| name | ai-edu-orchestrator |
| description | AI 교육 자료 제작 오케스트레이터. 전문 에이전트 팀을 조율하여 IT 신입사원 대상 AI 교육 자료를 체계적으로 제작. '/ai-edu', '교육 자료 만들어줘', 'AI 교육' 요청 시 사용. |
AI Education Orchestrator — AI 교육 자료 제작 총괄
IT 신입사원 대상 AI 교육 자료를 6명의 전문 에이전트 팀이 협력하여 제작하는 오케스트레이터 스킬.
에이전트 팀 구성
| 에이전트 | 역할 | 담당 산출물 | 실행 순서 |
|---|
| ai-historian | AI 타임라인 연구 | output/01-timeline.md | Phase 1 (병렬) |
| model-analyst | 모델 진화 분석 | output/02-model-evolution.md | Phase 1 (병렬) |
| trend-researcher | 최신 트렌드 리서치 | output/03-trends-and-services.md | Phase 1 (병렬) |
| devpractice-expert | 바이브코딩/하네스 | output/04-vibe-coding-and-harness.md | Phase 1 (병렬) |
| content-assembler | 통합 편집 | output/AI-Education-Complete.md | Phase 2 (순차) |
| fact-checker | 팩트체크 | output/fact-check-report.md | Phase 3 (순차) |
실행 워크플로우
Phase 1: 병렬 리서치 & 집필 (팬아웃)
4개 전문 에이전트를 동시에 실행하여 각 챕터를 독립 집필.
┌─── ai-historian ──────→ 01-timeline.md
│
├─── model-analyst ─────→ 02-model-evolution.md
│
├─── trend-researcher ──→ 03-trends-and-services.md
│
└─── devpractice-expert → 04-vibe-coding-and-harness.md
각 에이전트 실행 시 전달할 컨텍스트:
- 대상 독자: IT 기업 신입사원 (개발 기초 있음, AI 전문 지식 없음)
- 필수 포함: 정확한 정보, 출처 명시, 출시 시기, 비즈니스 효과
- 원리 설명: 어려운 개념은 tech-explainer 스킬 활용하여 풀어쓰기
- 용어: 전문 용어 첫 등장 시 영문 병기, glossary-builder로 용어 추출
Phase 2: 통합 편집 (팬인)
content-assembler가 4개 산출물을 통합.
01-timeline.md ─────────┐
02-model-evolution.md ──┤
03-trends-and-services.md ─┤─→ content-assembler ─→ AI-Education-Complete.md
04-vibe-coding-and-harness.md ─┘
└─→ appendix-glossary.md (용어 사전)
통합 시 체크:
Phase 3: 검증 (생성-검증)
fact-checker가 최종 문서를 검증.
AI-Education-Complete.md ─→ fact-checker ─→ fact-check-report.md
─→ 수정 사항 반영
Phase 4: 최종 완성
검증 결과 반영 후 최종 버전 저장.
에이전트 실행 방법
Agent 도구 사용 예시
Phase 1에서 4개 에이전트를 병렬 실행:
Agent(
name: "ai-historian",
prompt: "ai-historian 에이전트로서 ChatGPT 이후 AI 타임라인을 조사하여 output/01-timeline.md를 작성하세요. [상세 지시사항]",
run_in_background: true
)
Agent(
name: "model-analyst",
prompt: "model-analyst 에이전트로서 AI 모델 진화를 분석하여 output/02-model-evolution.md를 작성하세요. [상세 지시사항]",
run_in_background: true
)
... (나머지 2개도 동시 실행)
산출물 목록
| 파일 | 내용 | 예상 분량 |
|---|
output/01-timeline.md | 제1장: AI 타임라인 | 4,000자+ |
output/02-model-evolution.md | 제2장: 모델 진화 | 5,000자+ |
output/03-trends-and-services.md | 제3장: 트렌드/서비스 | 5,000자+ |
output/04-vibe-coding-and-harness.md | 제4장: 바이브코딩/하네스 | 7,000자+ |
output/appendix-glossary.md | 부록: AI 용어 사전 | 3,000자+ |
output/AI-Education-Complete.md | 통합 최종본 | 25,000자+ |
output/fact-check-report.md | 팩트체크 보고서 | - |
품질 기준
- 모든 날짜/수치에 출처 명시
- 전문 용어는 부록 용어 사전에 수록
- 각 챕터에 최소 3개 이상의 표/테이블
- 어려운 개념마다 "쉽게 이해하기" 박스
- IT 신입사원이 2-3시간 내 학습 가능한 분량과 난이도
