stage3-sop-generation

name

stage3-sop-generation

description

This SOP guides the generation of a production-ready Agent SOP document from extracted patterns and FAQs. This is **Stage 3** (final stage) of the Userchat-to-SOP pipeline, performed entirely by the AI agent using natural language composition. **Language:** Auto-detects Korean (한국어) or Japanese (日本語) from user input. **Stage Flow:** - **Input**: Stage 2 extraction results (JSON files with patterns, FAQs, strategies) - **Process**: LLM composition of Agent SOP following standard format - **Output**: Agent SOP document (.sop.md) ready for deployment **Key Capabilities:** - Generate Agent SOP in standardized format (RFC 2119 compliant) - Transform extracted patterns into parameterized workflows - Create constraint-based steps with MUST/SHOULD/MAY keywords - Include examples and troubleshooting sections - Ensure reusability across different customer support scenarios

Stage 3: Agent SOP Generation

Overview

This SOP guides the generation of a production-ready Agent SOP document from extracted patterns and FAQs. This is Stage 3 (final stage) of the Userchat-to-SOP pipeline, performed entirely by the AI agent using natural language composition.

Language: Detect the language from the user's first message and respond in that language throughout. Support Korean (한국어) and Japanese (日本語). Default to Korean if language is unclear.

Stage Flow:

• Input: Stage 2 extraction results (JSON files with patterns, FAQs, strategies)
• Process: LLM composition of Agent SOP following standard format
• Output: Agent SOP document (.sop.md) ready for deployment

Key Capabilities:

• Generate Agent SOP in standardized format (RFC 2119 compliant)
• Transform extracted patterns into parameterized workflows
• Create constraint-based steps with MUST/SHOULD/MAY keywords
• Include examples and troubleshooting sections
• Ensure reusability across different customer support scenarios

Parameters

Required

• extraction_output_dir: Directory containing Stage 2 results

  • Example: results/{company}/02_extraction
  • Must contain: patterns.json, faq.json, response_strategies.json

• company: Company name

  • Example: "Channel Corp."
  • Used in SOP title and context

• sop_title: Title of the generated SOP

  • Example: "Channel Corp. Customer Support Assistant"
  • Should be descriptive and specific

Optional

• sop_type (default: "customer_support"): Type of SOP to generate

  • "customer_support": General support agent SOP
  • "troubleshooting": Technical troubleshooting focus
  • "sales": Sales inquiry handling

• include_sections (default: "all"): Which sections to include

  • "all": Full SOP (Overview, Parameters, Steps, Examples, Troubleshooting)
  • "essential": Core sections only (Overview, Parameters, Steps)
  • Custom list: e.g., "overview,parameters,steps,examples"

Steps

1. Load and Analyze Extraction Results

Read all Stage 2 outputs to understand extracted patterns and strategies.

Constraints:

• You MUST read the SOP templates BEFORE generating any SOP file:
  • templates/HT_template.md: HT SOP 구조 기준 (목적/주의사항/내용/톤앤매너/에스컬레이션)
  • templates/TS_template.md: TS SOP 구조 기준 (목적/주의사항/문제해결프로세스/톤앤매너/에스컬레이션)
  • 생성하는 모든 SOP는 반드시 이 템플릿 구조를 따라야 한다
• You MUST read all JSON files from Stage 2:
  1. patterns.json: Patterns per cluster + sop_topic_map (authoritative SOP plan from Stage 2)
  2. faq.json: FAQ pairs (organized by SOP topic)
  3. response_strategies.json: Response strategies per SOP topic
  4. keywords.json: Keyword taxonomy
  5. extraction_summary.md: Summary and automation opportunities
• You MUST read enriched patterns (required, not optional): 6. patterns_enriched.json: Patterns with 20 real conversation transcripts per cluster
  • Contains full conversation turns (not summaries)
  • Contains tone-and-manner samples per cluster
  • Read the actual turns in each conversation to extract real customer expressions, agent response templates, and troubleshooting steps
• You MUST verify JSON structure is valid
• You MUST follow sop_topic_map from patterns.json — this is the authoritative plan from Stage 2
  • DO NOT re-classify clusters or redefine SOP topics
  • DO NOT add or remove topics beyond what the map specifies
  • Each topic in the map becomes exactly one SOP file
• You SHOULD identify which patterns will become SOP steps
• You MAY skip low-frequency patterns within a topic (< 2%), but NOT the topic itself

