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Study/skills/self-study-agent/pipeline/04-synthesis.md
T
Hana 6e21501331 Add self-study-agent skill with feedback loop
- 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
2026-06-12 18:39:51 +09:00

1.6 KiB

Step 4: 지식 종합

종합 프로세스

여러 소스에서 추출된 지식을 통합:

  1. 중복 제거 — 제목/진술 기준 동일 개념/팩트 통합
  2. 병합 — 높은 신뢰도 유지, 소스 결합
  3. 연결 — 개념 간 관계 찾기 (전제, 예시, 대비, 구현 등)
  4. 요약 — 핵심 학습 내용 요약 생성
  5. 학습 목표 — 학습자가 할 수 있어야 할 것 목록
  6. 복습 질문 — 각 개념을 테스트할 수 있는 질문

개념 연결 유형

관계 설명 예시
prerequisite A를 알아야 B를 이해 "변수" → "함수"
example A는 B의 예시 " 리스트 컴프리헨션" → "파이썬"
contrast A와 B는 대비 "동기" vs "비동기"
implements A는 B를 구현 "Tokio" → "비동기 런타임"
uses A가 B를 사용 "FastAPI" → "Pydantic"

학습 목표 생성

각 개념에 대해 Bloom's Taxonomy 기반 학습 목표 생성:

  • 기억: ~를 설명할 수 있다
  • 이해: ~와 ~의 차이를 설명할 수 있다
  • 적용: ~를 사용하여 ~를 구현할 수 있다
  • 분석: ~의 장단점을 분석할 수 있다
  • 평가: ~와 ~를 비교하여 선택할 수 있다
  • 창작: ~를 조합하여 ~를 만들 수 있다

출력

{
  "summary": "종합 요약",
  "key_concepts": [...],
  "key_facts": [...],
  "key_procedures": [...],
  "connections": [
    {"from": "concept_id", "to": "concept_id", "relation": "prerequisite"}
  ],
  "learning_objectives": [...],
  "review_questions": [...]
}