Ar9av/PaperOrchestra

해결하는 문제

PaperOrchestra는 실험 기록, 원시적인 아이디어, 흩어진 에이전트 대화 기록과 같은 비구조화된 연구 자료를 제출용 LaTeX 논문으로 자동 변환하는 과정을 자동화합니다. 단일 에이전트 작문과 전문 학술 기준 사이의 품질 격차를 해소하기 위해 구조화된 다중 에이전트 파이프라인을 구현합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 독립형 애플리케이션이 아니라, 기존 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Aider 등)에 연결해 사용할 수 있도록 설계된 '스킬 팩'입니다. 호스트 에이전트가 5단계 파이프라인을 수행할 수 있도록 프롬프트, 스키마, 결정론적 헬퍼 스크립트를 제공합니다.

1. アウ라인: 플롯, 문헌 고찰, 섹션 구성에 대한 구조화된 JSON 계획을 생성합니다.
2. 플롯 생성: 플롯과 개념도를 렌더링(옵션으로 PaperBanana 사용).
3. 문헌 고찰: 후보를 검색하고 Semantic Scholar를 통해 검증하며 관련 연구를 초안 작성합니다.
4. 섹션 작성: 나머지 섹션을 초안 작성하고 표 및 그림을 통합합니다.
5. 콘텐츠 정제: 시뮬레이션된 동료 검토를 수행하고 엄격한 중단 규칙에 따라 텍스트를 개선합니다.

선택 사항으로 연구 아그리게이터를 먼저 실행하여 에이전트 캐시(.claude/, .cursor/)를 스캔하고 흩어진 로그를 파이프라인에 필요한 구조화된 입력으로 통합할 수 있습니다.

대상 사용자

실험을 수행할 때 코딩 에이전트를 사용하는 AI 연구자 및 개발자로, 연구 데이터의 높은 정밀도를 유지하면서 학술 논문 초안을 자동화하고 싶은 사람들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 호스트 에이전트 독립적: 로컬 스크립트 실행 및 웹 검색이 가능한 모든 에이전트와 호환되며, 내부 API 키가 필요하지 않습니다.
• 논문 정밀도: 프롬프트는 원본 arXiv:2604.05018 연구 논문에서 그대로 재현되었습니다.
• 결정론적 헬퍼: BibTeX 형식화, JSON 스키마 검증, LaTeX 정합성 검사 스크립트를 포함하여 구조적 정확성을 보장합니다.
• 통합 생태계: Semantic Scholar(인용), PaperBanana(고품질 다이어그램), Exa(특화된 연구 검색)와 같은 옵션 확장 기능을 지원합니다.