# Fact Integrity

> 원본과 파생본(요약·윤문·플랫폼 이식본)을 대조해 수치가 누락·변경됐는지, 결론의 한정어가 빠져 단정으로 바뀌었는지 검사한다. 구조·문법 검수가 통과시키는 의미 훼손을 잡는 것이 목적이다. 트리거 — "윤문 전후 비교", "의미 바뀌었는지 확인", "수치 빠졌나", "한정어 소실", "요약본 검증", "파생본 검사", "원문이랑 대조해줘", "humanize 후 검증", "fact integrity", "meaning drift". 글을 다시 쓰거나 줄인 뒤에는 항상 이걸 돌린다.

- Skill: `formars0309-cloud/fact-integrity` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add formars0309-cloud/fact-integrity`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/formars0309-cloud/fact-integrity/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: formars0309-cloud (https://skillmd.com/u/formars0309-cloud)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/formars0309-cloud/fact-integrity

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# 사실 무결성 검사

원본과 파생본을 대조해 **의미가 조용히 바뀐 지점**을 찾는다.

## 왜 필요한가

구조·인용·표현 검수는 "형식이 맞는가"만 본다. 다음은 전부 통과시킨다.

- 수치가 사라짐 — "926명을 대상으로" → "연구에서"
- 결론 범위가 넓어짐 — "출혈로 인한 사망" → "사망"
- 한정어가 빠져 단정이 됨 — "대부분의 환자에서" → "환자에서"
- 역치가 올라감 — "1개를 넘겨 적심" → "1개를 흠뻑 넘겨 적실 때"

의료·법률·금융처럼 조건이 결론을 좌우하는 글에서는 이런 변화가 사실 왜곡이다.
문체를 다듬는 도구(예: humanize 계열)는 한정어를 군더더기로 볼 유인이 있어 특히 위험하다.

## 사용법

```bash
python3 scripts/check.py --base 원본.md --derived 윤문본.md
```

선택 인자
- `--guard <경로>` — 감시 문구 JSON. 없으면 원본과 같은 폴더의 `fact-guard.json`을 찾는다.
- `--slug <이름>` — `outputs/<slug>/` 구조를 쓰는 저장소용 하위 호환 경로.

## 감시 문구 지정 (선택)

주제별로 반드시 지켜야 할 표현을 `fact-guard.json`에 적는다.

```json
{
  "required":      ["출혈로 인한 사망", "3시간"],
  "forbidden":     ["완치", "무조건"],
  "ignoreNumbers": ["2025", "2022"]
}
```

## 판정 읽는 법

- **[확인 N건]** — 일반 독자용 축약이면 정상일 수 있다. 사람이 판단한다.
- **한정어 소실**은 수치 누락보다 무겁다. 조건부 서술이 단정으로 바뀌면 글의 주장이 달라진다.
- 종료 코드로 자동화 관문에 걸 수 있다.

## 한계

기계적 대조다. 같은 뜻을 다른 표현으로 바꾼 경우(예: "절반" ↔ "50%")는 누락으로 잡힐 수 있고,
문장을 합치며 생긴 의미 변화는 놓칠 수 있다. 사람 검토를 대체하지 않는다.