AI 가독성 분석기

여러 가지 검증된 지표(Flesch Kincaid, Coleman Liau, Dale-Chall 등)를 사용하여 어떤 텍스트든 가독성을 평가하세요. 상세한 가독성 점수를 즉시 받아보고, 콘텐츠의 명확성을 높이며 대상 독자에게 적합한지 확인할 수 있습니다.

AI 플로우 작동 방식 - AI 가독성 분석기

플로우

AI 플로우 작동 방식

사용자가 평가기를 엽니다.
프로세스가 사용자에게 환영 메시지와 안내를 제공합니다.
사용자가 텍스트를 입력합니다.
사용자가 가독성 분석을 원하는 텍스트를 제출합니다.
가독성 지표 계산.
입력된 텍스트가 여러 가독성 지표를 사용해 종합적으로 분석됩니다.
결과 표시.
계산된 가독성 점수와 인사이트를 사용자에게 보여줍니다.

이 플로우에서 사용된 프롬프트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 프롬프트의 완전한 목록입니다. 프롬프트는 AI 모델에게 응답을 생성하거나 작업을 수행하도록 주어지는 지시사항입니다. 이들은 AI가 사용자의 의도를 이해하고 관련된 출력을 생성하도록 안내합니다.

메시지 위젯

가독성 분석기에 대한 안내와 환영 메시지를 보여줍니다.

                👋 가독성 분석기에 오신 것을 환영합니다!
다양한 지표(Flesch-Kincaid, Dale-Chall, Flesch, ARI, Coleman-Liau, Gunning Fog, SMOG, Spache, Linsear Write 📊)를 활용해 여러분의 텍스트 가독성을 분석해 드립니다. 평가하고 싶은 텍스트만 입력하시면 상세한 가독성 점수를 안내해 드릴게요.

그럼 시작해 볼까요? 텍스트를 붙여넣기만 하시면 나머지는 제가 처리하겠습니다! ✨📝
            

이 플로우에서 사용된 컴포넌트

다음은 이 플로우에서 기능을 달성하기 위해 사용된 모든 컴포넌트의 완전한 목록입니다. 컴포넌트는 모든 AI 플로우의 구성 요소입니다. 다양한 기능을 연결하여 복잡한 상호작용을 만들고 작업을 자동화할 수 있게 해줍니다. 각 컴포넌트는 사용자 입력 처리, 데이터 처리 또는 외부 서비스와의 통합과 같은 특정 목적을 가지고 있습니다.

채팅 입력

FlowHunt의 채팅 입력 컴포넌트는 Playground에서 메시지를 캡처하여 사용자 상호작용을 시작합니다. 이는 플로우의 시작점 역할을 하며, 워크플로우가 텍스트 및 파일 기반 입력을 모두 처리할 수 있게 해줍니다.

채팅 시작 트리거

채팅 시작 트리거 컴포넌트는 채팅 세션이 시작될 때를 감지하여 사용자가 채팅을 열자마자 워크플로우가 즉시 반응할 수 있도록 합니다. 이는 초기 채팅 메시지로 플로우를 시작하므로, 반응형 인터랙티브 챗봇을 구축하는 데 필수적입니다.

메시지 위젯

메시지 위젯 컴포넌트는 워크플로우 내에서 사용자 지정 메시지를 표시합니다. 사용자를 환영하거나, 안내를 제공하거나, 중요한 정보를 보여주는 데 이상적이며, 마크다운(Markdown) 형식을 지원하고 세션당 한 번만 표시되도록 설정할 수 있습니다.

가독성 평가기

가독성 평가기 컴포넌트를 사용하여 워크플로우 내의 모든 텍스트의 가독성을 평가하세요. Flesch Kincaid, Dale Chall 등과 같은 검증된 지표로 입력값을 즉시 분석하여 원하는 읽기 수준에 맞는 콘텐츠를 제공합니다. 콘텐츠 제작자, 교육자, 명확한 소통을 추구하는 모든 분에게 완벽한 도구입니다.

채팅 출력

FlowHunt에서 채팅 출력 컴포넌트를 확인해보세요—유연하고 다중 파트의 출력으로 챗봇 응답을 마무리합니다. 원활한 플로우 완료와 고급 상호작용형 AI 챗봇 제작에 필수적입니다.

