HKUSTDial/Supervisor-Skills

해결하는 문제

학술 연구의 '라스트 마일' 문제를 해결합니다. 학생들은 종종 일반적인 연구 가이드와 고품질 논문의 실제 실행 사이의 간극을 메우는 데 어려움을 겪습니다. 아이디어 평가, 논리적 구조화, 전문적인 글쓰기, 최고 수준의 학회 투고의 미묘한 차이에 대한 즉각적이고 수준 높은 지침이 부족한 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 이론 가이드와 실행 가능한 AI 기술을 결합한 이중 트랙 아키텍처를 사용합니다.

• 핸드북 (Handbook): 논문 품질 평가, 아이디어 생성, 작성 방법론, 과학적 도표 작성, 최고 학회 논문 사례 연구를 다루는 체계적인 이론 프레임워크.
• AI 기술 (AI Skills): 10년간의 시니어 연구 경험을 LLM(Claude, GPT-4, DeepSeek 등)이 실행 가능한 지침으로 '정제'한 구조화된 프롬프트 및 기술 파일 모음. 이러한 기술은 초기 아이디어 점수 산정부터 최종 반박(rebuttal) 지침까지 논문 수명 주기 전체를 다룹니다.

대상 사용자

연구 아이디어를 다듬고, 논문을 작성 및 수정하며, 동료 심사 과정을 탐색하는 데 도움을 줄 '가상 공동 지도교수'가 필요한 대학원생 및 신진 연구자.

주요 특징

• 포괄적인 수명 주기 지원: 아이디어 평가, 심층 문헌 조사, 구조화된 서론 작성, 증거 기반 논문 작성을 위한 기술 포함.
• 전문적인 윤문: 원래의 의미를 충실히 유지하면서 'AI 스타일'의 문구를 제거하는 언어 윤문 도구 제공.
• 심사위원 관점: 투고 전 심사위원 기술 및 조건부 설득 모델에 기반한 반박 지침 도구 제공.
• 시각적 보조 도구: 도표 디자인 자문 및 이미지를 편집 가능한 Draw.io 파일로 재구성하는 도구 포함.
• 산업 통합: Doubao Office Mode 내의 핵심 연구 기술로 배포됨.