LMDHQ-0420/ResearchPilot-Skills

ResearchPilot‑Skills – AI 기반 연구 보조 도구

무엇인가요 – 일반적인 ML/AI 논문 프로젝트의 모든 단계(아이디어 생성부터 최종 원고까지)를 연구자에게 안내하는 Claude/Code‑buddy "스킬" 모음입니다. 리포지토리는 /research[A]-exploration와 같은 명령형 프롬프트를 포함하며, Claude 스타일의 LLM이 이를 해석하고 필요한 자산(마크다운 보고서, 설계 문서, 코드 스켈레톤, 그림 파일, LaTeX 초안 등)을 생성합니다. 워크플로우는 7개의 번호가 매겨진 단계(A–G)로 나뉘며, 각 하위 작업에 대해 하위 스킬이 있습니다.

왜 중요한가요 – 학계 AI 연구는 종종 문헌 검토, 실험 설계, 구현, 작성 간의 수동적이고 분절된 이행으로 인해 정체됩니다. 이 프로세스를 반복 가능한 "스킬"로 정의함으로써 다음을 보장합니다:

• 일관된 문서화(코드 변경 전 설계 문서 업데이트 필수).
• 출판용으로 최적화된 그림 자동 생성(/research[fig]).
• 구조화된 AI 지원 원고 초안 작성(다국어 번역 포함).
• 설계, 코드, 원고 수정 이력의 버전 관리 로그 유지.

시작 방법 – 리포지토리를 클론하고 플랫폼에 맞는 설치 스크립트를 실행합니다(install-zh.sh는 Claude Code용, install‑zh.sh codex는 OpenAI Codex용, Windows용은 install‑zh.bat). 스크립트는 17개의 스킬 디렉터리를 사용자 ~/.claude/skills/ 폴더에 복사합니다. 설치 후 LLM 콘솔에서 스킬을 호출할 수 있습니다. 예를 들어:

/research[A]-exploration 我想做电池 SOH 预测，现有 Transformer 方法没有利用局部时序特征

이 어시스턴트는 다음을 수행합니다:

1. 최소 15편의 논문을 검색하고, 3단계 연구 질문 계층을 구축하여 docs/idea_report.md Part 1을 출력.
2. 다음 단계로 넘어가기 전에 확인을 요청합니다.

주요 구성 요소

구성 요소	역할
docs/idea_report.md	단계 A–C에 걸쳐 점진적으로 구축되는 중심 연구 계획.
implementation.md	단계 D에서 생성되는 함수 수준의 코딩 가이드.
dev_log.md	단계 E & F용 불변 개발 로그.
code/fig/	스크립트 및 생성된 PDF/SVG/500 dpi PNG 그림.
code/src/	모델, 데이터 파이프라인, 학습/평가 스크립트의 스켈레톤.
latex‑zh‑paper‑template	단계 G에서 사용되는 선택적 중국어 LaTeX 템플릿.

지원 플랫폼 – 스킬은 Claude‑Code, OpenAI Codex CLI, Tencent CodeBuddy용으로 작성되었으며, macOS/Linux 또는 Windows(배치 스크립트를 통해)에서 작동합니다.

라이선스 – MIT 라이선스이므로, 스킬 세트를 수정하거나 자체 연구 프로세스에 통합할 수 있습니다.

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위 모든 세부 사항은 리포지토리의 README에서 직접 인용되었으며, 추가 기능은 추정되지 않았습니다.