소개
논문을 작성할 때 가장 시간이 오래 걸리는 작업 중 하나가 바로 '이론적 배경(Literature Review)'을 작성하는 일일 것입니다. 저 역시 수많은 논문을 읽고 APA 스타일에 맞춰 정리하는 것이 시간도 많이 걸리고 어려웠습니다. 그래서 Manus AI의 도움을 받아 이 과정을 자동화해 보기로 했습니다.
시도하고자 했던 것과 그 이유
처음에는 단순히 "이 주제에 대해 이론적 배경을 적어줘"라고 요청했습니다. Manus는 훌륭하게 문헌을 찾아주었지만, 결과물은 논문 A는 이렇고, 논문 B는 저렇다는 식의 '단순 요약(Summary)'에 가까웠습니다. 실제 학술 논문에서 요구하는 수준은 여러 문헌을 비교·대조하고 연구의 흐름을 짚어내는 '종합(Synthesis)'이거든요.
그래서 저는 일회성 요청으로 끝내지 않고, 앞으로 어떤 학술 주제를 던져주더라도 학술 논문 수준의 엄밀한 이론적 배경을 작성해 내는 나만의 맞춤형 도구(Skill)를 만들기로 결심했습니다.
목표 1: 단순 요약이 아닌, 문헌 간의 관계를 비교·대조하는 '종합(Synthesis)' 중심의 글쓰기 자동화
목표 2: APA 7판 인용 규칙과 객관적인 학술 어조(Academic Tone)를 엄격하게 준수하는 프롬프트 시스템 구축
목표 3: 주제만 바꾸면 언제든 재사용 가능한 나만의 Manus Skill(
sy-apa-theoretical-background-writer) 제작
진행 방법
1. 초기 워크플로우 설계 및 스킬 생성
먼저 Manus의 내장 기능인 /skill-creator를 호출하여 새로운 스킬 디렉토리를 생성했습니다. 스킬의 이름은 제가 만들었다는 표시로 sy-apa-theoretical-background-writer라고 지었습니다. 초기 SKILL.md 파일에는 문헌 검색, 구조화, APA 스타일 초안 작성이라는 기본적인 5단계 워크플로우를 정의했습니다.
2. 학술적 엄밀성을 위한 기준(Reference) 파일 분리
초기 스킬을 테스트해 보니 여전히 글의 깊이가 아쉬웠습니다. Manus에게 "더 중요한 학문적 내용이 작성될 수 있도록 스킬을 업그레이드 해줘"라고 요청했습니다.
Manus는 똑똑하게도 모든 지시사항을 하나의 파일에 우겨넣지 않고, Progressive Disclosure(점진적 공개) 패턴을 사용하여 references/academic_standards.md라는 별도의 학술 기준 파일을 만들었습니다. 이 파일에는 1차 문헌 우선 검색 원칙, 단순 요약과 올바른 종합의 예시 비교, 학술적 헤징(Hedging) 표현 사용 지침 등을 담았습니다.
3. 검색 및 검증 방식 고도화
가장 중요한 변화는 검색 방식이었습니다. 일반 웹 검색 대신 학술 데이터베이스를 우선 탐색하도록 지시했습니다. 또한, 검색 결과 스니펫에만 의존하지 않고, 브라우저 도구를 이용해 논문의 초록이나 방법론 섹션 원문을 직접 확인하도록 워크플로우를 강제했습니다.
결과와 배운 점
1. 프롬프트 엔지니어링보다 '시스템 설계'가 중요하다
단순히 "잘 써줘, 학술적으로 써줘"라고 프롬프트를 길게 쓰는 것보다, 명확한 워크플로우(SKILL.md)와 구체적인 판단 기준(academic_standards.md)을 분리하여 시스템적으로 접근하는 것이 훨씬 일관되고 높은 퀄리티의 결과물을 만들어냅니다.
2. AI는 예시(Example)를 통해 가장 잘 배운다
"나쁜 예시(A는 이렇다, B는 저렇다)"와 "좋은 예시(A의 연구는 B에 의해 확장되었다)"를 기준 파일에 직접 명시한 것이 결과물의 퀄리티를 대학생 리포트 수준에서 대학원생 초안 수준으로 끌어올렸습니다.
3. 나만의 AI 비서를 육성하는 경험
매번 긴 프롬프트를 복사해서 붙여넣을 필요 없이, 내가 만든 스킬 이름 하나만 부르면 내 입맛에 딱 맞는 결과물이 나온다는 점이 Manus Skill 시스템의 가장 큰 매력입니다.
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
manus.ai
