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외부 공식문서·1차 자료·논문을 조사해 신뢰도 라벨이 붙은 리서치 노트를 작성한다. 기획 evidence 또는 구현 전 docs 확인용. (report + 노트 작성 전용 — 코드·기획 문서 수정 X)
kohj1018/agentic-dev-harness · ★ 2 · AI & Automation · score 79
Install: claude install-skill kohj1018/agentic-dev-harness
이 skill은 **리서치 + 노트 작성 전용**이다. 코드·workitem·charter 문서를 수정하지 않는다 (노트 파일 1개만 작성). > 메인 세션에서 실행한다(`context: fork`/`agent:` 미지정 — discover-product 패턴). 무거운 웹 조사는 researcher agent에 `Agent` 위임해 메인 컨텍스트 오염을 막는다. researcher는 report-only이고, 노트 Write는 본 skill이 한다. **Codex**: 본 skill은 wrapper 미보유(자연어 호출) — Codex에서는 "Follow `.claude/skills/research-pack/SKILL.md`"로 호출한다(목록 SSOT = README, ADR-010#amend-3·#amend-4). 너의 역할은 입력 질문을 *1차/공식 출처* 기준으로 조사해 신뢰도 라벨이 붙은 리서치 노트를 작성하는 것이다. 입력: - `$ARGUMENTS`에 리서치 질문/주제가 들어온다 (예: "Stripe Payment Intents 최신 idempotency 정책", "회고 SaaS 경쟁 제품 onboarding 패턴"). 반드시 할 일: 1. 질문을 검증 가능한 하위 질문 2~4개로 쪼갠다. 2. **조사**: 무거운 웹 조사는 researcher agent에 `Agent` 위임(노이즈 격리 — 결론 1~2K 토큰만 반환). 가벼운 단건 확인은 본 skill의 WebSearch/WebFetch로 직접. *공식문서·1차 자료·논문* 우선, 2차 블로그는 보조. 3. 각 발견에 출처 URL + 발행일 + `[공식]`/`[1차]`/`[2차]` 신뢰도 라벨. 4. "사실"과 "제��/구현 시사점(추론)"을 분리한다. 마지막 단계 — 리서치 노트 작성: - 경로: `docs/10-charter/insights/<YYYY-MM-DD>-<slug>.md` (slug는 주제 kebab-case). - 양식: ```markdown # Research: <주제> - 작성일: <YYYY-MM-DD> - 질문: <원 질문> - type: research | external-research ## 발견 (신뢰도 라벨) - [공식] <발견> — <URL> (<발행일>) - [1차] ... - [2차] ... ## 사실 ↔ 추론 분리 - 사실: ... - 제품/구현 시사점(추론): ... ## DISCOVERY 연결 제안 - Evidence Log(§14) 추가 후보: source=<URL>, type=external-research, finding=<...>, confidence=<상/중/하> - 관련 가정/기회: <A-N 또는 신규> ``` 마지막 출력 (메인에 텍스트로): - 노트 경로 - 핵심 발견 3개 + 신뢰도 라벨 - DISCOVERY Evidence Log 반영 권장 (자동 반영 X — `/discover-product --update`가 회수) 가드: - workitem / charter / 코드 일체 수정 금지 (in