Boom5426/Nature-Paper-Skills

해결하는 문제

이 프로젝트는 Nature 계열 저널을 위한 원고 준비 전 과정을 안내하기 위해 특화된 에이전트 기술 세트를 제공합니다. 일반적인 글쓰기 팁을 넘어서 "저널 우선" 및 "주장 중심" 접근법을 채택하여, 과학적 주장이 엄격히 증거에 기반하고, 원고 구조가 최상위 저널의 높은 기준을 충족하도록 보장합니다.

작동 방식

이 리포지토리는 Claude Code나 Codex와 같은 AI 에이전트에 설치 가능한 자체 포함형 기술(스크립트 및 Markdown 가이드)을 모아놓았습니다. 이 기술들은 구조화된 워크플로우로 정리되어 있습니다:

1. 프로젝트 초기화: 신뢰할 수 있는 소스와 상태 파일 설정.
2. 구조적 계획: 문장의 다듬기보다 먼저 증거 체인을 안정화하기 위해 역アウトラ인 사용.
3. 그림 계획: 실제 시각화를 생성하기 전에 각 그림의 주요 주장 정의.
4. 검증: 통계 보고서 감사, 인용 검증, 그리고 초록/서론의 주장이 결과 부분에서 제공된 증거를 초과하지 않는지 확인.
5. 제출 및 반박: 제출 전 감사 수행 및 심사위원 의견에 대한 대응 관리.

대상 사용자

AI 에이전트를 활용해 원고를 초안 작성, 수정, 감사하는 데 도움을 받고자 하는 연구자 및 과학자들로, 특히 생명과학, 계산 생물학, 방법론 분야의 Nature 시리즈 저널에 논문을 투고하는 경우에 적합합니다.

주요 특징

• 주장 중심 워크플로우: 스타일 다듬기보다 증거의 범위를 우선시.
• 통합형 그림 스택: Python/R을 사용해 출판 수준의 플롯을 생성하는 도구 포함.
• 엄격한 감사: 통계 보고 감사 및 인용 검증에 특화된 기술.
• 에이전트 내장 설치: Claude Code 및 Codex 에이전트에 한 명령어로 설치 가능.
• 포괄적인 라이프사이클 지원: 첫 초안부터 구조적 수정, 제출 감사, 반박 대응까지 모든 단계를 커버.