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해결하는 문제

AI 에이전트가 일반적이고 구조가 불명확한 보고서를 생성하는 문제를 해결합니다. 최상위 기관 연구에서 볼 수 있는 전문성과 엄격함이 결여된 보고서를 생성하는 것을 방지합니다. 단순히 검색 결과를 문서로 집약하는 것이 아니라, 스탠포드 HAI, 맥킨지, 오픈AI와 같은 선도적인 글로벌 기관이 실제로 사용하는 설계 및 작성 관행을 따르는 산업 보고서, 화이트페이퍼, 학술 논문을 생성할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 텍스트 기반 가이드라인과 Python 유틸리티 파일로 구성된 '에이전트 스킬'로 구현됩니다. 스탠포드 HAI, 맥킨지, 오픈AI 등 41개 이상의 고품질 보고서에서 발견된 패턴을 역설계하여 개발되었습니다. 트리거가 발생하면 에이전트는 연구자, 편집자, 정보 디자이너, 데이터 시각화 전문가의 네 가지 역할을 수행하며 생산 파이프라인을 실행합니다. SVG 차트 라이브러리, 자동 목차 생성을 위한 렌더링 엔진, 레이아웃, 색상 사용, 글쓰기 스타일(예: 결론을 차트 제목에 기술하는 것 등)에 대한 엄격한 가이드라인을 포함합니다.

대상 사용자

Claude Code나 기타 커스텀 에이전트 플랫폼 사용자 중에서 전문 수준의 연구 보고서, 화이트페이퍼, 데이터 인사이트, arXiv 스타일 논문을 생성해야 하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 근거 기반 기준: 41개의 실제 기관 보고서를 정량적으로 분석하여 도출된 관행.
• 역할 기반 워크플로우: 단순한 텍스트 생성을 넘어서 다중 역할 전문 편집 프로세스를 시뮬레이션합니다.
• 시각적 도구: 8가지 차트 유형에 대응하는 Python 기반 인라인 SVG 라이브러리와 CSS 기반 렌더링 시스템을 포함합니다.
• 엄격한 편집 논리: 콘텐츠 포함 여부에 대한 명확한 기준 제공: 문장을 제거해도 독자의 결론 판단이 바뀌지 않으면 '작업 로그'로 간주하여 삭제됩니다.