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ANDYPENG09/catalyst-search-skill

AI 에이전트(Claude Code / OpenClaw / Hermes / Cursor / WorkBuddy)를 위한 이중 언어 촉매 문헌 검색 스킬입니다.

catalyst-search-skill란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 촉매 관련 학술 문헌을 체계적으로 검색, 평가, 정리할 수 있도록 설계된 전문 도구입니다. 사용자가 촉매 문헌 검색, 특정 촉매 조회, 문헌 리뷰, 연구 진행 상황 조사 등을 요청할 때 활성화됩니다. 주요 기능으로는 반응 유형(HER, OER, ORR, PEMWE, 광촉매 등)과 재료 시스템(Pt/C, PtCo, HEA, SAC, IrO₂ 등)을 조합한 의미론적 검색어 생성, WebSearch(academic)를 통한 병렬 검색, WebFetch를 통한 초록 수집, 중복 제거 및 관련성 순위 지정, 그리고 정형화된 문헌 매트릭스 출력 등이 포함됩니다. ScienceDirect, arXiv, OpenAlex, Google Scholar 등 공개 학술 데이터 소스를 활용하며, 최종 결과는 'catalyst-design' 스킬이 소비할 수 있는 표준 형식으로 제공됩니다. 이 스킬은 문헌 검색 및 정리에만 특화되어 있으며, 촉매 설계나 조성 추천은 수행하지 않습니다. 또한, 허위 DOI 생성이나 검증되지 않은 정보 제공을 방지하기 위한 엄격한 검증 단계를 포함하고 있어 신뢰할 수 있는 문헌 검색 결과를 보장합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add ANDYPENG09/catalyst-search-skill
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문서

Catalyst Search

사용 시기

  • 사용자가 촉매 문헌 검색, 촉매 논문 찾기, 특정 촉매 조회, 문헌 리뷰, 촉매 연구 진행 상황 조사, 또는 특정 주제에 대한 논문 수집을 요청할 때.
  • 일반적인 입력: 촉매 주제, 반응 유형(HER / OER / ORR / PEMWE / 광촉매), 재료 시스템(Pt/C, PtCo, HEA, SAC, IrO₂ 등).

사용하지 않아야 하는 경우

  • 촉매 설계 또는 선정 조언(조성, 합성 경로) — catalyst-design 사용; 이 스킬은 문헌 검색만 수행하며 설계 조언을 제공하지 않습니다.
  • 촉매 외 분야의 문헌 검색(예: 순수 유기 합성, 의약 화학) — 해당 사항 없음.
  • 알려진 DOI를 가진 단일 논문 조회 — WebFetch를 직접 사용하세요.

전제 조건

  • WebSearch(topic=academic) 및 WebFetch 도구가 필요하며, 이들이 없으면 검색이 불가능합니다.
  • 검색 필수 자료(references/)와 출력 템플릿(templates/)을 포함하며, 유료 데이터베이스 계정이 필요하지 않습니다.

입력 인터페이스

  • 필수: 검색 주제(자연어, 반응 유형, 재료 시스템, 성능 목표 중 하나 이상 포함).
  • 선택 사항: 시간 범위, 언어 선호, 오픈 액세스 전용 제한.

검색 필수 항목(쿼리 작성을 위한 일반 차원)

