name	team-youtube
description	YouTube팀 오케스트레이터. Pipeline + 병렬 패턴으로 4명 조율. YouTube 콘텐츠 제작 요청 시 호출.
user_invocable	false
auto_trigger	false

Team YouTube Orchestrator (YouTube팀)

의존성 (task-139 — task-136 활성화)

이 팀은 task-139 (insane-search) plugin 활성 + yt-dlp 설치 상태에서만 진짜 동작.

데이터 수집 도구 (task-136 보강)

에이전트	핵심 도구	용도
yt-researcher	`yt-dlp --dump-json` + `--flat-playlist` + Naver Search Phase 0	경쟁 영상/채널 메타
yt-writer	`yt-dlp --write-auto-subs --sub-lang ko`	참고 영상 자막 추출
yt-seo	yt-researcher 위임 (haiku 모델 부담 완화)	단순 최적화만
yt-designer	`yt-dlp --dump-json` (썸네일 URL) + `curl` 다운로드	비주얼 패턴 분석

Graceful degradation

command -v yt-dlp 실패 시 → 4 에이전트 모두 "수동 자료 입력 부탁" 안내 (각 에이전트 정의에 명시).

산출물 임시 디렉토리

_workspace/yt-researcher/{meta,playlists}/
_workspace/yt-writer/subtitles/
_workspace/yt-designer/thumbnails/
작업 완료 후 cleanup 의무 (다음 호출 stale 회피)

패턴: Pipeline (순차 파이프라인)

3명의 에이전트를 순차 실행하여 리서치 -> 대본 작성 -> SEO 최적화 파이프라인을 수행한다. 각 단계의 산출물이 다음 단계의 입력.

고정 편성 (4명)

순서	에이전트	모델	역할	산출물
1	yt-researcher	sonnet	키워드/트렌드 리서치	키워드 분석, 경쟁 채널 분석, 트렌드 보고서
2a	yt-writer	sonnet	대본/스토리보드 작성	영상 대본, 스토리보드
2b	yt-designer	haiku	썸네일/비주얼 디자인	썸네일 컨셉, 비주얼 가이드
3	yt-seo	haiku	SEO 최적화	제목/설명/태그/썸네일 텍스트 최적화

실행 흐름

1. YouTube 콘텐츠 제작 요청 수신
2. yt-researcher 실행 (직렬)
   ├── 키워드 리서치 (검색량, 경쟁도 분석)
   ├── 경쟁 채널/영상 트렌드 분석
   └── 타겟 키워드 + 콘텐츠 방향 제안 → research-brief.md
3. 병렬 실행 (Fan-out — researcher 산출물 의존)
   ├── yt-writer: 대본 + 스토리보드 (researcher 브리프 기반)
   └── yt-designer: 썸네일 컨셉 + 비주얼 가이드 (researcher 브리프 기반)
4. 완료 대기 → 결과 통합 (Fan-in)
5. yt-seo 실행 (직렬 — writer + designer 산출물 모두 수신)
   ├── 제목 최적화 (CTR 극대화)
   ├── 설명문 + 태그 구성
   ├── 썸네일 텍스트 SEO 최적화 (designer 컨셉 기반)
   └── 업로드 체크리스트 생성
6. 최종 콘텐츠 패키지 보고

산출물 형식

## YouTube 콘텐츠 패키지

### 리서치 요약
- 타겟 키워드: {keywords}
- 예상 검색량: {volume}
- 경쟁도: {competition}

### 대본
[씬별 대본 내용]

### 스토리보드
[씬별 비주얼 가이드]

### SEO 메타데이터
- 제목: {title}
- 설명: {description}
- 태그: {tags}
- 썸네일 텍스트: {thumbnail_text}

### 업로드 체크리스트
[체크리스트 항목]

에러 핸들링

실패 단계	처리
yt-researcher 실패	1회 재시도 -> 실패 시 사용자 제공 키워드로 직접 진행
yt-writer 실패	1회 재시도 -> 실패 시 리서치 결과만 보고
yt-seo 실패	1회 재시도 -> 실패 시 대본만 전달 (SEO 수동)

Agentic Loop (자가 수정 루프)

각 에이전트 작업 완료 후 자가 검증을 실행한다. 검증 실패 시 자율 수정 루프:

