
+### 형식 E. Voice DNA profile (세션 범위)
+
+사용자가 10-20개의 자기 글 / 영상 transcript / 뉴스레터를 주면, 내용을 요약하지 말고 **어떻게 말하는지**만 추출합니다.
+
+- 문장 길이와 호흡
+- 자주 쓰는 시작 / 전환 / 마무리
+- 실제로 쓰는 표현과 절대 안 쓸 표현
+- 종결어미와 격식 레벨
+- hook / CTA 습관
+
+Voice DNA 는 brand voice 처럼 카탈로그보다 먼저 적용하되, 원문에 없는 사실 / 경험 / 성과를 새로 만들지 않습니다.
+
 ## My personal list
 
 <!--

diff --git a/PROMPT.short.md b/PROMPT.short.md
@@ -18,7 +18,10 @@
 
 1. 사용자가 준 금지어 / 선호어 / 유지어를 먼저 적용합니다.
 2. 도메인과 말투를 먼저 파악합니다. 이메일, 뉴스, 학술 글은 격식을 보존하고, 채팅 / 리뷰 / YouTube 는 너무 매끈하게 만들지 않습니다.
-3. 아래 AI 티가 확실한 표현만 고칩니다.
+3. 참고 글이나 voice DNA 가 있으면 문장 길이, 종결어미, 말버릇, 금지 표현을 먼저 맞춥니다.
+4. 첫 문장이 중요한 글(LinkedIn, 뉴스레터, YouTube, 마케팅)은 첫 1-2문장의 지연 / 추상성 / 무관함만 약하게 고칩니다. 클릭베이트나 없는 약속은 만들지 않습니다.
+5. 설명 글은 어려운 한자어, 긴 중첩절, 추상 명사를 쉬운 말로 낮춥니다. 생각을 단순화하지 않고 읽는 부담만 낮춥니다.
+6. 아래 AI 티가 확실한 표현만 고칩니다.
 
 ## 자주 보이는 한국어 AI 티
 
@@ -34,6 +37,8 @@
 - 이모지 남발: 헤더마다 붙은 이모지는 줄이되, 의도된 톤이면 일부 보존
 - 과한 회피: "~일 수도 있습니다", "~라고 할 수 있습니다" 반복 → 아는 건 단언
 - AI 고빈도어: "활용", "극대화", "시사한다", "도모", "모색", "함의" → 쉬운 표현
+- Hollow contrast: "X가 아니라 Y" 구조에서 Y가 구체 사례 / 숫자 / 메커니즘 없이 비어 있으면 직접 주장으로 바꾸기
+- Voice drift: 참고 글 / brand voice / voice DNA 와 다른 이모지, 종결어미, 문장 길이, 말버릇은 되돌리기
 
 ## 출력 형식
 

diff --git a/README.ko.md b/README.ko.md
@@ -44,7 +44,7 @@ Quick links: [`PROMPT.short.md`](PROMPT.short.md) · [`PROMPT.md`](PROMPT.md) ·
 | 지난 6개월간 **다양한** 프로젝트를 **통해** **많은 것을 배우고 성장할 수 있었던** **의미 있는** 시간이었습니다. **이러한** 경험은 앞으로의 커리어에 **있어서** **매우 소중한** 자산이 될 것이라고 **확신합니다**. 🙌 | 지난 6개월 동안 여러 프로젝트를 하며 많이 배우고 성장할 수 있었습니다. 이 경험은 앞으로의 커리어에도 소중한 자산이 될 것 같습니다. |
 | 본 사항은 **다양한** 측면에서 **신중하게 고려되어야** 할 필요가 있을 것으로 **사료됩니다**. | 이 사항은 여러 측면에서 신중하게 검토할 필요가 있어 보입니다. |
 
