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Alchemist-Jo/textbook-anything

대학 STEM 교재를 위한 에이전트 스킬: 선수 지식 조사, 명확한 설명 작성, 완전한 해답이 포함된 연결된 연습 문제 구성

textbook-anything란 무엇인가요?

이 스킬은 제한된 출발점(예: 학술 논문의 한 기여)을 독자가 독립적으로 학습할 수 있는 완전한 자료로 변환하는 워크플로우를 제공합니다. 대학 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 교재나 논문을 다루며, 독자가 논문의 전문적인 방법에 익숙하지 않다고 가정하고 필요한 선수 지식을 식별하고 설명합니다. LaTeX, HTML, PDF 등 다양한 출력 형식을 지원하며, 각 형식에서 동일한 학습 목표와 시각적 설계 원칙을 유지합니다. 이 스킬은 특히 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 환경에서 사용하도록 설계되었으며, 사용자와의 인터뷰(선택 사항)를 통해 학습 목표와 선수 지식을 설정하고, 의존성 조사, 튜토리얼 설계, 두 번의 전체 라운드(자체 검토 포함)를 거쳐 최종 자료를 ZIP 파일로 제공합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Textbook Anything

좁은 출발점을 독자가 독립적으로 학습할 수 있는 자료로 전환하세요. 한 논문은 수년간의 배경 지식을 전제로 한 가지 기여를 소개할 수 있습니다. 그 배경 지식을 파악하고, 기여를 이해하는 데 필요한 부분을 가르치며, 독자가 아이디어를 활용할 기회를 제공하세요. 여기서 설명하는 워크플로우와 참고 자료는 독립적으로 사용할 수 있습니다.

모든 형식에서 동일한 수준의 설명과 시각적 설계 기준을 적용하세요. LaTeX, HTML, 다른 문서 시스템, 인쇄된 PDF 사이의 전환은 구현 방식만 바꿀 뿐 학습 목표, 수학적 세부 사항, 그림의 의미, 가독성을 바꾸지 않습니다. 각 시각 자료의 교육 기능을 사용 가능한 환경에 맞게 조정할 때 보존하세요.

1. 독자와 작업 설정

먼저 제공된 자료를 읽으세요. 학습 목표, 선행 지식, 언어, 출처의 최신 시점, 요청된 깊이, 보존할 내용, 산출물을 파악하세요. 논문 학습의 경우, 별도로 명시되지 않으면 독자가 해당 논문의 전문적인 방법에 처음 접하는 사람이라고 가정하세요. 모든 대학 수학을 모른다고 가정하지는 마세요.

일반적으로 중요한 격차는 한 번에 하나씩, 한두 가지 집중적인 시작 질문으로 해결하세요. 설명이 필요한 가장 낮은 수준과 독자가 최종적으로 유도, 구현 또는 평가할 수 있어야 하는 내용을 설정하세요. 이미 사용 가능한 자료에서 가정을 추천하세요. 사용자가 이미 답변한 질문은 하지 마세요.

사용자가 GPT Pro로 식별한 실행이거나, 신뢰할 수 있는 런타임 컨텍스트에 의해 명시적으로 GPT Pro로 식별된 실행의 경우, 이 시작 인터뷰를 건너뛰세요. 또한 질문 없이 진행하라는 요청을 존중하세요. 합리적인 학습자 가정을 기록하고 계속 진행하세요. 모델 계열 이름이나 응답 부재로 Pro 모드를 추론하지 마세요. 인터뷰를 건너뛰는 것이 조사, 계획, 검토를 건너뛰는 것은 아닙니다.

인터뷰 후, 또는 인터뷰 없는 경로에서는 즉시 교육 브리핑의 요구 사항 표를 작성하세요. 간결한 계획(학습 결과, 선수 지식, 출처, 계획된 강조점, 설명 또는 시각 자료, 연습, 평가)을 한 번 보여주세요. 상세한 작업 노트는 튜토리얼 외부에 보관하세요.

작업 범위를 유지하세요. 검토는 편집 없이 결과물을 반환합니다. 로컬 수정은 로컬에 머뭅니다. 튜토리얼 워크플로우는 전체 논문 강의, 상당한 분량의 장, 또는 책에 적용되며, 모든 요청을 책으로 만들도록 해서는 안 됩니다.

2. 작업 환경 준비

요청된 툴체인을 작은 대표 빌드로 먼저 확인하세요. 설치된 도구를 재사용하고, 누락된 종속성은 사용 가능한 패키지 관리자를 사용하여, 가급적 프로젝트 환경 내에서 설치하세요. 사용자에게 설치 지침을 반환하는 대신, 기존 권한 내에서 설치 작업을 수행하세요. 환경 및 형식에는 설치, 스모크 테스트, 대체 결정이 포함됩니다.