Reading Process:

# In Claude Code - Stage 2 outputs
Read results/{company}/02_extraction/patterns.json      # includes sop_topic_map
Read results/{company}/02_extraction/faq.json
Read results/{company}/02_extraction/response_strategies.json
Read results/{company}/02_extraction/keywords.json
Read results/{company}/02_extraction/extraction_summary.md
Read results/{company}/02_extraction/patterns_enriched.json  # full conversations

Analysis Checklist:

• sop_topic_map present in patterns.json? (required — defines what SOPs to generate)
• How many SOP topics defined? (each becomes one SOP file)
• Which topics are HT vs TS?
• Which patterns map to which topic?
• Which conversations from enriched data correspond to each topic?

2. Design SOP Structure (from sop_topic_map)

Read the sop_topic_map from patterns.json and use it as the definitive SOP plan. Do NOT redesign the topic structure.

Using sop_topic_map (필수):

Stage 2 Step 3에서 이미 클러스터를 분석하고 SOP 토픽을 정의했다. Stage 3은 이 맵을 그대로 따른다.

sop_topic_map에서 가져올 정보:
- topic_id → SOP 파일명
- title → SOP 제목
- type (HT/TS) → 사용할 템플릿
- journey_stage → 파일명 접두사
- source_clusters → 어떤 클러스터/대화를 참고할지
- key_patterns → SOP 내용의 핵심 패턴

SOP 파일명 규칙:

HT_{여정단계}_{주제}.sop.md   → 정보 안내 중심
TS_{여정단계}_{주제}.sop.md   → 문제 해결 중심

예시:
HT_구매전_제품견적상담.sop.md
TS_사용중_하드웨어불량및수리.sop.md

Constraints:

• You MUST follow sop_topic_map exactly — one SOP per topic, no additions or removals
• You MUST follow templates/HT_template.md for HT SOPs and templates/TS_template.md for TS SOPs
• You MUST NOT use Overview/Parameters/Steps/Examples 구조 — 템플릿에 없는 섹션은 추가하지 말 것
• You MUST NOT redesign the topic structure or re-classify clusters (already done in Stage 2)
• You MUST read enriched conversations for each topic's source_clusters when writing that SOP
• You SHOULD include all sections defined in the template (목적, 주의사항, 내용/문제해결프로세스, 톤앤매너, 에스컬레이션, 관련SOP)
• You SHOULD add cross-references between related SOPs (관련 SOP 섹션)
• You MAY merge similar patterns into single 케이스 under 해결책 안내
• You MUST ensure each SOP has a clear, single responsibility

Design Decisions:

1. Step Granularity:

   • Group related patterns: "충전_AS", "배터리_AS" → single Case under 해결책 안내
   • Keep distinct scenarios separate: each Case should represent a clearly different customer situation

2. Constraint Levels:

   • MUST: Critical business rules (warranty verification, PII handling)
   • SHOULD: Best practices (check history first)
   • MAY: Optional enhancements (offer related products)

3. Extract Concrete Details from Enriched Conversations

Before writing any SOP, mine the enriched conversation data for concrete, actionable details.

Constraints:

• You MUST read patterns_enriched.json → each cluster's sample_conversations → turns
• You MUST extract the following from actual manager (agent) messages in turns:
  1. Internal tool URLs/paths — e.g., biz-crm.dmz.channel.io/accounts/{accountId}?tab=settings
  2. Step-by-step instructions agents actually gave — copy near-verbatim, don't paraphrase
  3. Warning messages agents sent — e.g., "구글 로그인 버튼으로 다시 접속하시면 재연동됩니다"
  4. Specific UI navigation paths — e.g., "좌측 하단 프로필 이미지 클릭 > [계정 설정]"
  5. Conditional branches agents used — e.g., "비밀번호를 설정한 적 없는 경우 → 비밀번호 찾기 안내"
• You MUST also extract from user messages:
  1. Common customer expressions — how customers describe the problem in their own words
  2. Frequently asked follow-up questions
• You MUST use tone_and_manner_samples for the 톤앤매너 section
• You SHOULD create a per-topic extraction note before writing each SOP:

Topic: Setting_Account_구글연동해제
Source clusters: [3, 7]
Extracted from conversations:
  - Admin URL: biz-crm.dmz.channel.io/accounts/{accountId}?tab=settings
  - Agent instruction: "로그인 화면에서 '구글 로그인' 버튼이 아닌, 이메일 입력란에 기존 이메일 주소를 직접 입력"
  - Warning: "구글 로그인 버튼으로 다시 접속하면 재연동됨"
  - UI path: "좌측 하단 프로필 이미지 클릭 > [계정 설정] > '로그인 계정'"
  - Customer expression: "이메일 변경이 안 돼요", "구글 로그인 해제해주세요"
  - Condition: "비밀번호 미설정 → 비밀번호 찾기 안내"

Why this matters:

• Without concrete details, SOPs become generic (e.g., "내부 어드민에서 확인" instead of actual URL)
• The enriched data contains real agent responses — use them as the foundation, not as mere reference

⚠️ Extraction Guardrails (반드시 준수):

1. 예외 조치 vs 표준 절차 구분: 대화에서 상담원이 수행한 조치가 표준 절차인지 비상/예외 조치인지 판단해야 한다. 다음 패턴은 예외 조치일 가능성이 높으므로 SOP의 표준 Step으로 포함하지 않는다:

   • 보안 인증 정보(인증코드, OTP 등)를 채팅/문자로 직접 전달하는 행위
   • 내부 시스템을 우회하는 임시 조치 (예: 수동 차단 해제 후 재차단 발생)
   • 상담원이 "한 번만 더 시도해보고" 등의 시행착오를 반복하는 구간
   • 에스컬레이션 후 Tier2가 처리한 특수 조치 → 이런 조치가 대화에 있더라도 SOP에는 에스컬레이션 조건으로만 기재한다.

2. FAQ 문구의 과잉 일반화 금지: FAQ에 "세일즈팀에 문의", "기술팀에 확인" 등의 표현이 있다고 해서 해당 토픽의 모든 Case를 에스컬레이션으로 처리하지 않는다.

   • FAQ의 에스컬레이션 문구는 해당 FAQ 질문의 맥락에만 적용한다.
   • 같은 토픽 내에서도 CX팀이 직접 처리 가능한 Case와 에스컬레이션이 필요한 Case를 분리한다.
   • 에스컬레이션 기준이 불명확한 경우, <!-- TODO: 에스컬레이션 기준 확인 필요 --> 주석을 남긴다.

3. 문의 유형 혼재 방지: 하나의 Case 안에 서로 다른 문의 유형의 Step이 섞이지 않도록 한다.

   • 각 Case는 하나의 고객 시나리오만 다뤄야 한다.
   • 대화 원문에서 여러 이슈가 연속으로 발생한 경우, 각 이슈를 별도 Case로 분리한다.
   • Case 간 참조("Case N 참조")로 연결하되, Step을 혼합하지 않는다.

4. Write SOP Content (해결책 안내 — Case-by-Case)

This is the most critical step. Each SOP's 해결책 안내 section must contain Case-by-Case breakdowns with production-ready detail.

Constraints:

• You MUST follow the template structure exactly:
  • HT SOPs → templates/HT_template.md (목적 → 주의사항 → 내용 → 톤앤매너 → 에스컬레이션)
  • TS SOPs → templates/TS_template.md (목적 → 주의사항 → 문제해결프로세스 → 톤앤매너 → 에스컬레이션)
• You MUST NOT use Overview/Parameters/Steps/Examples structure — that is for Agent Skills, not SOP documents
• For TS SOPs: You MUST follow the 비파괴적 순서 (Non-Destructive Order) principle
  • Order troubleshooting steps from least to most invasive
  • Include "✅ 해결되었는지 확인" checkpoint after each troubleshooting step
  • Reference: See templates/TS_template.md for detailed guidance

Case Quality Requirements (MUST follow for every Case)

Each Case under 해결책 안내 MUST include ALL of the following elements:

#	Required Element	Bad Example (generic)	Good Example (production-ready)
1	Case 헤더 with 빈도	Case 1: 인증코드 미수신 (빈도: 높음)	Case 1: 로그인 이메일/계정 변경을 위한 해제 (빈도: 높음 — 전체의 66.7%)
2	주요 상황 서술	주요 원인: 이메일 수신거부	주요 상황: 고객이 계정 설정에서 로그인 이메일을 변경하려 하나, 구글 연동 상태라 이메일이 잠겨있어 수정이 불가한 경우
3	Step별 안내 멘트 (블록 인용)	"이메일을 확인해 주세요"	3줄 이상의 구체적 안내 + 번호 매긴 절차 (아래 예시 참조)
4	내부 도구 경로	내부 어드민에서 확인	**경로:** biz-crm.dmz.channel.io/accounts/{accountId}?tab=settings
5	UI 네비게이션 경로	설정에서 변경	좌측 하단 프로필 이미지 클릭 > **[계정 설정]** > **'로그인 계정'** 항목
6	조건 분기 (IF/THEN)	(없음)	변경이 안 되는 경우, 구글 재연동 여부를 확인하고 Step 2부터 다시 진행
7	⚠️ 경고/주의 문구	(없음)	⚠️ **중요:** '구글 로그인' 버튼으로 다시 로그인하시면 구글 연동이 재설정됩니다
8	완료 확인 Step	(없음)	"이메일 변경이 정상적으로 완료되셨나요? 확인 한 번만 부탁드립니다."
9	Case 간 참조	(없음)	Case 1의 Step 2~4와 동일하게 처리한다

Step 안내 멘트 작성 기준

각 Step의 안내 멘트는 블록 인용(>) 형식으로, 고객에게 보내는 실제 메시지 수준으로 작성한다:

**Step 3. 재로그인 안내**

> "구글 연동 해제가 완료되었습니다. 아래 순서대로 진행해 주세요.
>
> 1. 현재 채널톡에서 **로그아웃**해 주세요.
> 2. 로그인 화면에서 **'구글 로그인' 버튼이 아닌**, 이메일 입력란에 기존 이메일 주소를 직접 입력하여 로그인해 주세요.
> 3. 로그인 후 좌측 하단 프로필 이미지 클릭 > **[계정 설정]** > **'로그인 계정'** 항목에서 원하시는 이메일로 변경해 주세요.
>
> ⚠️ **중요:** '구글 로그인' 버튼으로 다시 로그인하시면 구글 연동이 재설정되어 이메일 변경이 다시 불가능해집니다. 반드시 이메일을 직접 입력하는 방식으로 로그인해 주세요."

Where do these details come from?

• 내부 도구 경로, UI 경로: patterns_enriched.json → sample_conversations → manager turns에서 추출
• 안내 멘트: 실제 상담원이 보낸 메시지를 기반으로 재구성 (near-verbatim, not paraphrased)
• 조건 분기: 대화에서 상담원이 "~인 경우", "~하셨다면" 등으로 분기한 패턴 추출
• 경고 문구: 상담원이 "주의", "중요", "꼭" 등의 키워드와 함께 보낸 메시지에서 추출
• 빈도 데이터: patterns.json의 cluster_size와 패턴 비율에서 계산

Enriched Data 미보유 시 (내부 도구 경로 등이 대화에 없는 경우)

대화 데이터에서 구체적인 내부 도구 경로나 어드민 URL이 발견되지 않는 경우:

• {내부_도구_경로} 같은 플레이스홀더를 사용하고 주석으로 표시: <!-- TODO: 내부 어드민 경로 확인 필요 -->
• 절대로 임의의 URL이나 경로를 지어내지 않는다
• 안내 멘트, 조건 분기, 경고 문구는 대화 데이터에서 항상 추출 가능하므로 반드시 포함한다

5. Write 톤앤매너 Section

Extract tone and manner from enriched data and write the section.

Constraints:

• You MUST use tone_and_manner_samples from patterns_enriched.json as the foundation
• You MUST include: 인사말, 공감 표현, 마무리 인사, 금지 표현
• You MUST use actual agent messages from the data, not generic templates
• You SHOULD include 금지 표현 with 대체 표현 pairs (table format)

Process:

1. Read tone_and_manner_samples for the topic's source clusters
2. Group by category: greeting, empathy, closing, proactive, informative
3. Select 2-3 best examples per category
4. Identify negative patterns from conversations (agent responses that caused re-inquiry or escalation)
5. Create 금지/대체 표현 pairs

6. Write 에스컬레이션 Section

Constraints:

• You MUST include an escalation table with: 상황, 에스컬레이션 대상, 전달 정보, 예상 응답 시간
• You MUST include 에스컬레이션 시 고객 안내 멘트 (from actual agent messages)
• You SHOULD include 에스컬레이션 요청 양식 (내부용) if internal tool paths are available
• Escalation targets MUST be extracted from actual conversations (not invented)

8. Save Agent SOP Documents

Write all SOP files to the output directory. Each SOP is a separate file.

