Paper Section Rewrite

Paper Section Rewrite v4

학술 논문 한 섹션을 받아서 LLM이 자율적으로 4-Level critic loop로 분석·개선 후 출력. 사용자에게 추가 질문 없음. 모든 분석은 입력 텍스트만으로 진행되며, 분석 결과는 transparency를 위해 출력에 포함된다.

핵심 설계 — 4-Level Critic Loop ★

설계 순서를 위에서 아래로 강제한다. 각 Level은 CONVERGED 게이트를 통과한 후에만 다음 Level로 진행한다 — 문장부터 손대지 않는다.

Level 1 [내용]         의도·내용 1문장 + insight-first  →  CONVERGED
Level 2 [문단 간 구성]  단락 outline + R1~R5 + 의도→방법→결과→해석  →  CONVERGED
Level 3 [문단 내 구성]  단락별 카테고리 흐름 + 권장 흐름 일치  →  CONVERGED
Level 4 [문장]         단문 게이트 + 자연스러움 + 논리적 비약 + ML-beginner  →  CONVERGED

위 4 Level이 모두 CONVERGED 후 통합 단계:

[Phase 0]   입력 정리
[Phase 0.5] 장르 라벨 + 의무 단락 자동 도출
[Phase 1]   Level 1 critic loop — 내용
[Phase 2]   Level 2 critic loop — 문단 간 구성
[Phase 3]   Level 3 critic loop — 문단 내 구성 (단락별)
[Phase 4]   Level 4 critic loop — 문장 (단락별)
[Phase 5]   섹션 통합 critic + 자기 완결성
[Phase 6]   본문+부록 수식·notation 감사
[Phase 7]   LaTeX 빌드 검증

각 critic loop는 최대 3 라운드 또는 점수 정체 시 종료. Level 1·2·3는 CONVERGED 강제 — 구조가 안 잡힌 채로 다음 Level로 내려가지 않는다. 3 라운드 안에 못 잡으면 사용자에게 한 번만 보고 후 재시도하거나 가장 약한 게이트만 cosmetic으로 표시. Level 4는 cosmetic 잔존(예: 자연스러움 패턴 1~2개 잔존) 표시 후 다음 Phase 진행 가능.

When to use

• "이 섹션 다시 써줘 / restructure this section"
• "구조부터 잡고 critic loop로 / 설계 순서대로"
• "비전공자도 이해할 수 있게 / ML 처음 접하는 사람도"
• "두괄식으로 / insight 중심으로 / 단순 나열 말고"
• "논리적 비약 없이 / 자연스럽게 / 번역투 빼줘 / AI 티 없게"
• "‘에 해당한다 / ~로 기능한다’ 같은 표현 자연스럽게 / ‘하고자 한다’ 좀 줄여줘"
• "수식 notation 본문·부록 같이 점검"
• "섹션 자기 완결적으로"
• 한국어/영어 학술 논문 섹션 윤문
• 한국어 연구계획서·제안서 한 절 윤문 (필요성 / 선행연구 / 방법 / 활용·기대효과 / 일정 / 예산)

When NOT to use

• 논문 PDF 전체에 마진 코멘트 달기 → paper-readability-review
• 처음부터 단계적으로 작성하며 학습 → academic-writing-trainer (사용자가 직접 작성, Coach 코칭)
• 단일 단락 social-share 요약 → paper-digest
• 일반적 humanize → humanize-writing 또는 humanize-korean

References

본 스킬은 다음 reference 파일을 critic 시 참조한다 (academic-writing-trainer와 공유).

• references/writing-principles-ko.md — 4축, 9 서술 방식, 단락 권장 흐름, 단문 원칙, 자연스러움 원칙, 서술형 풀어쓰기(ML + 비-ML 예시), 개념어 과반복 회전, 종결어미 다양성, 자기 완결 원칙
• references/genre-rubrics.md — 6장르의 의무 단락 (연구계획서 full 포함) + 결과 섹션 내부 권장 흐름(의도→방법→결과→해석)
• references/feedback-corpus.md — 합평 원문 (R1~R5 문단 간 few-shot + R6 문장 단위 자연스러움 few-shot — 연구계획서 worked example)
• references/banned-phrases-ko.md / references/banned-phrases-en.md — 금지어 + grep 패턴 (§7 계사 대용, §8 동족어 stacking, §9 register 불일치 포함)
• references/scoring-rubrics.md — 4축 채점표 + Pass/Fail 게이트 + 통과 임계

critic 출력 시 reference의 R 라벨, 카테고리 라벨, 게이트 이름을 그대로 인용한다.

