--- name: paper-summary-word description: 현재 폴더의 PDF 논문(또는 paper-summary 가 만든 결과물)에서 전문 용어·약어를 뽑아 한국어 정의와 함께 정리한 검색 가능한 용어 사전 HTML(`용어사전.html`)을 만든다. 같은 `한국어_요약/` 폴더에 저장하고, 이미 있는 번역본·요약본의 네비게이션에 용어 사전 탭을 끼워 넣어 서로 클릭 이동되게 한다. 사용자가 /paper-summary-word 라고 하거나 "논문 용어/약어 사전 만들어줘"라고 할 때 사용. --- # paper-summary-word 논문에 등장하는 **전문 용어·약어·고유명사**(모델명·데이터셋·평가지표·수학 기호 포함)를 한국어 정의와 함께 정리한 **용어 사전 HTML 1개**(`용어사전.html`)를 만든다. 실시간 검색 필터가 내장돼 있다. `paper-summary` 스킬의 동반 스킬이다. 보통 `paper-summary` 로 번역본·요약본을 먼저 만든 뒤 실행하지만, 단독으로도(PDF만 있어도) 동작한다. ## 폴더 구조 (현재 폴더 기준) ``` ./한국어_요약/ ← 결과물 폴더 (paper-summary 와 공유) ├─ 번역본.html ← (있으면) 네비게이션에 용어사전 탭을 끼워 넣는다 ├─ 요약본.html ← (있으면) 네비게이션에 용어사전 탭을 끼워 넣는다 ├─ 용어사전.html ← 조립기가 생성 (직접 쓰지 않는다) └─ images/ └─ .작업/ ← 숨김. 지워도 되는 찌꺼기가 아니다 (원고가 여기 있다) ├─ fulltext.txt └─ 원고/ ← ★ 네가 직접 쓰는 곳 ├─ meta.json └─ glossary.html ``` --- ## 번역 원칙 — 음차(발음만 한글로 옮기기) 금지 ★ 동반 스킬 `paper-summary` 와 같은 원칙을 따른다. 용어 사전은 **뜻을 알려주는 문서**이므로 음차 표제어는 특히 치명적이다 — "하네스: 하네스는 …" 같은 항목은 아무것도 설명하지 못한다. 1. **표제어(`

`)는 뜻이 드러나는 한국어**로 짓고, 영어 원어는 `` 으로 병기한다. 발음만 한글로 옮긴 표제어를 쓰지 않는다. - 나쁨: `

하네스 Harness

` - 좋음: `

제어 장치 Harness

` 2. **정의문(`

`)에도 같은 원칙을 적용한다.** 정의 안에서 다른 음차를 끌어다 쓰면 설명이 되지 않는다. (예: "궤적" 이라고 쓰고 "트래젝토리" 라고 쓰지 않는다) 3. **마땅한 한국어가 없으면 음차 대신 영어 원문을 그대로 둔다.** 우선순위는 `한국어 번역 > 영어 원문 유지 > 음차`. 4. **고유명사는 번역하지 않는다.** 모델명(GPT-5, DeepSeek-V3), 데이터셋·벤치마크명(SWE-bench, MMLU), 기법 고유명(LoRA, Transformer)은 영문 그대로 표제어로 쓰고 정의만 한국어로 쓴다. 5. **음차형은 검색 키워드로만 살린다.** 독자가 "하네스"로 검색할 수 있으므로, `data-terms` 에는 음차형을 **포함**시킨다. 보이는 표제어에는 쓰지 않는다. ```html

제어 장치 Harness

에이전트의 실행 궤적에 개입해 …

``` 6. **번역본·요약본이 이미 있으면 그 문서의 대역어를 그대로 따른다.** 사전과 본문이 다른 말을 쓰면 서로 오갈 때 연결이 끊긴다. 판단 기준과 대역어 참고표는 `paper-summary` 스킬의 「번역 원칙」 절과 동일하다. 그대로 써도 되는 예외: 모델, 데이터, 데이터셋, 토큰, 프롬프트, 알고리즘, 파라미터, 벡터, 네트워크, 에이전트, 벤치마크, 베이스라인, 워크플로, 파이프라인. --- ## 실행 절차 ### 0. 대상 PDF / 결과 폴더 찾기 - 인자(`$ARGUMENTS`)로 PDF 경로가 주어지면 그것을 사용. - 없으면 현재 폴더의 `*.pdf` 를 찾는다. 여러 개면 사용자에게 묻고, 0개면 — 단 `한국어_요약/.작업/fulltext.txt` 가 이미 있으면 그걸 텍스트 소스로 쓴다. - `한국어_요약/` 폴더가 이미 있는지 확인한다(번역본·요약본 존재 여부 파악용). 없으면 `mkdir -p 한국어_요약`. ### 1. 논문 텍스트 확보 다음 우선순위로 본문 텍스트를 얻는다: 1. `한국어_요약/.작업/fulltext.txt` 가 있으면 그대로 읽어 쓴다(이미 paper-summary 가 추출해 둔 것). 2. 없으면 추출 스크립트로 만든다. 스크립트 경로는 **스킬 호출 시 표시되는 "Base directory for this skill" 기준** `scripts/extract_pdf.py` 이다(`~/.claude/skills/...` 로 추측하지 말 것). PyMuPDF 확인 후 실행: ```bash python3 -c "import fitz" 2>/dev/null \ || pip3 install --quiet pymupdf \ || pip3 install --quiet --user pymupdf mkdir -p 한국어_요약/.작업/원고 python3 "/scripts/extract_pdf.py" \ "" "한국어_요약/.작업" "한국어_요약/images" ``` - `한국어_요약/.작업/fulltext.txt` 와 `manifest.json` 이 생성된다. (이미지는 사전엔 보통 불필요하니 무시해도 된다.) - 더 정확히 하려면 **Read 툴로 PDF 를 직접 읽어** 용어의 정확한 의미·맥락을 확인한다. ### 2. `한국어_요약/.작업/원고/glossary.html` 작성 — 항목만 **항목 조각만 쓴다.** ``·``·`