Codex use case
새로운 개념 익히기
읽기 어려운 자료를 이해하기 쉽고 나중에 다시 살펴볼 수 있는 학습 보고서로 정리하세요.
ChatGPT로 연구 논문이나 강의 자료를 공부하세요. 여러 하위 에이전트에게 자료를 나눠 읽고 배경 정보를 모으도록 한 뒤, 다이어그램을 곁들인 Markdown 보고서로 정리하세요.
Best for
- 낯선 개념을 배우려는 사람
- 여러 하위 에이전트가 나눠 읽고 배경 정보를 모은 뒤 다이어그램과 글로 종합하면 이해하기 쉬운 복잡한 자료
- 한 번 읽은 내용을 출처와 용어 설명이 담긴 Markdown 보고서로 정리해 두고 다시 활용하려는 경우
Contents
새로운 개념 익히기
읽기 어려운 자료를 이해하기 쉽고 나중에 다시 살펴볼 수 있는 학습 보고서로 정리하세요.
ChatGPT로 연구 논문이나 강의 자료를 공부하세요. 여러 하위 에이전트에게 자료를 나눠 읽고 배경 정보를 모으도록 한 뒤, 다이어그램을 곁들인 Markdown 보고서로 정리하세요.
ChatGPT로 연구 논문이나 강의 자료를 공부하세요. 여러 하위 에이전트에게 자료를 나눠 읽고 배경 정보를 모으도록 한 뒤, 다이어그램을 곁들인 Markdown 보고서로 정리하세요.
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Best for
- 낯선 개념을 배우려는 사람
- 여러 하위 에이전트가 나눠 읽고 배경 정보를 모은 뒤 다이어그램과 글로 종합하면 이해하기 쉬운 복잡한 자료
- 한 번 읽은 내용을 출처와 용어 설명이 담긴 Markdown 보고서로 정리해 두고 다시 활용하려는 경우
Skills & Plugins
- ImageGenMermaid 다이어그램만으로 설명하기 어려울 때 개념을 개략적으로 보여 주는 예시 이미지를 생성합니다.
| Skill | Why use it |
|---|---|
| ImageGen | Mermaid 다이어그램만으로 설명하기 어려울 때 개념을 개략적으로 보여 주는 예시 이미지를 생성합니다. |
Starter prompt
소개
내용이 복잡한 논문이나 강의에서 새로운 개념을 배우려면 요약만으로는 부족합니다. 목표는 그 개념을 스스로 설명할 수 있을 만큼 이해하는 것입니다. 어떤 문제를 다루는지, 제안한 방법이 실제로 어떻게 작동하는지, 어떤 근거가 이를 뒷받침하는지, 어떤 가정이 필요한지, 무엇을 더 알아봐야 하는지 파악하세요.
ChatGPT는 배경 자료 수집을 자동화하고 복잡한 개념을 이해하기 쉬운 다이어그램이나 삽화로 표현할 수 있습니다. 이런 작업에는 하위 에이전트도 유용합니다. 한 스레드에서는 논문을 읽고 구조를 파악하고, 다른 스레드에서는 필요한 배경지식을 수집하고, 또 다른 스레드에서는 그림과 표기법을 살펴볼 수 있습니다. 메인 스레드에서는 각 결과를 대조해 나중에 다시 읽을 수 있는 보고서로 정리합니다.
최종 결과물은 notes/concept-report.md와 같은 Markdown 파일이나 다시 살펴보기 쉬운 다른 형식의 문서로 만드세요. 일회성 채팅 답변으로 끝내지 말고 요약, 용어집, 단계별 해설, 다이어그램, 근거 표, 한계, 미해결 질문을 문서에 담으세요.
학습 목표 정하기
먼저 배우려는 개념과 원하는 결과물을 명시하세요. 주제 전반을 요약해 달라고 할 때보다 질문의 범위를 좁힐 때 더 유용한 보고서를 얻을 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다.
이 논문의 핵심 아이디어와 제안한 방법의 작동 원리를 이해하고 싶습니다. 실험 결과가 논문의 주장을 뒷받침하는지, 그렇게 판단하는 이유는 무엇인지, 다음에 어떤 자료를 읽으면 좋을지도 알고 싶습니다.