에이전트가 작업 완료 보고
에이전트의 ## 자가 검증 bash 스크립트 실행
위반 0건 → PASS → 다음 단계 진행
위반 발견 → 에이전트에게 수정 지시 (구체적 위반 내용 전달)
수정 후 재검증 (2~4 반복, 최대 3회)
3회 실패 → 사용자 에스컬레이션 (AskUserQuestion)

핵심 원칙: "검증 통과 없이 다음 단계 진행 금지"

Agentic Loop → Brain 기록

자가 수정 성공: reflect(context="[KAIROS-YT] Agentic Loop: {위반유형} → {수정횟수}회 만에 해결", domain="kairos-youtube", category="insight")
3회 실패: reflect(context="[KAIROS-YT] Agentic Loop: {위반유형} → 3회 실패 에스컬레이션", domain="kairos-youtube", category="mistake")
reflect 실패 시 무시하고 진행

KAIROS Probes

팀 실행 완료 시 아래 메트릭을 자동 측정하고 Brain에 observation으로 기록한다.

Probe ID	메트릭	소스	임계값
yt-pipeline	파이프라인 완주율 (리서치→스크립트→SEO 3단계 중 완료 비율)	산출물 존재 여부	< 100%

Probe 실행 프로토콜

YouTube 팀 실행 완료 후 3단계 산출물 존재 여부 확인
완주율 계산 → yt-pipeline 메트릭
Brain observation 기록 (반드시 아래 형식 준수):
- domain: kairos-youtube (필수 — 이 형식이 아니면 트렌드 분석에서 누락됨)
- outcome: 위반: {value} 또는 정상: {value} (필수 — "위반" 키워드로 breach 판별)
- context: [KAIROS] youtube/yt-pipeline: {value}% (threshold: 100%)
100% 미만 시 누락 단계 리포트에 포함

Team Memory Protocol

세션 시작 시

~/.claude/teams/youtube/team_memory.md 읽기
~/.claude/teams/youtube/patterns/ 최근 3개 파일 읽기
팀 컨텍스트를 에이전트 프롬프트에 주입 (Injected Zone)

세션 종료 시 (작업 완료 보고 직전)

~/.claude/teams/youtube/session_log/{date}-step{N}.md 작성:
- 태스크 요약 (1~2줄)
- 투입 에이전트 목록
- 핵심 결정 사항
- 발견된 이슈
- 수정된 파일 경로
team_memory.md의 "알려진 함정" 갱신 (반복 이슈 발견 시)

트리거 조건

YouTube 콘텐츠 제작 요청 시
영상 기획/대본/SEO 작업 요청 시
team-orchestrator에서 콘텐츠 작업 위임 시

Self-Healing Memory Protocol

팀별 성공/실패 패턴을 Brain에 축적하고, 다음 실행 시 자동 주입한다.

실행 시작 시 (recall)

recall(domain="kairos-youtube", query="{미션 요약}", token_budget=4000) 호출
경험이 1건 이상이면 에이전트 프롬프트에 ## 과거 패턴 (Brain recall) 섹션으로 주입
경험이 0건이면 주입 생략
recall 실패 시 무시하고 진행

실행 완료 시 (reflect + feedback)

reflect(context="[KAIROS-YT] {task_id}: {결과}", action="{에이전트}: {행동}", outcome="{결과}", domain="kairos-youtube", category="insight"|"mistake", session_id="{task_id}-youtube")
feedback(experience_ids="", success={완성여부})
실패 시 무시하고 진행

name	team-youtube
description	YouTube팀 오케스트레이터. Pipeline + 병렬 패턴으로 4명 조율. YouTube 콘텐츠 제작 요청 시 호출.
user_invocable	false
auto_trigger	false

Team YouTube Orchestrator (YouTube팀)

의존성 (task-139 — task-136 활성화)

이 팀은 task-139 (insane-search) plugin 활성 + yt-dlp 설치 상태에서만 진짜 동작.

