Engineering

Product and engineering notes from building Jiphyeonjeon.

• 집현전 검색 고도화를 에이전트에게 넘겼다 — 감으로 고치던 집현전 검색 프롬프트를, 이제 학습 기반으로 최적화한다. SkillOpt로 검증 게이트를 통과한 수정만 채택하는 방식을 검색과 딥리뷰에 연결해 프로덕션에 반영했고, 지표를 지켜보며 다음 회차로 이어 간다. 빌린 건 숫자가 아니라 방법이다.
• 오늘의 연구는 어떤 논문에서 시작할까 — 집현전의 연구자 페르소나 기반 논문 추천 — 집현전 논문 추천을 검색 기능이 아니라 연구자가 오늘 무엇을 읽을지 결정하도록 돕는 연구 워크플로로 해석한 설계 기록. OpenClaw/SOUL 개인화 가설, 로컬 기준선, 날짜별 추천 기록의 경계를 함께 다룬다.
• 집현전 Agent: 웹 연구 흐름을 MCP 도구로 확장하기 — 집현전 Agent는 브라우저 안에 머물던 연구 흐름을 Claude Desktop, Claude Code 같은 외부 에이전트 환경으로 확장하기 위한 기반이다. Agent Key, 기능 협상, `paper_id` 조회 API를 중심으로 집현전 기능을 안전하게 도구화하는 방식을 정리한다.
• 어떤 논문부터 읽어야 할까 -- 집현전 커리큘럼 생성기 — 새 분야를 공부하려면 수백 편의 논문 앞에서 어디서부터 시작할지 막막하다. 집현전 커리큘럼 생성기는 가짜 논문 없이, 대학 강의 수준의 순서 있는 커리큘럼을 만들어준다. 9개 프리셋, Fork/Share, 진도 기록, 딥리뷰 연동까지.
• 오토하이라이트: AI가 논문을 읽고 밑줄을 긋는 방법 — 논문의 핵심 발견, 방법론적 한계, 숨겨진 가정을 AI가 자동으로 식별하고 구조화된 비평 코멘트를 생성하는 오토하이라이트 시스템을 구축한 이야기.
• 논문 네트워크 그래프: 흩어진 논문들 사이의 숨겨진 연결 — 6개 데이터베이스에서 수집한 논문들 사이의 관계를 자동으로 발견하고, 인터랙티브 네트워크로 시각화한 이야기.
• 집현전 검색 에이전트: 단일 쿼리의 한계를 넘어서 — 5개 학술 데이터베이스 병렬 검색에서 출발해, 결과를 분석하고 부족한 부분을 스스로 보완하는 멀티턴 검색 에이전트까지 구축한 이야기.