-**한국어 LLM 출력의 12 카테고리 / 100+ AI 티 패턴**을 12 도메인 (블로그·마케팅·이메일·LinkedIn·YouTube·뉴스레터·위키·학술·뉴스·채팅·리뷰·B2B 메시지) 에 걸쳐 의미 불변으로 다듬는다. **v1.0.1 부터는 humanizer 가 요약기가 아니라는 점을 더 강하게 고정해, 사용자가 "짧게"를 요청하지 않으면 원문 대비 90% 미만으로 줄이지 않는다.** Brand voice profile 로 *짧고 직설 / 길고 사변* 같은 본인 톤도 영구 등록할 수 있다 (Claude Code · Claude.ai · OpenCode · Codex · Cursor · ChatGPT · Gemini 호환).
+**한국어 LLM 출력의 12 카테고리 / 100+ AI 티 패턴**을 12 도메인 (블로그·마케팅·이메일·LinkedIn·YouTube·뉴스레터·위키·학술·뉴스·채팅·리뷰·B2B 메시지) 에 걸쳐 의미 불변으로 다듬는다. **v1.0.1 부터는 humanizer 가 요약기가 아니라는 점을 더 강하게 고정해, 사용자가 "짧게"를 요청하지 않으면 원문 대비 90% 미만으로 줄이지 않는다.** Brand voice profile 과 Voice DNA 로 *짧고 직설 / 길고 사변 / 특정 개인의 문장 습관* 같은 톤도 우선 적용할 수 있다 (Claude Code · Claude.ai · OpenCode · Codex · Cursor · ChatGPT · Gemini 호환).
 
 🔗 [Wiki (연구 / 평가 / 윤리)](https://github.com/dotoricode/korean-humanizer/wiki) · 🛠️ [패턴 카탈로그](references/ko-ai-signals.md) · ⚡ [30개 치트시트](CHEATSHEET.md) · 💬 [Issues](https://github.com/dotoricode/korean-humanizer/issues/new/choose) · 📑 [전체 비교 사례](#full-example)
 
@@ -64,6 +64,20 @@ humanizer 는 5 가지 안전장치를 지킨다:
 4. **문단 3곳 룰** — 한 문단에 3 곳 이상 건드리지 않는다.
 5. **자연스러움 > 완벽함** — 살짝 덜 매끄러운 게 더 사람답다. 과도한 세련미는 오히려 AI 티.
 
+## Advanced Passes
+
+기본은 여전히 12 카테고리 카탈로그다. 여기에 선택적 고급 pass 를 얹어 첫 문장, 흐름, 읽기 부담, voice drift 를 더 잘 잡는다.
+
+| Pass | 잡는 문제 | 안전장치 |
+|---|---|---|
+| Voice DNA | 사용자의 실제 문장 습관과 멀어짐 | 사용자가 준 샘플 안에서만 적용 |
+| Hook / 첫 문장 | 주제가 늦게 나오거나 opener 가 흐림 | 첫 1-2문장만, 클릭베이트 금지 |
+| Story / 흐름 | "그리고 / 또한 / 그다음" 식 나열 | 원문 안의 관계만 드러냄 |
+| Dumbify / 읽기 부담 | 긴 중첩절, 어려운 한자어, 추상 명사 | 생각을 단순화하지 않음 |
+| Anti-AI final | hollow contrast, 과장, generic authority | 없는 숫자 / 사건 / 경험 생성 금지 |
+
+Voice DNA 템플릿: [`examples/voice-dna-template.md`](examples/voice-dna-template.md) · 추출 가이드: [`examples/voice-dna-extraction.md`](examples/voice-dna-extraction.md)
+
 ## 12 Categories Detected (with Before/After Examples)
 
 각 카테고리는 9~14 개 세부 패턴 표로 펼쳐져 있다. 전체 카탈로그 → [`references/ko-ai-signals.md`](references/ko-ai-signals.md)

diff --git a/README.md b/README.md
@@ -12,6 +12,8 @@
 
 Korean text from LLMs tends to leak: stiff formalism, empty intensifiers, filler connectives that don't exist in natural speech. Readers notice. `korean-humanizer` strips those patterns — without touching the meaning.
 
+It now also includes optional advanced passes for the cases where plain pattern replacement is not enough: voice DNA, first-line/hook cleanup, story flow, reading-load reduction, and a final anti-AI filter. These passes are conservative: they do not invent facts, rewrite the whole piece, or override the 20% edit cap.
+
 ---
 
 ```diff
@@ -28,7 +30,7 @@ Korean text from LLMs tends to leak: stiff formalism, empty intensifiers, filler
 + 이 솔루션으로 여러 비즈니스 가치를 더 크게 만들고, 사용자 경험도 한 단계 개선할 수 있습니다.
 ```
 
-→ [Try it in 30 seconds](#install)
+→ [Try it in 30 seconds](#install) · [Read the manual](https://docs-eta-beryl.vercel.app/korean-humanizer-manual.html)
 
 ---
 
@@ -87,6 +89,20 @@ Ban words, set preferences, or define a brand voice — all applied before the c
 
 For a persistent tone profile, see [`examples/brand-voice-template.md`](examples/brand-voice-template.md).
 
