처음이신가요?
AI 키를 연결하고 원고를 붙여넣어 바로 분석하세요 — 가입·원고 등록 없이 시작할 수 있습니다.
내 원고
최근 작업
빠른 시작
핵심 기능
연구의 시작부터 투고까지, ManuVera의 모든 기능을 한눈에. 카드를 눌러 각 기능 그룹으로 이동하세요.
원고검증 핵심
종합 검토(구조·논리·과장)·단락 흐름 점검과 수치·단위·그림·표 점검·일관성·중복·표현 점검(유사도·표현)·신규성 점검부터 원고 수정·다중 원고 일괄 검토까지, 원고 품질을 점검합니다.
인용관리 핵심
인용·참고문헌 검증부터 주장 근거 논문 검색·인용 생성·BibTeX 변환까지 인용 작업을 한곳에서.
원고관리
원고와 대상 저널을 등록하고 진행 상태·버전·활동 이력을 관리합니다.
문헌관리
키워드로 관련 문헌을 찾아 연구 동향·공백을 분석하고, PDF 논문을 심층 분석합니다.
원고작성
섹션별 초고 작성과 문장 개선·학술 번역을 지원합니다.
투고준비
저널 추천·피어리뷰(예상 심사평·위험도)부터 저널 체크리스트·커버레터·Highlights·최종 투고 점검·논문 투고 패키지까지 투고 직전 준비를 마칩니다.
리비전
심사 후 리뷰어 답변서·재투고 커버레터를 작성하고, 재투고 자료를 Revision 패키지로 정리합니다.
설정
API 사용량·검토 방식 안내와 AI 연결·출력 언어·보안·계정 설정을 한곳에서 관리합니다.
새 원고 등록
시작 방법의 버튼을 누르면 바로 등록됩니다. 제목·대상 저널 등 세부 정보는 원고 작성에서 입력합니다.
시작 방법
최근 작업
이어서 작업할 최근 원고와, 원고를 삭제해도 남는 활동 타임라인을 한곳에서 봅니다.
버전 관리
현재 원고를 버전으로 저장하고 이전 시점으로 되돌릴 수 있습니다.
종합 검토
📌 원고검증은 여기서 시작하세요. AI가 원고 전체를 읽고 구조·논리 흐름·과장된 주장·용어 일관성을 큰 그림으로 검토합니다.
원고 수정
원고 수정안 비교·적용 — 개선할 표현을 찾아 원문과 수정안을 나란히 보여줍니다. ‘적용’을 누르면 원고에 반영됩니다. 문체까지 바꾸려면 마지막에 ‘내 문체로 다듬기’를 실행하세요.
내 문체로 다듬기
업로드한 내 논문에서 분석한 문체로 원고를 다듬습니다. 사실·수치·인용은 그대로 두고 표현만 바꿉니다. 표현을 먼저 다듬은 뒤 마지막 단계로 실행하길 권장합니다.
내 문체 프로파일
내가 쓴 논문(PDF·docx·txt)을 업로드하면 자동으로 추출·분석됩니다. 2–3편이면 분석 가능, 3–5편 권장, 5편 이상이면 섹션별 문체까지 더 안정적으로 반영됩니다. 업로드 논문은 문체 분석에만 쓰이고 문장·수치·결과는 재사용되지 않습니다.
정확도 팁 — 본인이 주저자(제1·교신)·최근(3–5년)·유사 분야·외부 교정이 적은 논문, Abstract·Introduction·Discussion 포함을 권장합니다.
진단·수정 통합본
여러 메뉴의 수정안과 진단을 한 곳에 취합해 최종 Word 한 개로 내보냅니다. 수정안은 변경추적으로, 진단 지적은 Word 코멘트로 반영합니다.
단락 흐름 점검
원고 전체를 읽어 논리 흐름을 진단합니다 — 맥락상 어긋난 단락을 짚고 더 나은 순서를 제안합니다. 적용해도 문장은 그대로 두고 순서만 바뀝니다. 순서 조정은 수정 전에 먼저 하세요.
수치·단위·그림·표 점검
원고의 숫자·단위와 그림·표를 규칙으로 즉시 점검합니다. API 키 없이 무료로 실행됩니다. (통계 표기 점검은 방법·통계 재현성 점검으로 통합)
위 점검을 실행하면 해당 결과가 섹션으로 여기에 생성됩니다.
일관성·중복·표현 점검
투고 전 리뷰어가 자주 지적하는 세 가지 위험을 AI가 점검합니다 — 본문↔표↔그림 수치 대조, 유사도, 기계적·상투 표현. 위험을 미리 알려줄 뿐, 표절·AI 작성 여부를 판정하지 않습니다. (단위·약어·번호 등 표기 혼용은 키 없이 «수치·단위·그림·표 점검»에서.)
위 점검을 실행하면 해당 결과가 섹션으로 여기에 생성됩니다.
외부 표절 검사 도구 (유사도)
외부 표절 검사 결과를 기반으로 중복 문장, 자기표절 가능성, 과도한 유사 구간을 점검합니다.
방법·통계 재현성 점검
통계 표기(p값·SD·표본 수)는 규칙으로 즉시 점검하고(키 불필요), 이어서 AI가 방법론의 엄밀성과 재현성을 점검합니다 — 연구 설계, 표본 수·검정력, 효과크기·신뢰구간, 데이터·코드 가용성. 누락 요소도 짚어줍니다.
윤리·보고지침 준수 점검
AI가 desk reject를 부르는 투고 게이트 항목을 점검합니다 — IRB/동의/동물복지 진술, 이해상충·펀딩 고지, 데이터·코드 가용성, 연구유형별 보고지침(CONSORT·PRISMA·STROBE·ARRIVE). 누락 항목은 High로 표시합니다.
초록↔본문 정합 점검
AI가 초록의 수치·주장·결론이 본문·표와 일치하는지 대조합니다. 편집장은 초록부터 읽으며 불일치는 즉시 신뢰를 떨어뜨립니다 — 수치 불일치, 근거 없는 주장, 과장된 결론을 High·Medium·Low로 지적합니다.
문헌 검색
주제어로 관련 논문을 찾아 적합성 순으로 정렬해 다운로드하거나, 선택한 LLM으로 문헌 분석 초안을 생성합니다.
문헌 검색과 AI 분석
"문헌 검색"을 누르면 제목·저널·연도·DOI 링크와 함께 각 논문의 원문 초록(Abstract)이 자동으로 표시됩니다.
