Slima로 논문 쓰기

메모는 완벽하게 정리되어 있는데, 챕터는 아직 한 줄도 없습니다.

메모 시스템 탓이 아닙니다. 메모와 초고가 서로 다른 곳에 살고, 글쓰기는 그 사이를 오가는 길 위에서 벌어집니다.

왜 어려운가

메모 정리는 논문 쓰기와 다른 일입니다.

2년치 독서와 카드 수백 장이 쌓여 있는데도 빈 문서를 열면 첫 문장이 나오지 않습니다. 그 사이의 한 걸음을 대부분의 도구가 건너뜁니다.

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메모는 여기, 초고는 저기

하나 확인하려고 창을 옮겼다가 20분 뒤에 보면 또 메모를 정리하고 있습니다. 일처럼 느껴지는 이유는 실제로 일이기 때문입니다. 다만 챕터는 아닙니다.

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이미 쓴 것을 다시 못 찾습니다

세 챕터 전에 인용한 그 문장이 어느 메모에 있습니까. 확인하려면 앱 두 개를 뒤지고, 그때 태그를 일관되게 달아 두었기를 바라야 합니다.

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무엇이 달라졌는지 아무도 못 봅니다

지도교수는 지난번 원고와 이번 원고의 차이를 보고 싶어 하십니다. 손에 있는 것은 파일 하나의 사본 서른 개이고, 그중 대부분의 이름이 final입니다.

Slima는 이렇게 받칩니다

자료를 글이 벌어지는 자리에.

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트리 하나

출처, 메모, 초고 챕터, 그림이 같은 프로젝트에 있습니다. 쓰고 있는 문단 옆에 자료를 열어 두면 되고, 창을 갈아탈 일이 없습니다.

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AI 코치가 그 전부를 읽었습니다

3장에서 이 용어를 어떻게 정의했는지 물으면 답이 본인 문서에서 나옵니다. 인터넷에서 그럴듯하게 들리는 문장을 주워 오는 방식과 다릅니다.

차이를 보여 줄 수 있는 버전

저장할 때마다 돌아갈 수 있는 버전이 생기고, 나머지를 건드리지 않은 채 파일 하나만 복원됩니다. 두 번의 심사 사이에 무엇이 움직였는지 펼쳐 놓을 수 있습니다.

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떠날 때 같이 나갑니다

Markdown, 일반 텍스트, Word, PDF, 또는 프로젝트 전체를 담은 .slima 아카이브. 붙들어 두는 구석이 한 군데도 없습니다.

이야기 구조 연표. 주 서사와 과거 두 레인에 사건이 날짜순으로 놓입니다.
사건마다 날짜가 붙습니다. 어느 해에 무슨 일이 있었는지 기억이 아니라 화면에서 확인합니다.
연구 현장의 현실

수정 이력은 그 자체가 설명이 됩니다.

학위논문은 이 절을 언제 썼고 몇 번 고쳤느냐고 묻는 사람들이 읽습니다. 기록을 열어 보여 드리는 것과 기억으로 더듬어 답하는 것은 서로 다른 자리입니다. 국내 대학들도 생성형 AI 활용 지침을 세우고 연구윤리 절차에 그 항목을 얹는 중입니다. 그 답은 논문을 쓰는 동안 남겨 두는 편이 제출하고 1년 뒤에 되짚는 것보다 훨씬 수월합니다.

창작 이력은 AI가 쓴 것, 붙여넣기와 가져오기, AI 상담을 각각 따로 기록합니다. 과정의 기록이며, 쓰인 내용에 대한 판정은 아닙니다.

챕터 하나만 옮겨 보십시오.

무료 플랜에서 작품 하나와 여섯 가지 파일, 버전 기록을 쓸 수 있습니다. 이미 쓰신 초고를 가져와서 자료가 옆에 있는 상태가 어떤지 확인하십시오.