리서치 에이전트 스킬
AI 에이전트가 논문을 검색하고, 블로그를 추적하며, 지식 베이스를 구축하고, 예측 시장 데이터를 확인하며, 연구 글 작성을 돕도록 하세요.
주요 기능
리서치 에이전트 스킬은 AI 에이전트를 위한 연구 도구 모음입니다.
간단히 말해, 에이전트가 연구 작업을 더 체계적으로 수행하도록 돕습니다.
무작위로 검색하고 요약하도록 AI에게 지시하는 대신, 이 스킬은 일련의 연구 워크플로우를 제공합니다. 학술 논문 검색, 블로그 모니터링, 지식을 마크다운 노트로 정리, 시장 확률 확인, 장문의 연구 글 작성 지원 등을 할 수 있습니다.
왜 유용한가요?
대부분의 사람들은 AI 연구를 이렇게 이용합니다:
주제 검색 → 요약 → 다음엔 모두 잊어버림
이 스킬은 에이전트가 다음과 같이 작업하도록 도와줍니다:
출처 찾기 → 노트 정리 → 아이디어 비교 → 유용한 지식 보관 → 나중에 재사용
그래서 시간을 두고 주제를 깊이 이해해야 하는 모든 사람에게 유용합니다.
포함된 연구 능력
이 스킬 패키지에는 여러 하위 스킬이 포함되어 있습니다.
1. arXiv 리서치
arXiv에서 학술 논문을 검색합니다.
유용한 경우:
- AI / ML 논문 찾기
- 키워드로 논문 검색
- 저자별 검색
- 특정 arXiv 논문 ID 조회
- 초록 읽기
- 관련 학술 연구 찾기
사용 예시:
AI 에이전트와 도구 사용에 관한 최근 논문을 찾아줘.
인간 피드백을 통한 강화 학습에 관한 arXiv 논문을 검색해줘.
Andrej Karpathy의 논문을 찾아줘.
2. 블로그워처
블로그, RSS 피드, 새 기사를 추적합니다.
유용한 경우:
- 엔지니어링 블로그 팔로우
- AI 회사 업데이트 추적
- 경쟁사 블로그 감시
- 연구실 모니터링
- 새 기사 링크 수집
- 기사를 읽음/읽지 않음으로 표시
사용 예시:
OpenAI 블로그와 Anthropic 블로그의 새 게시물을 추적해줘.
내가 팔로우하는 블로그에서 읽지 않은 기사를 보여줘.
추적 중인 블로그를 스캔해서 새로운 것을 나열해줘.
3. LLM 위키
장기적인 마크다운 지식 베이스를 구축합니다.
에이전트에게 연구 노트북을 제공하는 것과 같습니다.
중요한 출처를 저장하고, 주제 페이지를 생성하며, 관련 아이디어를 연결하고, 모든 것을 마크다운 파일로 정리할 수 있습니다.
유용한 경우:
- 개인 연구 위키 구축
- AI 논문 정리
- 스타트업 연구 데이터베이스 생성
- 경쟁사 추적
- 흩어진 노트를 구조화된 지식으로 전환
- 옵시디언 스타일 지식 베이스 구축
사용 예시:
AI 비디오 생성 연구를 위한 위키를 만들어줘.
이 기사를 내 지식 베이스에 추가하고 핵심 아이디어를 요약해줘.
내 위키는 이미 AI 에이전트에 대해 무엇을 알고 있나?
4. Polymarket 리서치
Polymarket에서 공개 예측 시장 데이터를 조회합니다.
유용한 경우:
- 시장 내재 확률 확인
- 공개 예측 시장 조회
- 거래자들이 사건의 가능성을 얼마나 높게 보는지 확인
- 시장 심리 변화 추적
- 가격 및 거래량 데이터 읽기
사용 예시:
이 사건에 대해 Polymarket은 어떻게 생각하나?
미국 선거와 관련된 예측 시장을 찾아줘.
이 시장의 현재 확률과 거래량을 보여줘.
중요 참고:
이 스킬은 읽기 전용입니다. 공개 시장 데이터를 조회할 수 있지만, 거래를 실행하지는 않습니다.
5. 연구 논문 작성
학술 또는 기술 연구 논문 작성을 지원합니다.
유용한 경우:
- 문헌 검토
- 실험 계획
- 논문 구조
- 초록 작성
- 관련 연구 작성
- 연구 프레이밍
- 리뷰어 스타일의 자기 검토
- 제출 준비
사용 예시:
이 실험을 연구 논문 개요로 바꾸는 것을 도와줘.
이 논문들을 바탕으로 관련 연구 섹션을 작성해줘.
NeurIPS 리뷰어처럼 이 논문 초안을 검토해줘.
적합한 대상
이 스킬은 복잡한 주제에 대해 자주 연구, 비교, 추적 또는 글을 써야 하는 사람들에게 가장 적합합니다.
특히 다음에 유용합니다:
- AI 연구원
- 시장 조사를 하는 인디 해커
- SEO 연구원
- 성장 마케터
- 콘텐츠 연구원
- 스타트업 창업자
- 학생
- 기술 문서 작성자
- 개인 지식 베이스를 구축하는 사람들
일반적인 사용 사례
학술 연구
논문 검색, 초록 읽기, 방법 비교, 문헌 검토 구축에 사용하세요.
