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/audit — 논문 일관성 감사 스킬

목적

모든 논문 장을 스캔하여 내부 데이터 일관성 문제(모순된 숫자, 일관되지 않은 용어, 끊긴 상호참조, 산술 오류)를 찾습니다. 제출 전 품질 검사입니다.

트리거 단어

이 스킬은 다음 단어에 활성화됩니다: audit, consistency check, check numbers, /audit.

워크플로우

1. chapters/ 디렉토리의 모든 장 파일을 Glob으로 스캔합니다. 각 파일을 읽어 정량적 주장, 용어, 상호참조를 추출합니다.

2. 다음 범주를 확인합니다:

   A. 수치 일관성

   • 여러 장에서 인용된 동일 통계(예: 정확도, 표본 크기, p-값)는 동일한 값을 가져야 합니다.
   • 분포의 백분율은 반올림을 위해 +/-1% 허용 오차 내에서 100%가 되어야 합니다.
   • 개수(예: "42개 모델")는 장 간에 일치해야 합니다.

   B. 용어 일관성

   • 동일한 개념은 전체에서 동일한 용어를 사용해야 합니다. 동의어가 일관성 없이 사용된 경우(예: 동일 개념에 대해 "유사-이해"와 "거짓 이해") 플래그를 표시합니다.
   • 약어는 각 장에서 처음 사용될 때 정의되어야 합니다.

   C. 상호참조 유효성

   • 다른 섹션에 대한 참조(예: "섹션 3.2에서 논의된 바와 같이")는 존재하는 섹션을 가리켜야 합니다.
   • 표와 그림에 대한 참조는 실제 표/그림 번호와 일치해야 합니다.
   • 전방 참조("6장에서 보여주겠지만...")는 충족되어야 합니다.

   D. 인용 일관성

   python3 scripts/audit-citations.py --base-dir . --style $(grep -oP '(?<=Citation style: )\S+' CLAUDE.md) --json 명령어를 실행하고 JSON 출력을 파싱합니다. 이 스크립트는 네 가지 계층을 구현합니다:

   • 계층 0 — literature/reading_notes/*_NOTES.md의 소스 라인 린트. **Source**: 라인이 없거나 형식이 잘못된 경우 플래그를 표시합니다. 심각도는 medium (notes-source-missing) 또는 medium (notes-source-malformed)입니다.
   • 계층 1 — 페어링. 모든 본문 내 인용은 **Source**: 항목과 일치해야 하며, 모든 Source는 최소 한 번 인용되어야 합니다. 세 가지 모드:
     • 저자-연도 (Harvard, APA, Chicago Author-Date, GB/T 7714-2015): (성, 연도)로 페어링. 가상 및 미사용은 심각도 high.
     • 저자-페이지 (MLA): 성만으로 페어링.
     • 숫자형 (IEEE, Vancouver): 개수 균형 + 정수 간격 감지로 페어링.
   • 계층 2 — 모든 본문 인용에 걸친 스타일 모드 감지. 원고가 혼용될 때(예: (Smith 2024)와 (Smith, 2024) 혼합) 이상치를 플래그합니다. 심각도 medium.
   • 계층 3 — CLAUDE.md에 선언된 Citation style:에 대한 스타일별 형식 검증. 잘못된 쉼표, et al. 임계값 위반, 잘못된 다중 저자 연결자를 플래그합니다. 심각도 low.

   스크립트의 종료 코드는 0(문제 없음), 1(모든 계층에서 문제 있음), 또는 2(잘못된 인수)입니다. 스크립트의 문제를 아래 Issues 테이블에 새 행으로 추가합니다. 심각도 어휘는 직접 매핑됩니다(critical | high | medium | low | info).

   JSON 스키마 및 지원되는 스타일 레지스트리는 docs/superpowers/specs/2026-04-27-c-rest-citation-design.md를 참조하세요.

3. 감사 보고서를 출력합니다(아래 형식 사용).

출력 형식

## 감사 보고서 -- {YYYY-MM-DD}

### 요약

- **Critical**: {N}개 문제 (모순된 데이터)
- **High**: {N}개 문제 (끊긴 참조, 누락된 정의)
- **Medium**: {N}개 문제 (용어 불일치, 경미한 산술 오류)

### 문제 목록

| # | 심각도 | 범주 | 위치 | 문제 | 현재 값 | 예상 값 |
|---|--------|------|------|------|---------|---------|
| 1 | Critical | 수치 | Ch3 s3.2, Ch5 s5.4 | PUR 값 차이 | 22.5% (Ch3) vs 23.1% (Ch5) | 일관되어야 함 |
| 2 | High | 상호참조 | Ch4 s4.1 | "섹션 3.7" 참조 | 섹션 3.7 | 섹션이 존재하지 않음 |

### 권장 사항

{심각도별로 그룹화, 각 문제 해결 방법에 대한 간략한 설명.}

심각도 수준

• Critical: 동일한 정량적 주장이 장마다 다른 값을 가짐. 논문 신뢰도를 직접적으로 훼손합니다.
• High: 끊긴 상호참조, 첫 사용 시 정의되지 않은 약어, 누락된 표/그림 번호.
• Medium: 사실적 오류를 유발하지 않는 일관되지 않은 용어, 허용 오차 내의 경미한 반올림 불일치.

제약 사항

1. 절대 자동 수정하지 않음. 모든 문제를 사용자가 검토하고 결정할 수 있도록 나열합니다. 사용자는 선택적으로 수정할 수 있습니다.
2. 출력에 이모지 사용 금지.
3. 모든 인스턴스를 보고합니다. 첫 번째 발생뿐만 아니라 통계가 4개 장에 2개의 다른 값으로 나타나면 4개 위치를 모두 나열합니다.
4. 위치를 구체적으로 명시합니다. 장 번호, 섹션 번호, 주변 컨텍스트를 제공하여 사용자가 문제를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.
5. 스타일 문제는 플래그하지 않습니다. 이 스킬은 데이터 일관성을 확인하며, 글의 질을 확인하지 않습니다.