AI 가독성 분석기

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

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.