플로우 설명

목적과 이점

이 워크플로우 **“텍스트 기반 가독성 평가기”**는 사용자가 다양한 검증된 지표를 활용해 텍스트의 가독성을 쉽게 평가할 수 있도록 설계되었습니다. 평가 과정을 자동화함으로써 작가, 교육자, 편집자, 콘텐츠 제작자 등 다양한 사용자가 자신의 글이 얼마나 복잡하고 접근하기 쉬운지 신속하게 피드백을 받을 수 있으며, 이는 콘텐츠 품질 관리의 규모를 확장하고 대상 독자에게 적합한 자료를 제공하는 데 필수적입니다.

워크플로우 작동 방식

1. 사용자 환영 및 온보딩

사용자가 채팅 인터페이스를 열면:

  • Chat Opened Trigger가 활성화되어 Message Widget으로 신호를 보냅니다.
  • Message Widget이 친근한 환영 메시지를 표시하며, 분석할 텍스트를 붙여넣으라고 안내합니다.
  • 이 환영 메시지는 Chat Output 노드를 통해 사용자에게 보여집니다.

환영 메시지 예시:

👋 가독성 분석기에 오신 것을 환영합니다!
다양한 지표(Flesch-Kincaid, Dale-Chall, Flesch, ARI, Coleman-Liau, Gunning Fog, SMOG, Spache, Linsear Write 📊)를 활용해 여러분의 텍스트 가독성을 분석해 드립니다.
평가하고 싶은 텍스트만 입력하시면 상세한 가독성 점수를 안내해 드릴게요.

그럼 시작해 볼까요? 텍스트를 붙여넣기만 하시면 나머지는 제가 처리하겠습니다! ✨📝

2. 사용자 텍스트 입력

  • 사용자가 Chat Input에 텍스트를 입력하거나 붙여넣습니다.
  • 입력한 텍스트는 Readability Evaluator 노드로 전달됩니다.

3. 가독성 분석

  • Readability Evaluator가 제출된 텍스트를 처리합니다.
  • 다음과 같은 다양한 가독성 지표를 계산합니다:
    • Flesch Kincaid Grade Level
    • Flesch Reading Ease
    • Dale-Chall Readability
    • Automated Readability Index (ARI)
    • Coleman-Liau Index
    • Gunning Fog Index
    • SMOG Index
    • Spache Readability
    • Linsear Write Formula
    • 추가 통계(단어 수, 문장 수 등)

4. 결과 표시

  • 결과는 읽기 쉬운 메시지로 포맷됩니다.
  • 이 메시지는 또 다른 Chat Output 노드를 통해 사용자에게 전달되어, 모든 가독성 점수와 통계를 명확하게 요약합니다.

워크플로우 단계 요약 표

단계노드/컴포넌트목적
1. 채팅 오픈ChatOpenedTrigger사용자가 채팅을 열었는지 감지
2. 환영 메시지MessageWidget → ChatOutput사용자에게 인사 및 안내 제공
3. 텍스트 입력ChatInput분석할 사용자 텍스트 수집
4. 평가ReadabilityEvaluator다양한 가독성 지표 계산
5. 결과 표시ChatOutput사용자에게 가독성 리포트 형식으로 결과 제공

이 워크플로우가 유용한 이유

  • 확장성: 가독성 평가 과정을 자동화하여 대량의 텍스트나 여러 문서를 효율적으로 분석할 수 있습니다.
  • 일관성: 널리 인정받는 표준 지표를 사용하여 일관된 평가를 보장합니다.
  • 접근성: 즉시 이해하기 쉬운 피드백을 제공해 비전문가도 쉽게 활용할 수 있습니다.
  • 품질 관리: 작가와 편집자가 특정 독자층이나 읽기 수준에 맞게 콘텐츠를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
  • 교육: 학생과 교사가 글의 복잡도를 이해하고 개선 상황을 추적하는 데 도움을 줍니다.

대표 활용 사례

  • 콘텐츠 작가/편집자: 기사, 블로그, 보고서 등이 가독성 목표를 충족하는지 빠르게 확인
  • 교사: 학생의 에세이가 학년에 맞는 난이도인지 평가
  • 출판사: 원고가 목표 독자에게 적합한지 확인
  • 기업: 고객 대상 문서의 명확성 점검

가독성 평가 과정을 간소화함으로써 이 플로우는 시간과 수작업을 줄이고, 작성된 자료의 전반적인 품질과 접근성을 높여 줍니다.

귀하만의 AI 팀을 구축해 드리겠습니다

우리는 귀하와 같은 기업이 스마트 챗봇, MCP 서버, AI 도구 또는 기타 유형의 AI 자동화를 개발하여 조직 내 반복적인 작업에서 인간을 대체할 수 있도록 도와드립니다.

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