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by veldica

PublishReady: 전문적인 글쓰기 제어

CI License: MIT

PublishReady는 AI 초안을 게시 가능한 수준의 글로 다듬기 위해 설계된 결정론적 글쓰기 분석 시스템입니다. AI가 생성한 산문에 대한 최종 품질 보증(QA) 단계 역할을 하며, 텍스트를 원격 서비스로 전송하지 않고도 로컬 우선 지표, 목표 준수 여부 및 구체적인 수정 방안을 제공합니다.

PublishReady 패키지

이 프로젝트는 전문적이고 계층화된 모노레포 구조로 되어 있으며, 다음과 같은 특화된 패키지를 포함합니다:

핵심 패키지

기반 라이브러리

Related MCP server: Agent Ready

설치

MCP 서버 (권장)

MCP 클라이언트 구성에 서버를 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "publishready": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@veldica/publishready-mcp"]
    }
  }
}

명령줄

npx @veldica/publishready-cli analyze sample.txt

호스팅된 MCP

Smithery, VPS 또는 게이트웨이 배포의 경우 Streamable HTTP로 서버를 실행하세요:

npx @veldica/publishready-mcp --transport=http --port=3000

MCP 엔드포인트는 /mcp이며, 상태 확인 엔드포인트는 /health입니다.

주요 기능

  • 템플릿, 목표 및 참조 모드: 내장 템플릿, 명시적 수치 목표, 참조 텍스트 또는 재사용 가능한 참조 프로필과 글을 비교합니다.

  • 결정론적 지표: 구조적 카운트, 문장 및 단락 분포, 어휘 신호, 가독성, 소설 프록시 및 가독성 공식.

  • 구체적인 수정 방안: shorten_long_sentences(긴 문장 줄이기), replace_difficult_words(어려운 단어 교체), reduce_abstract_wording(추상적인 표현 줄이기)과 같이 증거에 기반한 순위가 매겨진 제안.

  • AI스러운 산문 감사: 정형화되거나 일반적이거나 지나치게 다듬어진 산문에 대한 결정론적 마커 인벤토리(정확한 일치 및 추적된 구문 수 포함).

  • 소설 및 비소설 지원: 대화, 감각 밀도, 추상적 표현 및 장면 속도에 대한 서사적 지표.

  • 설명 가능한 해석: 대상 독자, 사용 사례, 스타일 영향 및 트레이드오프를 설명하는 목표 및 지표 해석.

  • 로컬 우선 및 개인정보 보호: Stdio 우선, 결정론적 방식, 외부 API 호출 없음, LLM 래퍼 없음.

MCP 도구 인터페이스

MCP 서버는 결정론적 AI 마커 분석을 위한 audit_ai_sounding_prose를 포함하여 분석 및 제어를 위한 16개의 특화된 도구를 제공합니다. 전체 목록 및 문서는 MCP README를 참조하세요.

결정론적 철학

이 패키지는 퍼플렉서티(perplexity) 및 기타 모델 의존적 점수를 명시적으로 피합니다. 우리는 글쓰기 제어가 다음과 같아야 한다고 믿습니다:

  1. 설명 가능성: 점수가 왜 변경되었는지 정확히 알아야 합니다.

  2. 재현 가능성: 동일한 텍스트는 항상 동일한 지표를 산출해야 합니다.

  3. 실용성: 지표는 무엇을 변경해야 하는지 알려줄 때만 유용합니다.

개발

npm install
npm run build
npm run lint
npm run typecheck
npm test

게시 메타데이터

  • npm 패키지: @veldica/publishready-mcp

  • MCP 레지스트리 이름: io.github.veldica/publishready

  • 제품 홈페이지: https://veldica.com/publish-ready

  • 소스 저장소: https://github.com/veldica/publishready-mcp

레지스트리 및 디렉토리 메타데이터

PublishReady는 다음을 통해 MCP 디렉토리 검색을 준비했습니다:

  • GitHub 저장소 토픽

  • npm 패키지 키워드

  • glama.json을 통한 Glama 메타데이터

  • mcpName을 통한 공식 MCP 레지스트리 메타데이터

이 MCP는 모델이 사실, 용어, 의도 및 저자의 목소리를 보존하면서 명확성, 구조, 가독성 및 게시 준비 상태를 개선해야 하는 AI 보조 글쓰기 워크플로우를 위해 설계되었습니다.

라이선스

MIT

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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