Academic Research Skills는 Claude Code에서 학술 연구 전 과정을 자동화하는 멀티 에이전트 스킬셋이다. research → write → review → revise → finalize 파이프라인을 13~12~7개 전문 에이전트가 처리하며, 인간 판단이 필요한 단계에서 반드시 사용자가 개입하는 human-in-the-loop 방식으로 설계됐다.
스킬 구성
| 스킬 | 에이전트 수 | 주요 기능 |
|---|---|---|
| Deep Research | 13개 | 소크라테스식 가이드 모드, PRISMA 체계적 리뷰, Semantic Scholar API 검증, 인텐트 탐지, 대화 건강 모니터링, 선택적 교차 모델 Devil’s Advocate |
| Academic Paper | 12개 | 스타일 보정, 작성 품질 체크, LaTeX 강화, 시각화, 개정 코칭, 인용 변환, anti-leakage 프로토콜, VLM 그림 검증 |
| Academic Paper Reviewer | 7개 | EIC + 동적 리뷰어 3명 + Devil’s Advocate, 0–100 품질 루브릭, R&R 추적 매트릭스, 읽기 전용 제약 |
| Academic Pipeline | 10단계 | 적응형 체크포인트, 주장 검증, Material Passport, 선택적 repro_lock, 교차 모델 무결성 검증 |
Deep Research는 7가지 모드를 지원한다 (일반·PRISMA·소크라테스 등).
Human-in-the-loop 설계 철학
완전 자동화가 아닌 인간 참여 루프 방식으로 설계됐다. AI가 처리할 수 없는 판단 — 연구 방향 결정, 데이터 접근 레벨 처리, 윤리적 판단 — 단계에서 사용자가 개입한다. 이 설계는 환각 위험을 줄이고 연구 무결성을 유지한다.
모든 스킬은 task_type: open-ended로 선언돼 있으며 data_access_level을 명시적으로 선언한다.
설치 및 사용
npx skills add Imbad0202/academic-research-skillsClaude Code 세션에서 슬래시 커맨드로 실행:
/deep-research— 문헌 조사 및 체계적 리뷰/academic-paper— 논문 작성/academic-paper-reviewer— 동료 검토/academic-pipeline— 전 과정 파이프라인 오케스트레이터
적용 대상
- 학술 논문 작성 과정에서 AI 에이전트 지원을 원하는 연구자
- 문헌 조사, 체계적 리뷰(PRISMA), 동료 검토 자동화에 관심 있는 학자
- Claude Code를 연구 생산성 도구로 활용하고 싶은 팀
관련 문서
- claude-code — Claude Code 개요
- agent-skills — AI 에이전트 스킬 시스템
- awesome-agent-skills — 에이전트 스킬 큐레이션
참고 자료
- Imbad0202/academic-research-skills — GitHub 공식 저장소