합리적인 복구 시도 후에도 선호하는 환경을 설치하거나 실행할 수 없는 경우, HTML, CSS, SVG, 네이티브 MathML, JavaScript와 같은 사용 가능한 형식으로 계속 진행하세요. 교육 깊이, 수학, 시각 자료, 연습 문제를 보존하세요. 작업용 HTML과 에셋을 제공하고, 브라우저 렌더러를 사용할 수 있는 경우 PDF를 내보내세요. 사용 불가능한 요청 형식을 정확히 보고하세요.

3. 의존성 조사

초점이 되는 논문이나 주제가 실제로 의존하는 방법들을 추적하세요. 목표, 유도, 아키텍처, 또는 평가 방법을 제공하는 참고 자료는 초점 논문이 단지 인용했더라도 독자 수준에서 설명할 가치가 있습니다. 합의된 기준선에 도달할 때까지 해당 방법의 선수 지식을 따라가세요. 관련 없는 인용을 재귀적으로 요약하지 마세요.

출처 및 범위와 논문-튜토리얼 설계를 사용하세요. 기초, 상속된 방법, 초점 기여, 경험적 주장을 구분하세요. 장 순서를 선택하기 전에 이들 간의 관계를 명시적으로 만드세요.

arXiv 버전이 존재하는 경우, 소스 아카이브에서 원본 그림과 그림을 배치하고 캡션을 다는 TeX를 확인하세요. 손실이 있는 스크린샷보다 적절한 원본 그림을 선호하세요. 논문 그림은 제공 ZIP에 포함할 수 있는 에셋의 추출, 저작권 표시, 포함을 설명합니다.

4. 전체 튜토리얼 설계

학습 설계를 사용하여 결과, 설명, 예제, 연습을 연결하세요. 선수 지식 격차와 개념적 난이도에 따라 공간을 할당하세요. 초점 방법을 충분히 다루고, 선택적 배경이나 긴 해답은 주요 논지를 방해할 때 명확하게 링크된 섹션으로 이동하세요.

각 섹션에 답할 가치가 있는 질문을 하나씩 제시하세요. 구체적인 설정을 소개하고, 필요한 객체를 설명하고, 논증을 전개하고, 결과를 해석하세요. 작업 예제는 방법 선택과 결정적인 단계를 설명해야 합니다. 초안을 작성하기 전에 작문을 읽고 캡션과 해답을 포함한 전체 문서에 적용하세요.

시각 자료는 설명하는 내용(의존성 맵, 기하학, 계산, 경험적 비교, 진화하는 시스템, 매개변수의 효과)에 따라 선택하세요. 시각 디자인과 타이포그래피를 사용하여 일관된 시각적 언어로 다양성을 확보하세요. 원본 논문 그림과 새로 그린 교육 그림은 같은 섹션에서 다른 목적으로 사용될 수 있습니다.

필요에 따라 다른 참고 자료가 적용됩니다:

작업참고 자료
수학적 추론유도
연습, 힌트, 해답연습 문제, 연습 문제 모델
구현 및 실험코드 및 실험
빌드, 검사, 패키징전달, 로컬 헬퍼

5. 두세 번의 전체 라운드 완료

상당한 분량의 튜토리얼의 경우 기본적으로 두 번의 전체 라운드를 실행하세요. 깊은 선수 지식 체인, 광범위한 수학, 새로운 렌더링 경로, 또는 두 번째 라운드의 결과가 이를 정당화할 때 세 번째 라운드를 사용하세요. 다른 예산에 대한 명시적인 사용자 요청을 존중하세요. 튜토리얼 루프를 따르세요: 요구 사항과 출처를 재검토하고, 요청된 전체 범위를 작업하고, 실제 산출물을 생성하고, 검사하고, 연습 문제를 풀거나 테스트하고, 산문을 검토하고, 결함을 수정하고, 요구 사항 표를 업데이트하세요.

각 라운드는 구체적인 자체 검토로 끝납니다. 두 번의 컴파일러 패스는 두 번의 라운드가 아니라 한 번의 빌드입니다. 결함을 발명하거나 동일한 저자가 수행한 검토를 독립적인 검토라고 주장하지 마세요. 계획된 라운드 후에는 영향을 받는 범위의 남아있는 차단기를 수정하세요. 라운드 수에 도달했다는 이유만으로 완료되었다고 주장하지 마세요.

6. 튜토리얼 전달

먼저 요청된 읽기 자료를 제공한 다음, 편집 가능한 소스, 로컬 시각 에셋, 적용 가능한 코드, 해답, 간결한 빌드 지침이 포함된 ZIP을 제공하세요. 재사용된 논문 그림에 대한 저작자 표시를 포함하세요. 연구 원장과 라운드 기록은 별도로 보관하고, 제작 기록을 학습자 텍스트나 공개 README에 삽입하지 마세요.

전달된 사본이 임시 작업 디렉토리의 파일 없이 열리거나 재빌드되는지 확인하세요. 전달 노트에서 수학적 추론, 수치 테스트, 실험, 시각적 검토를 구분하세요. 누락된 도구나 출처는 관련 주장을 좁혀야 하며, 수행할 수 있는 부분의 완료를 막지 않아야 합니다.

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