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다분야 전문가를 동적으로 선정해 구조화된 토론으로 다각적 평가·제언을 정리합니다. "전문가에게 묻고 싶다", "리뷰해줘", "다각적으로 평가해줘", "토론해줘" 등의 표현에서 발동됩니다. 웹사이트, 코드, 사업 전략, 디자인, 조직 설계 등 모든 도메인에 대응합니다.
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基于 SOC 职业分类
| name | start |
| description | 다분야 전문가를 동적으로 선정해 구조화된 토론으로 다각적 평가·제언을 정리합니다. "전문가에게 묻고 싶다", "리뷰해줘", "다각적으로 평가해줘", "토론해줘" 등의 표현에서 발동됩니다. 웹사이트, 코드, 사업 전략, 디자인, 조직 설계 등 모든 도메인에 대응합니다. |
| argument-hint | [의제 또는 대상 (URL, 파일, 텍스트 등)] |
다분야의 세계 최고 수준 전문가를 동적으로 선정하고, 구조화된 토론으로 평가·제언을 정리합니다.
이 스킬은 다음 학술적 지견에 근거해 설계되었습니다.
Phase 0: 의제 분석·전문가 선정 (오케스트레이터 단독)
Phase 1: 독립 분석 (각 전문가가 병렬. 다른 의견은 보지 않음)
Phase 2: 구조화된 토론 (대립점을 중심으로 최대 2라운드)
Phase 3: 통합·평결 (소수 의견을 명시적으로 체크)
Phase 4: 사용자에게 보고
Quick 심도의 경우: Phase 2를 건너뜀 (독립 분석 → 통합 → 보고).
오케스트레이터(당신 자신)가 메타 레벨에서 전체를 설계하는 단계입니다. Phase 1-2에서는 프로세스 관리에 전념하고, Phase 3에서는 통합자로서 추천을 냅니다.
사용자의 입력에서 다음을 명확히 합니다:
Standard / Deep의 경우, 구조화 과정에서 다음도 검증합니다:
문제를 발견한 경우:
패널 크기와 토론 심도는 독립된 두 축이며, 각각 판정합니다.
"이 의제에 관련된 이해관계자는 몇 명인가"로 판단합니다.
| 의제의 성질 | 전문가 수 | 예시 |
|---|---|---|
| 단일 도메인의 명확한 문제 | 3명 + DA | 정규표현식의 정확성, 특정 API 설계 |
| 복수 도메인이 얽힌 문제 | 4-5명 + DA | 기능 설계, 기사 리뷰, 기술 선정 |
| 많은 이해관계자에 영향을 주는 문제 | 6-7명 + DA | 사이트 리뉴얼, 사업 전략, 조직 설계 |
| 시그널 | Deep | Standard | Quick |
|---|---|---|---|
| 영향 범위 | 사업 전체·다수 사용자 | 특정 기능·한정 사용자 | 개인 프로젝트 |
| 리스크 | 보안·금전·법률 | 중간 정도 | 낮음 |
| 대립 가능성 | 복수의 정답이 있을 듯 | 다소 대립 | 거의 합의할 듯 |
| 사용자 명시 | "철저하게", "깊이" | 지정 없음 | "가볍게", "슬쩍" |
패널 크기와 심도는 독립적: 6명 + DA의 Quick(많은 시점으로 가볍게 평가)도, 3명 + DA의 Deep(소수의 시점으로 철저 토론)도 가능합니다.
선정의 원리 (키워드 매칭이 아닌 원리로 판단):
"이 의제에서 실패했을 때, 누가 가장 먼저 알아차리는가?" → 그 시점을 가진 전문가가 필요 (직접 관련 전문가)
"이 의제의 수용자·영향을 받는 사람은 누구인가?" → 만드는 쪽뿐 아니라, 수용자(사용자, 독자, 이용자)의 시점을 포함 예: 기사 리뷰에 타깃 독자, API 설계에 API 이용자
"이 의제에서 간과되기 쉬운 관점은 무엇인가?" → 인접 도메인의 전문가를 포함 예: 이커머스 사이트 평가에 접근성 전문가, 사업 전략에 엔드 유저의 시점
"이 의제에서, 일반적으로는 소집되지 않지만 사실 중요한 지견을 가진 분야가 있는가?" → Step 1-3에서 선정한 전문가 리스트를 둘러본 후에 자문 → LLM의 학습 지식에는 "이 분야에는 이 전문성이 유효했다"는 지견이 포함되어 있다. 명시적으로 묻는 것으로, 물어보지 않으면 나오지 않는 지식을 끌어냄 예: AI 개발에 윤리철학자, 조직 설계에 생태학자, UX 설계에 인지심리학자 → 후보가 떠오르지 않으면 무리하게 넣지 않는다. 로직으로 판단한 결과 "넣어야 한다"고 판단한 경우에만 추가
Devil's Advocate를 1명 포함한다 (전문가 슬롯과는 별도) → 구조적으로 반대 의견을 내는 역할. 도메인 전문가가 아닌 비판의 전문가 "이 제안/대상의 약점은 무엇인가"를 철저히 찾는 것이 사명
선정의 체크:
Standard 이상의 경우 expert-archetypes.md를 참조하여, 도메인별 권장 전문가를 확인합니다.
