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AI 교육 자료 제작 오케스트레이터. 전문 에이전트 팀을 조율하여 IT 신입사원 대상 AI 교육 자료를 체계적으로 제작. '/ai-edu', '교육 자료 만들어줘', 'AI 교육' 요청 시 사용.
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基于 SOC 职业分类
AI 트렌드 온보딩 완벽 가이드 책 제작 오케스트레이터. AI-Education-Complete.md를 기반으로 6개 챕터 병렬 집필, 삽화 생성, 통합 편집, PDF 생성까지 전 과정을 조율. '책 제작', '북 프로덕션' 요청 시 사용.
교육 자료 포맷팅 스킬. Markdown 기반 교육 자료의 일관된 포맷팅, 스타일 가이드 적용, 가독성 최적화. '포맷', '스타일', '레이아웃' 요청 시 사용.
AI 용어 사전 구축 스킬. 교육 자료에 등장하는 AI 관련 전문 용어를 수집하고, 정의/영문 원어/관련 용어를 정리하여 부록 용어 사전 생성. '용어 사전', '부록', '용어 정리' 시 사용.
기술 원리 풀어쓰기 스킬. 어려운 AI 기술 개념을 비유, 그림, 단계별 설명으로 IT 신입사원 수준에 맞게 쉽게 풀어서 설명. '쉽게 설명', '원리 설명', '풀어서' 요청 시 사용.
타임라인/표 생성 스킬. 시간순 이벤트를 체계적인 Markdown 테이블과 타임라인으로 정리. '타임라인', '연표', '시간순 정리' 시 사용.
웹 리서치 스킬. 주제에 대한 체계적 웹 검색, 출처 수집, 정보 정리. 여러 에이전트가 공유하는 범용 리서치 스킬.
| name | ai-edu-orchestrator |
| description | AI 교육 자료 제작 오케스트레이터. 전문 에이전트 팀을 조율하여 IT 신입사원 대상 AI 교육 자료를 체계적으로 제작. '/ai-edu', '교육 자료 만들어줘', 'AI 교육' 요청 시 사용. |
IT 신입사원 대상 AI 교육 자료를 6명의 전문 에이전트 팀이 협력하여 제작하는 오케스트레이터 스킬.
| 에이전트 | 역할 | 담당 산출물 | 실행 순서 |
|---|---|---|---|
| ai-historian | AI 타임라인 연구 | output/01-timeline.md | Phase 1 (병렬) |
| model-analyst | 모델 진화 분석 | output/02-model-evolution.md | Phase 1 (병렬) |
| trend-researcher | 최신 트렌드 리서치 | output/03-trends-and-services.md | Phase 1 (병렬) |
| devpractice-expert | 바이브코딩/하네스 | output/04-vibe-coding-and-harness.md | Phase 1 (병렬) |
| content-assembler | 통합 편집 | output/AI-Education-Complete.md | Phase 2 (순차) |
| fact-checker | 팩트체크 | output/fact-check-report.md | Phase 3 (순차) |
4개 전문 에이전트를 동시에 실행하여 각 챕터를 독립 집필.
┌─── ai-historian ──────→ 01-timeline.md
│
├─── model-analyst ─────→ 02-model-evolution.md
│
├─── trend-researcher ──→ 03-trends-and-services.md
│
└─── devpractice-expert → 04-vibe-coding-and-harness.md
각 에이전트 실행 시 전달할 컨텍스트:
content-assembler가 4개 산출물을 통합.
01-timeline.md ─────────┐
02-model-evolution.md ──┤
03-trends-and-services.md ─┤─→ content-assembler ─→ AI-Education-Complete.md
04-vibe-coding-and-harness.md ─┘
└─→ appendix-glossary.md (용어 사전)
통합 시 체크:
fact-checker가 최종 문서를 검증.
AI-Education-Complete.md ─→ fact-checker ─→ fact-check-report.md
─→ 수정 사항 반영
검증 결과 반영 후 최종 버전 저장.
Phase 1에서 4개 에이전트를 병렬 실행:
Agent(
name: "ai-historian",
prompt: "ai-historian 에이전트로서 ChatGPT 이후 AI 타임라인을 조사하여 output/01-timeline.md를 작성하세요. [상세 지시사항]",
run_in_background: true
)
Agent(
name: "model-analyst",
prompt: "model-analyst 에이전트로서 AI 모델 진화를 분석하여 output/02-model-evolution.md를 작성하세요. [상세 지시사항]",
run_in_background: true
)
... (나머지 2개도 동시 실행)
| 파일 | 내용 | 예상 분량 |
|---|---|---|
output/01-timeline.md | 제1장: AI 타임라인 | 4,000자+ |
output/02-model-evolution.md | 제2장: 모델 진화 | 5,000자+ |
output/03-trends-and-services.md | 제3장: 트렌드/서비스 | 5,000자+ |
output/04-vibe-coding-and-harness.md | 제4장: 바이브코딩/하네스 | 7,000자+ |
output/appendix-glossary.md | 부록: AI 용어 사전 | 3,000자+ |
output/AI-Education-Complete.md | 통합 최종본 | 25,000자+ |
output/fact-check-report.md | 팩트체크 보고서 | - |