paper2code

Name: paper2code
Author: issol14

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How to install paper2code?

issol14/paper2code-skill/paper2code

$npx -y skills add issol14/paper2code-skill --skill paper2code

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Summary

연구 논문(PDF/arXiv URL)을 분석하여 실행 가능한 코드로 변환합니다. 논문 복제, 알고리즘 구현, 연구 재현 요청 시 자동으로 활성화됩니다. "이 논문 구현해줘", "paper2code", "논문 코드로 변환" 등의 요청에 반응합니다.

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SKILL.md

1	# Paper2Code: 연구 논문을 코드로 변환하는 AI 에이전트
2
3	## 개요
4
5	이 Skill은 연구 논문을 체계적으로 분석하고, 실행 가능한 코드로 변환하는 4+2단계 파이프라인을 실행합니다.
6
7	핵심 원칙: 단순히 논문을 읽고 코드를 생성하는 것이 아니라, 구조화된 중간 표현(YAML)을 먼저 생성한 후 코드를 작성합니다.
8
9	---
10
11	## ⚠️ 핵심 행동 제어 규칙 (CRITICAL)
12
13	```
14	━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
15	⚠️ MANDATORY BEHAVIORAL RULES
16	━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
17
18	1. 한 번에 하나의 파일만 구현
19	2. 파일 구현 후 확인/허락 없이 다음 파일로 진행
20	3. 논문 원본 사양이 항상 참조 코드보다 우선
21	4. 완료 전 각 Phase의 Self-Check 필수 수행
22	5. 모든 중간 결과는 YAML 파일로 저장
23
24	DO:
25	✓ 논문에 명시된 것을 정확히 구현
26	✓ 간단하고 직접적인 코드 작성
27	✓ 작동하는 것 우선, 우아한 것은 나중
28	✓ 각 컴포넌트 즉시 테스트
29	✓ 구현 완료 후 바로 다음 파일로 이동
30
31	DON'T:
32	✗ 파일 사이에 "다음 파일을 구현할까요?" 묻지 말 것
33	✗ 핵심 기능에 필요하지 않은 광범위한 문서화
34	✗ 재현에 필요하지 않은 최적화
35	✗ 과도한 추상화나 디자인 패턴
36	✗ 지시만 제공하고 실제 코드를 작성하지 않는 것
37	━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
38	```
39
40	---
41
42	## 입력 처리
43
44	### 지원 형식
45	1. arXiv URL: `https://arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx` 또는 `https://arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx.pdf`
46	2. PDF 파일 경로: `/path/to/paper.pdf`
47	3. 이미 변환된 텍스트/마크다운: 논문 내용이 텍스트로 제공된 경우
48
49	### 입력 처리 방법
50
51	arXiv URL인 경우:
52	```bash
53	# PDF URL로 변환하여 다운로드
54	curl -L "https://arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx.pdf" -o paper.pdf
55
56	# PDF를 텍스트로 변환 (pdftotext 사용)
57	pdftotext -layout paper.pdf paper.txt
58	```
59
60	PDF 파일인 경우:
61	```bash
62	pdftotext -layout "/path/to/paper.pdf" paper.txt
63	```
64
65	---
66
67	## 파이프라인 개요
68
69	```
70	[사용자 입력: 논문 URL/파일]
71	│
72	▼
73	┌─────────────────────────────────────────────┐
74	│ Step 0: 논문 텍스트 확보 │
75	│ - arXiv URL → PDF 다운로드 │
76	│ - PDF → 텍스트 변환 │
77	└─────────────────────────────────────────────┘
78	│
79	▼
80	┌─────────────────────────────────────────────┐
81	│ Phase 0: 참조 코드 검색 (선택적) │
82	│ @[05_reference_search.md] │
83	│ 출력: reference_search.yaml │
84	└─────────────────────────────────────────────┘
85	│
86	▼
87	┌─────────────────────────────────────────────┐
88	│ Phase 1: 알고리즘 추출 │
89	│ @[01_algorithm_extraction.md] │
90	│ 출력: 01_algorithm_extraction.yaml │
91	└─────────────────────────────────────────────┘
92	│
93	▼
94	┌─────────────────────────────────────────────┐
95	│ Phase 2: 개념 분석 │
