채팅의 그림이나 발표자료 전체를 내 Canva 계정으로 보내고, Canva의 포스터·프레젠테이션을 에이전트가 검토할 수 있는 파일로 가져오고, Canva 공식 MCP 서버로 에이전트가 디자인을 검색·내보내기·생성하게 하세요. 권한은 도구별로 정합니다.
연구 하나를 다룬 실제 11턴 뉴트로픽 세션 — 문헌, 가설, 설계, 분석, 통계, figure, 원고, 보고서 검토, 논문 심사, 발표자료 — 를 턴별로 읽습니다. 각 턴이 무엇을 돌렸고, 무엇을 만들었고, 다음 턴으로 무엇이 넘어갔는지.
이제 뉴트로픽의 모든 채팅을 링크로 공유할 수 있습니다. 링크를 연 사람은 내가 보는 화면 그대로 — 대화, 작업 단계, 모든 보고서·그림·발표자료 — 를 계정 없이 보고, 아무것도 바꿀 수 없습니다.
/slides 를 치면 채팅에 있는 리포트·분석·그림·원고가 랩미팅·연구계획 발표·고객 보고용 덱이 됩니다 — 한 장에 한 메시지, 모든 수치는 산출물로 추적, 발표자 노트, PPTX/PDF 내보내기.
얼굴 영상이나 사진을 첨부하면 감정 리포트 카드 한 장이 나옵니다 — 감정 구성, 핵심 지표 4개, 시간에 따른 흐름, 순간 하이라이트, 장면별 반응. 여러 명이면 비교하고, 카드는 이미지로 내려받습니다.
뉴트로픽의 EEG 도구 7종 실전 가이드입니다. 파일을 어떻게 만들지, 연구 유형별로 어떤 프롬프트를 쓰는지, 무엇이 나오고 무엇을 확인해야 하는지, 도구가 어디까지 하는지 정리했습니다. 스크린샷의 숫자는 모두 정답을 알고 있는 샘플 기록에서 나왔습니다.
인터뷰, 사고 발화(think-aloud) 세션, 낭독 클립을 올리면 뉴트로픽이 타임스탬프가 붙은 전사를 만들고, 피치·jitter·shimmer·HNR·포먼트·MFCC 를 결정적 도구로 측정한 뒤, 문장마다 근거가 된 분석 단계를 가리키는 보고서를 씁니다.
영상이나 사진에서 얼굴 액션 유닛 17개를 측정하고, 머리 자세·감정 라벨·프레임별 표까지 받아 조건과 참가자 사이에서 비교합니다. 블렌드셰이프 근사가 어떻게 동작하는지, 무엇을 돌려주는지, 어떻게 확인했는지, 어디까지가 한계인지 정리했습니다.
사진이나 영상에서 신체 랜드마크 33개를 찾아 관절 각도·자세·팔 위치·몸통 기울기·정면 여부와 랜드마크 오버레이를 받고, 머리 방향은 표정 도구에서 함께 받습니다. 2차원 추정이 무엇을 재는지, 인간공학부터 비언어 행동까지 어떤 연구에 쓰는지, 한계는 어디인지 정리했습니다.
평범한 얼굴 영상에서 공개된 rPPG 알고리즘 세 가지(POS·CHROM·GREEN)로 심박수를 추정하고, 방법마다 SNR을 함께 받습니다. 파이프라인이 어떻게 동작하는지, 맥박을 72 bpm으로 알고 있는 영상에서 어떻게 확인했는지, 조명·움직임·짧은 기록이 결과를 어떻게 흔드는지 정리했습니다.
뉴트로픽은 이미지를 보고 읽을 수도(그림·자극·스크린숏), 측정 도구로 잴 수도(얼굴 액션 유닛·신체 자세) 있습니다. 실제 예시로 두 방식을 보여 주고, 언제 어느 쪽을 써야 하는지 정리했습니다.
논문·페이지·파일을 채팅으로 바로 가져오고, 에이전트가 할 일을 도구별로 정하고, 완성된 보고서와 코드를 Notion·Drive·Zotero·GitHub로 돌려보내세요. 복사·붙여넣기 없이, 근거는 끝까지 추적됩니다.
뇌파 기록, 인터뷰 음성, 얼굴 영상, 생체신호 파일을 올리세요. 뉴트로픽이 전처리하고, 결정적 도구로 측정하고, 이유와 함께 알맞은 통계 검정을 고르고, 모든 숫자를 그것을 만든 단계까지 추적할 수 있게 남깁니다.
