학술 및 기술 원고의 구조적 무결성과 인용 일관성을 유지하기 위한 전문 도구입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install figure-reference-checker
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 figure-reference-checker 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
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그림 참조 검사기란 무엇인가요?
그림 참조 검사기는 복잡한 문서 내에서 그림 인용을 확인하는 지루한 프로세스를 자동화하도록 설계된 필수 유틸리티입니다. Openclaw Skills 라이브러리의 전문적인 추가 기능으로서, 원고에 언급된 모든 그림이 실제 그래픽과 일치하고 모든 그래픽이 텍스트에서 올바르게 인용되었는지 확인합니다. 이 도구는 제출 전 수동 교정 오류를 제거해야 하는 연구원 및 기술 작가에게 필수적입니다.
이 기능을 워크플로우에 통합함으로써 고립된 참조 및 레이블 불일치를 스캔하는 강력한 Python 기반 로직을 활용할 수 있습니다. 문서 품질 관리에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 전문적인 표준을 유지하고 Openclaw Skills 프레임워크 내의 서식 및 상호 참조 오류와 관련된 일반적인 피어 리뷰 비판을 방지하는 데 도움이 됩니다.
그림 참조 검사기 활용 사례
- 긴 학술 논문에서 그림 번호 지정의 일관성 검증.
- 그림은 제거되었지만 텍스트 인용은 남아 있는 고립된 참조 식별.
- 문서에 존재하지만 참조되지 않은 그림에 대한 누락된 인용 플래그 지정.
- 기술 문서 및 백서의 제출 전 품질 보증.
그림 참조 검사기 작동 원리
- 사용자는 CLI 매개변수를 통해 원고 파일(예: .docx)의 경로를 제공합니다.
- 스크립트는 원고 내용을 파싱하여 정의된 모든 그림 레이블의 내부 맵을 구축합니다.
- 그런 다음 도구는 본문 텍스트를 스캔하여 그림 인용의 모든 인스턴스를 식별합니다.
- 상호 참조 로직은 레이블을 인용과 비교하여 불일치나 누락된 링크를 감지합니다.
- 이 기능은 워크스페이스 내에 감지된 모든 고립 항목 또는 레이블 오류를 자세히 설명하는 현지화된 보고서를 생성합니다.
그림 참조 검사기 설정 가이드
이 도구를 시작하려면 Python이 설치되어 있는지 확인하십시오. 추가적인 타사 패키지는 필요하지 않습니다. 터미널에서 직접 검사기를 실행할 수 있습니다.
# Clone or navigate to your script directory
# Run the checker against your manuscript
python scripts/main.py --manuscript path/to/your/paper.docx
그림 참조 검사기 데이터 스키마 및 분류 체계
이 기능은 보안과 속도를 보장하기 위해 집중된 데이터 구조로 작동합니다. 다음은 매개변수 및 데이터 처리의 구성입니다.
| Component | Type | Description |
|---|---|---|
| Input Manuscript | File Path | 분석할 주요 소스 파일(.docx). |
| Reference Map | Internal Schema | 그림 ID의 텍스트 위치에 대한 임시 매핑. |
| Workspace Output | Local File | 결과 및 로그는 사용자의 로컬 워크스페이스 내에만 저장됩니다. |
그림 참조 검사기 고급 기능
- 로컬 실행: 많은 AI 도구와 달리 이 기능은 외부 API 호출 없이 로컬에서 데이터를 처리하므로 민감한 원고에 대해 높은 개인 정보를 보장합니다.
- 경로 유효성 검사: 안전한 파일 시스템 액세스를 보장하기 위해 디렉토리 탐색(../)에 대한 내장 보호 기능이 있습니다.
- 확장 가능한 처리: 수용 가능한 성능 오버헤드로 대규모 데이터 세트와 긴 원고를 처리하도록 설계되었습니다.
- 샌드박스 로직: 최대 신뢰성을 위해 Openclaw Skills 생태계의 표준 프롬프트 가이드라인 내에서 작동합니다.
SKILL.md
로드 중
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