Phase 0: 입력 정리

다음을 입력 텍스트·문맥에서 자동 식별한다 (사용자에게 묻지 않음):

• 섹션 텍스트 (LaTeX 또는 prose)
• 부록 텍스트 (있으면 — Phase 6에서 본문과 함께 감사)
• 페이지 budget — 명시 없으면 입력 분량 유지가 디폴트
• 언어 — KO/EN 자동 감지
• 사용 가능한 인용 키 / 수식 심볼 / 약어 사전 (입력 안에 있는 것만)

명시 정보 부족 시 합리적 디폴트 적용 (질문 X).

Phase 0.5: 장르 라벨 + 의무 단락 자동 도출

genre-rubrics.md 참조. R1·R2 적용.

1. 섹션의 장르를 입력 텍스트에서 자동 추론 (서론 / 관련 연구 / 방법 / 결과 / 논의 등)
2. 그 장르의 의무 단락 목록 인출
3. 결과/논의 섹션이면 내부 권장 흐름(의도(질문) → 방법 요약 → 결과 → 해석)도 같이 인출
4. 현재 섹션이 의무 단락을 모두 포함하는지 자체 점검 — 누락 시 Phase 2에서 신설 (R2 fail-fast)

Phase 1: Level 1 critic loop — 내용

trainer Stage 1·2와 동일한 분석을 LLM이 자율적으로 수행. 여기서는 단락도 문장도 손대지 않는다. 의도·내용 명제만 다룬다.

Step 1.1 — 의도 1문장 자동 추출

입력 섹션이 무엇을 하려는지 1문장으로 요약. 동사 명시 (제안한다 / 보인다 / 분석한다 / 보고한다).

Step 1.2 — 내용 claim 1문장 자동 추출

의도를 어떤 구체 내용으로 달성하는지 1문장.

Step 1.3 — Insight-first 게이트 ★ NEW

paper-digest의 핵심 원칙: 단순 나열 X. "왜 중요한가"가 첫 문장에 와야 한다. 의도·내용 두 문장이 단순 사실 나열인지 insight-first인지 자체 점검.

의도 1문장 insight-first 점검:
  ✗ 단순 나열:  "본 연구는 모듈 A, B, C를 제안한다."
  ✓ insight:   "본 연구는 OOD 일반화 격차를 사전 지식 갱신으로 메우는 프레임워크를 제안한다."
                — 무엇이 새로운지(WHY)가 첫 문장에 들어옴.

판정: 의도·내용 1문장이 "what을 한다"에 머물면 ✗. "why가 새롭다 / 무엇을 푼다"가 명시되면 ✓.

Step 1.4 — R5 정렬 자체 점검

의도와 내용이 정합되는지, 글의 thesis가 도구가 아닌 모델·방법 자체인지 자체 점검.

R5 위반 발견 시 (예: 의도가 "모델 제안"인데 내용이 "와서스타인 거리만 강조"이면) Level 2 outline 단계에서 재배치하도록 메모.

Step 1.5 — Level 1 critic loop

미달이면 LLM이 두 문장을 자율 재작성 (최대 3 라운드). 4 게이트 모두 통과 = Level 1 CONVERGED → Level 2 진행.

Phase 2: Level 2 critic loop — 문단 간 구성

문단을 어떻게 배열할지만 다룬다. 문장은 아직 손대지 않는다.

Step 2.1 — 현재 단락 lead 추출

입력 섹션의 단락별 첫 문장을 lead로 추출. 단락 N개에 lead N개.

Step 2.2 — 단락 역할 자동 라벨링

각 lead에 장르 의무 단락 중 어느 역할인지 자동 라벨.

Step 2.3 — R1~R5 자체 점검

Step 2.4 — 결과 섹션 내부 권장 흐름 점검 ★ NEW

장르가 결과/논의/실험 보고일 때 추가 게이트. genre-rubrics.md의 결과 섹션 내부 흐름:

의도(질문) → 방법 요약 → 결과 → 해석

이 4단이 단락 lead 시퀀스에 그대로 매핑되는지 점검. 예:

P1 lead [의도/질문]: "본 실험은 ~를 검증한다."           ✓ 의도
P2 lead [방법 요약]: "ARC 1k 문제에 ~ 모델을 ~ 조건으로 평가한다."  ✓ 방법
P3 lead [결과]:     "본 모델은 zero-shot 78%로 baseline 대비 +12%p."  ✓ 결과
P4 lead [해석]:     "이 차이는 사전 지식 갱신 모듈의 역할로 설명된다."  ✓ 해석

위반 (예: 결과가 먼저 나오고 의도가 뒤) → Step 2.5에서 재배치.

