Some commonly used research experiences and processes are encapsulated into Agent skills.

연구 스킬 – 학술 작업을 위한 Claude Code Skills

개요 – 연구자가 학술 워크플로우의 일부(특히 AI 관련 논문)를 자동화할 수 있도록 돕는 5가지 Claude Code “스킬”(플러그인 방식의 명령줄 도구) 세트입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

스킬	주요 목적
medical‑imaging‑review	의료 영상 AI에 대한 엄격한 검증과 인용 무결성이 보장된 문헌 리뷰 작성.
paper‑slide‑deck	문서를 AI가 생성한 스타일화된 슬라이드 이미지(17가지 시각적 테마)로 변환.
research‑proposal	Nature‑Reviews 스타일의 박사급 연구 제안서를 검증된 참고문헌과 함께 생성.
scholar‑slides	수식, 표, 그림, 인용이 원본에서 충실히 재현된 편집 가능한 벡터 기반 슬라이드 덱 생성.
lit‑search	측정 가능한 재현율 보고서와 함께 포괄적이고 기간 지정이 가능한 문헌 검색 수행.

작동 방식

설치 – 각 스킬은 폴더 형태로 제공되며 ~/.claude/skills/에 복사합니다. 일부 스킬(scholar‑slides, lit‑search)에는 Python 가상 환경 생성, Node/npm 패키지 및 필요한 시스템 폰트 설치를 수행하는 install.sh가 포함되어 있습니다.
호출 – 슬래시 명령어(예: /lit-search) 또는 CLI 명령어(예: paper-slide-deck content.md --style watercolor)를 통해 스킬을 트리거합니다. README 파일에 각 스킬의 정확한 트리거 문자열이 나열되어 있습니다.
핵심 철학 – 모든 글쓰기 관련 스킬은 인용 무결성 규율을 공유합니다. 안정적인 인용 키(cite-keys), 주장 원장(claim-ledger), 그리고 원고를 검증 없이 통과시키지 않는 감사 스크립트를 갖추고 있습니다. 무결성 가드레일은 docs/citation-integrity-core.md에 문서화되어 있습니다.

대상 – 의료 영상 AI의 체계적 리뷰.
워크플로우 – 경로(서술형, 방법론 조사, 범위 지정, 체계적)를 선택합니다. 도구는 init_review_project.py를 통해 타임스탬프가 찍힌 설정 파일, 주장 원장, 참고문헌 및 체크리스트 파일이 포함된 프로젝트를 구축합니다. 감사 스크립트(audit_manuscript.py)가 원장을 대조하여 모든 인용을 교차 검증하고 실패, 경고 또는 “평가되지 않음”을 보고합니다.
출력 – Markdown 원고, references.bib, claim_ledger.csv, PRISMA 스타일 체크리스트.

대상 – 시각적이고 공유하기 쉬운 슬라이드 이미지(편집 불가). 빠른 개요 설명이나 소셜 미디어용.
주요 단계 – PDF 내의 그림을 감지하고, 각 그림을 전체 페이지 슬라이드에 매핑하며, Gemini‑3‑pro‑image API를 통해 이미지를 생성한 후 PPTX 또는 PDF로 병합합니다.
제한 사항 – 수식과 데이터가 래스터화되므로 정확한 수치 편집이 필요한 방어 발표에는 적합하지 않습니다.

대상 – 박사 연구 제안서나 연구 계획서 초안 작성(영어 또는 중국어).
프로세스 – 5단계 파이프라인: 요구사항 정의 → 문헌 수집(검증 포함) → 개요 승인 → 섹션별 작성 → 최종 Markdown 출력.
가드레일 – 모든 참고문헌은 DOI/PMID/arXiv 또는 Zotero 라이브러리와 대조되며, 검증 불가능한 항목은 플래그가 지정됩니다.
일반적인 출력 – 2,000~~4,000단어 분량의 제안서, 25~~50개의 검증된 참고문헌, 3~5개의 그림 제안, pandoc 변환 준비 완료.

대상 – 저널 클럽이나 학회 발표를 위한 고충실도, 편집 가능한 슬라이드 덱.
기능 – KaTeX를 통한 벡터 수식, 실제 표, 정확한 그림 크롭, 이중 언어 지원, 누락되거나 검증되지 않은 콘텐츠를 표시하는 무결성 QA 게이트.
출력 – Reveal.js HTML 덱, 벡터 PDF, 발표자 노트가 포함된 편집 가능한 PPTX.
알려진 문제 – 그림 배치는 단일 열 레이아웃에서 가장 잘 작동하며, 2열 논문은 수동 확인이 필요할 수 있습니다.

대상 – 투명한 재현율 지표를 갖춘 포괄적인 문헌 검색.
접근 방식 – 다중 소스 크롤링(OpenAlex, PubMed, Crossref 등), 전체 페이지 매김, 인용 폐쇄성, “검색되지 않은” 항목을 나열하는 coverage_report.md.
깊이 단계 – 비용/정밀도 수준을 선택할 수 있으며, uv run lit depths로 시간과 비용을 미리 볼 수 있습니다.
출력 – dois.md, references.md(다양한 인용 스타일), references.bib, PRISMA 요약, 커버리지 보고서, 인간 스크리닝용 CSV 큐.

MIT – 자유롭게 사용, 수정 및 재배포 가능.

결론 – 이 저장소는 엄격한 인용 무결성을 강제하면서 학술적 글쓰기와 발표 작업을 자동화하는 진정한 오픈 소스 도구 모음입니다. AI 보조 연구 자동화 분야에 명확히 초점을 맞추고 있습니다.