관련 논문만 골라 깊이 읽는 오픈소스 연구 도구
Radar는 에 매일 올라오는 논문 중 개인 연구와 관련된 것만 추리는 오픈소스 도구다. 지정한 분야의 새 논문을 RSS와 API로 모으고, 중복을 없앤 뒤 초록을 연구 관심사와 비교해 1점부터 10점까지 매긴다. 이 첫 평가는 저렴한 이 여러 초록을 묶어서 처리한다.
점수가 높은 논문에만 더 강력한 모델을 사용해 PDF 전문을 읽고, 요약·핵심 내용·한계·현재 연구와의 연관성을 정리한다. 결과는 매일 아침 로 제공되며, 꼭 읽을 논문은 선택적으로 텔레그램 알림도 받을 수 있다. 연구 관심사는 하나의 마크다운 파일에 적으므로 기계학습뿐 아니라 물리학, 생물학, 경제학 등에도 적용할 수 있다.
모델은 후보 평가와 정밀 분석에만 쓰고, 수집·중복 제거··결과 작성은 정해진 파이썬 절차로 처리한다. Claude Code나 를 연결해 이미 결제 중인 구독을 활용할 수도 있도록 모델 공급자에 얽매이지 않는 구조를 택했다.
핵심 포인트
- 새 논문을 RSS와 API로 수집하고 중복 항목을 제거한다.
- 저렴한 모델이 초록을 묶어서 평가하고 연구 관련성을 1~10점으로 매긴다.
- 고득점 논문만 PDF 전문을 분석해 요약, 핵심 내용, 한계, 연구 연관성을 만든다.
- 연구 관심사는 마크다운 파일 하나로 관리해 여러 학문 분야에 재사용할 수 있다.
- 모델 사용을 후보 평가와 정밀 분석으로 제한해 불필요한 토큰 소비를 줄인다.