이렇게 범위를 정하면 ChatGPT가 할 일이 구체적으로 드러납니다. 개념을 설명하면서 불확실한 부분은 그대로 밝히고, 각 주장의 출처를 제시하며, 논문 저자의 주장과 ChatGPT의 해석을 구분하도록 하세요.
예시로 살펴보는 연구 논문 분석
익숙하지 않은 모델 아키텍처를 다룬 논문을 공부한다고 가정해 보세요. 목표는 논문 전체를 읽지 않아도 개념을 한눈에 파악할 수 있는 보고서를 만드는 것입니다.
결과물은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.
- 핵심 설명을 담은
notes/paper-report.md - 논문에서 제안한 방법을 보여 주는
notes/figures/method-flow.mmd또는 본문에 삽입한 Mermaid 다이어그램 - 먼저 알아야 할 개념들이 어떻게 연결되는지 보여 주는
notes/figures/concept-map.mmd또는 작은 SVG 파일 - 각 주장의 근거를 논문의 어느 절, 페이지, 그림 또는 표에서 찾을 수 있는지 정리한 표
- 추가로 읽을 자료와 미해결 질문 목록
이렇게 하면 학습 과정을 체계화하고 나중에도 활용할 수 있는 자료를 남길 수 있습니다.
하위 에이전트에 작업 나누어 맡기기
하위 에이전트는 각자 맡을 작업의 범위와 결과를 제출할 형식이 명확할 때 가장 효과적입니다. ChatGPT에 하위 에이전트를 생성해 달라고 명시적으로 요청하세요. 모든 읽기 작업에 하위 에이전트가 필요한 것은 아니지만, 논문이 길거나 복잡한 개념을 다룬다면 여러 에이전트가 동시에 살펴보는 것이 도움이 됩니다.
연구 논문을 분석할 때는 다음과 같이 역할을 나눌 수 있습니다.
- 논문 구조 파악: 논문이 제기하는 문제, 연구의 기여, 방법, 실험, 한계, 저자가 제시하는 결과를 추려냅니다.
- 배경지식 정리: 배경 용어와 관련 개념, 독자가 이미 알고 있다고 논문에서 전제하는 선행 연구를 설명합니다.
- 표기법과 그림 해설: 수식, 알고리즘, 다이어그램, 그림, 표를 차근차근 설명합니다.
- 비판적 검토: 근거가 주장을 뒷받침하는지 확인하고, 해석할 때 유의할 점을 정리하며, 빠진 베이스라인이나 불명확한 가정을 찾아냅니다.
메인 에이전트는 하위 에이전트의 작업이 끝날 때까지 기다린 뒤 답변을 비교하고 서로 모순되는 내용을 해소해야 합니다. 그런 다음 ChatGPT가 결과를 종합해 일관된 보고서로 정리합니다.
범위를 정해 배경 자료 수집하기
논문이 익숙하지 않은 배경지식을 전제로 한다면 ChatGPT에 승인된 출처에서 관련 자료를 수집해 달라고 요청하세요. 로컬 노트, 참고문헌 폴더, 링크된 논문, 연결된 지식 베이스를 활용할 수 있습니다. 웹 검색이 활성화되어 있다면 검색 결과도 활용할 수 있습니다.
조직 내부의 개념을 공부할 때는 플러그인으로 여러 자료 출처를 연결해 지식 베이스를 만들 수 있습니다.
이 단계에서는 조사 범위를 제한하세요. 어떤 출처를 신뢰할 수 있는지 알려 주고, 외부 자료를 최종 보고서에 어떻게 반영할지 다음과 같이 지정하세요.
- 먼저 알아야 할 용어는 용어집에서 정의하세요.
- ‘먼저 알아둘 배경지식’ 섹션을 짧게 추가하세요.
- 추가로 읽을 자료의 링크는 논문 자체의 주장과 구분해 정리하세요.
- 논문 외부에서 가져온 주장은 따로 표시하세요.