Step 2.5 — Insight-first 게이트 (단락 lead) ★ NEW

각 lead가:

• ✗ 단순 사실 나열 ("본 모델은 ~ 모듈로 구성된다") — what만
• ✓ Insight 제시 ("본 모델은 사전 지식 갱신으로 OOD 격차를 메운다") — why가 보임

위반 lead는 Phase 3에서 재작성하도록 메모.

Step 2.6 — Level 2 critic loop (최대 3 라운드)

모두 통과 = Level 2 CONVERGED → Level 3 진행.

Phase 3: Level 3 critic loop — 문단 내 구성 (단락별)

단락 내부의 문장 카테고리 흐름만 다룬다. 문장 표현은 아직 손대지 않는다.

단락별 substep (각 단락 P_i에 대해)

Step 3.i.1 — 현재 문장 카테고리 라벨링

P_i의 모든 문장에 9가지 서술 방식 중 하나로 라벨 (writing-principles-ko.md 시그널 표현 사용).

Step 3.i.2 — 권장 흐름과 비교

writing-principles-ko.md의 단락 역할별 권장 흐름 표 참조. 누락 의무 카테고리 / 잉여 회피 카테고리 식별.

Step 3.i.3 — 단락 재구조

위 분석에 따라 LLM이 P_i를 재구조 (문장 추가·제거·이동·순서 재배치). 표현 다듬기는 다음 Level에서.

Step 3.i.4 — 재구조 후 라벨 재점검

흐름이 권장 흐름과 일치하는지 다시 라벨링. 역할 정합도 5/5 목표.

Step 3 — Level 3 critic loop

모두 통과 = Level 3 CONVERGED → Level 4 진행.

Phase 4: Level 4 critic loop — 문장 (단락별)

여기서 비로소 문장 표현을 손댄다. 4개 게이트가 동시에 작동.

단락별 substep (각 단락 P_i에 대해)

Step 4.i.1 — 단문 게이트 (Hard Rule) ★

재작성된 모든 문장이 정확히 하나의 카테고리만 가지는지 점검. 두 카테고리를 짊어진 문장은 즉시 ✗ → 분할.

P_i 단문 게이트:
S1 [정의]              ✓ 단일 카테고리
S2 [혼합:비교+평가]    ✗ "X는 Y와 달리 Z를 더 잘 처리한다"
                          → 분할: "X는 Y와 다르다.[비교] X는 Z를 Y보다 더 잘 처리한다.[평가]"

검출 규칙: -며 / -고 / -지만 / -에 의해로 두 절을 잇고 각 절이 다른 카테고리면 분할. 시간·장소 부사절·인용절은 카테고리 외로 단일 인정.

길이 가이드: KO 50자 / EN 20 words 이내. 길이만으로 ✗는 아니지만, 길이 + 카테고리 2개 동시 발생 시 우선순위 최상.

단문 비율 게이트 (Hard) ★ NEW: 단락 안 단문(KO 50자 / EN 20w 이내) 비율 ≥ 60% 강제. 미만이면 prose가 무거워지고 ML 비전공자 가독성이 떨어진다. 60% 미만 단락은 substep 자동 fail → 긴 문장을 분할하거나 압축해 비율 통과시킨 뒤 재라벨. 80% 이상은 호평.

하이브리드 라벨 [정의(+인과)] 금지 — 무조건 [혼합:A+B] ✗로 표기 후 분할.

상세: writing-principles-ko.md "단문 원칙 — One Sentence, One Role" 절.

Step 4.i.2 — 자연스러움 게이트 ★ NEW

humanize-writing / humanize-korean의 핵심 패턴 검출. em-dash 0은 정량 게이트지만, 자연스러움은 다음 패턴들의 누적으로 본다.

판정: 단락당 위 패턴 누적 ≥ 3 = ✗. 자연스러운 단정문·접속어로 재작성. (한 문장에 두 패턴이 동시 등장하면 더 명백한 쪽 1개만 카운트 — 이중 카운트 X.)