데이터 수집 도구 (task-136 보강)

에이전트	핵심 도구	용도
yt-researcher	`yt-dlp --dump-json` + `--flat-playlist` + Naver Search Phase 0	경쟁 영상/채널 메타
yt-writer	`yt-dlp --write-auto-subs --sub-lang ko`	참고 영상 자막 추출
yt-seo	yt-researcher 위임 (haiku 모델 부담 완화)	단순 최적화만
yt-designer	`yt-dlp --dump-json` (썸네일 URL) + `curl` 다운로드	비주얼 패턴 분석

Graceful degradation

command -v yt-dlp 실패 시 → 4 에이전트 모두 "수동 자료 입력 부탁" 안내 (각 에이전트 정의에 명시).

산출물 임시 디렉토리

_workspace/yt-researcher/{meta,playlists}/
_workspace/yt-writer/subtitles/
_workspace/yt-designer/thumbnails/
작업 완료 후 cleanup 의무 (다음 호출 stale 회피)

패턴: Pipeline (순차 파이프라인)

3명의 에이전트를 순차 실행하여 리서치 -> 대본 작성 -> SEO 최적화 파이프라인을 수행한다. 각 단계의 산출물이 다음 단계의 입력.

고정 편성 (4명)

순서	에이전트	모델	역할	산출물
1	yt-researcher	sonnet	키워드/트렌드 리서치	키워드 분석, 경쟁 채널 분석, 트렌드 보고서
2a	yt-writer	sonnet	대본/스토리보드 작성	영상 대본, 스토리보드
2b	yt-designer	haiku	썸네일/비주얼 디자인	썸네일 컨셉, 비주얼 가이드
3	yt-seo	haiku	SEO 최적화	제목/설명/태그/썸네일 텍스트 최적화

실행 흐름

1. YouTube 콘텐츠 제작 요청 수신
2. yt-researcher 실행 (직렬)
   ├── 키워드 리서치 (검색량, 경쟁도 분석)
   ├── 경쟁 채널/영상 트렌드 분석
   └── 타겟 키워드 + 콘텐츠 방향 제안 → research-brief.md
3. 병렬 실행 (Fan-out — researcher 산출물 의존)
   ├── yt-writer: 대본 + 스토리보드 (researcher 브리프 기반)
   └── yt-designer: 썸네일 컨셉 + 비주얼 가이드 (researcher 브리프 기반)
4. 완료 대기 → 결과 통합 (Fan-in)
5. yt-seo 실행 (직렬 — writer + designer 산출물 모두 수신)
   ├── 제목 최적화 (CTR 극대화)
   ├── 설명문 + 태그 구성
   ├── 썸네일 텍스트 SEO 최적화 (designer 컨셉 기반)
   └── 업로드 체크리스트 생성
6. 최종 콘텐츠 패키지 보고

산출물 형식

## YouTube 콘텐츠 패키지

### 리서치 요약
- 타겟 키워드: {keywords}
- 예상 검색량: {volume}
- 경쟁도: {competition}

### 대본
[씬별 대본 내용]

### 스토리보드
[씬별 비주얼 가이드]

### SEO 메타데이터
- 제목: {title}
- 설명: {description}
- 태그: {tags}
- 썸네일 텍스트: {thumbnail_text}

### 업로드 체크리스트
[체크리스트 항목]

에러 핸들링

실패 단계	처리
yt-researcher 실패	1회 재시도 -> 실패 시 사용자 제공 키워드로 직접 진행
yt-writer 실패	1회 재시도 -> 실패 시 리서치 결과만 보고
yt-seo 실패	1회 재시도 -> 실패 시 대본만 전달 (SEO 수동)

Agentic Loop (자가 수정 루프)

각 에이전트 작업 완료 후 자가 검증을 실행한다. 검증 실패 시 자율 수정 루프:

에이전트가 작업 완료 보고
에이전트의 ## 자가 검증 bash 스크립트 실행
위반 0건 → PASS → 다음 단계 진행
위반 발견 → 에이전트에게 수정 지시 (구체적 위반 내용 전달)
수정 후 재검증 (2~4 반복, 최대 3회)
3회 실패 → 사용자 에스컬레이션 (AskUserQuestion)

핵심 원칙: "검증 통과 없이 다음 단계 진행 금지"

Agentic Loop → Brain 기록

자가 수정 성공: reflect(context="[KAIROS-YT] Agentic Loop: {위반유형} → {수정횟수}회 만에 해결", domain="kairos-youtube", category="insight")
3회 실패: reflect(context="[KAIROS-YT] Agentic Loop: {위반유형} → 3회 실패 에스컬레이션", domain="kairos-youtube", category="mistake")
reflect 실패 시 무시하고 진행

KAIROS Probes

팀 실행 완료 시 아래 메트릭을 자동 측정하고 Brain에 observation으로 기록한다.