각 전문가에 대해 다음을 정의합니다:
당신은 [분야]의 세계 최고 수준 전문가입니다.
[해당 분야에서의 구체적인 경험·실적을 1-2문장으로 설정]
## 당신의 사명
[이 의제에서의 구체적인 평가 관점]
## 판단 기준
[오케스트레이터가 정의한 평가 기준]
## 분석 시 주의사항
- 근거 없는 주장은 하지 않는다. 구체적인 이유·사례·데이터를 제시한다
- "문제없다"로 끝내지 않는다. 개선 여지가 있으면 반드시 지적한다
- 당신의 전문 영역 관점에서, 다른 전문가가 놓칠 만한 점에 주목한다
## 출력 포맷
1. **종합 평가**: ★☆☆☆☆ 〜 ★★★★★ (5단계)와 한 줄 평
2. **주요 발견**: 3-5점. 각 점에 구체적 근거를 첨부
3. **가장 중요한 우려**: 1점. 최우선으로 대처해야 할 문제
4. **권장 액션**: 우선순위를 포함한 3-5점
Devil's Advocate의 페르소나 정의:
당신은 비판적 분석의 전문가입니다.
...(위와 동일한 경험 설정)...
## 당신의 사명
이 [대상]의 약점·리스크·간과된 점을 철저히 찾아내는 것.
좋은 점을 찾을 필요는 없다. 다른 전문가가 "문제없다"고 판단한 점에야말로 의문을 던져라.
## 주의
- "반대를 위한 반대"가 아니다. 구체적 근거에 기반한 비판을 한다
- "만약 이것이 최악의 형태로 실패한다면, 어디가 원인인가?"를 항상 묻는다
- 사소한 문제가 아니라, 구조적·근본적 약점에 집중한다
심도에 따라 승인 플로우가 달라집니다:
Quick의 경우: 승인을 기다리지 않고 즉시 Phase 1로 진행. 패널 구성은 리포트 첫머리에 기재.
[의제]에 대해 [N]명의 전문가 + Devil's Advocate로 분석합니다.
패널: [전문가 A], [전문가 B], ..., [Devil's Advocate]
Standard / Deep의 경우: 다음을 사용자에게 제시하고 승인을 받습니다.
**원탁회의 구성:**
- 의제: [구조화된 의제]
- 평가 기준: [정의된 기준]
- 심도: [Standard/Deep] — [이유]
- 추정 에이전트 기동: [N]회 (Phase 1: [n]명 병렬 + Phase 2: 최대 [m]회)
- 전문가 패널:
1. [역할명] ([분야]) — [왜 이 전문가가 필요한가]
2. [역할명] ([분야]) — [이유]
3. [역할명] ([분야]) — [이유]
4. Devil's Advocate ([비판의 초점]) — [무엇에 대해 비판하는가]
전문가의 추가·변경이 있으면 알려주세요.
없으면 이대로 회의를 시작합니다.
사용자가 전문가의 추가나 변경을 원하는 경우 반영합니다. 원칙적으로, Phase 1 개시 후 전문가의 추가·교체는 하지 않습니다. 예외: Phase 1 완료 후, 중대한 관점의 누락이 판명된 경우에 한해, 이유를 명기한 후 1명의 추가를 허용합니다. 추가된 전문가는 Phase 1의 독립 분석을 수행한 후 Phase 2에 참가합니다.
가장 중요한 규칙: 다른 전문가의 의견을 보여주지 않는다.
Phase 1에서는 독립성이 가장 중요. Phase 2에서는 대립점의 심도 있는 탐구가 중요. 각각에 최적의 실행 방식이 다릅니다 (하이브리드 방식).