리듬 (soft ⚠ only): 한 단락의 모든 문장이 같은 종결어미("~한다" 일변도)거나 길이가 모두 비슷하면 ⚠ "종결/리듬 단조" 메모. 단문 비율 ≥ 60% Hard Rule을 절대 못 뒤집는다. 처리: 긴 문장 한두 개를 짧은 두 문장으로 쪼개거나(단문 비율도 ↑) 한 문장의 종결을 자연스럽게 바꿈. 점수에 반영 X (writing-principles-ko.md "종결어미 다양성·문장 리듬" 참조).

Step 4.i.3 — 논리적 비약 게이트 ★ NEW

iterative-academic-writing의 핵심 원칙: 인접 문장 사이 논리 연결이 명시적이어야. 비약 검출 패턴:

1. 결론 비약 — "X이다. 따라서 Y이다." 인데 X→Y 추론 단계가 빠짐. (예: "loss가 떨어졌다. 따라서 일반화가 향상됐다." ✗)
2. 암묵적 가정 — 독자가 모르는 사실을 전제로 함. 예: "이는 cosine similarity가 0.8을 넘어 의미 있는 클러스터링이다." → 0.8이 왜 임계인지 안 밝힘.
3. 수치 → 결론 비약 — "정확도가 78%이다. 본 방법이 우월하다." → 비교 대상·통계적 유의성 빠짐.
4. 시점 혼동 — "기존 방법은 X를 못 한다 (현재형). 본 방법은 X를 한다 (과거형 결과)." → 시제 혼용으로 비교 흐려짐.

판정: 단락당 비약 ≥ 1 = ✗. 중간 추론 단계 한 문장 추가 또는 한정 표현으로 약화.

Step 4.i.4 — ML-beginner 게이트 ★

각 단락 첫 문장(lead)과 단락 본문이 ML 비전공자에게 이해 가능한지 점검. 4개 항목.

1. 약어 first-use 풀어쓰기: 단락에 처음 등장하는 약어가 풀어쓰기 없이 등장 → ✗
   • 예: "RLHF는 ..." (첫 등장) → ✗ → "사람 피드백 강화 학습(RLHF)은 ..."
2. 수식 도입 전 자연어 설명: 수식이 자연어 설명 없이 갑자기 등장 → ✗
   • 예: 갑자기 \theta = \arg\min_\theta \mathbb{E}_x [\ell(f_\theta(x))] → ✗ → "본 모델은 평균 손실을 최소화하는 파라미터를 학습한다. 즉, $\theta = \arg\min \ldots$" 순서
3. 고밀도 jargon 4개 이상: 한 문장에 ML jargon 4개↑ (transformer, attention, KV-cache, FlashAttention 등) → ✗ → 두 문장 이상으로 분리
4. 서술형 풀어쓰기 — 명사형 종결 금지 ★ NEW: 정의된 단어·복잡한 jargon을 명사형으로 끝내지 말고 동사로 풀어 설명한다. "X는 Y이다 (명사형으로 굳혀 끝)" 대신 "X는 ~을 ~한다 (서술형, 어떻게 작동하는지 풀어쓰기)"로.

4번 항목 상세 — 가장 자주 잡히는 안티패턴:

검출 시그널 (한국어):

• [가-힣]+의 [가-힣]+의 [가-힣]+ (명사구 3겹 이상)
• ~을 통한 ~, ~에 의한 ~, ~의 ~화/~성/~력
• 문장이 "~이다 / ~다" 명사형 종결로 끝나면서 그 명사가 처음 정의된 jargon인 경우

검출 시그널 (영어):

• noun phrase chain ≥ 3 (e.g., "the introduction of prior-update mechanism for OOD generalization improvement")
• nominalization (e.g., "the realization of X by means of Y" → "X realizes Y by ...")

판정: lead와 본문 모두에서 위 4개 항목 점검. 한 항목이라도 위반 ≥ 1 = ✗. 풀어쓰기 보충 후 재라벨.

Step 4.i.5 — 정량 grep + 4축 critic

banned-phrases-ko.md (또는 -en.md)의 regex로 자체 카운트:

한국어 임계:

• 것이다 / 것이며 / 수 있다 단락당 ≥ 3 → 표현축 -1
• 에 대한 / 에 의해 / 을 통해 단락당 ≥ 3 → -1
• [가-힣]+적인 / [가-힣]+적으로 ≥ 3 → -1
• 해당한다 / 위치한다 / 기능한다 / 자리매김 / 방향에 있다 (계사 대용, §7) 섹션당 ≥ 3 → -1
• 하고자 한다 / 할 것이다 / 하려 한다 비율 (§5.1): goja / 평서종결 > 0.5 → -1, 목표 ≤ 0.3
• 비표준 개념어(글쓴이가 만든 2자+ 합성어) 한 섹션 ≥ 5회 → 회전 권고, ≥ 8회 → -1 (회전표 = writing-principles-ko.md)
• 동족어 stacking (산출물을 산출, 연구의 연구 등, §8) 문장당 ≥ 1 → ✗ 분할/치환
• 아니한다 / 상기 / 전술한 (문어체) + 끌려간 / 흔들림 / 넓게 모은다 / 막고 (구어체) 합산 ≥ 2 → register ⚠
• 됩니다 / 되어진다 / 지게 된다 0 권장
• — (em-dash) 0 강제

영어 임계:

• clearly / obviously / various / it is worth noting 0 권장
• moreover / furthermore / additionally ≥ 2 → -1
• serves as / functions as / is positioned within / amounts to 남발 → -1
• — 0

Step 4 — Level 4 critic loop (최대 3 라운드)

모두 통과 = Level 4 CONVERGED. 그 단락은 다음 단락으로 진행. 모든 단락 통과 = Phase 5 진행. (리듬 단조 ⚠는 cosmetic — Phase 5 진행을 막지 않음.)

단락 substep 출력 형태

=== P_i ([역할]) Level 4 ===

[단문 게이트]      ✓ 모든 문장 단일 카테고리 / 단문 비율 67%
[자연스러움]       ✓ AI tell 1개 ("에 대한" 1회) — 임계(3) 미만
[계사 대용]        ⚠ S2 "맥락에 위치한다" 1건 → "이 흐름과 연결된다"
[동족어 stacking]  ✓ 0건
[register]        ✓ 문어체·구어체 이탈 0
[리듬]             ⚠ 종결 "~한다" 4연속 — 1문장 변형 권고 (cosmetic)
[논리적 비약]      ⚠ S3에서 수치→결론 비약 1건 (보완 필요)
[ML-beginner]     ⚠ S1 lead의 RLHF 약어 풀어쓰기 누락
[정량 grep]       것이다: 0 / 에 대한: 1 / 해당한다: 0 / 하고자 한다 비율: 0.20 / em-dash: 0  ✓
[4축]             통일 3 / 연결 3 / 완결 3 / 표현 2 = 11/12

조치:
- S2 "맥락에 위치한다" → "이 흐름과 연결된다" (계사 대용 §7)
- S1 lead에 "사람 피드백 강화 학습(RLHF)" first-use 풀어쓰기
- S3 수치 78% 다음에 baseline 대비·통계 유의성 한 문장 추가

다음 라운드 진행

Phase 5: 섹션 통합 critic + 자기 완결성 게이트

Step 5.1 — 섹션 단위 정량 grep

전체 섹션에 대해 banned-phrases regex 카운트. 단락 단위(Phase 4)에서 못 잡는 섹션 전역 패턴을 여기서 본다:

• 계사 대용 관용구 누적 (해당한다 / 위치한다 / 기능한다 / 자리매김 / 방향에 있다, §7) — 섹션 전체 ≥ 3 → ✗ → 단정문으로 재작성
• "~하고자 한다" 비율 (§5.1) — goja / 평서종결 > 0.5 → ✗ → 절반 이상 단정형으로
• 개념어 과반복 회전 — 글쓴이가 만든 비표준 개념어가 섹션 전체에서 ≥ 5회면 회전 권고, ≥ 8회면 ✗ → writing-principles-ko.md의 회전표로 분산. (표준 학술 용어는 반복 OK — 통일이 더 중요)
• register 일관성 (§9) — 문어체("아니한다 / 상기 / 전술한")와 구어체("끌려간 / 흔들림 / 넓게 모은다 / 막고") 합산 ≥ 2 → ⚠ → 학술 평서형 한 register로 통일
• 1차 등장 후 약어화 — "LLM에 의존하지 않는 보조 점검" 첫 등장 → 이후 "LLM 비의존 보조 점검", "한국어 공개 SNS에 나타난 회상" → 이후 "SNS 회상" 식으로 첫 등장만 풀어쓰기

Step 5.2 — 자기 완결성 게이트 ★ NEW

섹션·단락이 다른 섹션을 인용하지 않고도 읽히는지 점검. 다음 패턴 grep:

검출 시 처리:

1. 본문에 핵심 정의·식이 흩어져 있으면 → 본 섹션에 자기 완결적 1줄 요약을 패러프레이징해 삽입
2. 부록 의존이 클 경우 → 부록 핵심 결과를 본문에 1줄 요약 (반복 X, 패러프레이징 ✓)
3. Forward reference는 가능하면 제거 (필요한 경우만 남김)

판정: 섹션 참조 0개 권장. 1~2개는 ⚠. 3개 이상이면 자기 완결성 ✗.