  • 반응 유형: 수소 발생 반응(HER), 산소 발생 반응(OER), 산소 환원 반응(ORR), 전체 물 분해, 양성자 교환막 수전해(PEMWE), 음이온 교환막(AEM), 광촉매, 플라스틱 업사이클링.
    • 항상 산성 vs 알칼리 매질을 구분하세요: 동일한 반응이라도 산과 염기에서 메커니즘, 촉매, 벤치마크가 크게 다릅니다. 예를 들어, 산성 OER에서는 Ir / Ru 기반 촉매만 안정적이며, 알칼리성 HER의 속도 결정 단계는 물 해리입니다.
    • 반응별 키워드 목록, 성능 벤치마크, 메커니즘/특성화 용어는 references/reaction_systems.md에 상세히 나와 있습니다(관련성 및 발전 정도 판단을 위한 문헌 기반 벤치마크 값 포함).
  • 촉매 시스템: Pt/C, Pt-Co 합금/금속간 화합물, 고엔트로피 합금(HEA), 단원자 촉매(SAC), 코어-쉘, IrO₂ / IrOₓ, Ru@IrOₓ, N/S 도핑 탄소, MOF 유래.
  • 성능 지표: 10 mA cm⁻²에서의 과전압, ECSA, 질량 활성도(MA, A/mg_Pt), 회전 빈도(TOF), Tafel 기울기, 안정성/내구성.
  • 특성화 및 테스트: XRD(입자 크기), TEM, XPS, 회전 원반 전극(RDE), 막 전극 조립체(MEA).
  • 합성 방법: 줄 가열, 강한 정전기 흡착(SEA), 마이크로파 보조, 연속 흐름.
  • 약어 확장: PtCo → "Pt-Co alloy" OR "Pt cobalt intermetallic"; HEA → "high-entropy alloy"; SAC → "single-atom catalyst".
  • 저널 및 출처 분포: 높은 영향력 지수(IF) 저널, 높은 인용 논문, 최근 5-10년 내 문헌을 우선시합니다. 영어: 높은 IF 저널(Adv. Energy Mater., Nat. Commun., Angew. Chem., Energy Environ. Sci., J. Power Sources, Chem. Eng. J, ScienceDirect / Elsevier, ACS, RSC, Nature 계열) 및 높은 인용 논문을 우선 출처로 사용합니다. 표준 및 특허(TCASMES 400-2024, T/CRES 0030-2025, 기업 특허)도 유효한 출처입니다.

워크플로우

  1. 의미론적 구문 분석 및 쿼리 생성. 반응 유형, 촉매 시스템 및 성능/특성화를 결합하고, 위와 같이 약어를 확장하며, 동의어를 OR로 연결합니다.
  2. 병렬 검색. 그룹별로 WebSearch(topic=academic)를 병렬로 사용합니다. 권위 있는 출처를 우선시: ScienceDirect (https://www.sciencedirect.com/), arXiv (https://arxiv.org/), OpenAlex (https://openalex.org/), Google Scholar.
    • 폴백(M2b): 그룹이 비어 있거나 시간 초과되면 쿼리를 완화(AND를 OR로 분할, 한정자 제거)하거나 출처를 전환(Google Scholar / OpenAlex 직접 검색)합니다. 모든 그룹이 비어 있으면 관련 문헌을 찾을 수 없다고 솔직하게 명시하고, 절대 허위로 생성하지 않습니다.
  3. 초록 가져오기. 가장 관련성 높은 3-5개 논문에 대해 WebFetch를 사용하여 초록 페이지를 가져옵니다(저널 사이트, Semantic Scholar, arXiv, PubMed 선호; 페이월 뒤에 있는 경우 초록 + 메타데이터 + DOI로 충분). 초록만으로 관련성을 판단하기에 충분하며, 전문 다운로드나 인용은 필요하지 않습니다.
  4. 메타데이터 추출. 제목, 저자, 저널/출처, 연도, DOI, 초록 하이라이트.
  5. 필터링, 중복 제거 및 순위 지정. 관련성, 영향력 지수(IF) 또는 인용 횟수, 최신성(최근 5-10년 선호)에 따라 순위를 매기고, OA 가용성 상태(획득됨 / 온라인 / 페이월 / 수동)를 표시합니다.
    • 결과 검증(M5b): 각 논문에 대해 WebFetch를 통해 DOI/초록 접근성을 확인합니다(페이월 논문은 최소한 메타데이터 필요). 동일한 DOI 또는 정규화된 제목으로 중복 제거합니다. 초록에 대상 반응 유형과 촉매 시스템이 명시적으로 포함된 논문만 유지하고, 키워드만 일치하는 것은 제외합니다.
  6. 출력. templates/literature_matrix.md에 따라 문헌 매트릭스, 뒷받침 결론 및 검증 제안을 출력합니다. 인용 형식: templates/citation_gb7714.md.