Phase 1: 서브 에이전트로 병렬 기동 (독립성을 구조적으로 보장)
run_in_background: true로 병렬 기동모델 혼합 (크로스 프로바이더 환경에서만 권장): 다른 프로바이더의 모델을 전문가별로 할당함으로써, 동일 모델의 유사 다양성 문제를 완화할 수 있습니다. MAD 연구에서 가장 안정적인 효과가 확인된 기법.
model 필드에서 다른 프로바이더 지정 가능
(예: 전문가 A = Claude, 전문가 B = GPT, DA = Gemini)Phase 2: 대립점마다 최적의 방식을 선택
서브 에이전트 이용 불가 (fallback): 먼저 사용자에게 통지하고, 속행 확인을 받음. "서브 에이전트의 병렬 실행이 이용 불가하므로, 순차 실행으로 대체합니다. 독립성 보장이 제한적이 됩니다. Quick 심도로 변경하시겠습니까?" 사용자가 속행을 선택한 경우, 각 전문가를 순차 실행합니다. 독립성을 유사하게 담보하기 위해, 다음 규칙을 지킵니다:
각 페이즈 시작 시 사용자에게 중간 보고:
각 에이전트에게 전달하는 것:
각 에이전트에게 전달하지 않는 것:
모든 에이전트의 분석이 갖춰지면 Phase 2로 진행. Quick 심도의 경우 Phase 2를 건너뛰고 Phase 3로 직행합니다.
Quick 심도에서의 DA 보호: Quick에서는 Phase 2가 건너뛰어지므로, DA의 비판이 토론에서 심도 있게 탐구되지 않습니다. Phase 3에서 DA의 출력을 소수 의견과 동등하게 보호적으로 다루며, DA가 지적한 점 중 다른 전문가가 언급하지 않은 점은 소수 의견 체크의 대상에 반드시 포함시킵니다.
Phase 1의 전체 결과를 오케스트레이터가 분석하고, 3가지로 분류합니다:
대립점이 없으면 Phase 3로 진행.
대립점에 대해, 관련된 에이전트에게만 반론을 요청 (선택적 참가).
"관련된"의 판정 기준 (오케스트레이터의 자의성을 방지):
에이전트의 컨텍스트 재구성 (서브 에이전트는 스테이트리스이므로): Phase 2의 에이전트에게는 다음을 전달하여, Phase 1에서의 자신의 분석을 재인식시킵니다:
요약의 대칭성 체크 (Deep만. 오케스트레이터의 요약 편향을 완화): 대립점의 요약을 작성하면, 전달하기 전에 각 에이전트에게 "이 요약이 당신의 주장을 정확히 반영하고 있는가? 수정이 있으면 지정해주세요" 라고 확인. 수정이 있으면 반영 후 토론을 시작. 주의: 동일 모델 환경에서는, 프레이밍 편향의 검출이 구조적으로 어렵습니다 (체크하는 쪽도 같은 프레이밍 경향을 가짐). 누락이나 사실 오인의 검출에는 유효하지만, 과신하지 말 것.
Standard의 경우: 대칭성 체크는 생략하고, 대신 요약과 함께 원래 출력의 해당 부분을 인용으로 전달합니다 (요약에만 의존하는 것을 완화).
각 에이전트에게 전달할 것:
당신의 분석에 대해, 다른 전문가로부터 다른 견해가 나왔습니다.
[대립점의 요약]:
- 당신의 견해: [요약]
- 다른 견해: [요약]
이 대립에 대해, 당신의 관점에서 다시 분석해주세요.
의견을 바꾸는 경우도, 유지하는 경우도, 구체적인 근거를 제시해주세요.
각 에이전트에게 전달하지 않을 것:
Agent Teams가 이용 가능한 환경에서, 다음 조건을 만족하는 대립점이 있는 경우, 2명의 전문가를 직접 대화시킬 수 있습니다:
직접 토론을 사용하지 않는 경우, 위의 오케스트레이터 중개 방식으로 Round 1을 실시합니다.
Round 1에서 수렴하지 않은 논점에 대해:
수렴 조건 (어느 하나를 만족하면 종료):
오케스트레이터가 통합자로서 최종적인 추천을 내는 단계. Phase 1-2에서는 프로세스 관리에 전념했지만, 여기서는 사전 정의된 기준에 근거해 판단을 행합니다.
모든 전문가가 일치한 점을 불릿으로 정리.
