본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개한국어 소개

nature-paper-xray

사용자가 제공한 논문 한 편을 깊이 읽고 연구 논리, 핵심 설계 선택, 증거의 한계를 구조화한 Markdown 해설로 작성합니다. 주요 수식을 구체적인 숫자로 계산하고, 누락된 대조나 보고되지 않은 정보도 확인합니다.

원문원문 설명 보기

Read one supplied paper closely enough to reconstruct how its authors actually got there, rather than restating what the abstract claims. Use for 精读论文, 讲透这篇论文, 把这篇读懂, 作者为什么这么设计, 这个公式怎么推出来的, paper x-ray, and deep single-paper comprehension before building on, reviewing, presenting, or citing that paper. Recovers the real starting point and the bet the authors placed, separates load-bearing design from decoration, grounds each key formula in a worked micro-example with concrete numbers, and checks how far the evidence actually reaches, including where the authors are confident and where the paper does not report something. Delivers a structured Markdown long-read by default. Not a summary, not a translation, not a peer review.

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 후속 연구 전에 논문 깊이 이해하기
  • 논문 발표 자료 준비
  • 구체적인 숫자로 수식 이해하기
  • 결과를 뒷받침하는 설계 요소 파악
  • 인용이나 검토 전에 증거 한계 확인

한국어 소개

할 수 있는 일

nature-paper-xray는 사용자가 제공한 논문 한 편을 정밀하게 읽고 구조화된 장문 Markdown 해설을 작성합니다. 연구가 대응하려 한 문제, 저자들이 중요하게 본 증거, 결과에 영향을 주는 설계 선택을 재구성합니다. 제공된 부록과 보충 자료, 그림·표 설명도 읽으며, 절제 실험이나 통제 비교를 통해 설계 선택이 결과에 얼마나 중요한지 살핍니다. 주요 수식은 기호의 뜻을 설명하고 구체적인 숫자로 계산합니다. 그림과 표가 결론과 맞는지 확인하고 논문에 보고되지 않은 정보도 표시합니다.

이럴 때 유용합니다

논문을 바탕으로 후속 연구를 시작하기 전에 내용을 깊이 이해하고 싶을 때, 발표나 심사 또는 인용을 준비할 때 활용할 수 있습니다. 비교 조건이 공정한지, 결론이 성립하는 조건은 무엇인지, 증거가 어디까지 뒷받침하는지 정리할 수 있습니다.

사용 예시

  • “이 논문이 어떤 연구 문제에서 출발했는지, 어떤 설계 선택이 결과를 뒷받침하는지 설명해 주세요.”
  • “주요 수식을 구체적인 숫자로 계산하고 증거가 뒷받침하는 범위도 알려 주세요.”

주의 사항

해설에는 실제로 읽은 자료의 범위를 밝힙니다. 알 수 없는 수치나 저자의 동기는 추측으로 보충하지 않으며, 보고되지 않은 사항은 미보고로 표시합니다. 논문 요약이나 번역, 채택 가능성이나 신규성을 판정하는 동료 심사, 문헌 검색과 인용 검증, 원고 본문 작성은 이 기술의 범위에 포함되지 않습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

문서 점검

AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.

안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호읽은 자료 범위를 밝히고 누락된 수치나 동기를 추측으로 채우지 않습니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호사용자가 논문 자료를 제공해야 하며 외부 도구 요건은 적혀 있지 않습니다.

점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(7)

  • SKILL.md6.0 KB
  • agents/openai.yaml395 B
  • manifest.yaml1.1 KB
  • README_EN.md3.7 KB
  • README.md3.2 KB
  • references/deep-reading-protocol.md3.4 KB
  • references/evidence-boundary.md3.3 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Nature Paper X-Ray

Read a paper the way a researcher explains it at a whiteboard to a colleague: what the authors saw, why they believed it, where they hesitated, what they gave up, and which numbers would change the conclusion.

The delivered artifact is a Markdown long-read. A section-by-section summary of the paper is a failure mode, not a fallback.

Default stance

  • The method section is a teaching order, not the order the work happened in. The introduction's story is arranged after the fact. The contribution list is written for reviewers.
  • The judgments that decided the paper — what the authors noticed, why they trusted it, what they abandoned — are mostly not written down. Recovering them is the job.
  • Every figure was chosen. Ask what the authors want a reader to believe from this one, then look for details inside it that do not support that reading.
  • A figure contains its own counter-evidence more often than the text does: a curve that crosses later, an error bar wider than the gap between compared methods, a log axis hiding a constant-factor difference, one seed standing in for a variance claim.
  • Name a mechanism or say the paper does not name one. Do not supply a motive the authors never stated.