출력 인터페이스(표준 형식, catalyst-design에서 사용)

  • templates/literature_matrix.md의 테이블 형식으로 문헌 매트릭스를 출력하며 필드는 다음과 같습니다: 번호 / 제목 / 저자 / 저널·출처 / 연도 / DOI / 반응 유형 / 촉매 시스템 / 주요 지표 / OA 상태 / 초록 하이라이트 / 관련성.
  • 매트릭스 뒤에 두 개의 섹션을 추가합니다: 뒷받침 결론(연구 질문에 대한 증거 요약) 및 검증 제안(XRD / TEM / XPS 특성화, RDE / MEA 테스트, 대조 실험).
  • 이 출력은 "문헌 검색 결과"로 처리되어 catalyst-design에 직접 입력될 수 있습니다(catalyst-design의 "입력 인터페이스" 참조).

데이터 출처

기능 경계

  • references/capabilities.md를 참조하세요.

업무 분담

  • 이 스킬은 문헌 검색 및 정리만 수행합니다. 촉매 설계 조언은 catalyst-design이 처리합니다.
  • WebSearch(academic)와 WebFetch만 사용하며, 다른 특수 검색 도구의 내장 또는 복사된 내부 인터페이스를 사용하지 않습니다.

참고 사항

  • 지나치게 엄격한 AND 조합은 쉽게 빈 결과를 반환하므로 완화하거나 그룹을 분할하세요(예: HER + Pt + HEA를 별도로 검색한 후 병합).
  • 인용된 논문은 확인 가능해야 합니다. WebFetch를 통해 DOI/초록을 검증하고 절대 허위로 생성하지 마십시오.
  • 출력 끝에 검색 출처(공개 웹) 및 가용성 상태를 명시하세요.
  • 검색 결과 필드는 매우 다양하므로 WebSearch 출력 블록에서 제목/저자/출처/연도를 직접 구문 분석하세요.
  • 안전 및 권한: 이 스킬은 WebSearch/WebFetch를 통해 공개 학술 페이지에만 액세스합니다. 시스템 명령을 실행하지 않고, 사용자 파일을 쓰지 않으며, 유료 데이터베이스에 로그인하지 않고, 사용자 데이터를 수집하거나 유출하지 않습니다.

일반적인 함정(안티 패턴)

  • 검색 출력을 설계 조언으로 취급. 이 스킬은 문헌 검색 및 정리만 수행합니다. 매트릭스만으로 촉매 조성이나 합성 권장 사항을 도출하지 말고 catalyst-design에 넘기세요.
  • DOI를 허위로 만들거나 추측. 절대 DOI나 메타데이터를 발명하지 마십시오. 논문에 확인 가능한 DOI가 없으면 "미확인"으로 표시하고 그렇게 명시하세요. 그럴듯하지만 가짜 식별자로 매트릭스를 채우지 마십시오.
  • 지나치게 엄격한 AND 쿼리로 빈 결과 반환. 너무 많은 AND 제약 조건을 결합하면 결과가 없습니다. M2b 폴백에 따라 그룹을 완화하거나 분할하세요(HER + Pt + HEA를 별도로 검색한 후 병합).
  • 키워드만 일치하는 히트를 관련성 있는 것으로 인용. 초록에 대상 반응 유형과 촉매 시스템이 명시적으로 포함되지 않은 논문은 제외하세요(M5b 검증).

예시

  • 입력: "알칼리성 HER 단원자 촉매, 최근 5년" 검색.
    • 출력: 문헌 매트릭스(전체 필드를 포함한 3-5개 논문) + 뒷받침 결론(예: Ru SAs / N-C는 η₁₀ = 29 mV에 도달, 물 해리 장벽 ≈ 0.5 eV) + 검증 제안(원자 분산을 위한 XPS, η₁₀ / Tafel을 위한 RDE, ΔG_H*를 위한 DFT).

프로젝트 홈

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