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Robertmorrisluminousenergy177/paper-deep-reading-skill

연구 논문 PDF를 구조화된 Obsidian 노트로 변환하여 자동 번역, 그림 분석, 개념 설명을 제공하여 심층 학습을 돕습니다.

paper-deep-reading-skill란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 업로드한 연구 논문 PDF를 심층 학습 자료로 변환하는 데 특화되어 있습니다. 주로 Obsidian 마크다운 노트 형태로 결과물을 생성하며, 문단 단위 번역, 그림 배치 및 상세 설명, 초보자 수준의 개념 설명, 용어집, 질문 로그 등을 포함합니다. PDF 소스의 경우 렌더링된 페이지를 기준으로 읽기 순서를 보정하고, 그림 배치의 정확성을 높입니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용 가능하며, 참조 가이드(references/ 폴더)와 스크립트(scripts/ 폴더)를 통해 품질 관리를 지원합니다. 사용자는 논문을 업로드하기만 하면 자동으로 정리된 노트를 받아볼 수 있으며, 필요한 경우 PDF 내보내기 기능도 활용할 수 있습니다. 결과물은 Obsidian에서 바로 열어 읽을 수 있도록 설계되었습니다.

지원 대상~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add Robertmorrisluminousenergy177/paper-deep-reading-skill

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문서

심층 논문 읽기

목적

저널 논문을 하나의 정제된 학습 자료로 변환합니다: 문단별 번역, 배치된 그림, 상세 그림 노트, 초보자 설명, 용어집, 질문 로그, 그리고 선택적 PDF 내보내기를 포함한 하나의 Obsidian 마크다운 노트입니다.

소스가 PDF인 경우 PDF 스킬 또는 이에 상응하는 렌더링-및-검사 워크플로우를 사용하십시오. 두 단 컬럼 저널 논문의 경우, 렌더링된 페이지가 읽기 순서와 그림 배치에 대한 진실의 원천입니다.

기본 워크플로우

  1. 소스 PDF 검사: 제목, 저자, 섹션, 페이지 수, 그림, 캡션, 표, 보충 자료 참조, 저작권 관련 제약 사항.
  2. assets/figures/, exports/ 폴더와 하나의 주요 마크다운 노트를 포함하는 보관함 형태의 출력 폴더를 생성합니다. (사용자가 여러 개의 노트를 요청하지 않는 한)
  3. 문단별로 번역하고 설명합니다. 자연 문단에 P01, P02 등으로 번호를 매기고, 페이지 렌더링을 기준으로 OCR 또는 추출 순서를 보정합니다.
  4. 각 그림을 해당 그림이 처음 언급되는 문단 근처에 삽입합니다. 이미지는 assets/figures/ 아래에 안정적인 설명적 이름으로 저장합니다.
  5. 모든 주요 그림에 대해 그림 노트를 작성합니다: 그림 유형, 각 패널의 기능, 뒷받침하는 주장, 중요성, 저자가 그림을 포함시킨 이유를 설명합니다.
  6. 핵심 개념, 방법, 축, 공식, 재료, 메커니즘의 첫 사용 시 초보자 지원을 추가합니다. 주장 경계를 표시합니다: 측정됨, 계산됨, 추론됨, 제안됨.
  7. 지식 질문을 위한 질문 로그를 유지합니다. 반복되는 질문은 중복 설명 대신 가장 가까운 기존 항목에 병합합니다.
  8. 마크다운 링크, 그림 경로, 섹션 범위, 출력물이 Obsidian에서 읽기 가능한지 확인합니다.
  9. 요청된 경우에만 PDF로 내보냅니다. 노트를 렌더링하고 대표 페이지를 시각적으로 검사한 후 최종 PDF를 exports/에 배치합니다.

필수 참조

사용자의 요청에 필요한 참조 파일만 읽으십시오:

  • references/reading-workflow.md: 논문-노트 전체 워크플로우 및 품질 게이트.
  • references/figure-note-guide.md: 그림 자르기, 배치 및 설명 방법.
  • references/beginner-explanation-guide.md: 어려운 분야를 초보자에게 지나치게 단순화하지 않고 설명하는 방법.
  • references/obsidian-note-style.md: 노트 구조, 콜아웃, 링크 및 CSS 기대 사항.
  • references/question-log-guide.md: 학습 질문 로그 유지 및 반복 개념 병합 방법.

번들 리소스

  • assets/note-template.md: 주요 논문 노트의 시작 구조.
  • assets/question-log-template.md: 별도 질문 로그의 구조.
  • assets/figure-note-template.md: 재사용 가능한 그림 노트 블록.
  • assets/obsidian-css-snippet.css: 읽기 쉬운 콜아웃과 그림을 위한 선택적 Obsidian CSS.
  • scripts/validate_note_structure.py: 제목, 이미지, 콜아웃, 중복 질문 ID에 대한 경량 검증.
  • scripts/export_obsidian_note_pdf.js: Playwright를 통한 마크다운/Obsidian 이미지 렌더링 PDF 내보내기.
  • scripts/extract_pdf_assets.py: 선택적 PyMuPDF 도우미로 페이지를 렌더링하고 포함된 이미지를 추출합니다.

출력 표준

  • 여러 개의 작은 파일보다 하나의 충실한 마크다운 노트를 선호합니다.
  • 이미지를 설명하는 텍스트 가까이에 유지합니다.
  • 일반적인 캡션이 아닌 논문에 특화된 그림 노트를 작성합니다.
  • 그래프 축을 해석하기 전에 먼저 설명합니다.
  • 입증되지 않은 주장을 피합니다. 논문에서 추론된 점임을 명시합니다.
  • 소스 라이선스가 허용하지 않는 한, 예제 저장소에 저작권이 있는 전체 텍스트 번역을 공개적으로 포함하지 마십시오.
  • 완료하기 전에 노트 경로, 그림 개수, 질문 로그 상태 및 내보내기 경로를 보고합니다.

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