"문헌분석"을 누르면 선택한 논문으로 동향·연구공백·초안 항목과 인용용 근거를 함께 정리해 보여줍니다.
신규성 점검
선행연구를 실제 검색해 내 원고의 신규성·차별성을 평가하고, 이미 발표된 유사 연구가 있는지 근거 논문과 함께 보여줍니다. 빠진 인용을 실제로 채우려면 인용관리 → 인용 논문 검색을 이용하세요.
BibTeX 변환
DOI 목록이나 DOI가 포함된 참고문헌을 붙여넣으면 CrossRef에서 LaTeX·EndNote·Zotero·Mendeley용 .bib 파일을 만들어줍니다. 결정론적이며 키가 필요 없습니다.
인용 생성기
DOI · PMID · 논문 제목을 입력하면 서지정보를 조회해 Vancouver · IEEE · AMA · APA · Harvard 형식의 참고문헌과 본문 인용을 생성합니다. CrossRef·PubMed 등 공개 DB 기준이며 키가 필요 없습니다.
인용 논문 검색
문장이나 단락을 붙여넣으면 인용이 필요한 문장을 골라 CrossRef에서 실제 논문을 검색합니다. 실존하는 논문만 보여주며 임의로 생성하지 않습니다.
PDF 문헌 분석
PDF 논문을 업로드해 문헌 분석·문헌 비교·근거 종합·인용문을 생성합니다. 선택한 LLM이 본문 텍스트를 분석합니다.
PDF 업로드
선택한 문헌의 본문만 근거로 답하고, 각 주장에 출처(논문 N)를 표시합니다.
위 기능을 실행하면(또는 질문하면) 해당 결과가 섹션으로 여기에 생성됩니다.
인용·참고문헌 검증
원고의 인용을 두 단계로 검증합니다 — 먼저 본문 인용 순서와 미인용·placeholder·DOI 누락을 점검하고, 이어 각 인용이 업로드한 참고문헌 PDF와 부합하는지 대조합니다.
본문 인용 번호와 References 목록을 분석해 인용 순서·미인용·미존재·placeholder·DOI 누락을 점검합니다.
고급 설정 — 저널명 표기·투고 저널·Citation 스타일
초안 생성
참고문헌 기반 빠른 초안 골격을 핵심 항목만으로 만듭니다. 방법·결과는 자리표시로 두고 데이터를 날조하지 않으며, 본문은 Word에서 취합한 뒤 원고검증에서 검토하세요.
새 논문 초안 항목
수동 입력초록 생성
완성 원고에서 저널 규정에 맞는 초록을 단어 수에 맞춰 생성합니다. 원고가 보고한 내용만 요약하며 없는 수치를 만들지 않습니다.
섹션별 작성
섹션을 고르고 그 섹션의 실제 재료를 주면, AI가 제공한 내용만으로 작성합니다. 데이터·인용 날조 없음.
작성 결과
작성 결과가 문서 형식으로 여기에 표시됩니다. 섹션과 재료를 입력하고 ‘섹션 작성’을 누르세요.
원문
원문 변경 추적
학술 번역
한국어↔영어를 저널 논문 문체로 번역하며 수치·단위·수식·인용·그림 번호를 그대로 보존합니다. 결과는 원문과 나란히 보여 선택적으로 적용할 수 있습니다.
번역 결과
투고 문서 생성
원고를 한 번 불러온 뒤, 문서 버튼을 누르면 그 문서가 바로 생성됩니다. 각 문서가 필요한 부분(제목·초록·핵심 기여)을 원고에서 자동으로 참조합니다. 단, 투고 필수 문구는 저자·펀딩·이해상충처럼 원고에 없는 정보라 직접 입력이 필요합니다.
생성한 문서가 여기에 섹션으로 쌓이며, 다시 생성하기 전까지 유지됩니다.
리뷰어 답변
받은 심사평을 붙여넣으면 리뷰어별·항목별로 분류해 Point-by-point 답변과 Revision summary를 작성합니다. 원고 전문을 함께 넣으면 각 답변에 수정 위치까지 연결합니다.
① 심사평 입력 · 답변 생성
원고 전문 첨부 (선택) — 수정 위치 연결
② 답변 강도 점검 (선택)
작성한 답변을 코멘트와 쌍으로 붙여넣으면, 각 답변의 해소·부분·미해소 여부와 방어적 톤을 점검하고 보강 방법을 제안합니다.
재투고 커버레터
재투고용 커버레터를 작성합니다. 원고 ID·심사 감사·핵심 수정 요약을 포함하며, 리뷰어 답변에서 만든 답변서가 있으면 자동으로 불러옵니다.
Revision 패키지 생성
리뷰어 답변서·수정 원고·수정 표시본·재투고 커버레터를 재투고용 .zip 패키지로 정리합니다. 자동 제출은 하지 않습니다.
포함: ① 리뷰어 답변서([리비전 → 리뷰어 답변]) · ② 수정 원고(현재 원고) · ③ 수정 표시본([원고관리 → 버전 관리]에 수정 전 원고가 버전으로 저장돼 있으면 자동 변경추적) · ④ 재투고 커버레터([리비전 → 재투고 커버레터]에서 생성). 없는 항목은 패키지의 README에 보완 안내로 표시됩니다.
저널 추천
원고에 맞는 후보 저널을 제안하고, 각 저널이 OpenAlex에 실존하는지 검증해 가짜 저널 추천을 원천 차단합니다.
저널 체크리스트
원고를 투고 체크리스트로 점검합니다. 대상 저널의 Guide for Authors를 올리면 그 저널 규정에 맞춰 정확히, 비워 두면 일반 SCI 체크리스트로 빠르게 점검합니다.
피어리뷰 시뮬레이션
엄격한 심사(레드팀) 관점에서 가상 심사위원 3명의 예상 심사평과 리젝 사유를 도출하고, 통계·재현성·윤리·이해상충 등 위험 영역을 High·Medium·Low로 정량화해 투고 전 약점을 한 번에 점검합니다.
저널 체크리스트
선택한 LLM이 원고를 투고 규정 체크리스트로 자동 점검해 항목마다 충족·미흡·해당없음으로 표시합니다.
최종 투고 점검
투고 직전 모든 구성 요소가 준비되었는지 종합 확인합니다. ⚡ 표시 항목은 현재 원고 상태로 자동 감지되며, 항목을 눌러 수동으로도 바꿀 수 있습니다.
논문 투고 패키지 생성
원고·커버레터·그림·표·보충자료·체크리스트를 제출용 .zip 패키지로 정리합니다. 저널 자동 제출은 하지 않으며 해당 저널의 submission system 링크를 제공합니다.
