paper-writing
Skill5 starsChanged 48 days agoMITView on GitHub
사회과학 학술논문 본문을 집필하는 스킬. 승인된 연구설계(RQ·가설·이론틀·방법)와 출처 있는 선행연구·분석결과를 종합해 서론→이론적 배경→연구방법→분석결과→논의→결론으로 이어지는 논증형 본문을 학술 문체와 지정 인용형식(APA7)으로 쓴다. 사회과학 논문·학위논문 본문을 집필하거나 서론·이론적 배경·연구방법·논의·결론을 작성할 때 반드시 사용. 단순 글쓰기가 아닌 학술적 논증과 근거 기반 집필에 적용.
36 other projects use a version of this.
Adopted by
Most recently taken up by
- kinhluan/skillstheir own version, first seen Nov 8, 2026
- 70asunflower/70asunflower-skillstheir own version, first seen Nov 8, 2026
- SNL-UCSB/paper-writing-skilltheir own version, first seen Nov 4, 2026
- VeryMath/AI4Math-Writingtheir own version, first seen Nov 3, 2026
- Deadpoolmine/systematic-research-skillstheir own version, first seen Nov 1, 2026
- takayoshitoyoda05/claude-ml-templatetheir own version, first seen Oct 20, 2026
Used with
Projects with it also use ml-training-recipe, replication and 9 more.
Other files people use alongside this one.
Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
getcompanion-aiSkillml-training-recipe
Find implementable ML training recipes from papers, datasets, docs, and code. Use when the user wants to fine-tune, train, reproduce, or choose a practical ML method, dataset, hyperparameter setup, or benchmark recipe.
Also in 3 projects that use this
getcompanion-aiSkillreplication
Plan a replication of a paper, claim, or benchmark, and execute only after an explicit environment choice. Use when the user asks to replicate results, reproduce an experiment, verify a claim empirically, or build a replication package.
Also in 3 projects that use this
brainbytes-devSkillalpha-research
Also in 3 projects that use this
JaimeParkerSkillpaper-code-audit
Perform three-way cross-validation of a research paper by comparing the original paper text (via Zotero), official code implementation (via Git), and personal Obsidian notes. Use this skill whenever the user wants to "audit a paper", "verify paper claims against code", "cross-check notes with implementation", "triangulate paper + code + notes", "find discrepancies between paper and code", or mentions wanting a deep, structured comparison of a paper's claims against its implementation and their own notes. Also trigger when the user asks to "analyze this paper thoroughly" with code available, or when they want to systematically reconcile what the paper says, what the code does, and what their notes claim.
Also in 3 projects that use this
JimLiuSkillpdf-explore
Use this skill when the user has attached a PDF, paper, report, or other document and the answer needs content from more than one place in it: summarize the methods or any other section, compare sections, find where a topic is discussed, read a value or label off a figure or chart, or find/list/extract every instance of something across the whole document (datasets, benchmarks, citations, figures, table rows, accession numbers — including appendices). Skip it only for a single lookup of 1–4 pages quoted in your very next response — `read_file(pages=[...])` attaches pages as images that are dropped from context after one turn, so multi-section answers end up re-reading the same ranges repeatedly. Parses the PDF once in the Python kernel: `pdf_pages` (pages as persistent text), `pdf_outline` (TOC), `pdf_scan` (rank pages by relevance), `pdf_map`/`pdf_extract` (per-page summary / structured fields via parallel haiku calls). For PDF creation/manipulation, use reportlab/pypdf directly.
Also in 4 projects that use this
Yusong-EnceladusSkillresearch-review
Get a deep critical review of research from GPT via Codex MCP. Use when user says "review my research", "help me review", "get external review", or wants critical feedback on research ideas, papers, or experimental results.
Also in 6 projects that use this
- +1 more from getcompanion-ai
Other versions36 projects use a version of this.
Word for word · 0
None found.
Edited · 0
None found.
Wrote their own version · 36
- wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep★ 19ksame name
- advaitpaliwal/feynman★ 10ksame name
- companion-inc/feynman★ 10ksame name
- getcompanion-ai/feynman★ 10ksame name
- MLNLP-World/Paper-Writing-Tips★ 4.7ksame name
- ZimoLiao/scholaraio★ 585same name
- EvoScientist/EvoSkills★ 481same name
- SNL-UCSB/paper-writing-skill★ 249same name
- voidful/academic-skills★ 126same name
- TenureAI/PhD-Zero★ 52same name
26 more not listed
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository7 other files it gives its agents.
- paper-analysisSkill
- paper-designSkill
- paper-researchSkill
- paper-reviewSkill
- paper-revisionSkill
- scientometric-paper-reviewSkill
- socsci-paper-orchestratorSkill
The file
Files
사회과학 논문 집필
설계자의 RQ·가설, 조사관의 근거, 분석가의 결과를 하나의 논증으로 엮는다. 산출물은 _workspace/04_paper_draft.md. 좋은 논문은 모든 주장이 근거 위에 서 있고 결론이 RQ에 정확히 답하는 글이다.
