Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeその他⭐ リポ 0品質スコア 50/100

korean-spell-check

Nara/PNU の韓国語スペルチェックを活用して韓国語テキストを校正し、長い入力をチャンク分割して処理したうえで、変更箇所に絞った修正候補を返します。

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Use Nara/PNU Korean spell-check surfaces conservatively to proofread Korean text, chunk long input, and return change-focused correction suggestions.

SKILL.md 本文

Korean Spell Check

このスキルの役割

国立国語院系列の規則を反映した**바른한글(旧釜山大学文法検査機)**の表面を使用して、韓国語の文章を最終校正する。

  • 基本的なエントリーポイントは公開ウェブ表面 https://nara-speller.co.kr/speller/ である。
  • 自動化が必要な場合は、以前のバージョンのフォーム POST 表面 https://nara-speller.co.kr/old_speller/results低頻度のリクエストのみで使用する。
  • 長い文は チャンクに分割して順序付けて検査する。
  • 結果は原文修正案理由を中心にまとめる。

ポリシー優先

  • https://nara-speller.co.kr/old_speller/非商業用途のお知らせと個人または学生のみ無料という記述を明示している。
  • https://nara-speller.co.kr/robots.txt/ を許可しているが、/test_speller/ は禁止している。
  • したがって、このスキルはユーザー主導の最終検証低頻度リクエストドキュメント/メール/README校正目的にのみ使用する。
  • 大量バッチ、SaaS バックエンド連携、商用サービス内での無断再販売/再露出には使用しない。そのような場合は、供給業者への問い合わせ/有料 API 契約の確認を最初に検討する。

使用する場合

  • 「この韓国語の文の文法をチェックしてください」
  • 「README の韓国語の文を最終検証してください」
  • 「Markdown ファイル全体から単語の分割/文法エラーを抽出してください」
  • 「AI 校正より規則ベースの韓国語チェッカーで再度確認してください」

使用しない場合

  • コードブロック/ログ/英文中心のテキストを大量に送信する必要がある場合
  • 機密情報が多い原文を外部ウェブサービスに送信してはいけない場合
  • 商用大量処理 API が必要な場合

前提条件

  • インターネット接続
  • python3 3.10+
  • このスキルディレクトリの scripts/korean_spell_check.py(インストール時に自動に含まれます)

検証済み表面に関する注記

  • 現在の公開サイトは https://nara-speller.co.kr/speller/ で提供されている。
  • このような環境では、一般的なシェル/Node fetch は Cloudflare のために403 を返すことがあった。
  • 同じ環境でもブラウザ型ユーザーエージェント + Python stdlib urllib POSTold_speller/results で実際の検査結果 HTML を返した。
  • 無料公開表面は HTML 結果ページであり、文書化された公開 JSON API は確認できなかった。

ワークフロー

1. テキストまたはファイルパスをリクエストする

  • テキストが直接与えられた場合は、すぐに検査する。
  • ファイル検査の場合、UTF-8 テキスト/Markdown ファイルのみを対象として、コードブロックが多い場合は、まずユーザーに範囲を縮小するかどうかを確認することが安全である。

2. リクエストを控えめに保つ

  • デフォルトのチャンクサイズは約1500文字に保つ。
  • チャンク間は最低でも1秒程度の休止を入れる。
  • 一度に多くのファイルを実行しない。

3. ヘルパーを実行する

python3 scripts/korean_spell_check.py \
  --file README.md \
  --format json

短い文は --text で直接入力できる。

python3 scripts/korean_spell_check.py \
  --text "아버지가방에들어가신다." \
  --format text

4. 変更に焦点を当てた出力を返す

最終的な回答は、以下の順序をお勧めします。

  1. 修正された全文/段落
  2. 主な変更点のリスト
  3. 各変更点の原文修正案理由
  4. 必要に応じて公開ウェブチェッカーの基準による結果であり、最終的な文脈判断は人が確認というテキスト

JSON フィールドの例:

{
  "original": "아버지가방에들어가신다",
  "suggestions": ["아버지가 방에 들어가신다"],
  "reason": "띄어쓰기, 붙여쓰기, 음절 대치와 같은 교정 방법에 따라 수정한 결과입니다."
}

完了時

  • 公開表面のポリシーを最初に確認した。
  • 長いテキストの場合、チャンク分割を適用した。
  • 結果を原文/修正案/理由を中心にまとめた。
  • 高頻度/商業的使用ではないことを明確にした。

注記

  • 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

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
nomadamas
リポジトリ
nomadamas/k-skill
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/nomadamas/k-skill / ライセンス: MIT

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原作者: nomadamas · nomadamas/k-skill · ライセンス: MIT