Survey Paper Skill
arxiv 논문을 읽고 Obsidian 서베이 노트로 변환한다.
Workflow
[입력: arxiv ID/URL 또는 arxiv 페이지 덤프]
↓
[1] 논문 목록 추출 (단일 ID면 바로 진행)
↓
[2] 각 논문에 대해:
├── 논문 다운로드 및 분석
├── Paper Digest 생성 (한 문단 통찰 요약)
├── Iterative Writing으로 세부 정리
├── 플로우 다이어그램 생성
└── Obsidian 페이지 저장 → Survey 폴더
↓
[3] 품질 체크리스트 검증
↓
[4] 미충족 시 수정 후 재검증
다중 논문 처리
arxiv 페이지 덤프 시 논문 목록 추출:
- 검색 결과 페이지: 제목, arxiv ID 추출
- 저자 페이지: 저자의 논문 목록 추출
- 각 논문에 대해 위 workflow 반복 실행
- 사용자에게 처리할 논문 목록 확인 후 진행
Phase 1: 논문 분석
arxiv MCP tool로 논문 다운로드 후 전문 읽기:
mcp__arxiv-mcp-server__download_paper: 논문 다운로드mcp__arxiv-mcp-server__read_paper: 마크다운으로 읽기
핵심 추출 항목:
- 연구 동기: 왜 이 연구를 했는가? 기존 한계는?
- 핵심 통찰: 남들이 놓친 것, 이 논문만의 관점
- 방법: 통찰이 어떻게 방법으로 연결되는가
- 결과: 대안과의 구체적 비교
- 의의: 이 연구가 열어주는 새로운 가능성
⚠️ 섹션별 완전 요약 원칙 (Section-by-Section Coverage): 논문의 모든 섹션과 하위 섹션을 빠짐없이 요약해야 한다. 논문이 Section 1~7로 구성되어 있다면 서베이 노트에도 해당하는 내용이 모두 포함되어야 한다. Introduction, Related Work, Method, Experiments, Results, Discussion, Conclusion, Limitations 등 어떤 섹션도 생략하지 않는다. 이는 나중에 노트만 보고도 논문의 전체 흐름과 세부 내용을 완전히 파악할 수 있게 하기 위함이다. 각 섹션의 핵심 내용, 수치, 테이블, 주요 인사이트를 충실히 반영하고, 하위 섹션(subsection)이 있으면 그 구조도 유지하여 요약한다.
Phase 2: Paper Digest 생성
구조 (한 문단, 4 요소):
- Context: 문제가 뭔가?
- Insight: 남들이 놓친 게 뭔가?
- Solution: 통찰 → 방법의 자연스러운 연결
- Evidence: 대안과의 구체적 비교
핵심 규칙:
- 독자가 똑똑하지만 해당 분야에 익숙하지 않다고 가정
- 전문 용어 첫 등장 시 괄호로 간단 설명 추가 (예: "ReAct(추론-행동 반복 프레임워크)")
- 구체적 예시/비유 사용 (예: "쓰레기통 역할" >> "특정 토큰에 집중")
- 인과관계 명시적으로 보여주기
- 대안과 비교/대조 ("X는 실패한 반면 Y는 성공")
- 볼드로 2-4개 핵심 개념 강조
- 숫자에 출처 명시 (예: "93% (Table 1)")
Phase 3: Iterative Writing으로 세부 정리
Fact Base 구축 (먼저):
- 논문에서 검증 가능한 사실만 추출
- 모든 숫자에 출처 명시
- 검증 안 된 주장은 사용 금지
19 Principles 적용 (14 Original + 5 Naturalness):
| 카테고리 | 원칙 | |----------|------| | 사실성 | 모든 주장에 Fact Base 근거, 숫자는 출처 필수 (예: "93% (Table 1)") | | 구조 | 두괄식(topic-first), 섹션 목적 명시, 의의로 마무리 | | 이해도 | 정의 먼저 (기본 용어도 핵심 용어 정리에 포함), 비교-대조, 초심자 친화적, 논리적 흐름 | | 형식 | 간결하게, 구체적 숫자, 산문만(bullet 금지), 추상 수준 유지 | | 자연스러움 | 번역체 금지(NL1), 과잉 수사 금지(NL2), 한 문장 한 아이디어(NL3), 단어 반복 금지(NL4), 접속사 다양성(NL5) |
용어 정의 우선 원칙:
- Digest에서 전문 용어 첫 등장 시 괄호로 간단 설명
- 핵심 용어 정리 섹션에 논문의 기본 용어도 포함 (예: ReAct, trajectory)
- 해당 분야 초심자도 이해할 수 있도록 기초 개념부터 정의
섹션 구조 (논문의 실제 섹션 구조를 그대로 반영):
서베이 노트는 논문의 섹션 번호와 제목을 그대로 따라가야 한다. 고정된 4개 섹션 대신, 논문이 가진 실제 구조(예: 1. Introduction, 2. Related Work, 3. Method, 4. Experiments, 5. Results, 6. Discussion, 7. Conclusion)를 그대로 h2/h3 헤딩으로 옮긴다. 각 섹션 내에서 핵심 내용, 수치, 테이블, 주요 인사이트를 충실히 반영하되, 하위 섹션(subsection)이 있으면 그 구조도 유지한다. 이를 통해 노트만으로 논문 전체를 재구성할 수 있어야 한다.
