AI가 다듬은 문장에서 숫자·인용·부정 표현이 바뀌면, 그 문단은 원래대로 돌아갑니다.
Rigorloom은 한글(HWPX) 문서를 만들고, 양식을 채우고, 고치는 도구입니다. 문장을 다듬는 일은 AI에게 맡기고, 사실이 그대로인지는 규칙대로만 판단하는 검증 코드가 확인합니다.
실험 보고서 사본에서 AI가 4번 문단을 고친 수정안입니다. 수정안을 골라 보거나 직접 고쳐 보세요. 입력하는 대로 바로 검사합니다.
실험보고서_사본.hwpx대기 중
3실험은 같은 과제를 두 조건에서 반복해 측정했다. 참가자는 각 조건을 무작위 순서로 수행했다.
4다시 손볼 문단
5다음 절에서는 조건별 오차를 비교한다.
4번 문단 검사
원문과 수정안에서 바뀌면 안 되는 표현을 뽑아 서로 맞춰 봅니다.
| 항목 | 원문 → 수정안 | 판정 |
|---|
AI는 어색한 번역투나 맞지 않는 문체를 찾아 고친 문장을 제안합니다. 제안하는 AI와 검토하는 AI는 따로 동작합니다.
그다음 검증 코드가 고치기 전과 후를 비교합니다. 이 단계에는 AI가 끼지 않습니다. 하나라도 다르면 그 문단만 원문으로 돌리고 다시 손볼 문단으로 표시합니다. 나머지 문단의 수정은 유지됩니다.
사본에서 가져옵니다. 원본 파일은 고치지 않습니다.
AI가 고친 문장을 씁니다.
따로 도는 다른 AI가 한 번 더 봅니다.
여기에는 AI가 없습니다. 정해진 규칙으로 고치기 전과 후를 비교합니다.
그대로여야 할 표현이 전부 그대로라 수정을 남깁니다.
무언가 바뀌었습니다. 이 문단만 원문으로 돌리고 다시 손볼 문단으로 표시합니다.
이 중 하나라도 달라지면 되돌립니다.
| 항목 | 이렇게 바뀌면 되돌림 |
|---|---|
| 숫자 | 18.6% → 19% |
| 단위 | 250 mL → 250 L |
| 날짜 | 2026년 3월 4일 → 3월 초 |
| 직접 인용 | "일반화할 수 없다" → "일반화하기 어렵다" |
| 출처 표기 | (Kim, 2021) → (Kim, 2021) 삭제 |
| 수식 | $v = d / t$ → $v = t / d$ |
| 제목 | 3. 실험 방법 → 3. 연구 설계 |
| 부정어 | 차이가 없었다 → 차이가 있었다 |
| 한정어 | 약 30명 → 30명 |
| 양화어 | 모든 조건 → 대부분 조건 |
| 인과어 | 온도가 높았기 때문에 → 온도가 높았고 |
URL, 링크, 출처 번호, 표·그림 태그도 그대로인지 함께 봅니다. 검증 코드는 엄격한 쪽으로 판단합니다. 그래서 사실이 그대로인 수정도 되돌릴 때가 있습니다. 놓치는 것보다 한 번 더 손보는 쪽을 택했습니다.
원본은 건드리지 않습니다.
양식 채우기
공문·민원·지원사업 양식의 빈칸을 주소나 항목 이름으로 찾아 채웁니다.
문장 편집
완성된 문서에서 문장을 바꾸고, 넣고, 지우고, 되돌립니다.
기록 남기기
모든 변경은 사본에 적용되고, 무엇을 바꿨는지 기록이 남습니다.
실험보고서.hwpx 원본, 변경 없음 실험보고서_사본.hwpx 수정 적용 실험보고서_변경기록 문단 4 복원, 문단 7 적용 …
공개 릴리스. GitHub에서 받아 쓸 수 있습니다.
작업 중인 다음 공개 버전입니다.
제출용 최종 출력을 만들려면 한컴오피스가 필요합니다.
위 검사 화면의 판정은 Rigorloom의 실제 검증 코드(prose_fidelity.py)의 패턴과 단어 목록을 브라우저용으로 그대로 옮겨 낸 것입니다. 수정안 A·B 문장은 AI가 낸 것이 아니라 설명을 위해 직접 작성했습니다.