이제 데이터 분석·통계·연구 설계·검토 보고서에도 문헌 보고서처럼 문장마다 [n] 번호가 붙습니다. 번호는 그 주장을 낸 분석 단계, 데이터, 검정력 곡선, 검토 대상 문서를 가리키고, 누르면 해당 단계와 출력이 보입니다.
모든 원고를 Major Revision 으로 돌려보내는 패널은 모두 통과시키는 패널만큼 쓸모가 없습니다. 결과가 알려진 원고 35편으로 논문 심사를 7차례 보정 실행해 편향 점검 14개 중 13개를 통과시켰습니다. 무엇을 쟀고, 무엇을 바꿨고, 무엇이 남았는지 정리합니다.
관리형 토큰이 어떻게 계산되는지, Lite·Basic·Deep 이 실제로 무엇을 바꾸는지, 플랜별로 쓸 수 있는 모델, 사용량 확인 위치, 그리고 채팅이 길어지면 어떻게 되는지 정리했습니다.
학위논문 연구 하나를 프로젝트 하나에서 10턴으로 진행합니다. 문헌 검토, 가설, 설계, 분석, 통계, 그림, 집필, 보고서 검토, 논문 심사까지 단계마다 입력한 프롬프트, 돌아온 결과, 지도교수에게 보여 주기 전에 확인할 점을 정리했습니다. 설계를 사전등록과 IRB 신청서로 옮기는 방법도 함께 다룹니다.
뉴트로픽이 MCP 서버가 되었습니다. 한 번 연결하면 평소 쓰던 AI 앱에서 실제 문헌 검색, 인용 확인, 통계, 연구 스킬 전체를 실행할 수 있고, 결과는 모두 뉴트로픽 계정에 저장됩니다.
OpenAI와 Anthropic의 새 모델 네 가지를 쓸 수 있습니다. GPT-6 Luna는 무료 플랜의 기본 모델이 되고, GPT-6 Sol·Claude Opus 5.5·Claude Sonnet 5.5는 유료 플랜에 추가됩니다.
뉴트로픽 2.0은 계정 기반 프로젝트, 새로 만든 에이전트 루프, 설문 응답부터 생리 신호까지 멀티모달 인간 데이터의 기본 지원을 담았습니다. 모든 결과는 근거로 추적됩니다.
research 스킬이 키워드를 계획하고 활성 트랙의 모든 데이터베이스를 검색하며 출처를 검증하고 모든 문장에 [n] 인용이 붙은 리포트를 쓰는 방법 — 그리고 조종하는 법.
research 스킬의 논문 트랙: 어떤 데이터베이스를 검색하고, 학술지 등급을 어떻게 반영하고, 왜 전문을 읽으며, 스크리닝 표에 무엇이 담기는지.
특허 트랙이 기술 지형을 매핑하는 방법: 연도별 출원 동향, 출원인, 등록 상태, 마일스톤 특허 — 실제 청구항을 읽으며.
웹 트랙이 회사 리포트, 기관 문서, 뉴스를 출처 신뢰도를 명시한 채 다루는 방법.
quick-fact 스킬: 검색 한 번, 출처와 함께 검증된 답 하나, 1분 안에.
hypothesis 스킬이 세션의 문헌으로 연구 공간을 매핑하고, 출처와 함께 상충점을 나열하며, 신규성·타당성·검증 가능성으로 검증 가능한 가설의 순위를 매기는 방법.
experiment-design 스킬이 설명만으로 연구 범위를 잡고, 참조 설계를 조사하며, 프로토콜 흐름·기대 결과 차트·검정력 곡선이 붙은 설계 리포트를 만드는 방법.
data-analysis 스킬이 데이터셋을 감사하고 명시적 계획을 쓰며 검증된 메서드 스킬 — 기술통계부터 표정·rPPG·EEG까지 — 로 샌드박스에서 실행해 재현 가능한 리포트를 내는 방법.
statistics 스킬이 설계를 파악하고 가정을 감사하며 검정을 고르고 정당화하고 불확실성이 붙은 효과크기를 보고하는 방법 — 구성하는 심리측정 메서드 스킬과 함께.
figure 스킬이 연구 흐름, 프레임워크, 경로 모형, 파이프라인을 계속 편집할 수 있는 네이티브 벡터 그림으로 — 저널 템플릿과 다중 패널 구성과 함께 — 그리는 방법.
illustration 스킬이 장비, 기록 장치, 해부 구조, 절차의 설명을 일관된 세미플랫 스타일의 편집 가능한 벡터 일러스트로 바꾸는 방법.
paper-writing 스킬이 세션의 출처·분석·그림을 모든 주장이 인용이나 결과에 묶인 IMRaD 섹션으로 바꾸고, 뒷받침할 수 없는 것을 공개하는 방법.
