| name | deep-research |
| description | firecrawl 및 exa MCP를 사용한 다중 소스 심층 조사. 웹을 검색하고 발견 사항을 합성하며 출처가 명시된 보고서를 제공합니다. 사용자가 증거와 인용이 포함된 모든 주제에 대한 철저한 조사를 원할 때 사용하세요. |
| origin | ECC |
심층 조사 (Deep Research)
firecrawl 및 exa MCP 도구를 사용하여 여러 웹 소스로부터 인용이 포함된 철저한 조사 보고서를 작성합니다.
활성화 시점
- 사용자가 특정 주제에 대해 깊이 있는 조사를 요청할 때
- 경쟁사 분석, 기술 평가 또는 시장 규모 산정 시
- 회사, 투자자 또는 기술에 대한 실사(Due diligence) 수행 시
- 여러 소스의 합성이 필요한 모든 질문
- 사용자가 "조사해 줘", "심층 분석해 줘", "알아봐 줘" 또는 "현재 상태가 어때"라고 말할 때
MCP 요구 사항
다음 중 적어도 하나가 필요합니다:
- firecrawl —
firecrawl_search, firecrawl_scrape, firecrawl_crawl
- exa —
web_search_exa, web_search_advanced_exa, crawling_exa
두 가지를 모두 사용하면 최상의 커버리지를 얻을 수 있습니다. ~/.claude.json 또는 ~/.codex/config.toml에서 구성하세요.
워크플로우
1단계: 목표 이해
1~2개의 짧은 확인 질문을 던지세요:
- "목표가 무엇인가요? 학습, 의사 결정, 아니면 글쓰기인가요?"
- "원하시는 특정 관점이나 깊이가 있나요?"
사용자가 "그냥 조사해 줘"라고 하면 합리적인 기본값으로 진행합니다.
2단계: 조사 계획 수립
주제를 3~5개의 조사 하위 질문으로 나눕니다. 예시:
- 주제: "AI가 헬스케어에 미치는 영향"
- 오늘날 헬스케어의 주요 AI 애플리케이션은 무엇인가?
- 어떤 임상 결과가 측정되었는가?
- 규제 측면의 과제는 무엇인가?
- 이 분야를 선도하는 회사는 어디인가?
- 시장 규모와 성장 궤도는 어떠한가?
3단계: 다중 소스 검색 실행
각 하위 질문에 대해 사용 가능한 MCP 도구로 검색합니다:
firecrawl 사용 시:
firecrawl_search(query: "<하위 질문 키워드>", limit: 8)
exa 사용 시:
web_search_exa(query: "<하위 질문 키워드>", numResults: 8)
web_search_advanced_exa(query: "<키워드>", numResults: 5, startPublishedDate: "2025-01-01")
검색 전략:
- 하위 질문당 2~3개의 다른 키워드 변형 사용
- 일반 검색과 뉴스 중심 검색 혼합
- 총 15~30개의 고유 소스 확보 목표
- 우선순위: 학술, 공식, 신뢰할 수 있는 뉴스 > 블로그 > 포럼
4단계: 주요 소스 정독
가장 유망한 URL의 경우 전체 콘텐츠를 가져옵니다:
firecrawl 사용 시:
firecrawl_scrape(url: "<url>")
exa 사용 시:
crawling_exa(url: "<url>", tokensNum: 5000)
깊이 있는 분석을 위해 3~5개의 주요 소스 전문을 읽으세요. 검색 스니펫에만 의존하지 마세요.
5단계: 합성 및 보고서 작성
보고서 구조:
# [주제]: 조사 보고서
*작성일: [날짜] | 소스 개수: [N] | 신뢰도: [높음/중간/낮음]*
## 요약 (Executive Summary)
[주요 발견 사항에 대한 3~5문장 개요]
## 1. [첫 번째 주요 테마]
[인라인 인용이 포함된 발견 사항]
- 핵심 요점 ([소스 이름](url))
- 뒷받침 데이터 ([소스 이름](url))
## 2. [두 번째 주요 테마]
...
## 3. [세 번째 주요 테마]
...
## 주요 시사점 (Key Takeaways)
- [실행 가능한 인사이트 1]
- [실행 가능한 인사이트 2]
- [실행 가능한 인사이트 3]
## 참고 문헌 (Sources)
1. [제목](url) — [한 줄 요약]
2. ...
## 조사 방법론 (Methodology)
웹 및 뉴스에서 [N]개의 쿼리를 검색함. [M]개의 소스를 분석함.
조사된 하위 질문: [목록]
6단계: 전달
- 짧은 주제: 채팅창에 전체 보고서 게시
- 긴 보고서: 요약 및 주요 시사점 게시 + 전체 보고서는 파일로 저장
하위 에이전트를 통한 병렬 조사
광범위한 주제의 경우 Claude Code의 Task 도구를 사용하여 병렬화하세요:
3개의 조사 에이전트를 병렬로 실행:
1. 에이전트 1: 하위 질문 1~2 조사
2. 에이전트 2: 하위 질문 3~4 조사
3. 에이전트 3: 하위 질문 5 및 교차 테마 조사
각 에이전트는 검색하고 소스를 읽어 결과를 반환합니다. 메인 세션은 이를 최종 보고서로 합성합니다.
품질 규칙
- 모든 주장에는 소스가 필요합니다. 근거 없는 단정은 금지입니다.
- 교차 참조. 하나의 소스만 언급한다면 '미검증'으로 표시하세요.
- 최신성 중요. 최근 12개월 이내의 소스를 선호하세요.
- 공백 인정. 하위 질문에 대해 좋은 정보를 찾지 못했다면 사실대로 밝히세요.
- 환각 금지. 모르는 경우 "충분한 데이터를 찾지 못했습니다"라고 말하세요.
- 사실과 추론 분리. 추정치, 전망 및 의견은 명확하게 표시하세요.
예시
"핵융합 에너지의 현재 상태 조사해 줘"
"2026년 백엔드 서비스를 위한 Rust 대 Go 심층 분석"
"SaaS 비즈니스 부트스트래핑을 위한 최선의 전략 조사"
"지금 미국 주택 시장에 무슨 일이 일어나고 있어?"
"AI 코드 에디터의 경쟁 환경 조사해 줘"
