auto-review-loop-llm

리서치논문·학술wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

연구 원고나 프로젝트를 OpenAI 호환 LLM API에 보내 점수와 치명적 약점을 받고, 지적된 부분을 고친 뒤 다시 검토받는 과정을 최대 4라운드까지 반복합니다. 매 라운드 결과를 AUTO_REVIEW.md에 누적 기록하고 진행 상태를 저장해, 중간에 끊겨도 이어서 진행할 수 있습니다. 검토자가 점수 6점 이상이면서 준비됨 또는 거의 준비됨으로 판정하면 루프가 멈춥니다.

이럴 때 쓰세요 연구 원고나 실험 결과를 다른 모델의 시각으로 여러 번 검토받고 수정 내용을 기록하며 제출 준비도를 높여야 할 때

논문 검토연구 원고 개선반복 피드백 루프LLM 리뷰 자동화
GitHub에서 보기SKILL.md 원문

설치 전에 확인하세요

AI가 SKILL.md에서 스크립트·프로그램 실행과 외부 네트워크 접속 내용을 찾았습니다. 설치 전에 원문을 확인하세요.

AI가 SKILL.md에서 외부 서비스의 계정이나 API 키가 필요하다는 내용을 찾았습니다. 비용은 해당 서비스에서 확인하세요.

GitHub 기록

저장소 스타
1.9만
저장소 업데이트
2026.11.03
라이선스
MIT
SKILL.md 경로
skills/auto-review-loop-llm/SKILL.md
스크립트 파일
없음, 지침 문서만 있음

AI가 SKILL.md를 읽고 판단

코드 실행
있음
네트워크 접속
있음
외부 계정
필요
난이도
중급
직군
연구자, 데이터 분석가

확인되지 않음은 AI가 SKILL.md에서 찾지 못했다는 뜻입니다. 없다는 보장은 아닙니다.

설치

터미널에 붙여 넣어 실행하세요. macOS와 Linux 기준이며 git이 필요합니다. Windows에서는 PowerShell이 아니라 Git Bash에서 실행하세요. 저장소를 임시로 내려받아 스킬 폴더만 복사합니다.

모든 프로젝트에서 쓰기

tmp=$(mktemp -d) && git clone --depth 1 https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git "$tmp"
mkdir -p "$HOME/.claude/skills"/auto-review-loop-llm
cp -R "$tmp"/skills/auto-review-loop-llm/. "$HOME/.claude/skills"/auto-review-loop-llm/
rm -rf "$tmp"

현재 프로젝트에서만 쓰기

먼저 터미널에서 프로젝트 폴더로 이동하세요.

tmp=$(mktemp -d) && git clone --depth 1 https://github.com/wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep.git "$tmp"
mkdir -p .claude/skills/auto-review-loop-llm
cp -R "$tmp"/skills/auto-review-loop-llm/. .claude/skills/auto-review-loop-llm/
rm -rf "$tmp"

설치한 뒤 Claude Code에서 새 세션을 시작하세요. '이럴 때 쓰세요'에 적힌 일을 요청하면 에이전트가 스킬을 불러옵니다. 스킬은 ~/.claude/skills/auto-review-loop-llm에 있습니다. 프로젝트에 설치했다면 .claude/skills/auto-review-loop-llm에 있습니다.

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