# 내 연구실 대시보드
폴더를 선택한 뒤 확인된 Python으로 `tools/dashboard.py --open`을 실행합니다. 예: `python3 tools/dashboard.py --open` (Windows에서는 확인된 python 또는 py).
Python 실행 확인이 안 되어 있으면 먼저 PYTHON_SETUP.md에 따라 확인합니다.
이 요청은 대시보드 생성만 합니다. sample 복사, 문헌검색, 자료 분석은 시작하지 않습니다.
루트의 dashboard.html을 생성하고 브라우저로 열기를 요청합니다. 화면이 실제 열렸는지 확인하고, 열리지 않으면 파일의 전체 경로를 클릭 가능한 링크로 안내합니다. 인터넷 서버나 추가 설치가 필요 없습니다.

프로젝트 준비 후 또는 연구 작업을 마치면 PROJECT.md의 상태·지금 요청한 작업·완료한 연구 작업·다음 할 일을 실제 수행 내용으로 갱신한 뒤, 같은 Python으로 루트의 tools/dashboard.py를 실행합니다. 프로젝트 폴더에서는 ../../tools/dashboard.py입니다.
직접 HTML을 편집하지 않습니다. 자료 파일 내용은 읽지 않으며, 프로젝트 기록과 결과 파일명만 표시합니다. 카드에 없는 상태나 활동 중인 연구원을 추정하지 않습니다.
이미 진행하던 프로젝트는 보존합니다. 기록을 수정하지 않고 대시보드를 반복 생성할 수 있습니다.

참고: https://github.com/JeonKH81/ai_research_team_light 의 기록 기반 현황판 개념. 해당 코드나 예시 연구 데이터는 복제하지 않았습니다.

## 화면 설정과 프로젝트별 페이지
상단 화면 설정에서 연구실 이름과 Light/Dark를 선택합니다. 저장 범위는 현재 브라우저이며 로컬 파일에서는 브라우저에 따라 페이지별로 저장될 수 있습니다. 저장 실패 시 안내합니다.
연구팀 클릭 시 dashboard-projects/ 안의 개별 페이지로 이동합니다. PROJECT.md에 `- 단계: 발굴`처럼 현재 작업을 명시하면 파이프라인에 반영됩니다. 허용 단계는 발굴, 설계·프로토콜, 데이터·분석, 검증, 집필, 투고입니다. 연구 시작 전 및 알 수 없는 값은 별도 영역에 표시하며 추정하지 않습니다.

### 사진과 화면 조절
오른쪽 기록 시각 아래의 작은 **화면 설정** 버튼에서 연구실 이름, 사진, Light/Dark, 글자 크기, 화면 간격을 선택할 수 있습니다. 사진은 가운데를 정사각형으로 맞춰 작게 저장하며 외부로 전송하지 않습니다. 기본 아이콘으로 되돌릴 수도 있습니다. 설정은 이 브라우저에 저장됩니다.

연구 파이프라인은 상단 요약 바로 아래에 표시됩니다. 단계 사이 화살표는 흐름을 설명하며 수행 순서를 강제하지 않습니다.