원고를 첨부하고 목표 저널을 지정하면 Neutropic 이 저널의 범위·규정을 읽고 비교 논문을 모아 리뷰어 5명과 편집장을 돌려 편집 결정·수정 가이드·추천 저널을 돌려줍니다.
이제 /review는 두 트랙 중 하나를 실행합니다. 보고서 검토는 보고서·분석·연구 설계를 점검해 통계를 다시 돌리고 인용을 확인한 뒤 수정안이 붙은 우선순위 이슈를 돌려줍니다. 논문 심사는 원고 전체를 목표 저널 기준으로 심사합니다.
study-workflow 스킬이 주제 하나에서 문헌 리뷰, 검토·개정을 거친 연구 설계, 분석 계획, 통합 연구 제안서를 연쇄로 만드는 방법.
compact 스킬이 긴 세션을 다음 턴이 출발점으로 삼는 충실한 요약으로 압축하고, 지정한 부분은 상세히 유지하는 방법.
질문 하나로 모든 문장에 실제 출처의 인용이 붙은 리뷰를 얻으세요 — PubMed, Crossref, OpenAlex, Semantic Scholar와 구독 데이터베이스를 한 번에 검색합니다.
리뷰한 문헌에서 검증 가능한 가설을 도출합니다 — 각 예측을 그것을 촉발한 연구로 되짚어 연결하는 가설 지도.
돌리고 싶은 연구를 설명하면 에이전트가 관련 연구의 설계를 조사한 뒤 구조화된 설계 문서 — 프로토콜 흐름, 측정, 검정력 곡선이 붙은 표본 계획 — 를 만듭니다.
설문 내보내기, 인터랙션 로그, 생체신호를 세션당 한 번 불러오고 이후엔 참조로 작업합니다. 정제·병합·탐색 점검은 조용히 버리는 대신 결측과 이상치를 명시적으로 드러냅니다.
요인분석, SEM, 신뢰도, 혼합효과, 베이지안 모형을 대화로 실행합니다. 별도의 검토 에이전트가 결과가 리포트에 도달하기 전에 가정 위반, 다중비교, 표본 크기 문제를 점검합니다.
연구 흐름, 경로 모형, 파이프라인을 편집 가능한 벡터 다이어그램으로, 장비나 절차를 과학 일러스트로 그리세요 — 투고 직전까지 계속 편집하고 SVG·PDF·PPTX로 내보냅니다.
실제로 돌린 분석에서 미리 채워지는 방법·결과 섹션, 코드와 데이터 출처로 연결된 모든 그림과 표 — 개정은 클릭 한 번에 재현되고 논문의 어떤 것도 근거에서 벗어나지 않습니다.
독립 검토자에게 원고, 분석, 설계를 가리키세요: 주장을 파싱하고, 데이터로 통계를 다시 돌리고, 인용을 검증하고, 각각의 수정안이 붙은 우선순위 이슈 목록을 돌려줍니다.
생성과 검토는 다른 일입니다. 분석을 실행하는 에이전트와 그것을 깨뜨리려는 독립 에이전트를 분리했습니다 — 둘의 의견이 갈리는 곳에서 과학이 좋아집니다.
SUS·NASA-TLX·UEQ 자동 채점, 올바른 검정을 쓰는 A/B 비교, 인터랙션 로그와 시선 데이터 — 한 세션에서 추적 가능한 리포트로.
다시 만들 수 없는 그림은 축이 달린 소문일 뿐입니다. 뉴트로픽의 모든 산출물은 자신의 출처 — 데이터, 코드, 소스 — 를 지니고 있어 재현이 발굴 작업이 아니라 클릭 한 번입니다.
필터 설정, 아티팩트 임계값, 어긋난 이벤트 마커가 통계를 조용히 바꿉니다. 뉴트로픽의 신호 파이프라인은 그 결정을 소리 나게 만듭니다.
문항 데이터를 첨부하면 구간이 붙은 α·ω, 채택 기준이 그려진 스크리 플롯, 적합도 지수가 붙은 CFA 경로도를 얻습니다 — 모든 수치에 그것을 만든 코드가 함께.
의미미분 프로필과 하야시 수량화 I류를 메시지 하나로: 어떤 소재·색·형태가 '편안함'과 '고급스러움'을 얼마나 움직이는지.
문헌 리뷰가 PDF 폴더로 끝나서는 안 됩니다. 뉴트로픽은 연구 질문을 인용된 종합, 연구 분야의 공백 지도, 그리고 연구 설계로 바로 가져갈 수 있는 가설로 바꿉니다.