패키지 구성
현재 활성 원고의 자료를 모아 제출용 .zip으로 묶습니다. 누락 항목은 자동으로 건너뛰고 안내합니다.
다중 원고 일괄 검토
여러 원고를 한 번에 검토 대기열에 올려 자동으로 처리하고, 완료된 결과를 같은 화면에서 확인·다운로드합니다.
검토 대기열
일괄 검토 결과
API 사용량 관리
이번 달 호출량, 비용, 모델별 사용 분포를 확인합니다.
검토 방식·신뢰도 안내
검토·점검 기능이 어떻게 동작하고 얼마나 신뢰할 수 있는지, 그리고 한계가 무엇인지 안내합니다.
AI 연결 설정
실제 API 호출에 사용할 LLM 제공자·세부 모델을 선택하고, 제공자별 API 키를 입력합니다.
LLM 모델
API Key
미설정CrossRef(문헌 검색·DOI 검증)는 API 키가 필요 없습니다.
추론 옵션
분석 기준 설정
분석 항목과 엄격도를 설정합니다. 용어·약어·단위·표현 규칙을 적어두면 문장 개선과 원고 수정에도 똑같이 적용돼 매번 일관되게 교정됩니다.
검토 항목
엄격도
표준: 게재에 영향을 줄 수 있는 이슈를 중심으로 지적합니다.
사용자 지정 분석 기준
출력 언어
AI가 생성하는 결과의 언어를 설정합니다.
출력 언어
한국어※ 이 설정은 AI(LLM) 생성 결과에만 적용됩니다. API 키가 없어 로컬 검사로 동작할 때는 적용되지 않으며, 문장 개선은 원문 언어를 유지합니다.
보안 설정
데이터 보호와 접근 제어를 관리합니다.
로그인·보안
파일 보안 · 데이터 백업
원고·초안·API 키 등 모든 작업 데이터는 이 브라우저(localStorage)에만 저장됩니다. 브라우저 저장 한계(약 5MB)로 데이터가 사라질 수 있으니 정기적으로 백업하세요. 공용 PC에서는 사용 후 모두 삭제하세요.
개인정보·기밀 처리 원고는 분석 시 사용자가 지정한 백엔드를 경유해(백엔드는 저장·로깅하지 않음, zero-retention) 선택한 AI 제공사(예: Anthropic·OpenAI·Google)로 전송되어 처리됩니다. 클라우드 동기화를 켜면 원고가 Supabase(본인 계정)에 저장됩니다. 미발표 원고는 민감한 지식재산이므로, 동기화를 끄거나 제공사의 데이터 미학습·미보존 등급 사용을 권장합니다.
AI 사용 고지·책임 본 도구는 표현 교정·검토 보조용입니다. AI 보조 결과의 정확성·적절성에 대한 최종 책임은 저자에게 있으며, 게재(accept)를 보장하지 않습니다. 인용·참고문헌·수치는 반드시 직접 검증하세요. 투고 전 해당 저널의 생성형 AI 사용·고지 정책(ICMJE/COPE 등)을 확인하시기 바랍니다.
ManuVera AI · Pre-Submission Manuscript Review & Revision Platform
개인정보처리방침
ManuVera AI의 개인정보 수집·이용·보관에 관한 정책입니다.
이용약관
서비스 이용 조건과 책임 범위를 규정합니다.
데이터처리계약(DPA)
개인정보 처리 위탁에 관한 표준 계약 초안입니다.
보안백서
ManuVera AI의 보안 아키텍처와 데이터 처리 원칙입니다.
사용 설명서
ManuVera는 논문 초안을 투고 가능한 완성본으로 발전시키는 학술 원고 품질관리 플랫폼입니다. 문헌 조사부터 작성·수정·품질 분석·참고문헌 정리·투고 준비·Revision 대응까지 한 곳에서 진행합니다. 아래 순서대로 따라 하면 처음이어도 바로 사용할 수 있습니다.
START빠른 시작 — 4단계
- AI 연결(API Key) — 처음 한 번만 합니다. [⑧ 설정 → AI 연결 설정]에서 사용하실 AI 제공사(OpenAI·Anthropic·Google 등)의 키를 입력하고 연결 테스트로 확인합니다. 가입(로그인) 없이 내 키만 있으면 바로 사용하며 비용은 내 키로 LLM 제공사에 직접 청구됩니다(로그인은 클라우드 동기화·크레딧용 선택). 키는 브라우저에만 저장되며, 분석 시 지정한 백엔드를 경유해 해당 제공사로 전송됩니다(백엔드는 키를 저장·로깅하지 않습니다).
- 원고 준비(원고 등록은 선택) — 분석 화면에 원고를 바로 붙여넣거나 파일(.docx)을 불러오면 됩니다. 여러 원고·버전을 관리하려면 [① 원고관리 → 새 원고 등록]에서 제목·대상 저널을 입력하거나 원고 파일을 업로드하세요(본문·그림·표·참고문헌 자동 분리).
- 작업 시작 — 좌측 사이드바에서 원하는 기능을 선택합니다. 새로 쓰거나 다듬으려면 [③ 원고 작성·수정], 품질을 점검하려면 [④ 원고 검증], 투고 직전이라면 [⑥ 투고준비]로 이동합니다.
- 출력 언어 — AI 분석 결과의 언어는 기본적으로 화면 언어를 따르지만, [⑧ 설정 → 출력 언어]에서 화면 언어와 별개로 한국어·영어·일본어·중국어 중 하나로 지정할 수 있습니다(검토 의견·문헌 분석·초안 등 AI 생성 결과에 적용). 커버레터·리뷰어 답변·Highlights는 투고 산출물이라 항상 영어로 생성됩니다.
UI화면 구성
- 좌측 사이드바 — 맨 위 처음이신가요?(시작 가이드), 01~08 기능 그룹, 맨 아래 사용 설명서 진입점. 그룹 이름을 누르면 하위 기능 카드가 펼쳐지고, 카드나 하위 메뉴를 누르면 해당 기능으로 들어갑니다. 키보드 ↑↓ 로 이동, →/Enter 로 진입할 수 있습니다.
- 상단 바 — 현재 작업 중인 기능 제목과, 우측의 KO / EN 언어 전환 버튼. 언어를 바꾸면 화면 전체가 한국어/영어로 전환됩니다.