96	│ @[02_concept_analysis.md] │
97	│ 출력: 02_concept_analysis.yaml │
98	└─────────────────────────────────────────────┘
99	│
100	▼
101	┌─────────────────────────────────────────────┐
102	│ Phase 3: 구현 계획 │
103	│ @[03_code_planning.md] │
104	│ 출력: 03_implementation_plan.yaml │
105	└─────────────────────────────────────────────┘
106	│
107	▼
108	┌─────────────────────────────────────────────┐
109	│ Phase 4: 코드 구현 │
110	│ @[04_implementation_guide.md] │
111	│ 출력: 완전한 프로젝트 디렉토리 │
112	└─────────────────────────────────────────────┘
113	```
114
115	---
116
117	## 단계 간 데이터 전달 형식
118
119	### Phase 1 → Phase 2 전달
120	```yaml
121	phase1_to_phase2:
122	algorithms_found: "[발견된 알고리즘 수]"
123	key_algorithms:
124	- name: "[알고리즘 이름]"
125	section: "[논문 섹션]"
126	complexity: "[Simple/Medium/Complex]"
127	hyperparameters_count: "[수집된 하이퍼파라미터 수]"
128	critical_equations: "[핵심 수식 번호 목록]"
129	missing_info: "[누락된 정보 목록]"
130	```
131
132	### Phase 2 → Phase 3 전달
133	```yaml
134	phase2_to_phase3:
135	components_count: "[식별된 컴포넌트 수]"
136	implementation_complexity: "[Low/Medium/High]"
137	key_dependencies:
138	- "[컴포넌트 A] → [컴포넌트 B]"
139	experiments_to_reproduce:
140	- "[실험 이름]: [예상 결과]"
141	success_criteria:
142	- "[구체적인 성공 기준]"
143	```
144
145	### Phase 3 → Phase 4 전달
146	```yaml
147	phase3_to_phase4:
148	file_order: "[구현 순서대로 파일 목록]"
149	current_file: "[현재 구현 중인 파일]"
150	completed_files: "[완료된 파일 목록]"
151	blocking_dependencies: "[해결해야 할 의존성]"
152	```
153
154	---
155
156	## 각 Phase 상세
157
158	### Phase 0: 참조 코드 검색 (선택적)
159	@[05_reference_search.md](05_reference_search.md) 프롬프트를 사용하여:
160	- 유사 구현체 5개 검색 및 평가
161	- 구현 품질 향상을 위한 참조 확보
162	- 출력: YAML 형식의 참조 목록
163
164	### Phase 1: 알고리즘 추출
165	@[01_algorithm_extraction.md](01_algorithm_extraction.md) 프롬프트를 사용하여:
166	- 모든 알고리즘, 수식, 의사코드 추출
167	- 하이퍼파라미터와 설정값 수집
168	- 학습 절차 및 최적화 방법 정리
169	- 출력: YAML 형식의 완전한 알고리즘 명세
170
171	### Phase 2: 개념 분석
172	@[02_concept_analysis.md](02_concept_analysis.md) 프롬프트를 사용하여:
173	- 논문 구조 및 섹션 매핑
174	- 시스템 아키텍처 분석
175	- 컴포넌트 간 관계 및 데이터 흐름 파악
176	- 실험 및 검증 요구사항 정리
177	- 출력: YAML 형식의 구현 요구사항 명세
178
179	### Phase 3: 구현 계획 수립
180	@[03_code_planning.md](03_code_planning.md) 프롬프트를 사용하여:
181	- Phase 1, 2 결과를 통합
182	- 5개 필수 섹션의 상세 구현 계획 생성:
183	1. `file_structure`: 프로젝트 파일 구조
184	2. `implementation_components`: 구현할 컴포넌트 상세
185	3. `validation_approach`: 검증 및 테스트 방법
186	4. `environment_setup`: 환경 및 의존성
187	5. `implementation_strategy`: 단계별 구현 전략
188	- 출력: 완전한 YAML 구현 계획 (8000-10000자)
189
190	### Phase 4: 코드 구현
191	@[04_implementation_guide.md](04_implementation_guide.md) 가이드를 따라:
192	- 계획에 따라 파일별로 코드 생성
193	- 의존성 순서대로 구현
194	- 각 파일은 완전하고 실행 가능해야 함
195	- 출력: 실행 가능한 코드베이스
196
197	---
198
199	## 메모리 관리
200	@[06_memory_management.md](06_memory_management.md) 가이드를 참조:
201	- 긴 논문 처리 시 컨텍스트 관

