| name | retrieval-plan |
| version | 1.0.0 |
| category | productivity |
| description | 복합·멀티홉·관계형 질문을 서브질문으로 분해(필요시 step-back)해 지식베이스에서 조각별로 검색한 뒤 종합한다 — raw 질문 단발 검색이 놓치는 다단계 사실을 잡는다. Use when: '사람×거래×날짜'가 엮인 질문, 'A와 B 비교', '왜/어떻게 …가 …됐나', 여러 사실을 이어야 답이 나오는 질문. NOT for: 단일 사실 조회(위키 한 번이면 됨), 일반 대화. |
| metadata | {"deneb":{"emoji":"🧭","tags":["retrieval","검색","분해","multihop","멀티홉","회상","근거"],"triggers":["경위","어떻게 됐던","타임라인 정리","이력 추적"],"related_skills":["fact-check","decision-premortem"]}} |
| user-invocable | true |
검색 계획 (멀티홉 회상)
자동 회상은 raw 질문 하나로 한 번 검색한다. 그래서 여러 사실을 이어야 답이
나오는 복합 질문에서 약하다 — 한 번의 약한 히트로 자신만만하게 틀린다. 이 스킬은
질문을 먼저 쪼개서, 조각별로 검색하고, 종합한다.
When to Use
- 복합·멀티홉·관계형·시점이 걸린 질문: 사람×거래×날짜가 엮이거나, "A와 B 비교",
"왜/어떻게 …가 …됐나"처럼 둘 이상의 사실을 이어야 답이 나오는 것.
- 한 번의 검색으로는 한 조각밖에 못 잡는 질문.
쓰지 않는 경우(중요): 단일 사실 조회(위키 한 번이면 끝). 여기 들이대면 턴만
낭비한다 — 강한 메인 모델은 단발 회상으로 충분하다. 이 음성 조건이 이 스킬의 핵심이다.
절차
- step-back (모호하면). 구체 질문을 한 단계 위 개념·엔티티로 되물어 핵심을
드러낸다. 예: "탑솔라 루프탑 딜 진행할까?" → "탑솔라 루프탑 프로젝트의 현재 상태·
담당·미해결 리스크는?"
- 분해. 2~4개의 원자적 서브질문으로 쪼갠다 — 각각 한 번의 검색으로 답할 수
있는 단위로. 의존 관계가 있으면 선행 사실(누가·무엇)부터 검색하도록 순서를 잡는다.
- 조각별 검색. 서브질문마다 그 질문에 맞춘 한 번의 검색을 가진 도구로 한다
(
wiki·일기·파일 검색 등). raw 복합 질문을 통째로 던지지 마라 — 그게 단발 회상이
놓치는 지점이다.
- 커버리지 점검. 서브질문마다 근거 히트가 있었나? 빈손인 서브질문을 표시한다.
- 종합 또는 미확인. 검색된 근거로만 답한다. 못 채운 조각은
web으로
에스컬레이트하거나 "미확인"으로 명시한다 — 추측(모델 기억)으로 메우지 마라.
사실 충돌이 보이면 fact-check/위키 supersession으로 넘긴다.
의사결정이 걸린 질문이면 여기서 모은 근거를 decision-premortem으로 잇는다.
Pitfalls
- 과트리거 금지. 단순 단일 사실엔 쓰지 마라(턴 낭비). "이 질문은 사실 하나면
되나, 둘 이상을 이어야 하나"를 먼저 가른다.
- 가짜 답 생성 후 검색(HyDE식) 금지. 작은 개인 코퍼스(우리 위키)에선 헛검색을
부른다. 답을 미리 지어내지 말고 질문만 쪼갠다.
- 서브질문은 실제 위키·파일에 있을 법한 사실 단위로 만든다. 분해를 위한 분해는
소음이다 — 답에 꼭 필요한 조각만.
주의
지금 응답하는 곳이 곧 사용자의 채널이다 — 채널 상태를 추측하지 마라. 내부
토큰(<thinking>, NO_REPLY)이 새지 않게 하고, "좋은 질문입니다" 같은 빈 서두
없이 답부터. 근거 없는 것은 미확인으로 두고, 모르는 것은 모른다고 둔다.