- 전체화면(포커스) 모드 — 개별 기능에 들어가면 작업에 집중하도록 전체화면으로 표시됩니다. 상단 바 좌측에 현재 작업 원고 제목(클릭 시 내 원고로 이동), 우측에 점검 진행 칩과 메인 화면 버튼이 있습니다. 화면 사이 이동은 브라우저 뒤로/앞으로 또는 키보드 ←→, 이전 메뉴로는 Esc, 대시보드로는 메인 화면을 누르세요.
- 점검 진행(진행 상황) 칩 — 전체화면 상단 우측의 점검 M/N 칩을 누르면, 이 원고에 대해 어떤 점검을 완료(✓)했고 무엇이 남았는지를 단계별(검증·수정·인용·투고)로 보여줍니다. 완료 항목이 위로 정렬되며, 항목을 누르면 해당 기능으로 바로 이동합니다.
- 하단 사용자 영역 — 로그인 상태·플랜이 표시됩니다. 가입 없이(내 키로) 사용할 수 있으며, 로그인은 클라우드 동기화·크레딧용 선택입니다. 로그인하면 작업이 다른 기기와 동기화됩니다.
01원고관리 — 작업 단위 관리
| 내 원고 | 전체 원고 현황(작성 중·분석 중·투고 완료) 대시보드. 원고를 선택해 활성화하면 모든 기능이 그 원고를 대상으로 동작합니다. |
|---|---|
| 새 원고 등록 | 제목·대상 저널을 입력하거나 원고 파일(.docx)을 업로드해 시작. 업로드 시 본문·그림·표·참고문헌이 자동 분리됩니다. |
| 최근 작업 | 최근 열어본 원고 목록에서 빠르게 이어서 작업합니다. [활동 타임라인] 탭에서는 원고 등록·삭제·버전 저장·내보내기가 시간순으로 기록되며, 원고를 삭제해도 남습니다. |
| 버전 관리 | 원고의 특정 시점을 버전으로 저장하고 필요할 때 복원합니다. 큰 수정 전 저장해 두면 안전합니다. |
02문헌관리 — 근거 수집·분석
| 문헌 검색 | 키워드로 관련 논문을 검색하고, 선택한 결과를 바탕으로 문헌 분석(연구 동향·합의/논쟁·연구 공백 + 논문 초안 9개 항목)을 함께 실행합니다. 결과는 바로 초안 생성으로 보낼 수 있고, 공개 전문(OA)이 있으면 초록뿐 아니라 원문까지 불러옵니다. |
|---|---|
| PDF 문헌 분석 | 직접 가진 PDF 논문을 업로드해 문헌 분석(심층)·문헌 비교(복수 PDF)·PDF 근거 종합·마인드맵·인용문 생성을 하고, 첨부 PDF에 근거한 질문에 답을 얻습니다. |
03원고 작성·수정 — 초고 작성과 수정 적용
| 초안 생성 | 참고문헌 기반으로 빠른 초안 골격(개요+도입 초안, 방법·결과는 [확인 필요] 자리표시 · 데이터 날조 없음)을 만듭니다. 흐름: 여기서 골격 → Word에서 본문 최종 취합 → 원고검증에서 검토. 데이터 기반 섹션 초안은 섹션별 작성, 문헌 분석 결과를 초안 항목에 반영할 수 있습니다. |
|---|---|
| 문장 개선 | 원문을 학술적 표현으로 다듬고, 원문/개선안을 나란히 비교합니다. 첨삭 규칙은 분석 기준 설정을 따릅니다. |
| 학술 번역 | 한국어↔영어 학술 문장을 번역하고 자연스러운 학술 표현으로 다듬습니다. |
| 인용 논문 검색 | 인용 근거가 필요한 문장·단락을 붙여넣으면 인용이 필요한 문장을 골라 CrossRef에서 실존 논문을 찾아 관련성·근거 수준과 함께 제시합니다(임의 생성 안 함). |
04원고 검증 — 교수·리뷰어 수준 점검
| 종합 검토 | ‘글’을 AI가 심층 판단 — 구조·논리 전개·섹션 역할·과도한 주장·용어 일관성 등을 LLM이 항목별로 분석하고 수정 제안을 제시합니다(키 없으면 로컬 규칙). 결과를 원고 수정로 보내 표적 수정안을 만들 수 있습니다. |
|---|---|
| 수치·단위·그림·표 점검 | 규칙 기반 결정론 점검(토큰 0 · API 키 불필요) — 원고를 한 번 붙여넣고 두 점검을 실행합니다. 수치·단위: 물리량(단위·범위·pH·절대영도 등 전 분야)·일관성(단위·약어·번호)·초록 수치 본문 존재(규칙). 그림·표: 본문 언급과 실제 그림·표 일치 여부·번호·캡션 문제. (초록 주장·결론의 의미 대조는 별도 초록↔본문 정합 점검 메뉴, 통계 표기 점검은 방법·통계 재현성 점검으로 통합) |
| 단락 흐름 점검 | 원고 전체를 읽어 맥락상 어긋난 단락을 짚고 논리 흐름을 진단하며 더 나은 순서를 제안합니다. 적용하면 단락 텍스트는 그대로 두고 순서만 재구성합니다. |
| 원고 수정 | 원문·수정안·수정 이유를 표로 대조하고, 항목별 적용/원문 유지를 선택해 그림·표·서식을 보존한 Word 수정본으로 내보냅니다. |
| 내 문체로 다듬기 | 내가 쓴 논문(PDF·docx·txt)을 업로드하면 내 문체(어조·문장 길이·어휘·논리 전개)를 자동 분석해 저장하고, 원고를 그 문체로 다듬어 원문·수정안으로 비교·적용합니다. 2–3편이면 분석 가능, 3–5편 권장, 5편 이상이면 섹션별 문체까지 더 안정적입니다. 사실·수치·인용은 보존하고 표현/문체만 바꾸며(업로드 논문의 문장·데이터는 재사용 안 함), 저장된 문체는 초안생성·섹션작성에도 반영됩니다. 표현을 먼저 다듬은 뒤 마지막 단계로 실행을 권장합니다. |
| 일관성·중복·표현 점검 | 원고 전문을 한 번 붙여넣고 세 가지를 골라 점검합니다. 본문↔표↔그림 대조(AI가 본문·표·그림의 수치가 서로 맞는지 교차 대조 — 키 필요; 단위·약어·번호 등 표기 혼용의 표면 점검은 «수치·단위·그림·표 점검»에서 키 없이), 중복·유사성(표절 판정이 아니라 내부 중복·유사·인용 누락 위험을 위험도로), 기계적·상투 표현(AI 작성 판정이 아니라 기계적·장황·상투적 표현을 골라 다듬기 제안). |
| 방법·통계 재현성 점검 | AI가 방법론 엄밀성·재현성을 진단합니다 — 연구 설계, 표본 수·통계적 검정력, 검정 선택 타당성, 효과크기·신뢰구간, 다중비교 보정, 프로토콜 상세도, 데이터·코드 가용성. High·Medium·Low 위험도로 지적하며, 원고에 없는 요소는 "누락"으로 표시합니다(있다고 가정하지 않음). 특히 Methods·Results 중심으로 점검하세요. 실행 시 통계 표기 점검(규칙 기반 · 키 불필요)이 먼저 즉시 표시됩니다 — p=0.000 표기, 평균만 있고 SD 없음, 표본 수(n) 미기재 등. |