집필 원칙
- 주장-근거-해석 체인 — 모든 단락은 주장하고, 근거를 대고, 해석한다.
- 근거 없는 문장 금지 — 사실 주장은
03_literature.md·03b_data_analysis.md에 출처/근거가 있어야 한다. 없으면[보강 필요]. - 가설↔결과 연결 — 논의에서 각 가설의 지지/기각을 데이터에 비추어 분명히 진술한다.
- 수치 보존 — 분석가의 표·수치를 임의로 바꾸지 않는다.
집필 전 — 주장 선언표 (04a_claim_plan.md)
본문을 쓰기 전에 무엇을 주장할지와 무엇을 주장하지 않을지를 한 번 선언한다. 검토관은 선언과 실제 본문의 차이를 본다. 쓰다 보니 주장이 커지는 것을 막는 장치다.
- 핵심 주장 — 결론·가설 판정·수치·인과·기여 주장마다 한 줄씩.
C1 | 주장 문장 | 근거 유형(문헌/분석결과/둘 다) | 예정 출처(저자 연도) 또는 결과표(03b 표 n) - 금지 규칙 — 설계의 한계에서 나오는 "쓰지 않을 말". 예:
- 횡단 자료 → 인과 표현(영향을 미쳤다·효과가 있다) 금지, 관계·연관으로 쓴다
- 비유의 결과 → "효과가 없다" 단정 금지, "이 자료로는 확인되지 않았다"로 쓴다
- 편의표본 → 모집단 일반화 금지
- 문헌고찰 연구 → 실증 검증을 마친 것처럼 쓰지 않는다
- 선언표는 덧붙이기만 한다. 집필 중 주장을 바꿔야 하면 기존 줄을 지우지 말고
C1→C1'로 새 줄과 바꾼 이유를 적는다.
인용 위치 표기
인용마다 출처의 어디에 그 내용이 있는지를 숨김 주석으로 붙인다. 검토관이 "진짜 논문을 인용했지만 그 논문은 그런 말을 하지 않았다"를 잡는 데 쓰인다. 최종 변환 단계(paper-finalizer)에서 제거되므로 원고 모양에는 영향이 없다.
재택근무는 정서적 몰입과 정(+)의 관계를 보였다(Gajendran & Harrison, 2007)<!--loc:p.1531-->.
사회교환의 핵심은 호혜성이다(Blau, 1964)<!--loc:"reciprocity"-->.
분석 결과 조절효과가 유의했다<!--loc:03b 표3-->.- 형식: 쪽(
p.45)·절(§3.2)·표(표2)·원문 인용구("…", 25단어 이하) 중 하나. 조사관이03_literature.md에 적어 둔 위치를 그대로 옮긴다. - 위치를 모르면
<!--loc:none-->으로 둔다. 숨기지 않는 것이 규칙이다. 검토관은none을 "대조 불가 인용"으로 세고, 핵심 주장에 붙은none은 [필수]로 올린다. - 분석 수치는
03b의 표 번호나 수치 출처표 항목을 적는다.
영문 병기·약어 점검 (결정론 검사)
초안을 저장한 뒤 모델 판단 없이 병기 규칙을 검사한다.
python3 <이 스킬 폴더>/scripts/check_gloss.py _workspace/04_paper_draft.md중복 병기·정의 전 약어 사용·미정의 약어를 줄 번호와 함께 보고한다. 표 안의 약어 단독 사용, 인용 괄호, 참고문헌 절은 읽지 않는다. 지적이 있으면 고친 뒤 다시 돌린다. 학술지가 허용하는 약어는 --allow로 넘긴다.
섹션별 집필 가이드
1. 서론
연구배경 → 문제제기(왜 중요한가) → 연구질문(RQ) → 연구목적·기여 → (필요시) 논문 구성 안내. 독자가 "이 연구가 무엇을, 왜 묻는가"를 첫 페이지에서 알게 한다.
2. 이론적 배경·선행연구
핵심 개념의 (조작적) 정의 → 이론틀 소개 → 선행연구 검토(단순 나열이 아니라 흐름·쟁점·공백) → 가설 도출(이론·선행연구로부터 논리적으로). 각 가설 앞에 그 근거가 와야 한다.
- 이론틀은 대표 문헌으로 정박한다. 각 가설을 "상식 명제 한 문장"으로 두지 말고 명시적 이론 전통 + 대표 문헌 1–2편에 연결한다(예: 규제부담=준수비용 이론, 촉진=임무지향 혁신정책·자원동원/정당성, 무관=기술수명주기·하이프사이클). 이론에서 "무엇이 관측되어야 하는가"를 연역해 가설로 잇는다. 사후 서술을 사전 예측(조절가설)으로 바꾸면 귀무결과라도 이론적 함의가 생겨 출판가치가 오른다.
