AI Computational Biology Math 포스트 인테이크

AI, computational biology, Math가 함께 나오는 글은 처음부터 모든 것을 설명하려고 하면 흐려집니다. 한글 post는 독자가 읽을 경로와 판단 기준을 잡아 주고, 정확한 정의와 수식은 wiki note로 넘기는 것이 좋습니다.

$$\text{post}=\text{question}+\text{map}+\text{minimum concepts}+\text{evidence boundary}+\text{next links}$$

먼저 정할 것

Field	Question	Route
Reader question	이 글이 답하는 한 문장 질문은 무엇인가?	Blog writing guide
Main axis	AI 방법, computational biology 대상, Math 수식, paper claim 중 무엇이 중심인가?	AI, Computational Biology, Math
Cross-axis contract	object, representation, model, objective, evidence가 모두 분리됐는가?	AI Computational Biology Math contract
Required wiki notes	글 안에서 반복하지 않고 링크할 개념은 무엇인가?	Concepts
Formula need	독자 이해에 필요한 최소 수식은 무엇인가?	Formula intake
Benchmark boundary	성능 claim을 어디까지 믿을 수 있는가?	Benchmark intake
Coverage check	연결해야 할 object, data, method, formula, evidence note가 있는가?	Coverage matrix
Wiki bundle	post를 쓰기 전에 최소 support note가 준비됐는가?	Wiki bundle checklist
Post promotion	wiki bundle, reader question, evidence boundary, next path가 충분한가?	Post promotion gate
Readiness gate	route, representation, objective, evidence, public boundary가 통과됐는가?	AI Computational Biology Math readiness gate
Public boundary	공개하면 안 되는 내부 정보가 섞여 있지 않은가?	Publishing gate

중심축별 글 모양

Main axis	Post가 설명할 것	Wiki에 둘 것
AI method	architecture, learning signal, objective, evaluation risk를 읽는 순서	full definition, equation, variant, checklist
Computational biology object	protein, molecule, ligand, pocket, conformer, complex가 왜 다른 문제인지	entity contract, preprocessing, split/leakage detail
Math formula	수식이 어떤 object, distribution, objective, metric을 뜻하는지	derivation, canonical formula, symbol table
Paper cluster	여러 논문이 같은 질문에 어떻게 다른 답을 주는지	individual paper claim, evidence table, benchmark card
Project or workflow	어떤 문제를 해결하려 했고 어떤 설계 판단을 했는지	implementation detail, verification log, artifact contract

글 안에 넣을 것

• 문제의식: 왜 지금 이 주제를 읽어야 하는가.
• 큰 지도: entity, modality, architecture, learning method, evaluation 중 어떤 축으로 볼 것인가.
• 최소 수식: 독자가 claim을 이해하는 데 필요한 식만 넣고, 모든 기호를 설명합니다.
• 판단 기준: split, metric, leakage, baseline, uncertainty, benchmark boundary를 짧게 둡니다.
• 링크 경로: AI, Computational Biology, Math, Papers, Concepts로 이어지는 다음 경로를 둡니다.

글 밖으로 뺄 것

• 용어 하나의 긴 정의: Concepts로 분리합니다.
• 논문 하나의 세부 claim: Papers로 분리합니다.
• benchmark 세부 항목: Benchmark intake나 Benchmark card로 분리합니다.
• 수식 전개와 기호표: Formula intake나 관련 math note로 분리합니다.
• 구현/운영 기록: Projects나 Infra로 분리합니다.

추천 구조

실제 초안은 Synthesis post template을 복사하지 말고 구조만 따라 씁니다.

---
title: 글 제목
date: YYYY-MM-DD
tags:
  - posts
---
 
# 글 제목
 
## 왜 이 질문인가
 
독자가 얻을 관점과 문제의식.
 
## 큰 지도
 
AI / Computational Biology / Math 중 어떤 축으로 나눠 볼지 설명.
 
## 최소 개념
 
필요한 수식이나 정의를 짧게 설명하고 wiki note로 연결.
 
## 논문이나 benchmark를 볼 때
 
claim, split, metric, leakage, baseline, uncertainty를 점검.
 
## 다음에 볼 노트
 
관련 concept, paper, project, infra, agent workflow 링크.

Checks

• 글 하나가 하나의 질문에 답하는가?
• AI 방법론, computational biology 대상, Math 수식 중 중심축이 분명한가?
• 최소 수식과 symbol 설명이 들어갔는가?
• 세부 정의를 post에 반복하지 않고 wiki note로 넘겼는가?
• paper나 benchmark claim은 evidence boundary를 갖는가?
• multi-axis 주제는 readiness gate를 통과했는가?
• post로 승격할 만큼 wiki bundle과 next path가 충분한가?
• 내부 정보, 미공개 결과, 서버 정보, collaborator 정보가 빠졌는가?

Related

• 블로그 글 작성 가이드
• Synthesis post template
• Wiki bundle checklist
• Post promotion gate
• Wiki에서 Post로 승격하는 방식
• Content promotion workflow
• AI Computational Biology Math contract
• AI paper intake
• Computational Biology paper intake
• Formula intake
• Benchmark intake
• Coverage matrix
• AI Computational Biology Math readiness gate