| 윤리·보고지침 준수 점검 | AI가 desk reject를 부르는 투고 게이트 항목을 진단합니다 — IRB·윤리승인(승인번호)·동의·동물복지 진술, 이해상충·펀딩 고지, 데이터·코드 가용성, 그리고 연구유형별 보고지침(RCT=CONSORT, 체계적 문헌고찰=PRISMA, 관찰연구=STROBE, 동물=ARRIVE, 증례=CARE) 준수 여부. 원고에 없는 필수 진술은 High(누락)로 표시하며 있다고 가정하지 않습니다. |
| 초록↔본문 정합 점검 | 편집장은 초록부터 읽습니다. AI가 초록의 수치·주장·결론이 본문·표와 일치하는지 대조합니다 — 초록에만 있거나 본문과 다른 수치·통계, 근거 없는 주장, 본문보다 과장된 결론, 본문에는 있으나 초록에 빠진 핵심 결과, 용어·그룹명 불일치를 High·Medium·Low로 지적합니다. |
| 신규성 점검 | 제목·초록(또는 원고 전문)으로 PubMed 선행연구를 실제 검색해 신규성·차별성을 평가하고, 가장 가까운 선행연구를 근거로 보여줍니다. 빠진 인용을 실제로 채우는 작업은 ⑤ 인용관리 → 인용 논문 검색에서 하세요(문장 단위). |
| 다중 원고 일괄 검토 | 여러 원고 파일을 한 번에 올려 점수·유사도·DOI 실존·그림표 문제·체크리스트·지적·요약을 표로 받고, Word 보고서·CSV로 내보냅니다. |
| 분석 기준 설정 | 분석 항목·엄격도 등 분석 기준을 사용자 지정합니다. 문장 개선·원고 수정의 첨삭에도 동일하게 적용되며, 기본값으로 복원할 수 있습니다. |
05인용관리 — 참고문헌·인용 정리·검증
| 인용·참고문헌 검증 | 본문 인용 검증(인용 순서·미인용·미존재·placeholder·DOI)과, 업로드한 참고문헌 PDF로 인용 내용 부합을 보는 참고문헌 대조를 한 화면에서 수행합니다. |
|---|---|
| 본문 인용–참고문헌 대조 | 본문 인용 누락·미인용 참고문헌을 탐지하고, 인용 번호가 본문 등장 순서대로 오름차순인지 점검해 안내합니다. |
| 저널 스타일 정리 | 대상 저널 기준 Citation style(Vancouver·APA·IEEE·AMA·Nature 등) 변환과 NLM/ISO 저널명 약어 적용을 지원합니다. |
| 인용 생성기 | DOI·PMID·제목으로 서지정보를 조회해 Vancouver·IEEE·AMA·APA·Harvard 형식의 참고문헌과 본문 인용을 생성합니다. |
| BibTeX 변환 | 원고·참고문헌의 DOI를 CrossRef로 조회해 BibTeX(.bib)로 변환합니다(LaTeX·EndNote·Zotero·Mendeley용, 키 불필요). |
06투고준비 — 투고 전 최종 점검·제출 자료
| 저널 추천 | 원고의 주제·범위·기여에 맞는 후보 저널을 제안해 투고처 선정을 돕습니다. |
|---|---|
| 저널 체크리스트 | 적응형 — 대상 저널의 Guide for Authors를 올리면 그 규정 기준 맞춤 점검(단어 수 등 결정론 포함), 비워 두면 일반 SCI 체크리스트로 빠르게 점검합니다. |
| 피어리뷰 | 엄격한 레드팀 심사 관점으로 가상 심사위원 3명(원고 분야에 맞춰 자동 배정)의 예상 심사평·리젝 사유를 도출하고, 통계 엄밀성·재현성·데이터/코드·그림 무결성·윤리·이해상충·일반화 등 위험 영역을 High·Medium·Low로 정량화합니다(원고가 다루지 않은 항목은 위험 상향). LLM 시뮬레이션이며 실제 채택을 보장하지 않습니다. |
| 커버레터 | 대상 저널·원고 정보로 투고용 커버레터 초안을 작성합니다. 진입 시 원고 정보가 자동 채워집니다. |
| 투고 필수 문구 | 저자 기여(CRediT)·생성형 AI 사용 고지·이해상충·펀딩·데이터 가용성 문구를 입력 정보만으로 생성합니다(ICMJE·COPE 권고 반영, 날조 없음). |
| Highlights 작성 | 저널이 요구하는 Highlights(핵심 문장 목록)를 원고 기여에서 추출해 작성합니다. |
| 키워드·제목 | 검색자가 쓸 색인 키워드(제목에 없는)를 제안하고, 제목의 검색 발견성을 평가해 개선 제목안을 제시합니다. |
| 최종 투고 점검 | 진입 시 현재 상태를 자동 감지해 빠진 항목이 없는지 마지막으로 확인합니다. |
| 논문 투고 패키지 | 본문·커버레터·Highlights·투고 필수 문구 등 투고에 필요한 자료를 하나의 패키지(.zip)로 정리합니다. |
07Revision 대응 — 심사 후 재투고
| 리뷰어 답변 | 심사 의견(리뷰어 코멘트)에 대한 답변서(Response to Reviewers) 초안을 작성합니다(① 답변 생성). 코멘트별 Point-by-point 응답과 수정 요약에 활용하세요. 같은 화면 하단의 ② 답변 강도 점검에서 작성한 답변이 충분히 설득력 있는지(해소·부분·미해소·톤·보강점)까지 이어서 진단합니다. |
|---|---|
| 재투고 커버레터 | 재투고(Revision)용 커버레터를 작성합니다. 원고 ID·심사 감사·핵심 수정 요약을 포함하며, [리뷰어 답변]에서 만든 답변서가 있으면 자동으로 불러옵니다. |
| Revision 패키지 | 리뷰어 답변서(수정 요약)·수정 원고·수정 표시본(변경추적)·재투고 커버레터를 재투고용 패키지(.zip)로 정리합니다. 없는 항목은 README에 안내하며, 자동 제출은 하지 않습니다. |
08설정 — 사용량·연결·환경
| API 사용량 관리 | 모델별 이번 달 사용량을 확인합니다. 진입 시 최신 값으로 갱신됩니다. |
|---|---|
| 검토 방식·신뢰도 안내 | 검토·점검 기능이 어떻게 동작하는지(결정론적 vs LLM 보조)와 신뢰 범위·한계를 안내합니다. |
| AI 연결 설정 | 사용할 LLM 모델·추론 옵션을 선택하고, 제공사별 API 키를 입력·관리합니다(브라우저에만 저장 · 분석 시 지정 백엔드 경유 전송). 연결 테스트로 정상 동작을 확인하세요. |
| 출력 언어 | 분석·생성 결과의 출력 언어를 설정합니다. |
| 보안 설정 | 데이터 백업(.json)·복원, 계정 보안 옵션을 관리합니다. |
| 계정·결제 관리 | 사용자 정보, 구독 플랜·결제 상태, 클라우드 동기화를 관리합니다. |
FLOW대표 워크플로 — 논문 한 편 완성하기
- 준비 — API Key 등록 후, 원고가 있으면 새 원고 등록에서 .docx 업로드, 새로 쓰면 제목·저널만 입력.
