| name | my-clarify |
| description | AI 컨설팅/교육 프로젝트의 모호한 요구사항을 명확하게 만든다. "요구사항 정리", "기획 정리", "뭘 원하는 건지", "프로젝트 clarify", "컨설팅 정리", "교육 기획 정리" 요청에 사용. |
My Clarify: AI 컨설팅/교육 요구사항 명확화
AI 컨설팅 프로젝트나 교육 기획에서 모호하거나 애매한 요구사항을 가설 기반 질문으로 구체적인 실행 가능한 스펙으로 바꾼다.
반드시 AskUserQuestion 도구를 사용한다 — 일반 텍스트로 질문하지 않는다.
언제 사용하는가
- 클라이언트의 애매한 컨설팅 요청 ("AI 도입하고 싶어요")
- 불명확한 교육 기획 ("AI 교육 해주세요")
- 구체적이지 않은 프로젝트 목표 ("업무 자동화 해주세요")
- POC 범위가 정해지지 않은 프로젝트 ("이걸로 뭔가 만들어주세요")
- 컨설팅 계약 범위 협의 ("고문 역할로 도와주세요")
핵심 원칙: 가설을 선택지로
열린 질문 대신, 그럴듯한 해석을 선택지로 제시한다.
각 선택지는 "클라이언트가 실제로 원하는 것"에 대한 검증 가능한 가설이다.
BAD: "어떤 AI 교육을 원하시나요?" ← 열린 질문, 높은 인지 부하
GOOD: "프롬프트 기초 / 바이브코딩 체험 / 업무자동화 실습" ← 하나 고르기, 낮은 부하
프로토콜
Phase 1: 원본 캡처 + 진단
원래 요구사항을 그대로 기록한다. 모호한 부분을 식별한다:
- 무엇이 불분명하거나 미지정인가?
- 어떤 가정이 필요한가?
- 어떤 결정이 해석에 맡겨져 있는가?
Phase 2: 반복 질문 (AskUserQuestion)
AskUserQuestion으로 모호함을 해소한다. 관련 질문을 최대 4개까지 묶어서 한 번에 물어본다.
상한: 5-8개 질문. 핵심 모호함이 해소되거나, 사용자가 "됐어"라고 하거나, 상한에 도달하면 멈춘다.
모호함 카테고리 (AI 컨설팅/교육 특화):
| 카테고리 | 가설 예시 |
|---|
| 프로젝트 범위 | 전체 시스템 / 특정 업무 1개 / POC만 |
| 역할 경계 | 자문만 / 직접 구축 / 교육+구축 혼합 |
| 교육 대상 | 경영진 / 실무자 / 개발자 / 전 직군 |
| 교육 깊이 | 인식 전환(1-2시간) / 실습 중심(반나절) / 심화(풀데이) |
| AI 도구 | ChatGPT / Claude / Gemini / 바이브코딩 도구 / 복수 |
| 성과 기준 | 데모 시연 / 실제 업무 적용 / ROI 수치 / 내부 역량 확보 |
| 기한 | 이번 주 / 이번 달 / 분기 단위 |
| 예산 | 고정금액 / 시간당 / 월 리테이너 / 미정 |
| 납품물 | 프로토타입 / 교육자료 / 로드맵 문서 / 운영 매뉴얼 |
| 후속 관계 | 1회성 / 장기 자문 / 내재화 후 종료 |
Phase 3: Before/After 요약
변환 결과를 보여준다:
## 요구사항 Clarify 결과
### Before (원본)
"{원래 요구사항 그대로}"
### After (구체화됨)
**목표**: [정확한 설명]
**프로젝트 범위**: [포함/제외 사항]
**나의 역할**: [자문 / 구축 / 교육 등]
**대상**: [누구를 위한 것인지]
**사용 도구**: [어떤 AI 도구를 쓸 것인지]
**납품물**: [최종 산출물]
**성과 기준**: [언제 성공인지]
**기한/일정**: [마감 또는 마일스톤]
**결정 사항**:
| 질문 | 결정 |
|------|------|
| [모호했던 점 1] | [선택한 옵션] |
Phase 4: 저장 옵션
Clarify 결과를 파일로 저장할지 물어본다. 기본 위치: requirements/ 디렉토리.
규칙
- 가설로 물어본다: 모든 선택지는 그럴듯한 해석이다
- 가정하지 않는다: 추측 대신 질문한다
- 의도를 보존한다: 정제하되 방향을 바꾸지 않는다
- 5-8개 질문이 한계다: 그 이상은 피로감
- 관련 질문은 묶는다: AskUserQuestion 한 번에 최대 4개
- 변화를 추적한다: 반드시 Before/After를 보여준다
- 컨설팅 맥락을 유지한다: 클라이언트와의 관계, 장기 계약 가능성을 항상 고려한다
