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
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# Step 2: 소스 발견
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## 소스 채널
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| 채널 | 사용 시점 | 도구 |
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|------|-----------|------|
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| **웹 검색** | 모든 주제 | `websearch` |
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| **학술** | 연구 주제 (ML, 과학) | `websearch` (arXiv, Semantic Scholar) |
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| **GitHub** | 기술 주제 (프로그래밍, DevOps) | `websearch` (GitHub) |
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| **공식 문서** | 도구/프레임워크 | `webfetch` (공식 사이트) |
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| **로컬 파일** | 로컬 코드베이스 탐색 시 | 파일 시스템 검색 |
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## 소스 선택 규칙
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1. 채널별 상위 5-10개 결과 수집
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2. 각 소스의 신뢰도 평가:
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- 공식/권위 있는 소스인지
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- 최근 2년 이내 자료인지
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- 인용수/커뮤니티 검증이 있는지
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- 다른 소스에서 교차 참조되는지
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3. URL 기준 중복 제거
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4. 신뢰도 점수로 정렬
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5. 상위 N개 소스 반환 (기본: 5개)
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## 신뢰도 점수 계산
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```
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credibility = (
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domain_authority * 0.3 +
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recency_score * 0.2 +
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citation_score * 0.15 +
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peer_reviewed * 0.15 +
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official_source * 0.1 +
|
|
cross_referenced * 0.1
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|
)
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```
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## 출력
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```
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[
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{
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|
"id": "source_id",
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|
"url": "https://...",
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|
"title": "소스 제목",
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|
"type": "web_page|documentation|academic_paper|github_repo|blog_post",
|
|
"credibility": 0.85
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|
}
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]
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```
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