ResearchMate는 4단계의 엄격한 환각 방지 검증 프로세스를 통해 고품질 자료 수집을 자동화하는 전문 연구 기술입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install research-mate
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 research-mate 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
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ResearchMate란 무엇인가요?
ResearchMate는 전문적인 글쓰기를 위해 깊이 있고 체계적인 자료 수집이 필요한 Openclaw Skills 사용자를 위해 설계된 특수 도구입니다. 이 도구는 단순한 검색 쿼리를 넘어 디지털 연구 보조원 역할을 하며, 3단계 구조화된 상호작용을 통해 연구 범위를 정의한 후 다중 소스 라우팅을 수행합니다. 이 기술은 기사, 보고서 또는 대본이 검증된 데이터와 신뢰할 수 있는 소스로 뒷받침되어야 하는 장문 콘텐츠 제작자에게 특히 유용합니다.
AI 에이전트 워크플로우에 직접 통합되는 ResearchMate는 Openclaw Skills를 위해 수집된 콘텐츠가 관련성이 있을 뿐만 아니라 정확함을 보장합니다. 재무 보고서, 기술 미디어, 공식 정부 발표와 같은 고품질 소스를 대상으로 하며, 수동으로 팩트를 확인하고 정보를 정리하는 노력을 대폭 줄여주는 구조화된 자료 라이브러리를 제공합니다.
ResearchMate 활용 사례
- 심층 기술 기사를 위한 검증된 데이터 및 사례 연구 수집.
- 비즈니스 보고서를 위한 경쟁사 연구 및 재무 분석 수행.
- 고품질 비디오 대본 및 미디어 콘텐츠를 위한 다중 소스 자료 수집.
- 학술 및 전문 프로젝트를 위한 체계적인 문헌 또는 정책 검토 수행.
ResearchMate 작동 원리
- 대화형 요구사항 분석: 이 기술은 주제, 핵심 개체(회사, 제품, 사람) 및 예상 단어 수를 식별하기 위한 필수 3단계 쿼리를 트리거합니다.
- 지능형 소스 라우팅: 주제에 따라 ResearchMate는 기술 미디어, 금융 터미널, 공식 정부 게시판 등 최적의 소스 조합을 자동으로 선택합니다.
- 대규모 데이터 추출: 대상 콘텐츠의 약 8~10배 분량을 계산하고 수집하여 심층적인 참조 자료 풀을 제공합니다.
- 4중 검증: 데이터의 수치 정확도, 주제 명확성, 타임스탬프 유효성, 소스 신뢰성을 확인하여 환각을 방지합니다.
- 품질 등급 및 점수 산정: 자료는 신뢰성, 시의성, 완성도, 교차 검증이라는 4가지 차원에서 가중치를 부여받고 점수(0-100)가 매겨집니다.
- 구조화된 출력 생성: 이 기술은 최종 글쓰기 프로세스에 쉽게 통합할 수 있도록 형식화된 Markdown 자료 라이브러리와 CSV 평가표를 제공합니다.
ResearchMate 설정 가이드
환경 내에서 ResearchMate를 활성화하려면 에이전트에 web search 및 파일 쓰기 권한이 있는지 확인하세요. 다음 명령 구조를 사용하여 연구 프로세스를 초기화할 수 있습니다:
# 자료 수집 워크플로우 트리거
research-mate --topic "연구 주제" --keywords "키워드1,키워드2" --length 3000
이 기술은 다른 Openclaw Skills와 원활하게 작동하여 강력한 연구-글쓰기 파이프라인을 제공하도록 설계되었습니다.
ResearchMate 데이터 스키마 및 분류 체계
ResearchMate는 명확성과 사용성을 보장하기 위해 조사 결과를 두 가지 독특한 형식으로 구성합니다:
| 파일 유형 | 목적 | 핵심 메타데이터 |
|---|---|---|
| Markdown 라이브러리 | 기본 콘텐츠 저장소 | 소스 URL, 게시 날짜, 검증 상태, 인용 제안 |
| CSV 평가표 | 품질 관리 및 감사 | 신뢰도 점수, 시의성, 교차 검증 등급 (S/A/B/C) |
이 스키마는 Openclaw Skills 데이터베이스 내의 모든 데이터 포인트가 추적 가능하고 신뢰성에 대해 등급이 매겨지도록 보장합니다.
ResearchMate 고급 기능
- 스마트 분량 계산: 최종 출력의 목표 길이에 따라 연구 깊이를 자동으로 조정(8-10배 규칙).
- 자동 환각 방지 가드레일: 구체적인 날짜와 이름을 요구함으로써 "최근", "특정 기업"과 같은 모호한 용어 사용을 방지함.
- 품질 등급 필터링: 연구의 무결성을 유지하기 위해 낮은 등급(C-등급) 정보를 자동으로 표시하거나 제외함.
- 다차원 가중 점수 산정: 소스 권한 및 교차 참조를 기반으로 전체 신뢰성 점수를 계산하는 사용자 지정 알고리즘 사용.
SKILL.md
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