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
과학 논문이나 연구 메모를 바탕으로 원문 그림과 발표자 노트를 포함한 중국어 학술 발표용 PowerPoint를 만듭니다. 논문 유형에 맞춰 흐름을 구성하고 전문 용어를 통일하며, 기존 자료의 수정과 품질 점검도 지원합니다.
Create or improve a Chinese academic PPTX from a scientific paper or research reading notes, with source figures and speaker notes. Use for 论文做PPT、文献汇报、组会PPT and paper-based conference or defense presentations.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기과학 논문이나 연구 독서 메모를 바탕으로 중국어를 기본으로 하는 학술 발표용 PowerPoint(.pptx)를 만듭니다. 발견·기전 연구, 방법 연구, 데이터 세트, 임상 연구, 재료 연구, 리뷰 등 논문 유형에 맞춰 설명의 흐름을 구성합니다. 원 논문의 그림과 발표자 노트를 포함하고, 용어집을 사용해 슬라이드와 노트의 전문 용어 표기를 통일합니다. 기존 자료를 수정할 때는 원래의 논지와 자료를 이어받습니다.
연구실 문헌 소개나 그룹 미팅, 논문을 바탕으로 한 학회 발표와 학위 심사 자료를 준비할 때 사용할 수 있습니다. 완성된 자료에서 일부 슬라이드만 수정하거나, 변경과 관련된 참고 문헌을 확인할 때도 유용합니다.
기본 출력 언어는 중국어이며 도구 구성은 Python을 우선합니다. 원문에 없는 결과, 수치, 그림 세부 사항을 만들어 넣지 않습니다. 생성 후 감사 스크립트를 사용할 수 있으면 품질을 점검하고, 심각한 지적 사항을 수정한 뒤 결과를 기록합니다.
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.
For an edit to an existing deck, reuse its paper source, narrative, terminology, and assets. Change the requested slides and any affected cross-slide references; do not rerun paper intake or rebuild the deck's story unless the request requires it. Inspect changed slides and run the existing final PPTX audit before delivery. A requested outline or explanation alone does not require creating a deck.
For a new task, load the core and matching resources below. Reuse already loaded guidance on follow-ups; load more only when the task needs it.
Read manifest.yaml. It declares the paper_type axis, the allowed values, and the file paths each value maps to.
Also read every file listed under always_load. These hold the purpose and core principle, the lean operating mode and toolchain policy, the 9-step workflow spine, and the output/quality rules that apply to every deck, plus the shared Terminology Ledger used to keep technical terms consistent across slides.
Decide the paper_type value using the manifest's detect: hint and the source:
discovery — discovery / mechanism papers (question-to-evidence arc). Default.methods — methods / AI / tool / algorithm papers (problem-to-solution arc).resource — resource / dataset / atlas / omics / benchmark papers (workflow-to-validation arc).clinical — clinical / population / intervention studies (design-to-inference arc).materials — materials / chemistry / physics / engineering papers (property-to-mechanism / design-to-performance arc).review — reviews / perspectives / commentaries / meta-analyses (evidence-map arc).State the detected value in one short line to the user before designing slides, so they can correct you cheaply.
Read the file mapped for the detected paper_type. It gives the presentation arc and how to adapt the default slide structure for this type. Do not read every fragment in static/.
Apply the loaded fragments in this priority order:
core/principles.md) — the argument is the spine; lean operating mode; accepted inputs; Chinese-by-default language rule.core/toolchain.md) — cross-platform Python-first stack, default fast path.paper_type fragment) — narrative order and slide structure for this paper.core/workflow.md) — run the 9 steps end to end.core/output-and-quality.md) — deliverables, quality gates, fallbacks.Build the Terminology Ledger (../nature-shared/core/terminology-ledger.md) while reading the source, so model names, gene/protein names, datasets, metrics, and abbreviations stay identical across every slide and speaker note.
When a deck is requested, the end product is a real .pptx, not only an outline or script. Do not fabricate results, numbers, or figure details.
The files under references/ are deep references, not defaults. Open them on demand per the references.on_demand table in the manifest:
references/design-and-layout.md.references/figure-assets.md.references/self-review.md.When a real PPTX has been generated, run scripts/audit_pptx_quality.py unless the file is unavailable. Treat high-severity findings as blockers, revise the deck, then re-run the audit and record the final result in output/qa_report.md.
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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.