Spark-To-Paper-Skills/spark-to-paper-skills

해결하는 문제

Spark-to-Paper는 연구 아이디어나 제안서를 완전히 컴파일된 학술 논문으로 자동 변환하는 엔드투엔드 프로세스를 자동화합니다. 실제 인용 관리, 고품질 편집 가능한 벡터 그래프 생성, 결과를 위조하지 않고 데이터와 주장의 무결성을 보장하는 등의 학술 작성의 일반적인 고통을 해결합니다.

작동 방식

이 시스템은 Claude Code용 플러그인으로 구성되며, 하나의 오케스트레이터(ts-paper)와 13개의 조합 가능한 기술로 이루어져 있습니다. 입력이 순수한 아이디어인지, 제안서인지, 실제 데이터가 포함된 제안서인지에 따라 라우팅되는 7단계 파이프라인(옵션의 실험 단계 포함)을 따릅니다.

주요 기술 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 그림 엔진: PaperBanana를 통해 후보를 렌더링한 후, 감사된 SVG로 네이티브로 다시 그리는 하이브리드 접근 방식을 사용하여 편집 가능하고 고해상도의 그림을 보장합니다.
• 무결성 게이트: run_gates.py와 audit_svg.py와 같은 결정론적 파이썬 스크립트로 인용의 완전성, 수치의 위조 여부, 벡터 구조를 검사합니다.
• 적대적 리뷰: 고립된 리뷰어들이 논문을 비판하고, 의심론자들이 문제를 반박하려는 과정을 통해 드래프트를 강화합니다.
• 템플릿 독립적 조립: LaTeX를 사용해 최종 PDF를 컴파일하며, 간단한 구성 파일을 통해 다양한 회의 형식(예: NeurIPS)을 지원합니다.

대상 사용자

논문 초안 작성 과정을 가속화하면서도 엄격한 기계 검증된 무결성과 전문적인 벡터 그래픽을 유지하고자 하는 연구자 및 학자들.

주요 특징

• 편집 가능한 벡터 그림: AI 생성 이미지를 라이브 텍스트와 검증된 기하학 구조를 갖는 네이티브 SVG로 재설계합니다.
• 기계 검증된 무결성: 결과를 위조하는 것을 방지합니다. 제안 모드에서는 결과 셀이 비어 있거나 위조되지 않습니다.
• 엔드투엔드 워크플로우: WebSearch와 Crossref를 통해 문헌 검색에서 실험 실행, PDF 컴파일까지 모든 과정을 처리합니다.
• 템플릿 독립적: LaTeX 자산을 포함한 템플릿 디렉터리를 추가함으로써 어떤 회의 형식에도 대응 가능합니다.
• Claude Code 통합: 별도의 서버나 데이터베이스 없이 플러그인으로 작동하며 인프라 요구 사항이 없습니다.