Constraints:

• You MUST name files using the customer journey convention:
  • HT SOP: HT_{여정단계}_{주제}.sop.md
  • TS SOP: TS_{여정단계}_{주제}.sop.md
• You MUST use .sop.md extension (Agent SOP convention)
• You MUST save all generated SOPs to the same output directory
• You MUST use versioned directory if previous SOPs exist:
  • First run: results/{company}/03_sop/
  • Second run (if 03_sop/ exists): results/{company}/03_sop_v2/
  • Third run: results/{company}/03_sop_v3/ (etc.)
• You MUST NOT overwrite existing SOP files — use versioned directory
• You SHOULD validate each SOP after saving
• You MUST create output directory if needed

File Creation (multiple SOPs):

# In Claude Code — save each SOP as a separate file
Write results/{company}/03_sop/HT_{topic1}.sop.md
Write results/{company}/03_sop/TS_{topic2}.sop.md
Write results/{company}/03_sop/HT_{topic3}.sop.md
# ... (약 10-15개 파일)

Post-Save Validation (per file):

구조 체크:

• 템플릿 섹션 모두 포함 (목적, 주의사항, 내용 or 문제해결프로세스, 톤앤매너, 에스컬레이션)
• Overview/Parameters/Steps/Examples 구조를 사용하지 않았는가
• 파일명이 내용을 잘 반영
• File size reasonable (100-500 lines per SOP)

Case 품질 체크 (해결책 안내의 각 Case별):

• Case 헤더에 정량적 빈도 포함 (e.g., "전체의 66.7%")
• 주요 상황 서술이 고객 시나리오 기반인가 (not 기술적 원인 나열)
• 각 Step에 블록 인용(>) 형식의 안내 멘트가 있는가
• 안내 멘트가 3줄 이상이고 번호 매긴 절차를 포함하는가
• 내부 도구 경로 or {placeholder} + TODO 주석이 있는가
• UI 네비게이션 경로가 구체적인가 (e.g., "좌측 하단 > [설정]")
• 조건 분기(IF/THEN)가 최소 1개 있는가
• ⚠️ 경고/주의 문구가 해당되는 Case에 포함되어 있는가
• 완료 확인 Step이 있는가 ("~되셨나요?")
• Case 간 참조가 적절히 사용되었는가 (중복 방지)

데이터 기반 체크:

• 구체적인 내용이 enriched 대화에서 추출된 것인가 (임의 생성 아님)
• 톤앤매너의 예시가 실제 상담원 메시지 기반인가
• No placeholder text (e.g., "[TODO]", "[내용 추가]") — {내부_도구_경로} + TODO 주석은 허용

Output Summary (완료 후 출력):

✅ Stage 3 완료: {N}개 SOP 생성
저장 위치: results/{company}/03_sop/

생성된 파일:
  HT_구매후_바우처수신.sop.md
  HT_USIM배송_일반문의.sop.md
  TS_현지_데이터연결불량.sop.md
  ...

9. Generate Metadata

Create metadata file with SOP information.

Constraints:

• You MUST create metadata.json alongside SOP file
• You MUST include: version, generated date, source files, statistics
• You SHOULD include: author, review status, deployment target
• You MAY include: quality score, test results

Metadata Structure:

{
  "sop_title": "Channel Corp. Customer Support Assistant",
  "company": "Channel Corp.",
  "version": "1.0.0",
  "generated_at": "2024-01-28T19:00:00Z",
  "last_updated_at": "2024-01-28T19:00:00Z",
  "generated_by": "Claude Sonnet 4.5 (Stage 3 Pipeline)",
  "source_files": [
    "results/{company}/01_clustering/{company}_clustered.xlsx",
    "results/{company}/01_clustering/{company}_tags.xlsx",
    "results/{company}/02_extraction/patterns.json",
    "results/{company}/02_extraction/faq.json"
  ],
  "statistics": {
    "total_clusters": 10,
    "patterns_extracted": 37,
    "faq_pairs": 52,
    "sop_steps": 5,
    "sop_examples": 3,
    "word_count": 4250
  },
  "coverage": {
    "inquiry_types": ["a_s_request", "delivery_inquiry", "product_question", "order_change", "complaint"],
    "top_categories": ["A/S", "배송", "일반_상담"],
    "automation_ready": ["delivery_inquiry", "product_question"]
  },
  "quality": {
    "rfc_2119_compliant": true,
    "all_sections_present": true,
    "examples_validated": true
  },
  "deployment": {
    "status": "ready",
    "target_platform": "Claude Skills / MCP Server",
    "review_required": true,
    "reviewer": "Customer Support Manager"
  },
  "notes": "Generated from 1,645 customer support chat records. Covers 5 major inquiry categories with 52 pre-built response templates."
}

File Creation:

Write results/{company}/03_sop/metadata.json

Examples

Example 1: SOP Generation (Channel Corp.)

Input:

• extraction_output_dir: results/{company}/02_extraction
• company: "Channel Corp."
• sop_title: "Channel Corp. Customer Support Assistant"
• sop_type: "customer_support"

Execution Time: ~5 minutes

Output:

• 03_sop/ 디렉토리에 10-15개 SOP 파일
• metadata.json

Example 2: Concise Troubleshooting SOP (Channel Corp.)

Input:

• extraction_output_dir: results/{company}/02_extraction
• company: "Channel Corp."
• sop_title: "Channel Corp. Hardware Troubleshooting Guide"
• sop_type: "troubleshooting"
• detail_level: "concise"

Execution Time: ~3-4 minutes

Output:

• {company}_troubleshooting.sop.md (600 lines)
• Focus on A/S and technical issues only
• Minimal examples, core workflows only

Output Format

File 1: {company}_support.sop.md

SOP document following HT/TS template structure.

TS SOP Structure (문제 해결):

# {SOP Title}

## 메타데이터
| 항목 | 내용 |
|------|------|
| SOP ID | {ID} |
| 분류 | {분류} |
...

## 1. 목적
## 2. 주의사항
## 3. 문제 해결 프로세스
### 3-1. 처리 흐름 개요
### 3-2. 문제 상황 확인
### 3-3. 해결책 안내
#### Case 1: {시나리오} (빈도: 높음 — 전체의 XX%)
  **Step 1~N** with 블록 인용 안내 멘트, 내부 도구 경로, 조건 분기, 완료 확인
#### Case 2: ...
## 4. 톤앤매너
## 5. 해결이 안되면 (에스컬레이션)
## 6. 관련 SOP
## 7. 데이터 분석 정보

HT SOP Structure (정보 안내):

# {SOP Title}

## 메타데이터
## 1. 목적
## 2. 주의사항
## 3. 내용
### (주제별 Case 구조 — 동일한 디테일 요구사항 적용)
## 4. 톤앤매너
## 5. 해결이 안되면 (에스컬레이션)
## 6. 관련 SOP
## 7. 데이터 분석 정보

File 2: metadata.json

SOP metadata and statistics.

Fields:

• sop_title, company, version
• generated_at, generated_by
• source_files
• statistics (clusters, patterns, FAQ count, steps, examples)
• coverage (inquiry types, categories, automation ready)
• quality (RFC compliance, section completeness)
• deployment (status, target platform, review status)

Troubleshooting

Issue 1: Generated SOP Cases are too generic

Symptom: Cases lack specificity — "내부 어드민에서 확인", no UI paths, no concrete agent messages

Solution:

• Re-read patterns_enriched.json → sample_conversations → manager turns
• Extract actual URLs, UI paths, agent response templates from the conversations
• If not found in data, use {placeholder} + <!-- TODO --> — never invent details

Issue 2: Cases use "주요 원인" instead of "주요 상황"

Symptom: Case descriptions list technical causes rather than customer scenarios

Solution:

• Rewrite from customer's perspective: "고객이 [X]를 하려 하나, [Y] 상태라 [Z]가 불가한 경우"
• Extract customer expressions from user turns in enriched data
• Technical causes go into the Step's internal notes, not the Case header

