A paper-learning wiki that uses LLMs as active study and organization partners to help researchers recall, connect, and synthesize papers into reusable research knowledge.
概览
A Claude Code skill that turns passive paper-reading into . Instead of handing you a summary, it forces active recall, Feynman re-explanation, and connection to what you already know — then saves it all as a linked Markdown wiki. LLM으로 논문을 읽으면 글은 많이 읽는데 경험, 다들 있을 거예요. 원인은 예요. 기억에 남으려면 인지과학이 말하는 세 가지가 필요합니다: 그리고 핵심: "내 연구에 어떻게 적용할까 / 내 의견은" 을 써야 합니다. AI가 대신 채우지 않습니다 — 그게 진짜로 기억에 남는 부분이니까요. 논문을 하나씩 요약해 폴더에 던져두면, 지식이 뿐 서로 이어지지 않습니다. 새 논문이 예전 결론을 뒤집어도 옛 노트는 그대로고, "이 다섯 편이 함께 말하는 것"은 아무도 조립하지 않습니다. 이 스킬은 Andrej Karpathy가 말한 **의 정신을 따릅니다 — . 즉 새 논문은 덧붙이는(append) 게 아니라 **합니다: 개념 페이지는 **입니다. 논문이 늘수록 정의가 더 정확해지거나 모순이 명시적으로 드러나야 하고, 그대로 멈춰 있다면 리컨실을 안 한 것입니다. — 이것이 이 위키가 *읽고 버리는 폴더*와 다른 지점입니다. - 🧩 — 학습 / 이어하기 / 복습 / 연결 조회 / 위키 질문 / - 📖 선택 — 정독 모드는 섹션마다 번역본 → 읽기 → 섹션 퀴즈 - 🔗 — 논문·개념 노트를 [[위키링크]]로 양방향 연결 (Obsidian 호환) - 🩹 — 저장할 때마다 깨진 링크 탐지 → 없는 개념 스텁 자동 생성 → 역링크 보강 → 인덱스 동기화 - 🔄 — 새 논문이 들어오면 기존 개념·논문 노트를 **하고, 어긋나는 주장은 ⚠️ 모순으로 양쪽에 표시(superseded_by/contradicts 기록).
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