보고서에 넣을 다이어그램 만들기
다이어그램으로 그려 보면 개념을 제대로 이해했는지 빠르게 확인할 수 있습니다. Markdown 보고서를 작성할 때는 ChatGPT에 원문에 충실하고 수정하기 쉬운 다이어그램을 요청하세요.
다음과 같은 다이어그램부터 활용해 보세요.
- 먼저 알아야 할 개념과 그 관계를 보여 주는 개념도
- 입력이 어떤 변환 과정과 모델 구성 요소를 거쳐 출력으로 이어지는지 보여 주는 플로우 다이어그램
- 데이터셋, 평가 지표, 베이스라인이 논문에서 제시한 주장과 어떻게 연결되는지 보여 주는 실험 관계도
- 가정, 실패 유형, 미해결 질문을 구분해 보여 주는 다이어그램
Markdown으로 작성하는 보고서라면 보고서를 게시할 환경이 Mermaid를 지원하는지 확인하세요. 지원한다면 Mermaid 다이어그램을, 지원하지 않는다면 레포지토리에 함께 커밋할 작은 SVG 또는 PNG 파일을 요청하세요. 정밀한 도식보다 이해를 돕는 삽화가 필요하거나 Markdown 다이어그램으로 표현하기 어려운 경우에만 ChatGPT에 기본 제공되는 imagegen 시스템 스킬을 사용해 달라고 하세요.
Markdown 보고서 작성하기
나중에 보고서만 다시 읽어도 내용을 이해할 수 있도록 작성해 달라고 ChatGPT에 요청하세요. 다음과 같이 구성하면 좋습니다.
- 핵심 요약
- 읽기 전에 알아둘 배경지식
- 주요 용어와 표기법
- 논문 단계별 해설
- 연구 방법 다이어그램
- 주장과 근거를 정리한 표
- 논문이 입증하지 못한 내용
- 미해결 질문과 추가로 읽을 자료
보고서에는 가능한 한 출처를 명시하세요. PDF를 분석할 때는 근거가 있는 페이지, 절, 그림 또는 표를 표시해 달라고 하세요. ChatGPT가 정확한 페이지를 확인할 수 없다면 그 사실을 밝히고 대신 해당 절이나 제목을 제시하도록 하세요.
보고서를 활용해 학습 이어가기
첫 보고서는 출발점입니다. 읽고 나서 후속 질문을 던지고 ChatGPT에 답변을 반영해 보고서를 수정해 달라고 하세요.
다음과 같은 후속 질문이 유용합니다.
- 이 방법을 이해하려면 어느 부분부터 살펴봐야 하나요?
- 핵심 아이디어를 보여 주는 가장 간단한 예시는 무엇인가요?
- 논문의 논증에서 가장 중요한 역할을 하는 그림은 무엇인가요?
- 가장 설득력이 약하거나 근거가 부족한 주장은 무엇인가요?
- 이 방법을 구현하려면 다음에 어떤 자료를 읽어야 하나요?
개념을 이해하는 데 실험이 필요하다면 ChatGPT에 핵심 아이디어를 간단한 예제로 재현하는 작은 노트북이나 스크립트를 추가해 달라고 하세요. Markdown 보고서에 실험 파일의 링크를 넣어 설명과 실험을 함께 살펴볼 수 있게 하세요.
프롬프트 예시:
활용할 만한 스킬
원하는 결과물에 맞는 경우에만 스킬을 사용하세요.
$jupyter-notebook은 실행 가능한 간단한 예제, 차트 또는 소규모 재현 실험을 만들 때 사용하세요.$imagegen은 정밀한 기술 다이어그램까지는 필요하지 않고 설명을 돕는 시각 자료가 필요할 때 사용하세요.$slides는 학습을 마친 뒤 보고서를 발표 자료로 만들 때 사용하세요.
대부분의 논문 분석 보고서에서는 생성한 비트맵 이미지보다 Markdown에서 직접 작성한 다이어그램이나 간단한 SVG 파일이 적합합니다. 변경 사항을 비교하고 검토하기 쉽고, 개념을 새롭게 이해했을 때 수정하기도 쉽습니다.
추천 프롬프트
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개념을 설명하는 다이어그램 만들기
보고서를 바탕으로 학습 계획 세우기
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