korean-spell-check

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/results 를 낮은 요청량으로만 사용한다.

긴 글은 청크로 나눠 순차 검사한다.

결과는 원문, 교정안, 이유 중심으로 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.txt 는 / 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

python3 3.10+

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 403 이 나올 수 있었다.

같은 환경에서도 브라우저형 User-Agent + Python stdlib urllib POST 는 old_speller/results 에서 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 1500 자 안팎으로 유지한다.

청크 사이는 최소 1초 정도 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 확인 문구

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/이유 중심으로 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