Claude Research Framework
한국어 안내
Claude Code에서 체계적인 리서치와 AI 네이티브 학습을 도와주는 플러그인 모음입니다.
포함된 플러그인:
- domain-research: 대화형 리서치 파이프라인 (어떤 분야든 적용 가능)
- agentic-learning: Claude Code 에이전틱 학습 커리큘럼 (Rev 0~6, 7개 레볼루션)
- pdf-research: PDF 문서 인덱싱 및 시맨틱 검색 (LightRAG 기반)
- pm-coach: PM 업무 소통 최적화
A collection of research plugins for Claude Code that help you conduct systematic research through conversational analysis and semantic document search.
Plugins
| Plugin | Description | Use Case |
|---|
| domain-research | 5-step research pipeline with conversational intent analysis | Any domain research |
| agentic-learning | AI-native coding curriculum (Rev 0~6, 7 revolutions) | Learn Claude Code by doing |
| pdf-research | LightRAG-based PDF indexing and semantic search | Document analysis |
| pm-coach | PM communication optimization (Korean) | Task communication |
Quick Start
Installation
# Add this marketplace to Claude Code
/plugin marketplace add hongsw/plugin-for-claude-research
# Install plugins
/plugin install domain-research
/plugin install agentic-learning
/plugin install pdf-research
/plugin install pm-coach
Usage
Domain Research:
You: "I'm interested in AI for healthcare"
Claude: [Conversational discovery → Research context → 5-step pipeline]
Agentic Learning:
You: /agentic-learning
Claude: [레볼루션 0부터 시작 → 환경 설정 → CLI 이해 → 핵심 기능 학습]
You: /learn rev3
Claude: [Rev 3 핵심 기능 레볼루션으로 바로 이동]
PDF Research:
You: /pdf-research ~/Documents/papers 인덱싱해줘
Claude: [Indexes PDFs → Enables semantic search]
You: AI 인재 전략에 대해 알려줘
Claude: [Searches indexed documents → Returns relevant insights]
Screenshots
PDF Research 워크플로우
Screen 3: PDF Research 상태 확인
/pdf-research 명령어로 스킬 실행- 현재 설정 상태 확인 (PDF 디렉토리, 스토리지, 검색 모드)
- 사용 가능한 명령어 안내 (Index, Search, Configure)
Screen 4: PDF 인덱싱 및 검색
- PDF 폴더 지정 후 자동 인덱싱
- LightRAG 기반 시맨틱 검색 실행
- 검색 결과에서 관련 문서 내용 추출
Plugin Details
1. Domain Research
Universal research framework that guides users from broad exploration to specific domain research.
Features:
- Conversational intent discovery
- 5-step research pipeline
- MCP integration (WebSearch, Sequential)
- Works for any domain
Pipeline:
- Conversational Intent Analysis
- Key Question Generation
- Research Gap Identification
- Multi-Source Synthesis
- Practical Application
2. PDF Research
LightRAG-based semantic search over PDF documents.
Features:
- PDF text extraction and chunking
- Knowledge graph construction
- Vector embeddings (OpenAI)
- Multiple search modes (hybrid, local, global, naive)
Commands:
# Configure
python pdf_research.py config --pdf-dir /path/to/pdfs
# Index
python pdf_research.py index
# Search
python pdf_research.py search "your question"
# Status
python pdf_research.py status
Requirements:
- Python 3.10+
- OpenAI API key
- Dependencies:
lightrag-hku[api], pymupdf, python-dotenv
2. Agentic Learning
AI-native coding curriculum that teaches Claude Code through hands-on agentic workflows.
Curriculum (7 Revolutions):
| Rev | 제목 | 핵심 내용 |
|---|
| Rev 0 | 환경 설정 | Claude Code 설치 및 첫 실행 |
| Rev 1 | 첫 경험 | 기본 대화, 파일 수정, PPTX 생성 체험 |
| Rev 2 | Why CLI | GUI vs CLI, 왜 터미널이 필요한가 |
| Rev 3 | 핵심 기능 | CLAUDE.md, 스킬, MCP, 서브에이전트, 훅, 플러그인 |
| Rev 4 | 기본기 | 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 관리 |
| Rev 5 | 스킬 제작 | 나만의 스킬 만들기 실습 |
| Rev 6 | 리서치 통합 | domain-research 결합, AI 네이티브 워크플로우 |
Commands:
/agentic-learning # 처음부터 시작
/learn rev3 # 특정 레볼루션으로 이동
/learn skill # 스킬 만들기 실습
/learn research # 리서치 결합 학습
3. PM Coach
PM communication optimizer for Korean users.
Modes:
- Request mode: 요청 최적화
- Receive mode: 수신 정리
- Report mode: 보고서 작성
Directory Structure