대립이 남은 점에 대해, 다음 기준으로 가중치를 부여:
사용하지 않는 것: 에이전트의 자기 신고에 의한 확신도 (연구에서 과신이 확인되어 신뢰 불가)
| 근거 있음 | 근거 없음 | |
|---|---|---|
| 영향 큼 (놓치면 중대한 문제) | 반드시 채택 | 채택 (리스크가 높으므로) |
| 영향 작음 (놓쳐도 경미) | 채택 권장 | 기각 가능 (이유 명기) |
2단계 확인 (통합 결과를 보여준 후의 sycophancy를 방지):
의견 변경의 판정 룰 (차분의 유무가 아닌, 변경 이유의 질로 판단):
여기서 나온 정당한 지적은 최종 리포트에 반영합니다.
출력 포맷의 상세는 output-format.md를 참조. 다음은 필수 섹션:
# 원탁회의 리포트: [의제]
## 이그제큐티브 서머리
[3-5행으로 결론. 가장 중요한 발견과 권장 액션을 포함]
## 전문가 패널
| 전문가 | 역할 | 종합 평가 |
|---|---|---|
| [이름] | [분야] | ★★★★☆ |
## 합의 사항
[모든 전문가가 일치한 점]
## 주요 쟁점과 결론
### [논점 1]
- **결론**: [채택된 견해]
- **찬성 측 근거**: [구체적으로]
- **반대 측 근거**: [구체적으로]
- **판단 이유**: [왜 이쪽을 채택했는가]
## 소수 의견 (놓쳐서는 안 될 지적)
[1명만 지적했지만 중요한 점. 기각한 경우 그 이유]
## 권장 액션
1. **[최우선]** ...
2. **[높음]** ...
3. **[중간]** ...
## 토론의 한계
- 이 분석은 [단일 LLM 모델 / 복수 모델 혼합]에 의한 페르소나 기반 토론이며, [모델 고유의 맹점은 검출 불가 / 모델 다양성으로 완화되지만 완전하지는 않음]
- [이 토론에서 커버할 수 없었던 관점, 추가 조사가 필요한 점]
확신도에 따라 문체를 구분해 사용:
| 확신도 | 문체 | 사용 장면 |
|---|---|---|
| 높음 | "~이다", "~이 필요" | 전원 합의 + 구체적 근거 있음 |
| 중간 | "~라고 생각된다", "~이 권장된다" | 다수파 합의 or 조건부 결론 |
| 낮음 | "~의 가능성이 있다", "~을 검토해야 한다" | 소수 의견 or 근거가 한정적 |
리포트 제시 후, 사용자로부터 추가 질문이나 심도 있는 요청이 있으면 대응합니다.
이 스킬의 구조적 한계를 이해한 후에 사용할 것.
델파이 기법에 가까운 구조: 서브 에이전트 방식(기본)에서의 Phase 1→2는, MAD 연구가 전제로 하는 스테이트풀한 동적 토론이 아닌, 델파이 기법에 가까운 "구조화된 독립 리뷰의 통합"입니다. Agent Teams 직접 토론 옵션을 사용한 경우에만, 국소적으로 동적인 주고받음이 실현됩니다
동일 모델의 유사 다양성: 모든 에이전트가 동일한 LLM 모델이며, 페르소나의 차이에 의한 다양성은 본질적으로 한정됩니다. 모델 고유의 편향은 검출할 수 없습니다. 고위험·고영향 의제에서는 사람 전문가의 확인을 권장합니다
오케스트레이터의 요약 편향: Phase 2에서 대립점을 요약할 때, 오케스트레이터의 프레이밍이 토론의 방향을 좌우합니다. deliberation-rules.md의 요약 품질 룰로 완화하지만, 완전히 배제할 수는 없습니다
Quick: 참조 파일을 읽지 않음. SKILL.md 본체로 완결됩니다. Standard: deliberation-rules.md + output-format.md를 읽음. Deep: 모든 참조 파일을 읽음.
| 파일 | 내용 | 읽는 조건 |
|---|---|---|
| expert-archetypes.md | 전문가 아키타입 집·선정 원리 | Deep, 또는 전문가 선정에 망설였을 경우 |
| deliberation-rules.md | 토론 룰·수렴 조건·소수 의견 보호 | Standard 이상 |
| output-format.md | 출력 포맷 상세 | Standard 이상 |
설계 참고: 델파이 기법, Nominal Group Technique, Six Thinking Hats (de Bono), Devil's Advocate, Adversarial Collaboration (Kahneman), Multi-Agent Debate (Du et al. 2023), S2-MAD (NAACL 2025), CONSENSAGENT (ACL 2025), Groupthink (Janis 1972)