daily-paper-to-post은(는) 무엇을 하나요?
일간 과학 논문을 근거 기반의 위챗 기사, 샤오홍슈 노트, 캐러셀 및 게시 자산으로 변환하는 Codex 스킬입니다.
개요
이 스킬은 과학 논문(PDF 또는 arXiv 링크)을 입력받아, 다음 플랫폼에 최적화된 콘텐츠를 자동 생성합니다:
- 위챗 공개 계정(WeChat Official Account): 마크다운 형식의 상세 기사
- 샤오홍슈(Xiaohongshu / RED): 이미지 설명 및 해시태그를 포함한 짧은 노트
- 캐러셀(Carousel): LinkedIn, Twitter 등에 적합한 여러 장의 이미지 슬라이드
- 게시 자산: 원본 마크다운, 이미지, 인용 목록 등 재사용 가능한 파일
주요 기능
- 논문 요약: 핵심 발견, 방법론, 결론을 간결하게 추출
- 증거 기반 콘텐츠: 각 주장에 대해 논문의 특정 인용 또는 데이터를 연결
- 플랫폼별 포맷: 각 플랫폼의 문자 수 제한, 이미지 비율, 태그 요구사항에 맞게 자동 변환
- 게시 준비: 변환된 콘텐츠를 파일로 저장하거나 (선택적) API를 통해 자동 게시
사용 방법
- 스킬이 설치된 Codex 에이전트를 엽니다.
- 논문 파일을 업로드하거나 arXiv 링크를 제공합니다.
- 원하는 출력 플랫폼을 선택합니다 (기본값: 모든 플랫폼).
- 스킬이 콘텐츠를 생성할 때까지 기다립니다.
- 생성된 자산을 검토하고 필요시 수동으로 게시합니다.
환경 변수
OPENAI_API_KEY: OpenAI API 키 (텍스트 생성용, 필수)WECHAT_APP_ID/WECHAT_APP_SECRET: 위챗 API 자격 증명 (선택적, 자동 게시 시 필요)XHS_COOKIE: 샤오홍슈 세션 쿠키 (선택적, 자동 게시 시 필요)
예시
입력:
arXiv: 2305.12345
"Attention Is All You Need" revisited
출력 (위챗 기사 일부):
# 어텐션 메커니즘의 재발견
**논문:** "Attention Is All You Need" (Vaswani et al., 2017)
**핵심 발견:** Transformer 아키텍처가 순환 신경망 없이도 기계 번역에서 SOTA를 달성
> 인용: "The Transformer achieves 28.4 BLEU on the WMT 2014 English-to-German translation task, improving over the previous best results by over 2 BLEU."
이 연구는 순환(recurrent) 구조가 필요 없다는 기존의 통념을 깨뜨렸습니다.
라이선스
MIT