Hana
6e21501331
- SKILL.md: Main skill definition with 20-iteration feedback loop - config.yaml: Pipeline parameters (loop, sources, questions, adaptation) - pipeline/: 5-step learning pipeline (topic selection → source discovery → extraction → synthesis → report) - feedback/: 4 feedback mechanisms (self-testing, spaced repetition, interleaving, adaptation) - Learning science principles: active recall, spaced repetition, desirable difficulty, interleaving, delayed feedback
1.2 KiB
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Step 2: 소스 발견
소스 채널
| 채널 | 사용 시점 | 도구 |
|---|---|---|
| 웹 검색 | 모든 주제 | websearch |
| 학술 | 연구 주제 (ML, 과학) | websearch (arXiv, Semantic Scholar) |
| GitHub | 기술 주제 (프로그래밍, DevOps) | websearch (GitHub) |
| 공식 문서 | 도구/프레임워크 | webfetch (공식 사이트) |
| 로컬 파일 | 로컬 코드베이스 탐색 시 | 파일 시스템 검색 |
소스 선택 규칙
- 채널별 상위 5-10개 결과 수집
- 각 소스의 신뢰도 평가:
- 공식/권위 있는 소스인지
- 최근 2년 이내 자료인지
- 인용수/커뮤니티 검증이 있는지
- 다른 소스에서 교차 참조되는지
- URL 기준 중복 제거
- 신뢰도 점수로 정렬
- 상위 N개 소스 반환 (기본: 5개)
신뢰도 점수 계산
credibility = (
domain_authority * 0.3 +
recency_score * 0.2 +
citation_score * 0.15 +
peer_reviewed * 0.15 +
official_source * 0.1 +
cross_referenced * 0.1
)
출력
[
{
"id": "source_id",
"url": "https://...",
"title": "소스 제목",
"type": "web_page|documentation|academic_paper|github_repo|blog_post",
"credibility": 0.85
}
]