Issue 3: Missing validation steps and conditional branches

Symptom: Cases are linear (Step 1 → 2 → 3 → done) without confirmation or branching

Solution:

• Add "완료 확인" step after each major action: "~되셨나요?"
• Add conditional branches: "안 되는 경우 → [다른 조치]" or "→ Step N부터 다시 진행"
• Add ⚠️ warnings where re-occurrence is likely (e.g., 재연동, 재발 가능성)

Related Documentation

• Agent SOP Format: rules/agent-sop-format.md
• HT/TS Templates: templates/HT_template.md, templates/TS_template.md (SOP structure reference)
• Stage 2: agent-sops/stage2-extraction.sop.md (Prerequisite)
• RFC 2119: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc2119

Notes

RFC 2119 Keywords

Use these keywords correctly in Constraints:

• MUST / MUST NOT: Absolute requirement or prohibition
• SHOULD / SHOULD NOT: Recommended but not required
• MAY: Optional, at discretion

Example:

**Constraints:**
- You MUST verify warranty before promising free repair (business critical)
- You SHOULD check customer history before responding (best practice)
- You MAY offer related product suggestions (optional enhancement)
- You MUST NOT promise specific repair timeframes (liability risk)

SOP Reusability

The generated SOP should be reusable across:

• Different customer support agents (human)
• AI assistants (Claude Skills, MCP tools)
• Chatbots and automated systems
• Multi-channel support (chat, email, phone)

Design for reusability:

• Use parameterized workflows (not hardcoded values)
• Provide clear decision logic (IF/THEN)
• Include examples for common scenarios
• Document edge cases in Troubleshooting

Execution Strategy

메인 에이전트에서 순차 처리 (권장)

재료(patterns, FAQ)가 이미 준비되어 있으므로, subagent 병렬 처리와 순차 처리의 시간 차이가 거의 없습니다. 순차 처리가 더 안정적이고 디버깅이 쉽습니다.

Critical Constraints:

• You MUST generate SOP documents using LLM (Claude) directly
• You MUST NOT use Python scripts to auto-generate SOP files
• You MUST NOT use automated template generators or boilerplate tools
• You MUST write each SOP through natural language composition
• You SHOULD process each SOP sequentially in main agent
• You MAY use subagent if needed, but sequential processing is preferred

Why No Python Auto-generation:

• ❌ Python cannot understand nuanced customer expressions
• ❌ Template-based generation produces generic, low-quality SOPs
• ✅ LLM composition ensures context-aware, company-specific content
• ✅ Natural language understanding captures tone and intent

Recommended Approach:

1. 순차 SOP 생성 - 메인 에이전트에서 하나씩 생성
2. LLM 직접 작성 - Python 스크립트 없이 Claude가 직접 작성
3. 재료 활용 - patterns_enriched.json, faq.json에서 내용 추출
4. 각 SOP 완료 후 파일 저장 → 다음 SOP 진행

Efficiency Tips:

1. ✅ patterns_enriched.json 사용 (clustered.xlsx 재로드 불필요)
2. ✅ 순차 처리로 안정성 확보
3. ❌ Python 자동 생성 스크립트 사용 금지
4. 시간 차이 거의 없음 (재료가 준비되어 있으므로)

Quality Checklist

Before finalizing each SOP:

• All patterns from extraction are covered in Cases
• FAQ answers are incorporated into Step 안내 멘트
• Response strategies reflected in 톤앤매너 section
• Escalation rules clearly defined with table format
• Each Case passes the 9-point Case Quality Requirements (Step 4)
• 안내 멘트 are based on actual agent messages (not generic)
• Text is natural and professional in the detected language
• No company-specific secrets or PII exposed
• Template structure followed (HT or TS) — no Overview/Parameters/Steps/Examples
• All sections complete (no empty TODOs except allowed {placeholder} patterns)

Deployment Readiness

After SOP generation:

1. Review: Customer support manager validates accuracy
2. Test: Pilot with small team, collect feedback
3. Refine: Update based on testing results
4. Deploy: Roll out via Claude Skills, MCP server, or training docs
5. Monitor: Track usage metrics, identify gaps
6. Iterate: Update SOP based on new patterns (quarterly)

Metrics to Track:

• First-contact resolution rate
• Average response time
• Escalation rate
• Customer satisfaction score
• Agent feedback on SOP usability