Boom5426/Nature-Paper-Skills

해결하는 문제

생명과학, 계산 생물학 및 방법론 분야의 Nature 시리즈 저널을 대상으로 영향력 있는 과학 논문을 작성하고 수정하는 과정을 간소화합니다. 증거가 뒷받침되지 않는 주장, 'AI스러운' 문체, 결과 섹션과 그림 패널 간의 불일치 등 흔히 발생하는 글쓰기 오류를 방지합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Codex 및 Claude Code와 같은 AI 에이전트에 설치할 수 있는 27가지 전문 '스킬'(지침 및 도우미 스크립트)을 제공합니다. 이러한 스킬은 에이전트가 구조화된 워크플로우를 따르도록 안내합니다:

1. 프레이밍 (Framing): 연구 질문 및 타겟 저널 정의.
2. 논리 구축 (Argument Building): 스타일을 다듬기 전에 '주장-증거' 체인 확립.
3. 그림 정렬 (Figure Alignment): 그림과 캡션이 결과 섹션을 직접적으로 뒷받침하는지 확인.
4. 문장 수정 (Prose Revision): 측정값과 불확실성을 유지하면서 논리와 스타일을 정교화.
5. 투고 및 답변 (Submission & Rebuttal): 투고 전 감사 수행 및 리뷰어 답변 초안 작성.

대상 사용자

최상위 저널 투고를 위해 논문을 준비 중인 생명과학 및 계산 생물학 분야의 연구원 및 과학자.

주요 특징

• 증거 기반 편집 (Evidence-Bound Editing): 측정값, 신뢰 구간 또는 부정적인 결과를 변경하지 않고 편집 보장.
• 에이전트 통합 (Agent-Integrated): AI 코딩/에이전트 환경(Codex, Claude Code)에 설치하도록 특별히 설계.
• 작업별 프로필 (Task-Specific Profiles): 사용자 요구에 따라 다양한 설치 스택(예: 작성 및 검토, 전체 연구 워크플로우) 제공.
• 반방어적 글쓰기 (Anti-Defensive Writing): 지나치게 조심스럽거나 '감사'조의 표현을 제거하여 직접적인 과학적 문체를 생성하는 도구 포함.
• 리뷰어 대응 시스템 (Reviewer Response System): 리뷰어의 코멘트를 구체적인 증거 및 논문 수정 사항과 연결.