+For a personal writing fingerprint built from your own samples, see [`examples/voice-dna-template.md`](examples/voice-dna-template.md) and [`examples/voice-dna-extraction.md`](examples/voice-dna-extraction.md).
+
+## Advanced Passes
+
+The stable surface is still the 12 Korean AI-tell categories. Advanced passes sit on top as optional, conservative checks:
+
+| Pass | What it fixes | Guardrail |
+|---|---|---|
+| Voice DNA | Output drifts away from the user's own sentence shapes and anti-voice | Never imitates a third party without user-provided samples |
+| Hook / first line | Topic arrives late or opener is vague | First 1-2 sentences only; no clickbait |
+| Story flow | Body reads like "and then / also / additionally" stacking | Uses only relationships already present in the draft |
+| Dumbify | Dense clauses, abstract nouns, avoidable jargon | Lowers reading load, not the idea |
+| Anti-AI final | Hollow contrast, inflated claims, generic authority | Specificity without invented numbers or events |
+
 ---
 
 ## Contributing · License · Services

diff --git a/README.zh-CN.md b/README.zh-CN.md
@@ -41,6 +41,8 @@ Humanize this Korean text:
 
 `korean-humanizer` 不是英文规则的翻译版，而是围绕韩语本身的写作信号设计的。
 
+它还包含保守的 advanced passes：Voice DNA、开头句 / hook 检查、叙事 흐름、阅读负担降低、anti-AI final pass。这些 pass 只用于微调已有韩语文本，不会凭空添加事实、经历、数字或新的承诺。
+
 ## 主要用途
 
 ### Codex
@@ -72,6 +74,7 @@ git clone https://github.com/dotoricode/korean-humanizer.git ~/.claude/skills/ko
 - [`PROMPT.short.md`](PROMPT.short.md): 快速试用版 prompt
 - [`CHEATSHEET.md`](CHEATSHEET.md): 30 个常见韩语 AI 写作痕迹
 - [`references/ko-ai-signals.md`](references/ko-ai-signals.md): 12 类 / 100+ 韩语模式目录
+- [`examples/voice-dna-template.md`](examples/voice-dna-template.md): 从用户样本文本中提取个人写作习惯的模板
 - [`eval/scorecard.md`](eval/scorecard.md): 自动评估结果
 
 ## 核心规则

diff --git a/ROADMAP.md b/ROADMAP.md
@@ -89,6 +89,10 @@ S4 는 2026-05-21 에 v1.0.0 stable 로 완료됐다. 이후 피드백은 1.0.x
 - **LLM-as-judge eval** — 정성 자연스러움 / 의미 보존 자동 평가
 - **Batch / API mode** — 다수 텍스트 일괄 humanize
 - **Brand voice 자동 추출** — 사용자 글 샘플에서 brand voice profile 자동 생성
+- **Voice DNA profile** — 10-20개 사용자 글 / transcript 에서 문장 길이, hook, CTA, anti-voice 를 추출해 세션 범위 profile 로 적용
+- **Advanced humanize passes** — hook / story flow / dumbify / anti-AI final pass 를 12 카테고리 위의 optional layer 로 운영
+- **Expected-failure cleanup** — eval scorecard 의 legacy expected failure 를 trap fixture 와 품질 fixture 로 분리하고 clean pass 80% 이상으로 정리
+- **Eval M6-M9** — 첫 문장 delay, AI tell residue, voice DNA coverage, reading load metric 후보
 - **사용자 만족도 정량 측정** — A/B test, NPS 등
 - **X·Threads / 강의 소개 도메인** — S2 에서 미룬 도메인
 - **카테고리 #13+ 후보** — 실 사용 데이터로 새 패턴 군 발견 시 (major bump 동반)