Step 5.3 — 섹션 간 중복 표현 게이트 ★ NEW

같은 표현·문장이 다른 섹션에서 반복되는지 검출 (입력에 다른 섹션이 함께 제공된 경우).

처리: 반복 발견 시 패러프레이징 강제. 한 섹션은 정의, 다른 섹션은 활용 시점 등 역할 분담.

Step 5.4 — 캡션↔본문 중복 게이트 ★ NEW

그림·표가 이미 담은 것을 본문이 다시 말하는지 검출한다. R4(인접 단락)와 Step 5.3(섹션 간)이 못 잡는 축이다. 논문에서 가장 흔한 중복이면서 가장 늦게 발견된다. 캡션은 본문과 따로 쓰이고 따로 고쳐지기 때문이다.

절차:

1. 섹션의 모든 \caption 을 뽑는다. 표의 셀 값, 그림의 축 라벨·범례·주석도 함께 읽는다.
2. 각 그림·표를 \ref 로 부르는 본문 문단을 찾아 짝짓는다.
3. 짝마다 판정한다.

판정: ✗ 하나라도 발견되면 게이트 실패.

처방은 삭제가 아니라 역할 분담이다. 표가 말할 수 있는 것(무엇을 쟀고 값이 얼마인가)은 표에 두고, 본문은 표가 말할 수 없는 것만 말한다.

• 왜 이 항목들인가 — 선택의 근거
• 그 값이 무엇을 뜻하는가 — 해석
• 무엇을 세우지 못했는가 — 경계

본문에서 수치를 걷어낼 때는 표를 가리키는 참조로 대체한다. 다만 그 수치가 설계 판단의 근거로 쓰이는 자리(두 방식의 대비, 공개하는 예외)는 본문에 남긴다. 값을 옮기는 것이 목적이 아니라 같은 말을 두 번 하지 않는 것이 목적이다.

표의 행이 그대로 본문의 문단이 되는 구조를 특히 경계한다. 표가 N행이면 본문도 N문단이 되어 기계적 병렬까지 함께 일으킨다. 이때는 행을 의미 단위로 묶어 문단 수를 줄인다.

반대 방향의 오독도 막는다. 캡션이 세부를 지고 본문이 한 줄 요약만 주는 것은 중복이 아니라 올바른 분담이다. 이것을 중복으로 오판해 캡션을 비우면 그림이 자기 완결성을 잃는다.

Step 5.5 — 4축 통합 critic

scoring-rubrics.md 4축으로 종합 채점.

NEEDS_WORK이면 punch list 적용 후 다시 round. CONVERGED 시 Phase 6.

Phase 6: 본문+부록 수식·notation 감사 ★ STRENGTHENED

본문과 부록을 통틀어 sweep. 단일 섹션만 보지 않고 전체 글 범위에서 감사한다.

Step 6.1 — 심볼 인벤토리

grep -oE "[a-zA-Z]_\{?[a-z0-9]+\}?"           # 첨자 있는 letter
grep -oE "\\\\(mathbf|mathcal|bm)\{[^}]+\}"   # 강조 letter
grep -oE "\\\\(ref|eqref|cite)\{[^}]+\}"      # cross-reference

본문·부록 각각에서 수집해 인벤토리 작성.

Step 6.2 — First-use 정의 검증

각 심볼이 처음 등장하는 곳에서만 정의되는가. 본문에서 정의되지 않은 채 등장하면 → 부록에서 first-use 검사 → 부록도 없으면 Orphan ✗.

Step 6.3 — 심볼 중복 사용 검출 (혼용)

같은 letter가 두 가지 의미로 쓰이지 않았는가. 예: 본문 \theta = 모델 파라미터, 부록 \theta = 각도 → ✗ → 부록 심볼 변경 권고.

Step 6.4 — 첨자·서식 컨벤션

Step 6.5 — 수식 cross-reference 무결성

\eqref{eq:foo} 깨짐 0, \ref{sec:bar} 깨짐 0, \cite{key} 미정의 0.

