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title: "AI 문서 냄새를 항공 매뉴얼식 영어로 잡아주는 에이전트 스킬"
published: 2026-07-30T19:34:27.000Z
canonical: https://jeff.news/article/5279
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# AI 문서 냄새를 항공 매뉴얼식 영어로 잡아주는 에이전트 스킬

ASD-STE100 Simplified Technical English 규칙을 에이전트 스킬로 묶어, LLM이 쓰는 기술 문서를 짧고 오해 적게 만들려는 GitHub 프로젝트다. Claude 6개 모델, 8개 작업, 96회 실행 기준으로 STE 위반이 100단어당 72.9% 줄었고 출력 토큰도 모든 모델에서 감소했다.

- LLM이 기술 문서를 LinkedIn 글처럼 쓰는 문제를, 항공 매뉴얼식 제한 영어로 잡아보자는 프로젝트가 나옴
  - 이름은 SimpleEnglish이고, ASD-STE100 Simplified Technical English 규칙을 에이전트 스킬로 만든 GitHub 프로젝트임
  - ASD-STE100은 1983년부터 항공 업계에서 쓴 통제 언어인데, 피곤한 정비사가 지시문을 잘못 읽지 않게 만드는 게 목적임

- 핵심은 ‘명확하게 써줘’가 아니라 ‘검사 가능한 규칙’을 모델에 먹이는 쪽임
  - 문장당 단어 수 제한, 한 단어는 한 의미로만 사용, 단순 시제 사용, 능동태 사용, 조건문은 명령 전에 배치 같은 규칙이 들어감
  - “should”, “would”, “may”, “might” 같은 애매한 조동사는 막고, “can”, “will”, “must”는 허용한다고 함
  - 저자는 “clearly는 의견이지만, 문장당 20단어 이하는 스펙”이라고 정리함. 이거 꽤 핵심임

- 벤치마크 수치도 제시함. Claude 6개 모델 × 8개 작업 × 2조건, 총 96회 실행 기준임
  - STE 위반은 100단어당 평균 72.9% 감소
  - 평균 문장 길이는 11.2단어에서 9.7단어로 줄었음
  - 출력 토큰도 6개 모델 전부에서 감소했다고 함
  - 모델별 감소율은 41%에서 82%까지 나왔고, Claude Sonnet 5는 2.67에서 0.53으로 약 80% 감소

> [!IMPORTANT]
> 이 프로젝트가 흥미로운 이유는 LLM 글쓰기 품질을 취향이 아니라 규칙 위반 수로 재려 한다는 점임. 문서 품질을 팀 차원의 자동화 대상으로 보기 시작한 셈임.

- 설치 방식은 꽤 가벼움. 의존성 없이 폴더 하나로 배포되고 MIT 라이선스임
  - `npx skills add AminBlg/SimpleEnglish`로 설치 가능
  - 설치 전에는 `npx skills use AminBlg/SimpleEnglish@simple-english`로 테스트 가능
  - Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI, Goose, OpenCode 등 Agent Skills 표준을 쓰는 환경을 지원한다고 함

- 스킬을 지원하지 않는 도구에서도 우회로를 제공함
  - ChatGPT는 시스템 프롬프트 버전을 Custom Instructions, Project, Custom GPT 지침에 넣는 방식
  - Gemini는 Gem 지침에 넣는 방식
  - 아예 짧은 컨텍스트용으로 약 60토큰짜리 버전도 제공한다고 함

- 적용 대상은 마케팅 카피가 아니라 기술 문서 쪽으로 선을 긋고 있음
  - README, 에러 메시지, 장애 보고서, 릴리스 노트, 런북, AGENTS.md, 번역 준비 문서가 주요 대상임
  - 에러 메시지는 “무슨 일이 났는지 → 왜 났는지 → 뭘 해야 하는지” 순서로 정리하게 함
  - 릴리스 노트에서는 브레이킹 체인지를 경고처럼 다루고, 명령을 먼저 쓰고 위험을 뒤에 둔다고 함

- 저자는 이게 STE 인증을 만들어주는 건 아니라고 못 박음
  - ASD가 도구를 인증하지 않기 때문에 “STE-certified output” 같은 건 없다고 함
  - 대신 기본 모드는 구조 규칙과 도메인 어휘를 현실적으로 적용하는 쪽이고, strict mode는 공식 표준에 더 가깝게 맞추는 쪽임

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## 기술 맥락

- 이 프로젝트의 선택은 프롬프트를 ‘취향 지시’가 아니라 ‘규칙 집합’으로 바꾸는 거예요. LLM은 “좋게 써줘”보다 “한 문장은 20단어를 넘기지 마” 같은 제약을 더 잘 따르거든요.

- Agent Skills로 배포한 이유도 중요해요. 팀이 각자 프롬프트를 복사해서 쓰면 문서 톤이 금방 흔들리는데, 스킬로 묶으면 Codex, Cursor, Claude Code 같은 여러 도구에 같은 기준을 넣을 수 있어요.

- 벤치마크를 정규식 린터로 잰 것도 현실적인 선택이에요. 글의 모든 품질을 자동 채점할 순 없지만, 긴 문장, 금지 표현, 애매한 조동사처럼 문서 사고를 만드는 패턴은 꽤 기계적으로 잡을 수 있거든요.

- 개발팀 입장에서는 README보다 런북과 장애 대응 문서에서 가치가 커요. 새벽 2시에 누가 읽어도 같은 행동을 하게 만드는 문서는 멋진 문장보다 훨씬 중요하니까요.

## 핵심 포인트

- 1983년 항공 업계에서 만든 ASD-STE100 규칙을 LLM 문서 작성용 스킬로 적용
- Claude 6개 모델 실험에서 STE 위반 72.9% 감소, 평균 문장 길이 11.2단어에서 9.7단어로 감소
- Claude Code, Cursor, VS Code Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI 등 Agent Skills 표준을 지원하는 도구에서 설치 가능
- README, 에러 메시지, 런북, 장애 보고서, 릴리스 노트, AGENTS.md 같은 기술 문서에 맞춰 사용 사례 제공

## 인사이트

요지는 ‘명확하게 써줘’ 같은 감성 프롬프트 대신, ‘문장당 20단어 이하’ 같은 검증 가능한 스펙을 모델에 주자는 쪽이다. 개발팀 문서 품질을 LLM에 맡기려면 이런 식의 규칙 기반 가드레일이 꽤 실용적일 수 있다.