korean-spell-check
Installation
SKILL.md
Korean Spell Check
What this skill does
국립국어원 계열 규칙을 반영한 바른한글(구 부산대 맞춤법/문법 검사기) 표면을 이용해 한국어 문장을 최종 교정한다.
- 기본 진입점은 공개 웹 표면
https://nara-speller.co.kr/speller/이다. - 자동화가 필요하면 이전 버전 폼 POST 표면
https://nara-speller.co.kr/old_speller/results를 낮은 요청량으로만 사용한다. - 긴 글은 청크로 나눠 순차 검사한다.
- 결과는
원문,교정안,이유중심으로 정리한다.
Policy first
https://nara-speller.co.kr/old_speller/는 비상업적 용도 안내와 개인이나 학생만 무료라는 문구를 명시한다.https://nara-speller.co.kr/robots.txt는/를 허용하지만/test_speller/는 금지한다.- 따라서 이 스킬은 사용자 주도 최종 검수, 저빈도 요청, 문서/이메일/README 교정 용도로만 쓴다.
- 대량 배치, SaaS 백엔드 연동, 상업 서비스 내 무단 재판매/재노출에는 쓰지 않는다. 그런 경우는 공급사 문의/유료 API 계약을 먼저 검토한다.
When to use
- "이 한국어 문장 맞춤법 검사해줘"
- "README 한국어 문장 최종 검수해줘"
- "마크다운 파일 전체에서 띄어쓰기/맞춤법 오류를 잡아줘"
- "AI 교정보다 규칙 기반 한국어 검사기로 한 번 더 확인해줘"
When not to use
- 코드 블록/로그/영문 위주 텍스트를 그대로 대량 전송해야 하는 경우
- 민감정보가 많은 원문을 외부 웹 서비스에 보내면 안 되는 경우
- 상업적 대량 처리 API가 필요한 경우
Prerequisites
- 인터넷 연결
python33.10+- 이 스킬 디렉토리의
scripts/korean_spell_check.py(설치 시 자동 포함)
Verified surface notes
- 현재 공개 사이트는
https://nara-speller.co.kr/speller/로 제공된다. - 이 환경에서 일반 shell/Node fetch는 Cloudflare 때문에
403이 나올 수 있었다. - 같은 환경에서도 브라우저형 User-Agent + Python stdlib
urllibPOST 는old_speller/results에서 실제 검사 결과 HTML을 반환했다. - 무료 공개 표면은 HTML 결과 페이지이며, 문서화된 공개 JSON API는 확인하지 못했다.
Workflow
1. Ask for the text or file path
- 텍스트가 직접 주어지면 바로 검사한다.
- 파일 검사라면 UTF-8 텍스트/Markdown 파일만 대상으로 잡고, 코드 블록이 많으면 먼저 사용자에게 범위를 줄일지 물어보는 편이 안전하다.
2. Keep requests conservative
- 기본 청크 크기는
1500자 안팎으로 유지한다. - 청크 사이는 최소
1초정도 쉬게 한다. - 한 번에 너무 많은 파일을 돌리지 않는다.
3. Run the helper
python3 scripts/korean_spell_check.py \
--file README.md \
--format json
짧은 문장은 --text 로 바로 넣을 수 있다.
python3 scripts/korean_spell_check.py \
--text "아버지가방에들어가신다." \
--format text
4. Return change-focused output
최종 답변은 아래 순서를 권장한다.
- 교정된 전체 문장/문단
- 주요 변경점 목록
- 각 변경점의
원문,교정안,이유 - 필요하면
공개 웹 검사기 기준 결과이며, 최종 문맥 판단은 사람이 확인문구
예시 JSON 필드:
{
"original": "아버지가방에들어가신다",
"suggestions": ["아버지가 방에 들어가신다"],
"reason": "띄어쓰기, 붙여쓰기, 음절 대치와 같은 교정 방법에 따라 수정한 결과입니다."
}
Done when
- 공개 표면 정책을 먼저 확인했다.
- 긴 텍스트면 청크 분할을 적용했다.
- 결과를
원문/교정안/이유중심으로 정리했다. - 고빈도/상업적 사용이 아님을 분명히 했다.
Notes
- guide:
https://nara-speller.co.kr/guide/ - main UI:
https://nara-speller.co.kr/speller/ - old UI / form post:
https://nara-speller.co.kr/old_speller/,https://nara-speller.co.kr/old_speller/results - robots:
https://nara-speller.co.kr/robots.txt
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