Deterministic Regex Scrubber를 통한 AI Prose의 완벽한 제어와 무결성 보장

Context

LLM 기반 AI 에이전트가 생성하는 PR 코멘트와 커밋 메시지 내 특유의 패턴(AI tell)으로 인한 신뢰도 저하 발생. Prompt Engineering만으로는 모델 변경이나 Prompt Drift에 따른 출력 일관성을 보장할 수 없는 Soft Compliance의 한계 직면.

Technical Solution

• Prompt-side와 Enforcement-side의 2단계 계층 구조 설계를 통한 출력 제어
• HUMANIZE_BLOCK이라는 단일 공유 스펙을 모든 AI Skill에 주입하여 지시사항의 파편화 방지
• LLM 기반 리라이팅 대신 Deterministic Regex 기반의 Scrubber를 도입하여 텍스트 수정의 결정론적 결과 보장
• 코드 블록을 제외한 Prose 영역으로 Scrubber 적용 범위를 제한하여 기술적 무결성 유지
• 정규표현식을 통한 Filler Openers 제거, Dash 변환, Chatbot Scaffolding 삭제 등 고신뢰도 변환 규칙 적용
• 'Safe and Predictable' 원칙을 적용하여 의미론적 왜곡 위험을 원천 차단한 아키텍처 설계