SeanEllyJames/deep-research-skill
AI 에이전트가 정보만 나열하지 않고 진짜 판단을 내리게 만드는 조사 지침서
AI 에이전트에게 시키는 '심층 조사'가 사실은 여러 출처를 긁어모아 목차만 그럴듯하게 정리한 결과물인 경우가 많다는 문제의식에서 나온 프로젝트다. 이 저장소는 Claude Code, Cursor 같은 도구에 붙여넣기만 하면 되는 SKILL.md 파일 하나로, 검색 전에 먼저 질문 자체를 의심하고 논쟁적인 결론까지 밀어붙이도록 에이전트를 유도한다. 실제로 에이전트가 저지르기 쉬운 여섯 가지 실패 패턴과 그걸 잡아내는 신호까지 정리해 놓았다.
무엇을 하는 레포인가
- 기존 AI 조사 방식(Wide Research)은 여러 출처를 병렬로 검색해 주제별로 분류한 체크리스트를 내놓는데, 겉보기엔 그럴듯해도 정작 판단이 빠져 있다는 문제를 지적한다.
- Phase 0(질문 자체를 먼저 의심하기)부터 Phase 4(논증을 글로 쓰기)까지 4단계 워크플로를 제시하며, 특히 검색을 시작하기 전에 숨은 전제와 뻔한 오답을 짚어보는 Phase 0을 건너뛰지 않는 것을 핵심 규율로 삼는다.
- 1차 자료(재무보고서, 창업자 블로그, 컨퍼런스콜 원문 등) 3~5편을 정독하고, 실패 사례와 비판 의견까지 파고들어 상반된 자료 간의 모순을 분석하도록 요구한다.
- 표나 불릿 포인트로 통찰을 흉내 내지 말 것, 결론이 너무 안전해서 아무도 반박하지 않으면 다시 쓸 것 등 여섯 가지 흔한 실패 패턴과 그 감지 신호를 구체적으로 제시한다.
- 실제로 하위 에이전트가 재귀적으로 늘어나 3개에서 13개, 50개를 거쳐 149개까지 불어나며 예상치 못한 API 비용이 발생한 사고 사례를 반면교사로 삼아 규칙을 만들었다고 밝힌다.
왜 중요한가
AI에게 보고서나 조사를 맡기는 사람이라면, 그럴듯해 보이지만 알맹이 없는 결과물을 걸러내고 진짜 쓸모 있는 판단을 얻어내는 프롬프트 설계 방법을 참고할 수 있다. 또한 하위 에이전트를 무분별하게 늘렸다가 비용이 폭발하는 실수를 미리 피하는 데도 도움이 된다.
이 레포의 용어
- Wide Research · 여러 출처를 병렬로 검색해 주제별로 분류만 하는 얕은 조사 방식
- Deep Research · 소수의 1차 자료를 정독하고 모순을 분석해 논증적 판단을 내리는 조사 방식
- SKILL.md · AI 에이전트에게 붙여넣어 특정 작업 방식을 지시하는 마크다운 파일
- subagent(하위 에이전트) · 메인 에이전트가 작업을 나눠 맡기는 보조 AI 에이전트
- fan-out · 에이전트가 작업을 여러 하위 에이전트로 계속 분기시켜 나가는 현상
레포 원문 소개 (영문)
让AI Agent 做真正会思考，有判断的深度调研，而不是会摆信息的汇总报告。一个即插即用的 skill 文件。
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