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2
3	## 개요
4
5	이 Skill은 연구 논문을 체계적으로 분석하고, 실행 가능한 코드로 변환하는 4+2단계 파이프라인을 실행합니다.
6
7	핵심 원칙: 단순히 논문을 읽고 코드를 생성하는 것이 아니라, 구조화된 중간 표현(YAML)을 먼저 생성한 후 코드를 작성합니다.
8
9	---
10
11	## ⚠️ 핵심 행동 제어 규칙 (CRITICAL)
12
13	```
14	━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
15	⚠️ MANDATORY BEHAVIORAL RULES
16	━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
17
18	1. 한 번에 하나의 파일만 구현
19	2. 파일 구현 후 확인/허락 없이 다음 파일로 진행
20	3. 논문 원본 사양이 항상 참조 코드보다 우선
21	4. 완료 전 각 Phase의 Self-Check 필수 수행
22	5. 모든 중간 결과는 YAML 파일로 저장
23
24	DO:
25	✓ 논문에 명시된 것을 정확히 구현
26	✓ 간단하고 직접적인 코드 작성
27	✓ 작동하는 것 우선, 우아한 것은 나중
28	✓ 각 컴포넌트 즉시 테스트
29	✓ 구현 완료 후 바로 다음 파일로 이동
30
31	DON'T:
32	✗ 파일 사이에 "다음 파일을 구현할까요?" 묻지 말 것
33	✗ 핵심 기능에 필요하지 않은 광범위한 문서화
34	✗ 재현에 필요하지 않은 최적화
35	✗ 과도한 추상화나 디자인 패턴
36	✗ 지시만 제공하고 실제 코드를 작성하지 않는 것
37	━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
38	```
39
40	---
41
42	## 입력 처리
43
44	### 지원 형식
45	1. arXiv URL: `https://arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx` 또는 `https://arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx.pdf`
46	2. PDF 파일 경로: `/path/to/paper.pdf`
47	3. 이미 변환된 텍스트/마크다운: 논문 내용이 텍스트로 제공된 경우
48
49	### 입력 처리 방법
50
51	arXiv URL인 경우:
52	```bash
53	# PDF URL로 변환하여 다운로드
54	curl -L "https://arxiv.org/pdf/xxxx.xxxxx.pdf" -o paper.pdf
55
56	# PDF를 텍스트로 변환 (pdftotext 사용)
57	pdftotext -layout paper.pdf paper.txt
58	```
59
60	PDF 파일인 경우:
61	```bash
62	pdftotext -layout "/path/to/paper.pdf" paper.txt
63	```
64
65	---
66
67	## 파이프라인 개요
68
69	```
70	[사용자 입력: 논문 URL/파일]
71	│
72	▼
73	┌─────────────────────────────────────────────┐
74	│ Step 0: 논문 텍스트 확보 │
75	│ - arXiv URL → PDF 다운로드 │
76	│ - PDF → 텍스트 변환 │
77	└─────────────────────────────────────────────┘
78	│
79	▼
80	┌─────────────────────────────────────────────┐
81	│ Phase 0: 참조 코드 검색 (선택적) │
82	│ @[05_reference_search.md] │
83	│ 출력: reference_search.yaml │
84	└─────────────────────────────────────────────┘
85	│
86	▼
87	┌─────────────────────────────────────────────┐
88	│ Phase 1: 알고리즘 추출 │
89	│ @[01_algorithm_extraction.md] │
90	│ 출력: 01_algorithm_extraction.yaml │
91	└─────────────────────────────────────────────┘
92	│
93	▼
94	┌─────────────────────────────────────────────┐
95	│ Phase 2: 개념 분석 │
96	│ @[02_concept_analysis.md] │
97	│ 출력: 02_concept_analysis.yaml │
98	└─────────────────────────────────────────────┘
99	│
100	▼
101	┌─────────────────────────────────────────────┐
102	│ Phase 3: 구현 계획 │
103	│ @[03_code_planning.md] │
104	│ 출력: 03_implementation_plan.yaml │