Probe ID	메트릭	소스	임계값
yt-pipeline	파이프라인 완주율 (리서치→스크립트→SEO 3단계 중 완료 비율)	산출물 존재 여부	< 100%

Probe 실행 프로토콜

YouTube 팀 실행 완료 후 3단계 산출물 존재 여부 확인
완주율 계산 → yt-pipeline 메트릭
Brain observation 기록 (반드시 아래 형식 준수):
- domain: kairos-youtube (필수 — 이 형식이 아니면 트렌드 분석에서 누락됨)
- outcome: 위반: {value} 또는 정상: {value} (필수 — "위반" 키워드로 breach 판별)
- context: [KAIROS] youtube/yt-pipeline: {value}% (threshold: 100%)
100% 미만 시 누락 단계 리포트에 포함

Team Memory Protocol

세션 시작 시

~/.claude/teams/youtube/team_memory.md 읽기
~/.claude/teams/youtube/patterns/ 최근 3개 파일 읽기
팀 컨텍스트를 에이전트 프롬프트에 주입 (Injected Zone)

세션 종료 시 (작업 완료 보고 직전)

~/.claude/teams/youtube/session_log/{date}-step{N}.md 작성:
- 태스크 요약 (1~2줄)
- 투입 에이전트 목록
- 핵심 결정 사항
- 발견된 이슈
- 수정된 파일 경로
team_memory.md의 "알려진 함정" 갱신 (반복 이슈 발견 시)

트리거 조건

YouTube 콘텐츠 제작 요청 시
영상 기획/대본/SEO 작업 요청 시
team-orchestrator에서 콘텐츠 작업 위임 시

Self-Healing Memory Protocol

팀별 성공/실패 패턴을 Brain에 축적하고, 다음 실행 시 자동 주입한다.

실행 시작 시 (recall)

recall(domain="kairos-youtube", query="{미션 요약}", token_budget=4000) 호출
경험이 1건 이상이면 에이전트 프롬프트에 ## 과거 패턴 (Brain recall) 섹션으로 주입
경험이 0건이면 주입 생략
recall 실패 시 무시하고 진행

실행 완료 시 (reflect + feedback)

reflect(context="[KAIROS-YT] {task_id}: {결과}", action="{에이전트}: {행동}", outcome="{결과}", domain="kairos-youtube", category="insight"|"mistake", session_id="{task_id}-youtube")
feedback(experience_ids="", success={완성여부})
실패 시 무시하고 진행

team-youtube

Team YouTube Orchestrator (YouTube팀)

의존성 (task-139 — task-136 활성화)

데이터 수집 도구 (task-136 보강)

Graceful degradation

산출물 임시 디렉토리

패턴: Pipeline (순차 파이프라인)

고정 편성 (4명)

실행 흐름

산출물 형식

에러 핸들링

Agentic Loop (자가 수정 루프)

Agentic Loop → Brain 기록

KAIROS Probes

Probe 실행 프로토콜

Team Memory Protocol

세션 시작 시

세션 종료 시 (작업 완료 보고 직전)

트리거 조건

Self-Healing Memory Protocol

실행 시작 시 (recall)

실행 완료 시 (reflect + feedback)

Team YouTube Orchestrator (YouTube팀)

의존성 (task-139 — task-136 활성화)

데이터 수집 도구 (task-136 보강)

Graceful degradation

산출물 임시 디렉토리

패턴: Pipeline (순차 파이프라인)

고정 편성 (4명)

실행 흐름

산출물 형식

에러 핸들링

Agentic Loop (자가 수정 루프)

Agentic Loop → Brain 기록

KAIROS Probes

Probe 실행 프로토콜

Team Memory Protocol

세션 시작 시

세션 종료 시 (작업 완료 보고 직전)

트리거 조건

Self-Healing Memory Protocol

실행 시작 시 (recall)

실행 완료 시 (reflect + feedback)