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학술-심층-연구 시스템

8단계 문헌 검토 파이프라인. 7개의 연합 소스, 중복 제거, 순위 검색, 인용 추적, 자기 비판, 5가지 보고서 아키타입.

학술-심층-연구 시스템란 무엇인가요?

이 스킬은 8단계로 구성된 문헌 검토 파이프라인으로, 연구자와 AI 에이전트가 체계적이고 포괄적인 학술 문헌 검토를 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 7개의 연합된 데이터 소스에서 정보를 수집하고 중복을 제거하며 순위 기반 검색을 통해 가장 관련성 높은 결과를 제공합니다. 또한 인용 추적(citation chasing) 기능을 통해 관련 논문을 추가로 발견할 수 있으며, 자기 비판(self-critique) 메커니즘을 통해 결과의 신뢰성을 높입니다. 최종 결과는 5가지 보고서 아키타입(예: 서술적 리뷰, 메타 분석, 체계적 리뷰 등) 중 하나로 출력됩니다. GitHub에서 최근 24시간 내에 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 AI 에이전트 자동화 관련 저장소에서 발견되었으며, Cursor, Claude Code, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 호환됩니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add Agents365-ai/scholar-deep-research

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문서

학술-심층-연구 시스템은(는) 무엇을 하나요?

8단계 문헌 검토 파이프라인. 7개의 연합 소스, 중복 제거, 순위 검색, 인용 추적, 자기 비판, 5가지 보고서 아키타입.

출처: https://github.com/Agents365-ai/scholar-deep-research

최근 24시간 내에 푸시된 GitHub 저장소(에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 AI 에이전트 자동화 관련)에서 발견됨.

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