- 근거 수집 — 문헌 검색으로 관련 논문을 찾고 문헌 분석으로 연구 동향·공백을 파악해 초안 항목을 채웁니다. 직접 가진 PDF는 PDF 문헌 분석(근거 종합 포함)으로 심층 검토.
- 작성 — 초안 생성으로 골격을 잡고(데이터 기반 섹션 초안은 섹션별 작성) → Word에서 본문 최종 취합 → 문장 개선·학술 번역으로 다듬은 뒤 원고검증으로 넘기기.
- 품질 분석·수정 — ① 종합 검토(여기서 시작·큰 그림)로 점검 → ② 수치·단위·그림·표 점검·일관성·중복·표현 점검으로 정밀 점검 → ③ 단락 흐름 점검·원고 수정로 수정 후 내 문체로 다듬기로 마지막에 내 문체 반영. (나중에 실행한 것이 최종 문장이라 문체를 맨 마지막에 적용)
- 참고문헌 정리 — 인용·참고문헌 검증으로 DOI·서지정보를 검증하고 저널 스타일에 맞춥니다.
- 투고 준비 — 저널 추천으로 투고처를 정하고 저널 체크리스트·피어리뷰로 규정·심사 위험을 점검(원고검증의 일관성·중복·표현 점검으로 약점 보강) → 최종 투고 점검 → 투고 문서 생성으로 커버레터·필수 문구·Highlights·키워드·제목을 만든 뒤 논문 투고 패키지로 정리.
- Revision 대응 — 심사 결과가 오면 리뷰어 답변으로 Response를 작성해 재투고.
FAQ자주 묻는 질문 · 문제 해결
분석이 실행되지 않아요.
대부분 API Key 문제입니다. [설정 → AI 연결 설정]에서 키를 등록했는지, 연결 테스트가 성공하는지 확인하세요. 선택한 모델과 등록한 키의 제공사가 일치해야 합니다.
여러 편의 PDF를 한 번에 올리고 싶어요.
PDF 문헌 분석에서 파일을 여러 개 추가하면 각 문헌이 선택 가능한 항목으로 들어오고, 문헌 비교로 함께 비교할 수 있습니다.
로그아웃 후 다시 로그인하면 그림이 사라지나요?
아니요. 그림은 원고에 저장되어 클라우드 동기화되며, 다시 로그인해도 원고와 함께 복원됩니다. 보이지 않으면 원고를 다시 활성화해 주세요.
결과를 문서로 받고 싶어요.
대부분의 분석 화면과 일괄 검토에 Word 보고서/CSV/복사 버튼이 있습니다. 이 사용 설명서 자체도 브라우저 인쇄(Ctrl/⌘ + P)로 PDF 저장이 가능합니다.
데이터는 안전한가요?
API 키와 작업 데이터는 기본적으로 브라우저에 저장되며, 로그인 시에는 본인 계정으로 보호된 클라우드에만 동기화됩니다. 자세한 내용은 보안백서·개인정보처리방침에서 확인하세요.
저장 공간이 가득 찼다고 나와요.
브라우저 저장 한계입니다. [설정 → 보안 설정]에서 데이터를 .json으로 백업한 뒤, 오래된 원고·버전을 정리하세요.
User Guide
ManuVera is an academic manuscript quality-management platform that develops draft papers into submission-ready works — from literature research to writing, revision, quality analysis, reference cleanup, submission preparation, and revision response, all in one place. Follow the steps below and you can start right away, even on your first time.
STARTQuick Start — 4 Steps
- Connect AI (API Key) — One-time setup. In [⑧ Settings → AI Connection], enter the key for the AI provider you'll use (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) and confirm with Test connection. No sign-up (login) required — with your own key you can use it right away and usage is billed directly to your key by the LLM provider (login is optional, for cloud sync and credits). Keys are stored only in your browser; during analysis they pass through the backend you designate (which does not store or log keys).
- Prepare manuscript (a project is optional) — Just paste your manuscript or load a file (.docx) in an analysis screen. To manage multiple manuscripts and versions, create one in [① Projects → New Project] (body, figures, tables, and references are separated automatically on upload).
- Start working — Pick a feature from the left sidebar. To write or refine use [③ Writing & Revision], to check quality use [④ Quality Verification], and just before submission use [⑥ Submission Prep].
- Output language — AI results follow the interface language by default, but in [⑧ Settings → Output Language] you can set them — independent of the UI — to Korean, English, Japanese, or Chinese (applies to AI-generated output such as review comments, literature analysis, and drafts). Cover letters, reviewer responses, and Highlights are submission artifacts and are always generated in English.
UILayout
- Left sidebar — New here? (getting-started guide) at the top, feature groups 01–08, and the User Guide entry at the bottom. Click a group name to expand its feature cards; click a card or sub-menu to open that feature. Move with ↑↓, enter with →/Enter.
- Top bar — Shows the current feature title and the KO / EN language switch on the right. Switching changes the entire interface between Korean and English.