검색 증강 생성에 관한 최근 논문 10편을 찾고 주요 방향을 요약해줘.
시장 조사
블로그, 경쟁사, 공개 신호, 예측 시장을 추적하는 데 사용하세요.
경쟁사 블로그를 모니터링하고 중요한 제품 업데이트를 요약해줘.
지식 관리
흩어진 기사, 논문, 노트를 구조화된 마크다운 위키로 전환하는 데 사용하세요.
AI SEO에 관한 지식 베이스를 만들고 내 노트를 주제별로 정리해줘.
글쓰기 지원
장문의 연구 기사, 백서, 보고서 또는 학술 논문의 구조를 잡는 데 사용하세요.
AI 에이전트 스킬에 관한 연구 보고서 작성을 도와줘.
초보자가 이해하는 방법
이 스킬을 다섯 가지 역할을 하는 연구 조수로 생각하세요:
| 역할 | 의미 |
|---|---|
| 논문 찾기 | 학술 논문을 찾음 |
| 블로그 추적기 | 블로그와 RSS 피드를 감시함 |
| 지식 사서 | 노트를 마크다운 위키로 정리함 |
| 시장 신호 읽기 | 예측 시장 데이터를 읽음 |
| 연구 글쓰기 | 구조화된 연구 논문 작성을 도움 |
해결하는 문제
이 스킬이 없으면, AI 연구가 혼란스러워질 수 있습니다.
질문을 하고 답을 얻으면, 맥락이 사라집니다.
이 스킬을 사용하면, 에이전트는 더 나은 연구 워크플로우를 갖게 됩니다:
- 유용한 출처 찾기
- 유용한 정보 추출
- 중요한 지식 저장
- 관련 아이디어 연결
- 이전 연구를 나중에 재사용
- 발견 사항을 보고서나 논문으로 전환 지원
예시 워크플로우
일반적인 연구 워크플로우는 다음과 같을 수 있습니다:
- arXiv에서 최근 AI 에이전트 논문 검색
- 가장 관련성 높은 논문 선택
- LLM 위키에 주요 연구 결과 저장
- 향후 업데이트를 위해 관련 블로그 추적
- 다양한 방법 비교
- 연구 요약 작성
초보자 친화적인 예시
예시 1: 새로운 주제 연구
SEO를 위한 AI 에이전트를 연구합니다. 유용한 논문, 블로그 게시물을 찾고 핵심 아이디어를 정리합니다.
예시 2: 산업 추적
주요 AI 기업 블로그를 추적하고 새로운 업데이트가 있으면 알려줍니다.
예시 3: 지식 베이스 구축
내 AI 성장 연구 노트를 위한 마크다운 위키를 만듭니다.
예시 4: 보고서 작성
AI 비디오 생성의 현재 상태에 관한 체계적인 보고서 작성을 도와줍니다.
예시 5: 학술적 근거 찾기
도구 사용 에이전트가 작업 완료를 개선한다는 주장을 뒷받침하는 논문을 찾습니다.
요구 사항
일부 하위 스킬은 간단한 웹 API로 작동하며 API 키가 필요하지 않습니다.
일부 기능은 사용 방법에 따라 명령줄 도구, 로컬 파일 또는 추가 설정이 필요할 수 있습니다.
대부분의 초보자에게 가장 쉬운 시작 방법은 다음과 같습니다:
npx skills add https://github.com/NousResearch/hermes-agent/tree/main/skills/research
그런 다음 에이전트에게 특정 작업에 연구 스킬을 사용하도록 요청하세요.
시도해볼 만한 좋은 프롬프트
AI 에이전트에 관한 최근 논문을 찾기 위해 연구 스킬을 사용하세요.
이 주제에 대한 초보자 친화적인 요약을 만들기 위해 연구 스킬을 사용하세요.
이 링크들로부터 작은 마크다운 지식 베이스를 구축하기 위해 연구 스킬을 사용하세요.
이 세 논문을 비교하기 위해 연구 스킬을 사용하세요.
이 블로그들을 모니터링하고 새로운 업데이트를 요약하기 위해 연구 스킬을 사용하세요.
한계
- 여전히 사용자의 좋은 프롬프트가 필요합니다.
- 연구 품질은 출처의 품질에 달려 있습니다.
- 일부 워크플로우는 명령줄 도구가 필요합니다.
- 블로그 추적이나 로컬 위키 관리를 위해 추가 설정이 필요할 수 있습니다.
- 진실을 자동으로 보장하지는 않습니다. 중요한 주장은 여전히 출처 확인이 필요합니다.
- Polymarket 지원은 읽기 전용이며 거래를 실행할 수 없습니다.
가장 간단한 설명
리서치 에이전트 스킬은 AI 에이전트를 보다 체계적인 연구 조수로 바꿔줍니다.
논문을 찾고, 유용한 출처를 추적하며, 마크다운 지식 베이스를 구축하고, 공개 시장 신호를 확인하며, 연구를 구조화된 글로 전환하는 데 도움을 줍니다.