Literature Analysis

목적

PDF 또는 Markdown 첨부파일에서 문헌 다이제스트, 참고문헌 목록, 인용 분석 보고서를 생성합니다.

Literature Analysis는 에이전트 기반 문헌 관리의 기반입니다 — 수집된 모든 논문은 이 Workflow를 통해 실행되어야 합니다. 각 논문에 대한 구조화된 지식 기반을 확립하며, 인용 그래프 및 토픽 통합과 같은 모든 고급 기능은 이 Workflow의 출력에 의존합니다.

이 Workflow는 Skill-Runner 백엔드에서 literature-analysis 스킬을 호출하여 학술 논문의 구조화된 분석을 수행합니다.

모범 사례

Markdown을 먼저 추출하세요: Literature Analysis를 실행하기 전에 MinerU를 사용하여 PDF를 Markdown으로 변환하는 것이 좋습니다. 원본 Markdown은 논문 구조에 대한 AI 이해를 크게 향상시킵니다.
태그 어휘를 먼저 초기화하세요: 첫 Literature Analysis 전에 Tag Bootstrapper를 실행하여 제어된 태그 어휘를 초기화하는 것이 좋습니다. 이를 통해 분석 파이프라인의 자동 태그 규제가 최대 효과를 발휘할 수 있습니다.

사용 사례

새 논문을 읽을 때 핵심 콘텐츠의 요약을 빠르게 확인
논문의 전체 참고문헌 목록 수집
논문의 인용 맥락 및 인용 의도 분석

입력 제약

제약 유형	설명
입력 단위	첨부파일
허용 유형	`text/markdown`, `text/x-markdown`, `text/plain`, `application/pdf`
상위 항목당 제한	최대 1개의 첨부파일

실행 방법

PDF 또는 Markdown 첨부파일을 직접 선택
상위 항목을 선택하면 플러그인이 자동으로 첫 번째 적합 첨부파일을 확장합니다

실행 흐름

1. 요청 빌드
   └── Skill-Runner에 소스 파일 업로드
       └── skill_id: "literature-analysis" 호출

2. Skill-Runner 처리
   └── 문서 콘텐츠 파싱
       └── 세 가지 출력 생성:
           ├── digest.md          (문헌 다이제스트)
           ├── references.json    (참고문헌 목록)
           └── citation_analysis.json (인용 분석)

3. 결과 반환
   └── 번들 (zip) 다운로드
       └── result.json 및 artifacts/ 포함

실행 모드

완전 자동, 사용자 개입 불필요. 제출 후 완료될 때까지 기다리면 됩니다.

실행 설정

execution.mode: auto — 자동 실행, 사용자 개입 불필요
skillrunner_mode: auto — 비인터랙티브 모드

예상 소요 시간

시나리오	예상 시간
표준 참고문헌 형식	6-10분
비표준 참고문헌 형식	12-18분

소요 시간은 주로 참고문헌 형식이 표준적인지에 따라 달라집니다 — 형식이 표준화될수록 (예: ScienceDirect, IEEE 및 기타 주류 저널의 인용) AI 파싱이 더 빠릅니다. 논문 길이는 비교적 적은 영향을 미칩니다.

출력

실행이 완료되면 상위 항목 아래에 3개의 Zotero 노트가 생성됩니다:

1. 다이제스트 노트

유형: data-zs-note-kind="digest"
콘텐츠: 연구 배경, 방법, 결과 및 결론을 다루는 HTML로 렌더링된 문헌 다이제스트
업데이트 전략: 각 실행 시 동일한 이름의 노트를 업데이트합니다 (이미 존재하면 덮어씁니다)

Literature Analysis 다이제스트 노트

노트 콘텐츠에 대하여

노트에 표시되는 콘텐츠는 백엔드 데이터에서 렌더링된 것입니다. Zotero에서 노트 콘텐츠를 직접 수정해도 실제 백엔드 데이터는 변경되지 않습니다. 분석 결과를 편집하려면 Export/Import Notes 기능을 사용하여 내보내기, 수정 후 다시 가져오기하세요.

2. 참고문헌 노트

유형: data-zs-note-kind="references"
콘텐츠: 참고문헌 HTML 표 (#, 연도, 제목, 저자, 출처, 위치)
업데이트 전략: 각 실행 시 동일한 이름의 노트를 업데이트합니다

Literature Analysis 참고문헌 노트

3. 인용 분석 노트

유형: data-zs-note-kind="citation-analysis"
콘텐츠: 인용 맥락 및 인용 의도 분류를 포함한 인용 분석 보고서
업데이트 전략: 각 실행 시 동일한 이름의 노트를 업데이트합니다

Literature Analysis 인용 분석 노트

파라미터

파라미터	유형	설명	기본값
`language`	string	출력 언어	`zh-CN`
`auto_tag_regulator`	boolean	문헌 분석 후 Tag Regulator를 자동으로 연속 실행할지 여부. 활성화 권장	`true`
`auto_tag_infer_tag`	boolean	태그 규제를 연속 실행할 때 AI가 새 태그를 추론할지 여부 (`auto_tag_regulator`가 활성화된 경우에만 표시)	`true`

language 사용 가능한 값: zh-CN, en-US, ja-JP, ko-KR, de-DE, fr-FR, es-ES, ru-RU. 사용자 지정 입력도 지원됩니다.

모델 권장 사항

🔴 강력한 텍스트 이해 능력을 갖춘 모델이 권장됩니다. 백엔드에서 서브에이전트 위임을 지원하는 경우 (예: Claude Code, Codex) 다이제스트, 참고문헌 및 인용 분석을 병렬로 처리하여 전체 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

의존성

백엔드: Skill-Runner 서비스
백엔드 설정: 백엔드 관리자에서 Skill-Runner 유형의 백엔드를 설정해야 합니다
스킬: literature-analysis 스킬이 Skill-Runner에 배포되어야 합니다

목적​

사용 사례​

입력 제약​

실행 방법​

실행 흐름​

실행 모드​

실행 설정​

예상 소요 시간​

출력​

1. 다이제스트 노트​

2. 참고문헌 노트​

3. 인용 분석 노트​

파라미터​

모델 권장 사항​

의존성​

관련 Workflow​

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