- Full-screen (focus) mode — Entering an individual feature shows it full-screen for focus. Use the ← button or Esc to go back to the previous menu, and the Main button to return to the dashboard (My Projects).
- User area (bottom) — Shows login status and plan. You can use the app without signing up (with your own key); login is optional, for cloud sync and credits. Logging in syncs your work across devices.
01Projects — Manage Work Units
| My Projects | Dashboard of all projects (writing / under review / submitted). Activating a project makes every feature operate on that manuscript. |
|---|---|
| New Project | Start by entering a title and target journal, or uploading a manuscript file (.docx). On upload, body, figures, tables, and references are split automatically. |
| Recent Work | Quickly resume from the list of recently opened projects. |
| Version Control | Save a snapshot of the manuscript and restore it when needed. Saving before major edits keeps you safe. |
| Download History | A record of the Word reports and documents you've exported. |
02Literature — Collect & Synthesize Evidence
| Literature Search | Search for related papers by keyword. Select the ones you need and send them to the next feature. If open-access (OA) full text is available, it loads not just the abstract but the full text. |
|---|---|
| Evidence Synthesis | Synthesize the key evidence from your selected search results into one piece. You can send the result straight to manuscript writing (Background). |
| PDF Literature Analysis | Upload your own PDF papers to run literature analysis (in-depth), literature comparison (multiple PDFs), evidence synthesis, a mind map, and citation generation, and get answers to questions grounded in the attached PDFs. |
03Writing & Revision — Drafting and Applying Edits
| Draft Skeleton | Build a fast, reference-grounded draft skeleton (outline + drafted Introduction; Methods/Results as [확인 필요] placeholders, no fabricated data). Workflow: skeleton here → finalize the body in Word → review in Verification. For data-grounded section drafts use Section Writer; literature analysis results can be reflected in the draft fields. |
|---|---|
| Sentence Improve | Polish your text into academic style and compare the original and improved versions side by side. Editing follows your analysis criteria. |
| Academic Translation | Translate academic sentences between Korean and English and refine them into natural academic prose. |
| Reference Finder | Paste a sentence or paragraph that needs support; it picks the statements that need a citation and finds real papers from CrossRef with relevance and evidence level (never fabricated). |
04Quality Verification — Professor/Reviewer-Level Checks
| Comprehensive Manuscript Review | AI judges the “writing” — structure, logical flow, section roles, overclaiming, and term consistency are reviewed item by item by the LLM (rule-based locally when no key), with revision suggestions. Send the findings to the Manuscript Revision to generate targeted edits. |
|---|---|
| Numbers·Units·Figure/Table Check | Rule-based deterministic checks (zero tokens, no API key) — paste the manuscript once and run two checks. Numbers & Units: physical quantities (units/ranges, pH, absolute zero, etc., any field), consistency (units/abbreviations/numbers), and abstract numbers present in body (rule-based). Figure·Table: whether in-text mentions match the actual figures/tables, and numbering/caption issues. (Semantic cross-checking of the abstract's claims/conclusions is the separate Abstract ↔ Body Consistency menu; statistical-reporting checks moved to Methods & Statistical Reproducibility.) |
| Paragraph Reordering | Split the text into paragraphs, analyze the logical flow, and propose a better order. Applying reorders whole paragraphs only — the text is preserved. |
| Manuscript Revision | Compare original, revision, and rationale in a table; choose Apply / Keep original per item and export a Word revision that preserves figures, tables, and formatting. |
| Rewrite in My Style | Upload your own papers (PDF·docx·txt) and the app auto-analyzes your writing style (tone, sentence length, vocabulary, logical flow), saves it as a style card, and rewrites the manuscript in that voice with an original/revision comparison. 2–3 papers work, 3–5 recommended, 5+ captures section-level style. Facts, numbers, and citations are preserved (uploaded sentences and data are never reused); the saved style is also applied to draft and section generation. Run it last, after polishing wording — whatever runs last becomes the final text. |
| Consistency·Overlap·Phrasing Check | Paste the full manuscript once and pick three checks: Body↔Table↔Figure check (AI cross-checks that numbers agree across body, tables, and figures; needs a key — surface notation checks of units/abbreviations/numbering live key-free in “Numbers·Units·Figure/Table Check”), Duplication·Similarity (not a plagiarism verdict — internal overlap/similarity and missing-citation risk as a risk level), and Mechanical & generic phrasing (not an AI-authorship verdict — flags mechanical/verbose/generic wording and suggests fixes). |
| Methods & Statistical Reproducibility | AI diagnoses methodological rigor and reproducibility — study design, sample size & statistical power, test-selection validity, effect sizes & confidence intervals, multiple-comparison correction, protocol detail, and data/code availability. Issues are rated High/Medium/Low, and elements absent from the manuscript are marked "missing" (never assumed present). Focus on the Methods and Results. On run, an instant rule-based statistical-reporting check (no API key) appears first — p=0.000 notation, mean without SD, missing sample size (n), etc. |
| Ethics & Reporting-Guideline Compliance | AI screens the submission-gate items that trigger desk rejection — IRB/ethics approval (with number), consent and animal-welfare statements, conflict-of-interest and funding disclosure, data/code availability, and the reporting guideline for your study type (RCT=CONSORT, systematic review=PRISMA, observational=STROBE, animal=ARRIVE, case report=CARE). Required statements absent from the manuscript are flagged High (missing), never assumed present. |
| Abstract ↔ Body Consistency | Editors read the abstract first. AI cross-checks the abstract's numbers, claims, and conclusions against the body and tables — values/statistics that are abstract-only or differ from the body, unsupported claims, conclusions overstated beyond the results, key results present in the body but missing from the abstract, and inconsistent terminology or group names — rated High/Medium/Low. |
| Novelty Check | Searches PubMed for prior work from your title·abstract (or full manuscript) to assess novelty and differentiation, showing the closest papers as evidence. To actually add missing citations, use ⑤ Citation Management → Reference Finder (sentence-level). |
| KO·EN Abstract Comparison | For theses that include both Korean and English abstracts — deterministically checks that numbers, units, and statistics match between the two abstracts. |
| Batch Manuscript Review | Upload multiple manuscript files at once to get score, similarity, DOI existence, figure/table issues, checklist, findings, and summary in a table, and export to Word report / CSV. |
