을 사용하여 Claude의 어휘를 수정할 수 있다

왜 AI는 정교한 프롬프트를 입력해도 'honest takes' 같은 특유의 반복적인 말투를 버리지 못할까. 프롬프트 수정만으로는 해결되지 않는 AI의 어휘 습관을 로컬 단계에서 강제로 바꿀 수 있다. MessageDisplay hook(메시지 출력 가로채기 도구)을 활용하면 클로드의 출력 단어를 사용자가 원하는 단어로 교체한다.

MessageDisplay hook은 클로드가 생성한 텍스트가 화면에 표시되기 직전 단계에서 개입한다. 이를 통해 클로드의 고질적인 반복 어휘 사용 문제를 해결하거나 특정 단어를 다른 표현으로 즉시 치환하는 것이 가능하다. 단순히 단어를 바꾸는 것을 넘어 특정 문맥에서 반복되는 불필요한 수식어를 제거하는 식의 교체가 가능하다. 모델의 가중치를 변경하지 않고 출력되는 텍스트만 필터링하여 수정하는 구조다.

실제 적용을 위해서는 로컬 설정 파일의 경로를 수정해야 한다. 사용자는 작성한 훅 스크립트를 사용자 홈 디렉토리 하위의 `~/.claude/settings.json` 파일 내 hooks 블록에 추가한다. 스크립트 작성을 마친 뒤 이 설정 파일의 hooks 섹션에 연결하는 과정을 거치면 로컬 환경에서 단어 치환 기능이 활성화된다. 설정 파일의 hooks 블록이 스크립트와 UI 사이의 연결 고리 역할을 수행한다.

이 방식은 프롬프트 엔지니어링을 통한 어휘 제어의 한계를 넘는다. AI에게 말투를 바꿔달라고 요청하는 대신 UI 출력 단계에서 어휘를 강제로 제어하는 수단을 확보하는 것이다. 사용자는 이를 통해 AI의 페르소나와 어휘를 자신의 기준에 맞춰 물리적으로 강제 조정할 수 있다. 출력 단계를 직접 제어함으로써 AI의 말투를 완전히 통제한다.

honest takes"나 "load-bearing

특정 어휘의 반복은 AI의 지능보다 학습된 패턴의 한계를 먼저 드러낸다. Claude는 "honest takes"나 "load-bearing seams" 같은 특정 표현을 반복적으로 사용하는 경향이 있다. 모든 답변을 이러한 특정 어휘로 지칭하는 방식은 사용자에게 심한 좌절감을 준다. 원문에서 사용자가 머리카락을 쥐어뜯을 정도로 괴로움을 표현할 만큼 반복적인 말투가 주는 피로도는 매우 높다. 정형화된 표현의 반복은 대화의 맥락을 단순화하고 사용자의 몰입을 방해하는 결정적인 요소로 작용한다. AI의 페르소나가 특정 단어에 고착될 때 사용자는 도구의 유연성보다 기계적인 정형성을 먼저 체감하게 된다.

설정된 훅(Hook, 특정 이벤트 발생 시 자동으로 실행되는 스크립트)은 프로그램 시작 시점에 로드되는 구조를 가진다. 설정 파일에서 단어 치환 규칙을 수정하더라도 현재 실행 중인 세션에는 즉시 반영되지 않는다. 변경 사항을 적용해 새로운 출력 환경을 구축하려면 반드시 새로운 세션을 시작해야 한다. 훅이 구동 단계에서 한 번만 로드되기 때문에 발생하는 기술적 제약이다. 기존 세션을 종료하고 다시 시작하는 과정이 필수적으로 요구된다. 새 세션을 시작함으로써 비로소 AI의 반복적인 말투가 제거된 새로운 인터페이스 환경을 경험할 수 있다. 이는 설정의 변경이 단순한 텍스트 수정을 넘어 세션의 재시작이라는 물리적 절차를 통해 완성됨을 의미한다.

단어 교체를 위해 /.claude/hooks/wordswap

AI의 정형화된 말투에 피로감을 느낀 사용자들이 공식 패치보다 빠르게 로컬 우회로를 구축한다. 단어 교체 기능을 구현하기 위해서는 `~/.claude/hooks/wordswap.sh`라는 특정 경로에 스크립트를 설정해야 한다. 사용자가 교체하고자 하는 단어들의 목록과 규칙을 정의한 스크립트를 해당 경로에 파일로 저장한다. 파일 저장 후에는 터미널에서 `chmod +x ~/.claude/hooks/wordswap.sh` 명령어를 실행해야 한다. chmod +x는 파일에 실행 권한을 부여하여 시스템이 해당 스크립트를 정상적으로 구동하게 만드는 명령어다.

해당 기술 가이드는 Johanna Larsson이 작성했다. 작성자는 소셜 미디어 플랫폼인 Bluesky(@jola.dev) 계정을 통해 자신의 작업물과 생각을 공유한다. 이는 서비스 제공자가 설정한 기본 출력값의 제약을 사용자가 로컬 환경의 스크립트로 무력화하는 방식이다. 개별 개발자가 발견한 효율적인 설정값이 커뮤니티를 통해 빠르게 확산되는 구조를 보여준다.

이 방법은 프롬프트 엔지니어링(AI의 응답 품질을 높이기 위해 입력문을 정교하게 설계하는 기술) 과정을 거치지 않는다. AI가 생성한 텍스트가 UI에 표시되기 직전 단계에서 단어를 강제로 치환한다. 결과적으로 사용자는 모델의 추론 로직을 건드리지 않고도 AI의 페르소나와 어휘 선택을 물리적으로 제어할 수 있는 수단을 갖게 된다. 프롬프트에 의존하지 않고 출력 단계를 직접 통제하는 제어 지점을 확보한 셈이다.

honest takes 같은 AI 특유의 반복적 말투는 정교한 프롬프트로도 완전히 지우기 어렵다. MessageDisplay 훅과 wordswap.sh 스크립트는 이 문제를 UI 출력 단계에서 강제로 해결한다. 프롬프트 엔지니어링이라는 우회로 대신 출력 단어 자체를 제어하는 실질적인 권한을 확보하는 일이다.

settings.json 설정 파일로 AI의 어휘를 직접 정의하면 페르소나 통제권은 모델이 아닌 사용자에게 넘어온다. 본문의 로컬 훅 설정법을 적용해 AI의 정형화된 말투를 즉시 삭제하라.