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# tfx-autoresearch — 자율 웹 리서치 > **ARGUMENTS 처리**: 이 스킬이 `ARGUMENTS: <값>`과 함께 호출되면, 해당 값을 사용자 입력으로 취급하여 > 워크플로우의 첫 단계 입력으로 사용한다. ARGUMENTS가 비어있거나 없으면 기존 절차대로 사용자에게 입력을 요청한다. > 주제를 받아 자동으로 웹을 검색하고, 결과를 분석하여 구조화된 리서치 보고서를 생성합니다. > "조사는 AI가, 판단은 사람이." ## 사용법 ``` /autoresearch Next.js 15 App Router 변경점 /리서치 Rust vs Go 백엔드 성능 비교 /웹 리서치 2026 프론트엔드 프레임워크 트렌드 /research this MCP protocol specification ``` ## 리서치 프로세스 리서치는 아래 6단계를 순서대로 실행합니다. ### Step 1: 주제 수집 사용자로부터 리서치 주제를 수집합니다. 인자로 주어지지 않았으면 대화로 요청합니다. - 주제가 모호하면 범위를 좁히는 후속 질문을 합니다. - 리서치 목적(비교, 기술 선택, 트렌드 파악 등)을 확인합니다. ### Step 2: 검색 쿼리 자동 생성 주제에서 3-5개의 검색 쿼리를 자동 생성합니다. **규칙:** 1. 한국어 주제 → 한국어 쿼리 2-3개 + 영어 쿼리 1-2개 생성 2. 영어 주제 → 영어 쿼리 3-5개 생성 3. 일반 쿼리 + 비교 쿼리 + 최신 동향 쿼리를 조합 4. 각 쿼리는 검색 엔진 최적화를 위해 핵심 키워드 중심으로 구성 **예시 (주제: "Next.js 15 변경점"):** ``` - "Next.js 15 주요 변경점 정리" - "Next.js 15 App Router 변경사항 2025" - "Next.js 15 breaking changes migration" - "Next.js 15 vs 14 comparison" ``` ### Step 3: 웹 검색 실행 brave-search MCP 또는 WebSearch 도구로 각 쿼리를 실행합니다. **규칙:** 1. 사용 가능한 검색 도구를 자동 감지합니다 (brave-search MCP 우선, 없으면 WebSearch). 2. 각 쿼리당 상위 5-10개 결과를 수집합니다. 3. 중복 URL은 자동 제거합니다. 4. 검색 실패 시 쿼리를 변형하여 재시도합니다. ### Step 4: 핵심 정보 추출 수집된 결과에서 핵심 정보를 추출합니다. **규칙:** 1. 각 결과의 제목, URL, 스니펫을 정규화합니다. 2. 주제와 관련성이 높은 정보를 우선 선별합니다. 3. 사실(fact)과 의견(opinion)을 구분합니다. 4. 날짜가 포함된 정보는 최신성을 기준으로 정렬합니다. ### Step 5: 구조화된 리서치 보고서 생성 수집-분석된 정보를 구조화된 마크다운 보고서로 작성합니다. ### Step 6: 보고서 저장 `.tfx/reports/research-{timestamp}.md`에 저장하고 경로를 사용자에게 알립니다. #