| Analysis Criteria | Customize analysis items, strictness, and more. The same criteria also apply to Sentence Improvement and the Manuscript Revision, and you can restore defaults. |
05Citation Management — Organize & Verify References
| Reference Consistency Check | Check authors, year, title, journal, volume/issue, and pages in the reference list, and verify DOI/metadata via CrossRef, PubMed, and OpenAlex. |
|---|---|
| In-text–Reference Cross-check | Detect missing in-text citations and uncited references, and check whether citation numbers ascend in order of appearance. |
| Journal Style Cleanup | Convert to the target journal's citation style (Vancouver, APA, IEEE, AMA, Nature, etc.) and apply NLM/ISO journal abbreviations. |
| Citation Generator | Look up bibliographic data by DOI / PMID / title and generate references and in-text citations in Vancouver, IEEE, AMA, APA, and Harvard styles. |
| BibTeX Conversion | Look up DOIs from the manuscript/references via CrossRef and convert them to BibTeX (.bib) for LaTeX, EndNote, Zotero, and Mendeley (no API key). |
06Submission Prep — Final Checks & Submission Materials
| Journal Recommendation | Suggest candidate journals that fit the manuscript's topic, scope, and contribution to help choose where to submit. |
|---|---|
| Journal Checklist | Adaptive — upload the target journal's Guide for Authors for a tailored check against its rules (including deterministic word counts); leave it empty for a quick general SCI checklist. |
| Peer Review Simulation | Simulate real review to get reviewer-perspective comments in advance (including risk factors reviewers are likely to point out). |
| Cover Letter | Draft a submission cover letter from the target journal and manuscript info. Project info is auto-filled on entry. |
| Required Statements | Generate author contributions (CRediT), generative-AI disclosure, competing interests, funding, and data-availability statements from your input only (per ICMJE/COPE, no fabrication). |
| Highlights | Write the Highlights (list of key sentences) required by the journal, extracted from the manuscript's contributions. |
| Keywords & Title | Suggest indexable keywords (not already in the title) and assess the title's search discoverability with improved title options. |
| Final Check | Auto-detects the current state on entry to confirm nothing is missing before submission. |
| Submission Package | Organize everything needed for submission (body, cover letter, Highlights, required statements, etc.) into a single package (.zip). |
07Revision Response — After Peer Review
| Reviewer Response | Draft a Response to Reviewers for the review comments. Use it for point-by-point responses and revision summaries, with per-comment status (progress) tracking. |
|---|---|
| Response Strength Check | Diagnose whether your reviewer responses are persuasive enough (evidence, courtesy, completeness) and suggest points to strengthen. |
| Resubmission Cover Letter | Write a resubmission (Revision) cover letter — it references the manuscript ID, thanks the editor and reviewers, and summarizes the key changes. A reviewer response, if any, is loaded automatically. |
| Revision Package | Bundles the response to reviewers (with the revision summary), the revised manuscript, a tracked-changes version, and the resubmission cover letter into a resubmission package (.zip). Missing items are noted in the README; it does not auto-submit. |
08Settings — Usage, Connection & Environment
| API Usage | Check this month's usage by model. Refreshed on entry. |
|---|---|
| Review Methods & Reliability | Explains how the review/check features work (deterministic vs LLM-assisted) and their confidence range and limits. |
| AI Connection | Choose the LLM model and reasoning options, and enter/manage API keys per provider (stored only in the browser; sent via your designated backend during analysis). Confirm with Test connection. |
| Output Language | Set the output language for analysis and generation results. |
| Security | Manage data backup (.json) / restore and account security options. |
| Account & Billing | Manage user info, subscription plan / billing status, and cloud sync. |
FLOWWorkflow — Complete One Paper
- Prepare — After registering an API key, upload a .docx to a New Project if you have a manuscript, or just enter a title and journal to start fresh.
- Gather evidence — Find related papers with Literature Search and organize background evidence with Evidence Synthesis. Examine your own PDFs in depth with PDF Literature Analysis.
- Write — Start with a Draft Skeleton (data-grounded sections via Section Writer) → finalize the body in Word → refine with Sentence Improve and Academic Translation, then move to Analysis.
- Quality analysis & revise — ① Comprehensive Manuscript Review (start here — the big picture) → ② targeted checks: Numbers·Units·Figure/Table Check, Consistency·Overlap·Phrasing Check → ③ revise with Paragraph Reordering and the Manuscript Revision, then apply your own voice last with Rewrite in My Style. (Whatever runs last becomes the final wording, so apply your style at the very end.)
- References — Verify DOI/metadata and match journal style with the Reference Consistency Check.
- Submission — Pick a venue with Journal Recommendation, check rules and review risk with Journal Checklist and Peer Review (strengthen weak points via Consistency·Overlap·Phrasing Check in Verification) → Final Check → create the Submission Documents — cover letter, required statements, Highlights, and keywords/title — then organize with the Submission Package.
- Revision response — When the decision arrives, draft your Response with Reviewer Response and resubmit.
FAQFAQ · Troubleshooting
Analysis won't run.
Most often it's an API key issue. In [Settings → AI Connection], check that a key is registered and that Test connection succeeds. The selected model and the registered key's provider must match.
I want to upload several PDFs at once.
In PDF Literature Analysis, add multiple files and each becomes a selectable item; you can compare them together with literature comparison.
Do figures disappear after I log out and back in?
No. Figures are saved with the project and synced to the cloud, and are restored along with the manuscript when you log back in. If they don't appear, re-activate the project.
I want results as a document.
Most analysis screens and batch review have Word Report/CSV/Copy buttons. This User Guide itself can be saved as a PDF via browser print (Ctrl/⌘ + P).
Is my data safe?
API keys and work data are stored in your browser by default, and when logged in they sync only to your account-protected cloud. See the Security White Paper and Privacy Policy for details.
It says storage is full.
That's the browser storage limit. In [Settings → Security], back up your data as .json, then clean up old projects and versions.
피드백
ManuVera를 사용하면서 느낀 점, 버그, 개선 아이디어를 남겨 주세요. 보내주신 피드백은 운영자에게 전달되어 서비스 개선에 활용됩니다.
피드백 보내기
내 피드백
계정·결제 관리
사용자 정보, 구독 플랜, 결제 상태, 클라우드 동기화 설정을 관리합니다.
계정 정보
로그인됨현재 플랜
BYOK본인 API 키 사용
무제한 원고
전체 검토·문헌 검색
베타 기간 — 전체 기능 무료 (정식 결제는 추후 안내)
클라우드 동기화 (Supabase)
미연결로그인하면 원고가 Supabase 클라우드에 저장되어 다른 기기에서도 이어서 작업할 수 있습니다. 보안을 위해 API 키는 클라우드에 동기화되지 않습니다.
