여러 정보원에서 학술 문헌을 찾고 인용 정보를 검증하며 참고문헌 파일을 변환합니다. MeSH를 활용한 PubMed 검색식을 만들고, 자기 인용과 독립적인 타인 인용을 구분해 인용자와 인용 맥락을 조사할 수 있습니다.
- 여러 정보원에서 문헌 검색
- 문서에 있는 인용 정보 검증
- MeSH로 PubMed 검색식 설계
여러 학술 정보원에서 매일 논문을 검색하고 6개 기준으로 평가해 후보를 추립니다. 초록 또는 전문을 읽어 구조화된 요약을 메시지 플랫폼으로 보내고, 중복을 제거해 분류된 문헌 노트로 보관합니다.
Complete automated literature discovery pipeline: multi-source search → six-dimension scoring → fine reading → formatted delivery → archival. Combines a configurable engine with daily cron-driven application layer. Works with Feishu, Telegram, or any messaging platform.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기논문 검색, 평가, 읽기, 요약 전달, 보관을 반복 작업으로 자동화합니다. arXiv, OpenAlex, Crossref, Semantic Scholar에서 논문을 찾고 주제 적합성, 방법론, 응용 가치 등을 포함한 6개 기준으로 평가합니다. 상위 논문은 확인 가능한 범위까지 읽으며, 전문·초록만·서지 정보만 중 어떤 수준인지 표시합니다. 요약에는 연구 방법과 주요 결과가 포함됩니다. 보관할 때는 DOI 같은 식별자로 중복을 제거하고 논문을 분류해 문헌 노트를 작성한 뒤 색인을 갱신합니다.
연구 동향을 매일 따라가거나 특정 분야의 논문을 꾸준히 모으려는 경우에 적합합니다. 키워드, 평가 가중치, 분류 규칙, 전달 대상, 보관 위치를 조정할 수 있습니다.
정기 실행에는 cron 설정이 필요합니다. Hermes cron은 로컬에서 작동하므로 작업 시 컴퓨터가 켜져 있어야 합니다. 일일 작업은 raw/에 기록하며, wiki나 지식 베이스를 변경하기 전에는 사용자 승인을 요청합니다. 라이선스는 MIT입니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
A complete, production-tested automated literature pipeline. Not just "search for papers" — it's a structured engine that scores, classifies, reads, delivers, and archives research papers daily.
Cron (daily trigger, e.g. 08:30)
│
├─ ① SEARCH (30 candidates)
│ arXiv / OpenAlex / Crossref / Semantic Scholar (auto-degradation)
│
├─ ② COARSE FILTER (30 → 5)
│ Six-dimension scoring: topic match × 35 + methodology × 20
│ + journal quality × 15 + network relevance × 10
│ + applied value × 10 + archival value × 10
│
├─ ③ FINE READ (top 5)
│ Abstract-level or full-text. Source level tagged:
│ Full-text / Abstract only / Metadata only
│
├─ ④ DELIVER
│ Formatted digest to Feishu/Telegram/etc.
│ 🏅 rank | title | journal | ⭐ score | 💡 one-liner
│ 🔬 methods | 📊 key results | 🧭 commentary
│
└─ ⑤ ARCHIVE
DOI/arXiv de-dup → classify → write notes → update index
After installing, tell your agent:
My research area is [X], keywords: [Y], deliver to [feishu group name], archive to [path]
The agent will configure keywords, delivery target, and archive path automatically.
Then set up a daily cron job:
Set up a daily literature push at 08:30 Beijing time, 30 candidates, top 5 delivered
The skill is organized in two layers:
| Layer | Purpose | Files |
|---|---|---|
| Engine | Scoring, classification, note templates, gap analysis | references/scoring-system.md, references/gap-analysis.md, references/note-template.md |
| Application | Daily cron pipeline, delivery formatting, archival workflow | references/push-format.md, references/cron-setup.md, references/review-compilation-workflow.md |
All domain-specific content is configurable:
A config template is provided in templates/literature-push-template.md.
raw/ literature directory only; never modifies wiki/knowledge base without user approvalnature-academic-search — ad-hoc literature search (complementary; this skill adds structured daily automation)nature-citation — CNS citation export (for importing pipeline discoveries into manuscripts)zotero — library management (for long-term organization of pipeline outputs)arxiv — arXiv API (used as a search source)| Reference | Purpose |
|---|---|
references/scoring-system.md | Six-dimension scoring rubric with weights, caps, and evaluation logic |
references/gap-analysis.md | Methodology for identifying research gaps through systematic literature survey |
references/note-template.md | Standardized literature note format with YAML frontmatter |
references/push-format.md | Daily digest message template with field guidelines and example |
references/cron-setup.md | Cron job creation, verification, and manual fallback procedures |
references/review-compilation-workflow.md | End-to-end workflow for concentrated literature review writing |
raw/ only; wiki integration is manual아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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여러 정보원에서 학술 문헌을 찾고 인용 정보를 검증하며 참고문헌 파일을 변환합니다. MeSH를 활용한 PubMed 검색식을 만들고, 자기 인용과 독립적인 타인 인용을 구분해 인용자와 인용 맥락을 조사할 수 있습니다.
지정한 Nature 계열 또는 CNS 관련 학술지에서 원고의 주장을 뒷받침할 논문을 찾고, 초록이나 출판사 페이지를 확인해 주장별 근거를 정리합니다. 검증한 서지 정보를 참고문헌 관리 프로그램용 파일로 내보냅니다.
논문의 데이터·코드 이용 가능성 문안을 작성하거나 검토하고, 데이터별 저장소와 접근 경로, 이용 제한, 식별자, 인용 정보를 정리합니다. 다른 사람이 데이터를 찾고 재사용하는 데 필요한 메타데이터도 점검합니다.
공개 접근, 출판사 API 또는 기관의 정식 권한을 통해 학술 논문 전문과 보충 자료를 받습니다. 문헌별 경로를 선택하고 파일 형식, 출처, 다운로드 결과를 기록합니다.
실험 사진, 음성, 메모를 구조화된 메타데이터가 포함된 Markdown 기록으로 정리합니다. 실험 ID와 시료 배치 ID를 부여하고 원본 첨부 자료를 보관하며, 선택적으로 Feishu 그룹 메시지나 Obsidian과 연결할 수 있습니다.
Python 또는 R로 논문용 과학 그림을 만들고 수정해 PDF 등으로 내보냅니다. 여러 패널의 정렬과 요소 겹침을 점검하며, 편집 가능한 도식과 명시적으로 요청한 AI 생성 그래픽 초록도 만들 수 있습니다.