다만 아래 요소는 반드시 포함되어야 한다:
- 왜 이 연구를 하는가? (핵심 질문, 기존 한계, 핵심 통찰) — Introduction에서 추출
- 방법 (Method) — 플로우 다이어그램 포함
- 발견 (Findings) — 정량적 결과 테이블 포함
- 이론적 의의 — Conclusion/Discussion에서 추출
Phase 4: 플로우 다이어그램 생성
필수 다이어그램:
- 메인 프레임워크: 전체 방법론의 핵심 흐름 (mermaid 또는 ASCII)
- 비교 다이어그램: 기존 방법 vs 제안 방법 (필요시)
Mermaid 형식 예시:
graph TB
A[입력] --> B[처리1]
B --> C{조건}
C -->|Yes| D[결과1]
C -->|No| E[결과2]
ASCII 형식 예시:
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Step 1 │ ──→ │ Step 2 │
└─────────────┘ └─────────────┘
방법론의 핵심 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 시각화한다.
Phase 5: Obsidian 페이지 생성
파일명 규칙: {핵심키워드}_{연도}_{분류}.md
- 예:
ReTRAC_2026_DeepResearch.md
저장 위치: /Users/iamseungpil/LSP/study/Study/01_Papers/Survey/[Category]/
- 기존 카테고리: Memory, Meta-cognition, Skill_LM
- 적합한 카테고리 없으면 새로 생성
페이지 템플릿:
# {논문 제목 한글 번역}
> **Digest**: {Paper Digest 한 문단}
---
## 메타데이터
| 항목 | 내용 |
|------|------|
| **제목** | {원제} |
| **저자** | {저자 목록} |
| **소속** | {기관} |
| **연도** | {연도} |
| **발표** | arXiv:{ID} |
| **링크** | [arXiv](URL), [GitHub](URL) |
| **키워드** | {핵심 키워드들} |
---
## 왜 이 연구를 하는가?
### 핵심 질문
{한 문장으로 핵심 질문}
### 기존 접근법의 한계
| 한계 | 설명 |
|------|------|
| ... | ... |
### 핵심 통찰
- {통찰 1}
- {통찰 2}
---
## 섹션별 상세 요약
⚠️ 아래는 예시 구조이다. 실제로는 **논문의 섹션 번호와 제목을 그대로** 사용한다.
예를 들어 논문이 "1. Introduction / 2. Related Work / 3. Method (3.1 Overview, 3.2 Module A, 3.3 Module B) / 4. Experiments / 5. Results / 6. Conclusion"으로 구성되어 있다면, 아래 헤딩도 동일하게 따라간다.
### {Section 1 제목} (예: Introduction)
{핵심 내용 요약}
### {Section 2 제목} (예: Related Work)
{핵심 내용 요약}
### {Section 3 제목} (예: Method)
#### {3.1 하위 섹션 제목}
{내용}
#### {3.2 하위 섹션 제목}
{내용}
### {Section 4 제목} (예: Experiments)
{벤치마크, 셋업, 베이스라인 등}
### {Section 5 제목} (예: Results)
| 모델 | 메트릭1 | 메트릭2 |
|------|---------|---------|
| ... | ... | ... |
{정량적 결과에서 도출된 핵심 발견}
### {Section N 제목} (예: Conclusion)
{결론 및 향후 연구}
---
## 방법 프레임워크 다이어그램
{mermaid 또는 ASCII 다이어그램 — Method 섹션의 핵심 흐름 시각화}
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## 이론적 의의
### {의의 1 제목}
{설명}
### {의의 2 제목}
{설명}
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## 관련 연구
- [[관련논문1]] — 연결점 설명
- [[관련논문2]] — 연결점 설명
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## 핵심 용어 정리
| 용어 | 정의 |
|------|------|
| ... | ... |
---
## 태그
#paper #{연도} #{분류1} #{분류2} #{핵심키워드}
카테고리 분류 기준
| 카테고리 | 키워드 | |----------|--------| | Memory | memory, test-time learning, context, retrieval, RAG | | Skill_LM | reward, RL, RLHF, self-improvement, exploration, skill | | Meta-cognition | consciousness, self-awareness, metacognition, introspection | | (새 카테고리) | 위에 해당 안 되면 논문 주제로 새 폴더 생성 |
품질 체크리스트
생성 후 자체 검증 (모두 ✅ 여야 완료):
- [ ] Digest가 Context-Insight-Solution-Evidence 모두 포함하는가?
- [ ] Digest에서 전문 용어 첫 등장 시 괄호 설명이 있는가?
- [ ] 모든 숫자에 출처가 명시되어 있는가? (예: "93% (Table 1)")
- [ ] 핵심 용어 정리에 기본 용어(예: ReAct, trajectory)도 포함되어 있는가?
- [ ] 플로우 다이어그램이 방법론 핵심을 한눈에 보여주는가?
- [ ] 기존 방법과의 비교가 구체적 수치와 함께 있는가?
- [ ] 논문의 모든 섹션과 하위 섹션이 빠짐없이 요약되어 있는가? (Section-by-Section Coverage)
- [ ] 초심자가 이 노트만 보고 논문의 왜-무엇을-어떻게를 이해할 수 있는가?
- [ ] 번역체("~함으로써", "~에 있어서")가 없는가? (NL1)
- [ ] 내용에 비해 과장된 수사("혁신적인", "관통하는")가 없는가? (NL2)
- [ ] 동사 3개 이상 나열된 과압축 문장이 없는가? (NL3)
- [ ] 인접 문장에서 같은 단어가 반복되지 않는가? (NL4)
- [ ] "그러나/따라서/또한"이 기계적으로 반복되지 않는가? (NL5)
⚠️ 체크리스트 미충족 시: 해당 부분 수정 후 재검증
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