- 실증 주장에는 그 자리에서 출처를 붙인다. "~한 증거가 있다 / 선행연구는 ~을 보고한다"에 인용이 없으면 검증 불가능하며 동료심사 desk-reject 1순위다. 상반된 증거를 대비할 땐 양쪽 모두에 실제 출처를 단다. "본 연구가 공백을 메운다 / 기존 서술을 보완한다"는 상대적 기여 주장은 그 대상 문헌을 특정·인용해야만 성립한다.
3. 연구방법
연구설계 → 표본/자료(모집단·표집·규모 또는 질적 사례·참여자) → 측정/변수(척도·신뢰도·조작적 정의) → 분석방법 → 연구윤리. 재현 가능할 만큼 구체적으로.
4. 분석결과
기술통계/자료 개관 → 가설검정/주제 분석 결과. 표·그림을 본문에서 언급·해석한다(결과만 나열 금지). 통계치는 보고 관례(예: APA)에 맞춰 제시한다.
5. 논의
결과의 의미를 해석한다(결과 반복 아님): 가설 지지여부와 그 함의, 선행연구와의 일치/불일치, 이론적 기여, 실천적 시사점.
6. 결론
핵심 발견 요약 → 연구의 한계(표본·측정·설계) → 후속연구 제언. 한계를 정직하게 적는다.
인용·참고문헌 (APA7 기본)
- 본문 인용: (저자, 연도) / 직접 인용 시 (저자, 연도, p.쪽). 3인 이상은 (저자 et al., 연도).
- 본문↔참고문헌 1:1 — 본문에 인용된 모든 출처가 참고문헌에 있고, 그 역도 성립해야 한다. 부록의 인용까지 포함해 고아(목록만)·유령(본문만) 출처가 없도록 교차검증한다(간단한 스크립트로 성(姓) 대조 가능).
- 출처는 실재를 검증한 것만 쓴다. 기억만으로 서지를 지어내지 않는다. 신규·의심 인용은 구독 연구DB(Dimensions·Scopus 등)·CrossRef/DOI로 저자·연도·게재지·권호·쪽·DOI를 대조한다(→
fact-verify스킬). 미확보는[보강 필요]로 남기되, 그것을 완성으로 간주하지 않는다(임시 부채) — 최종본 전에 실제 문헌으로 채우거나 주장 강도를 낮춘다. - 참고문헌은 학술 선행연구가 중심이 되게 한다. 1차 정책·정부 문서로만 채우지 말고, 이론·방법·실증 선행연구를 통상 15편 이상 포함한다. 국내지 투고면 국문 선행연구를, 국제지면 영문을 균형 있게 넣는다.
- 참고문헌 목록: 저자(연도). 제목. 출처 정보. DOI/URL. 형식을 일관 적용하고, 회색문헌(정부·기관)에도 발행처·발행지·URL/DOI를 갖춘다.
- 지정 인용형식이 APA가 아니면(Chicago 등) 그 형식을 따른다.
표·그림
번호·제목·출처/주를 갖추고, 본문에서 반드시 언급·해석한다. 표는 데이터를, 본문은 의미를 전한다.
학술 문체
- 객관적·논증적 어조. 과장·단정·감정적 수사를 피한다.
- 주장의 강도를 근거의 강도에 맞춘다("증명했다" 대신 "시사한다" 등 적절한 헤지).
- 용어를 일관되게 쓰고, 처음 등장하는 약어·개념은 정의한다.
분량·심도
목표 분량(학위논문/저널)에 맞추되, 빈 말로 늘리지 않는다. 근거·분석·논의의 깊이로 채운다.
주의
- 근거 없는 사실, 출처 없는 수치를 쓰지 않는다. 표절·짜깁기 금지(인용은 명확히 표시).
- 사용자 초안이 있으면 백지 집필이 아니라 그 구조를 살려 보강·개정한다.
- 본인이 검토·승인하지 않는다. 초안은 검토관(
paper-review)의 5축 검수를 받는다. - 심사의견을 받은 뒤의 수정은 이 스킬의 백지 집필 규칙이 아니라
paper-revision의 수정 규율(지정 위치만 수정, 새 파일에 저장)을 따른다. - 정량·서지계량·귀무결과 논문(패널·ITS·DiD·이벤트스터디·정책평가 계량)은 일반 5축을 넘어
scientometric-paper-review의 5축(측정 무결성·식별전략·추론 언어·문헌토대·구성타당도)으로 검수받는다. 특히 "부재-증거를 증거-부재로 단정" 금지, staggered DiD 편향 문헌 인용, 소표본 군집 추론(와일드 군집 부트스트랩), 처치 구성타당도(종속변수 원천 혼입 금지)를 집필 단계에서 미리 반영한다.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