Step 6.6 — Body vs Appendix 일관성

동일 정의가 두 곳에서 다르지 않은가. 검출 시:

• 본문이 정의·부록이 확장 → 일관성 OK
• 본문·부록이 다른 정의를 줌 → ✗ → 본문 정의로 통일 + 부록은 본문 인용

Step 6.7 — 수식 오용 검출 (Misuse) ★ NEW

수식이 본문 의미와 mismatch:

1. 수식 자체 오류 — 차원 mismatch (예: 행렬 × 벡터 차원 불일치)
2. 본문 설명과 수식의 mismatch — 본문은 "평균"이라 적었는데 수식은 sum (정규화 누락)
3. 단위 불일치 — 토큰 수, 시간(초/ms), 확률(0~1 vs %) 표기 일관성
4. 부등호 방향 오류 — 본문은 "이상"인데 수식은 <

Step 6.8 — Orphan equation 검출 ★ NEW

수식이 정의·참조 없이 등장. 본문에서 \eqref 없이 등장하는 등번호 수식은 ✗ (본문에서 한 번도 안 가리키면 잉여).

Step 6.9 — 감사 보고서 출력

=== Phase 6 감사 보고 ===

심볼 인벤토리: 본문 N개 / 부록 M개
  중복 사용 (혼용):  [\theta (body=param, app=angle) → 부록 심볼 변경 권고]
  Orphan:           [\xi 등장 1회, 정의 없음]
  Misuse:           [eq.(7) — 본문 "평균" 설명 vs 수식 sum, 정규화 누락]
  Cross-ref 깨짐:    [\eqref{eq:proof} 미정의]
  Body vs Appendix: [Loss 정의 부록과 다름 — 본문 정의로 통일 권고]
  단위 일관성:        [time을 ms와 s 혼용 — ms로 통일]

verdict: PASS / NEEDS_FIX

NEEDS_FIX이면 본문·부록 수정 후 재감사.

Phase 7: LaTeX 빌드 검증

xelatex -interaction=nonstopmode main.tex && bibtex main && \
xelatex -interaction=nonstopmode main.tex && \
xelatex -interaction=nonstopmode main.tex

검증 항목:

• Body 페이지 수가 budget 내인가
• Em-dash 잔존 0
• Cosmetic 워닝 외 신규 워닝 0
• References 페이지 수 적정한가

Output Format

본 스킬의 최종 출력은 수정된 섹션 + 4-Level transparency 분석 보고서.

=== Section Rewrite Output (v4) ===

[Level 1 Summary — 내용]
   섹션 의도 (1줄):    "..."
   섹션 내용 (1줄):    "..."
   Insight-first:     ✓ "what" → "why" 재작성 완료
   R5 thesis 정렬:     ✓
   Level 1 rounds:    1 → CONVERGED

[Level 2 Summary — 문단 간 구성]
   장르:               [방법 / 서론 / 결과 ...]
   의무 단락:          [동기 / 흐름 / 구성요소 / 예시]
   Outline Before:    P1 [???] / P2 [한계] / P3 [평가]
                      R 점검: R2 ✗ (제안 누락), R3 ✗ (역전)
   Outline After:     P1 [배경] / P2 [한계] / P3 [제안] / P4 [차별성] / P5 [평가]
                      R 점검: 모두 ✓
   결과 섹션 흐름:     의도→방법→결과→해석  ✓ (해당 시)
   Insight lead:      모든 lead가 insight 제시  ✓
   Level 2 rounds:    2 → CONVERGED

[Level 3 Summary — 문단 내 구성]
   P1 (배경): 정의 → 인과 → 예시 ✓ 의무 [정의, 인과] 충족
   P2 (한계): 비교/대조 → 분석 → 인과 ✓
   P3 (제안) [신설]: 정의 → 분석 → 과정 ✓
   P4 (차별성): 비교/대조 → 인과 ✓
   P5 (평가): 정의 → 과정 → 인과 ✓
   Level 3 rounds:    P3 2 rounds, 나머지 1 round → CONVERGED

[Level 4 Summary — 문장]
   단문 게이트:        ✓ 모든 문장 단일 카테고리 / 단문 비율 67%
   자연스러움:         ✓ AI tell 누적 단락당 평균 1.2 (임계 3 미만)
   계사 대용:          ✓ "해당한다/위치한다/기능한다" 0건 (단정문 재작성 2건)
   동족어 stacking:    ✓ 0건 ("산출물을 산출" → "구축" 1건)
   "~하고자 한다" 비율: ✓ 0.18 (≤ 0.3)
   register 일관성:    ✓ 문어체·구어체 이탈 0
   리듬:               ⚠ P2 종결 단조 ("~한다" 4연속) — 1문장 변형 권고
   논리적 비약:        ✓ 0건 (보완 후)
   ML-beginner:       ✓ 약어 first-use 풀어쓰기 적용
   정량 grep:         것이다 1 / 에 대한 2 / 명사형 2 / 해당한다 0 / em-dash 0
   Level 4 rounds:    1 → CONVERGED