105	└─────────────────────────────────────────────┘
106	│
107	▼
108	┌─────────────────────────────────────────────┐
109	│ Phase 4: 코드 구현 │
110	│ @[04_implementation_guide.md] │
111	│ 출력: 완전한 프로젝트 디렉토리 │
112	└─────────────────────────────────────────────┘
113	```
114
115	---
116
117	## 단계 간 데이터 전달 형식
118
119	### Phase 1 → Phase 2 전달
120	```yaml
121	phase1_to_phase2:
122	algorithms_found: "[발견된 알고리즘 수]"
123	key_algorithms:
124	- name: "[알고리즘 이름]"
125	section: "[논문 섹션]"
126	complexity: "[Simple/Medium/Complex]"
127	hyperparameters_count: "[수집된 하이퍼파라미터 수]"
128	critical_equations: "[핵심 수식 번호 목록]"
129	missing_info: "[누락된 정보 목록]"
130	```
131
132	### Phase 2 → Phase 3 전달
133	```yaml
134	phase2_to_phase3:
135	components_count: "[식별된 컴포넌트 수]"
136	implementation_complexity: "[Low/Medium/High]"
137	key_dependencies:
138	- "[컴포넌트 A] → [컴포넌트 B]"
139	experiments_to_reproduce:
140	- "[실험 이름]: [예상 결과]"
141	success_criteria:
142	- "[구체적인 성공 기준]"
143	```
144
145	### Phase 3 → Phase 4 전달
146	```yaml
147	phase3_to_phase4:
148	file_order: "[구현 순서대로 파일 목록]"
149	current_file: "[현재 구현 중인 파일]"
150	completed_files: "[완료된 파일 목록]"
151	blocking_dependencies: "[해결해야 할 의존성]"
152	```
153
154	---
155
156	## 각 Phase 상세
157
158	### Phase 0: 참조 코드 검색 (선택적)
159	@[05_reference_search.md](05_reference_search.md) 프롬프트를 사용하여:
160	- 유사 구현체 5개 검색 및 평가
161	- 구현 품질 향상을 위한 참조 확보
162	- 출력: YAML 형식의 참조 목록
163
164	### Phase 1: 알고리즘 추출
165	@[01_algorithm_extraction.md](01_algorithm_extraction.md) 프롬프트를 사용하여:
166	- 모든 알고리즘, 수식, 의사코드 추출
167	- 하이퍼파라미터와 설정값 수집
168	- 학습 절차 및 최적화 방법 정리
169	- 출력: YAML 형식의 완전한 알고리즘 명세
170
171	### Phase 2: 개념 분석
172	@[02_concept_analysis.md](02_concept_analysis.md) 프롬프트를 사용하여:
173	- 논문 구조 및 섹션 매핑
174	- 시스템 아키텍처 분석
175	- 컴포넌트 간 관계 및 데이터 흐름 파악
176	- 실험 및 검증 요구사항 정리
177	- 출력: YAML 형식의 구현 요구사항 명세
178
179	### Phase 3: 구현 계획 수립
180	@[03_code_planning.md](03_code_planning.md) 프롬프트를 사용하여:
181	- Phase 1, 2 결과를 통합
182	- 5개 필수 섹션의 상세 구현 계획 생성:
183	1. `file_structure`: 프로젝트 파일 구조
184	2. `implementation_components`: 구현할 컴포넌트 상세
185	3. `validation_approach`: 검증 및 테스트 방법
186	4. `environment_setup`: 환경 및 의존성
187	5. `implementation_strategy`: 단계별 구현 전략
188	- 출력: 완전한 YAML 구현 계획 (8000-10000자)
189
190	### Phase 4: 코드 구현
191	@[04_implementation_guide.md](04_implementation_guide.md) 가이드를 따라:
192	- 계획에 따라 파일별로 코드 생성
193	- 의존성 순서대로 구현
194	- 각 파일은 완전하고 실행 가능해야 함
195	- 출력: 실행 가능한 코드베이스
196
197	---
198
199	## 메모리 관리
200	@[06_memory_management.md](06_memory_management.md) 가이드를 참조:
201	- 긴 논문 처리 시 컨텍스트 관

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