Workflow

  1. Read the whole source first — body, appendix, footnotes, figure and table captions, and supplementary material if supplied. Appendices carry what the body declined to print: real hyperparameter search ranges, unflattering ablations, reviewer-response material. Record disagreements between the body and the appendix as findings.
  2. Reconstruct the research path. Name the concrete failure the work reacts to, and the bet the authors placed on their strongest evidence. The first figure usually carries that bet and deserves separate treatment.
  3. Separate load-bearing from decoration. For each distinctive design choice, judge whether removing it collapses the result or merely accompanies it. Cite the ablation, appendix table, or controlled comparison that settles it. When no such control exists, write that the paper does not run it.
  4. Ground the mathematics. Give every symbol its shape and meaning, state what a formula is for before stating the formula, and follow each key formula with a micro-example using concrete numbers carried to the end. See references/deep-reading-protocol.md.
  5. Check the evidence boundary. Agreement between body text, tables, and figures; whether baselines share data, steps, and tuning budget; whether hyperparameters were selected on the test set; preprocessing leakage; cost and the conditions under which the claim stops holding. See references/evidence-boundary.md.
  6. Preserve hedging strength. "May" is not "does", "suggests" is not "shows", "some settings" is not "all settings". Where the paper does not report something the conclusion needs, write that it is not reported. Never substitute a plausible number, an assumed default, or a value remembered from a similar paper.
  7. Deliver the long-read. Lead with what the paper is actually claiming, then the reconstructed path, the load-bearing judgment, the worked examples, and the evidence boundary. Close with what a reader should carry away and what remains open. State the scope read — body, appendix, supplementary, or a stated subset — and never imply fuller coverage than was achieved.

Paper-type adaptation

Reading emphasis shifts with the paper type. Load ../nature-shared/core/paper-type-taxonomy.md when the type is not obvious:

  • algorithmic — fair-comparison discipline dominates: are baselines tuned as hard as the proposal, and where does it fail?
  • methods — reproducibility dominates: would the protocol work in another lab, and what is left implicit?
  • hypothesis — the strength of the causal evidence dominates: does the evidence rule out the alternative explanation?
  • research — what was found, and how far the observation generalizes beyond the studied system.
  • review — how the field is organized, where sources disagree, and what remains open.

Boundaries

  • Reading sets no verdict. This skill reports what the paper does and how far its evidence reaches. It does not score, rank, or judge acceptance readiness, novelty, or significance — that is nature-reviewer.
  • It does not extract reusable writing patterns from a paper — that is nature-writing and its exemplar material.
  • It does not translate a paper or produce a bilingual reader — that is nature-reader.
  • It does not search the literature, verify citations, or cite sources on the paper's behalf — those are nature-academic-search, nature-citation, and nature-ref-verifier.
  • It does not draft manuscript prose. Use the reading as input to nature-writing when writing related work or positioning.

Output discipline

  • Write in the language the user is using. A Chinese request produces Chinese prose with English technical terms preserved exactly.
  • Quote the source only where an anchor requires it; do not reproduce the paper at length.
  • Formulas use $...$ inline and $$...$$ on their own line. Never place a formula in backticks or a code block.
  • A long paper is not a reason to degrade the output into a summary. If the reading is incomplete, say where it stopped.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

nature-academic-search

무료요약 있음

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
Yuan1z0825/nature-skills5만2026년 10월 22일 업데이트

nature-citation

무료요약 있음

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.

  • Nature 계열 논문 인용 보충
  • 문단별 주장과 근거 문헌 정리
  • 후보 논문이 주장을 뒷받침하는지 확인
Yuan1z0825/nature-skills5만2026년 10월 22일 업데이트

nature-data

무료요약 있음

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.

  • 데이터·코드 이용 가능성 문안 작성
  • 연구 데이터의 저장 위치와 접근 경로 정리
  • 데이터 세트 인용과 메타데이터 점검
Yuan1z0825/nature-skills5만2026년 10월 22일 업데이트

nature-downloader

무료요약 있음

공개 접근, 출판사 API 또는 기관의 정식 권한을 통해 학술 논문 전문과 보충 자료를 받습니다. 문헌별 경로를 선택하고 파일 형식, 출처, 다운로드 결과를 기록합니다.

  • DOI 목록의 논문을 한꺼번에 받기
  • 논문의 공개 버전 찾기
  • 기관 CNKI로 중국어 논문 받기
Yuan1z0825/nature-skills5만2026년 10월 22일 업데이트

nature-experiment-log

무료요약 있음

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.

  • 사진과 음성으로 실험 기록 만들기
  • 같은 시료 배치의 여러 실험 추적하기
  • 기록과 원본 첨부 자료 함께 보관하기
Yuan1z0825/nature-skills5만2026년 10월 22일 업데이트

nature-figure

무료요약 있음

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.

  • 논문용 과학 그림 만들기
  • 여러 패널 그림의 배치 검토
  • 편집 가능한 도식 만들기
Yuan1z0825/nature-skills5만2026년 10월 22일 업데이트

Yuan1z0825의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고