[Phase 5 — 섹션 통합]
   자기 완결성:        ✓ 섹션 참조 1개 (허용 범위)
   섹션 간 중복:       0 (패러프레이징 1건 적용)
   캡션↔본문 중복:     0 (표 2 행별 반복 7문단 → 3문단 통합)
   개념어 과반복:      ✓ 최다 "분석 틀" 4회 (<5) — 회전 불필요
   register/계사대용:  ✓ 섹션 전역 통과
   4축 종합:          주제 8/9 / 내용 8/9 / 구성 11/12 / 표현 11/12 = 38/42

[Phase 6 — 수식·notation 감사 (본문+부록)]
   심볼 혼용:         0
   Orphan:           0
   Misuse:           0 (보완: eq.(7) 정규화 추가)
   Cross-ref:        ✓
   Body vs App:       ✓
   단위:              ✓ (ms로 통일)

[Phase 7 — Build]
   Body 5.8 / 6.0 budget ✓
   신규 워닝 0

[Final Section]
   [수정된 LaTeX/prose]

[Changes summary (commit message)]
   "Restructure section: insight-first leads, 의도→방법→결과→해석 flow,
    add proposal paragraph, fix sentence-level leaps, RLHF first-use unfold,
    self-contain (drop §3.2 reference, paraphrase from appendix)"

Composition order (LLM 자율 강제 순서)

1. Genre first — Phase 0.5
2. Thesis next (Level 1) — Phase 1: 의도 + 내용 + insight-first
3. Outline next (Level 2) — Phase 2: 단락 lead + R1~R5 + 의도→방법→결과→해석
4. Paragraph flow (Level 3) — Phase 3: 단락별 카테고리 흐름
5. Sentence last (Level 4) — Phase 4: 단문 + 자연스러움 + 비약 + ML-beginner
6. Integration — Phase 5: 섹션 통합 + 자기 완결성
7. Math + Build — Phase 6 (본문+부록) · Phase 7

문장부터 손대는 일은 없다. 위→아래 순서를 LLM이 자율적으로 강제한다.

Iteration discipline

• Level 1·2·3는 CONVERGED 강제 — skip 금지. 구조가 안 잡힌 채로 문장 손대지 않는다.
• Level 4는 CONVERGED 또는 잔존 cosmetic 표시 후 Phase 5 진행 가능
• 매 substantive rewrite 뒤 critic 자체 실행
• WEAK ACCEPT에서 멈추지 않는다 (Level 1·2·3는 CONVERGED까지)
• KO/EN 양쪽 paper면 한쪽 수정 후 paragraph-by-paragraph mirror
• LaTeX 빌드 검증 통과 전 commit 금지
• 매 commit 후 audit: 4-Level CONVERGED? insight-first? 단문 비율 ≥ 60%? 서술형 풀어쓰기? 자기 완결? 캡션↔본문 중복 0? 수식 혼용 0? R2 통과? 단락 권장 흐름 일치? 계사 대용 < 3? "~하고자 한다" 비율 ≤ 0.3? 개념어 과반복 < 5? register 일관?

사용자에게 묻지 않는 원칙

본 스킬은 자율 윤문 도구다. 입력 섹션만 받으면 모든 분석을 내부에서 수행하고 수정본 + 4-Level 분석 보고서를 출력한다.

질문하지 말 것:

• "장르가 뭐예요?" — 본문에서 자동 추론
• "의도를 한 줄로 알려주세요" — 본문에서 자동 추출
• "어느 단락부터 다듬을까요?" — Level 2부터 단락 단위 자동 처리
• "분량은?" — 입력 분량 유지를 디폴트

질문해야 하는 예외 (드뭄):

• 본문이 너무 짧거나 모호해 의도 추출 불가능
• 인용 키 / 수식 심볼 사전이 필요한데 입력에 없음
• LaTeX 빌드 환경 정보 부재

이 경우만 명시적 질문. 그 외엔 합리적 디폴트로 자동 진행.

대조: academic-writing-trainer는 사용자와 대화하며 단계적으로 작성한다. 본 스킬은 이미 작성된 글을 자율적으로 다듬는다.