research-lookup

research-lookup 스킬 개요

research-lookup가 하는 일

research-lookup은 고정된 프롬프트에 의존하지 않고 웹 및 학술 검색 백엔드에서 최신의 출처 기반 답변을 얻기 위한 research-lookup 스킬입니다. 최신 논문, 기술 근거, 인용문, 또는 빠르게 검증된 사실이 필요한 사람들을 위해 만들어졌습니다.

이런 사람에게 가장 잘 맞습니다

research-lookup은 Web Research, 문헌 점검, 경쟁 기술 스캐닝, 사실 검증처럼 최신성이 중요한 작업을 자주 하는 경우에 적합합니다. 즉흥적인 프롬프트 작성보다 반복해서 쓸 수 있는 research-lookup 가이드가 필요한 분석가, 연구자, 엔지니어, 작가에게 특히 잘 맞습니다.

무엇이 다른가

핵심 가치는 백엔드 라우팅에 있습니다. 이 스킬은 빠른 일반 조사에는 parallel-cli search를 우선 사용하고, 더 깊은 종합이 필요하면 Parallel Chat API로 확장할 수 있으며, 학술 논문 검색에는 Perplexity sonar-pro-search를 사용할 수 있습니다. 그래서 질의 유형과 출처의 깊이에 따라 적절한 도구가 달라질 때, research-lookup 스킬은 단순한 “웹 검색” 프롬프트보다 훨씬 유용합니다.

설치 전에 확인할 점

트레이드오프는 의존성과 API 노출입니다. parallel-cli가 필요하고, 쿼리 텍스트가 api.parallel.ai로 전송될 수 있으며, 학술 검색에는 OPENROUTER_API_KEY가 추가로 쓰일 수 있습니다. 오프라인 전용 조사나 엄격한 로컬 전용 데이터 처리가 필요하다면, 이 스킬은 적합하지 않을 가능성이 큽니다.

research-lookup 스킬 사용 방법

설치와 환경 설정

research-lookup 설치를 위해서는 repo 경로에서 Claude Code 환경에 스킬을 추가한 뒤, 필요한 백엔드가 사용 가능한지 확인하세요. 실제로는 심층 조사 라우팅을 위해 PARALLEL_API_KEY를 설정하고, OpenRouter 경로를 통한 학술 논문 검색을 원할 때만 OPENROUTER_API_KEY를 설정하면 됩니다.

적절한 입력으로 시작하기

이 스킬은 요청에 주제, 기간, 선호하는 출처, 출력 형식이 포함될 때 가장 잘 작동합니다. 약한 프롬프트는 “배터리 관련 연구를 찾아줘” 같은 형태입니다. 더 나은 research-lookup 사용 예시는 “2023–2025년의 고체전지 열화 관련 동료 심사 논문을 찾아서, 리뷰 논문을 우선순위로 두고, 관련성 메모가 한 줄씩 붙은 인용 8개를 반환해줘”처럼 구체적입니다.

실전 워크플로

먼저 좁고 명확한 질문으로 시작한 다음, 첫 검색 결과를 보고 범위를 조정하세요. 주제가 넓다면 먼저 근거 범위를 좁혀 달라고 요청하고, 주제가 틈새 영역이라면 도메인 용어, 방법론, 허용 가능한 출처 유형을 지정하세요. 이렇게 하면 스킬이 빠른 검색, 심층 종합, 학술 조회 중 무엇을 쓸지 더 잘 판단할 수 있고, 느린 경로를 과도하게 쓰는 일도 줄어듭니다.

먼저 읽을 파일

라우팅 동작과 제약을 이해하려면 scientific-skills/research-lookup/SKILL.md부터 읽고, 가장 간단한 사용 예시는 README.md에서 확인하세요. 다른 워크플로에 맞게 스킬을 조정하려면 명령 예시를 꼼꼼히 읽고, 문구를 그대로 베끼기보다 입력 스타일을 따라 하세요.

research-lookup 스킬 FAQ

research-lookup는 학술 논문만 위한 건가요?

아닙니다. research-lookup 스킬은 일반적인 최신 연구와 기술 검증에도 사용할 수 있습니다. 결과가 최신이어야 하고, 출처를 제시할 수 있어야 하며, 일반적인 채팅 답변보다 더 나아야 할 때 특히 강합니다.

언제 쓰지 않는 게 좋나요?

정적인 지식, 로컬 프로젝트 정보, 실시간 출처의 이점이 없는 작업에는 쓰지 마세요. 또한 쿼리 텍스트를 외부 서비스로 보낼 수 없거나 API 기반 검색을 원하지 않는 경우에도 피하는 것이 좋습니다.

초보자도 쓰기 쉬운가요?

네, 질문을 분명하게 말할 수 있다면 그렇습니다. 초보자는 날짜 범위, 주제 영역, 원하는 증거 유형을 함께 적을 때 가장 좋은 결과를 얻습니다. 이 정보가 없으면 research-lookup 사용 결과가 넓고 잡음이 많은 방향으로 흐르기 쉽습니다.

일반 프롬프트와 무엇이 다른가요?

일반 프롬프트는 모델의 기억과 일반적인 추론에 의존합니다. research-lookup은 검색 규율, 백엔드 선택, 연구 중심의 출처 타기팅을 더해 주기 때문에, 최신 정보나 인용이 많은 작업에서 더 신뢰할 수 있습니다.

research-lookup 스킬 개선 방법

도구가 결정할 수 있을 만큼의 맥락을 주세요

가장 큰 품질 향상은 쿼리 프레이밍을 더 잘하는 데서 나옵니다. 정확한 개념, 선호하는 출처, 필요한 답변 형태를 함께 넣으세요. 예를 들어 요약, 인용, 비교표, 근거 검증 중 무엇이 필요한지 분명히 적는 식입니다. 예: “2024년 retrieval-augmented generation 평가 연구를 비교하고, 동료 심사 출처를 우선하며, 상충하는 결과를 표시해줘.”

첫 조회 전에 모호함을 줄이세요

흔한 실패 패턴은 경계가 없는 넓은 주제를 던지는 것입니다. 방법, 도메인, 대상 집단, 날짜 범위, 평가 기준을 명시하면 research-lookup 결과가 훨씬 좋아집니다. “배터리 연구”는 약하고, “고체 전해질에서 리튬 메탈 배터리 덴드라이트 억제에 관한 2022–2025년 논문”은 바로 실행 가능한 질문입니다.

답변 품질만 보지 말고 출처 품질 기준으로 반복하세요

첫 번째 결과를 받은 뒤에는 더 나은 출처 선택, 빠진 반례 근거, 더 좁은 학술 하위 집합을 요청하세요. 결과가 웹 자료에 치우쳤다면 동료 심사 출처를 요청하고, 너무 학술적이라면 실무자 자료나 표준 문서를 요청하세요. 이렇게 해야 research-lookup 가이드는 첫 실행보다 두 번째 실행에서 더 큰 가치를 냅니다.