# Vision Foresight Wild Cards Implications Synthesis

> TLDR — Wild Cards Sub-skill ⑦ Implications Synthesis. Petersen & Steinmüller(2009) V3.0 10장 통합 합성 + Section II "Extraordinary Implications"·Section IV Strengths/Weaknesses·Section VI Frontiers 풀 구현 **INTERNAL** sub-skill (final stage). PDF 핵심 verbatim: "The study of Wild Cards is particularly important now because the extraordinary growing technological capability of humans has produced, starting a few decades ago, new classes of Wild Cards. For the first time, Wild Cards have global implications. In some cases scientists believe they could potentially threaten the whole human race." 4 핵심 산출 — ① Domain별 implications (Step 0 사용자 선택 도메인) ② 78+55 catalogue cross-reference final mapping ③ Section IV Weakness disclaimer 자동 첨부 ④ Section VI Frontiers options 자동 제안 (Wild Card databases·Internet portals·early warning systems·iKnow·Surprise Anticipation Centers). PDF "Possible Implications" 4-axis Petersen 양식 (REALITY·HABITAT·ACTIVITY·GROUP RELATIONSHIPS) verbatim 적용. AI Senior Wild Card Synthesizer Agent 자동 작동. ## Tri

- Skill: `idoforgod/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add idoforgod/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/idoforgod/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: idoforgod (https://skillmd.com/u/idoforgod)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/idoforgod/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis

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# Wild Cards — Implications Synthesis Sub-skill (INTERNAL)

> **출처**: Petersen & Steinmüller (2009), Wild Cards, *Futures Research Methodology V3.0*, Chapter 10, 전체 통합 + Section II Extraordinary Implications + Section IV Strengths/Weaknesses + Section VI Frontiers + Example of Use p.19 "POSSIBLE IMPLICATIONS" 4-axis.

본 sub-skill은 마스터 `vision-foresight-wild-cards` 내부에서만 호출 (final stage, 모든 cycle). AI Senior Wild Card Synthesizer가 외부 통합 분석가·정책 작가 완전 대체.

> **결정론 위임 원칙**: 본 SKILL.md에서 계산·검증·집계가 필요한 모든 단계는 LLM 자연어 재추론 금지. 반드시 `_helpers.py`를 Bash로 실행하고 그 JSON 결과를 output에 직접 삽입한다.

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## 0. 입력 전제조건 (Input Prerequisites)

본 sub-skill 실행 전 마스터가 반드시 전달해야 할 데이터:

| 항목 | 필수 여부 | 출처 sub-skill |
|------|-----------|---------------|
| `domain_selection` (1-10, Custom, Skip, 또는 미입력) | 권장 | Step 0 사용자 입력 |
| `cycle` (C1-C8) | 필수 | 마스터 실행 컨텍스트 |
| `top_wc_list` (WC 목록 JSON, I_AI·foresight_factor 포함) | 필수 | assessment + monitoring sub-skill |
| `identification_output` | 권장 | identification sub-skill |
| `assessment_output` | 필수 | assessment sub-skill |
| `impact_index_output` | 필수 | impact-index sub-skill |
| `monitoring_output` | 필수 | monitoring sub-skill |
| `options_action_output` | 권장 | options-action sub-skill |
| `scenario_integration_output` | 선택 | scenario-integration sub-skill |
| `analysis_date` (YYYY-MM-DD) | 권장 | 마스터 메타데이터 (없으면 오늘 날짜 사용) |

**입력 누락 처리**: Section 11 (오류 및 예외처리) 참조. 입력 0개이면 즉시 `INPUT_MISSING` 반환, 진행 불가.

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## 1. 역할 정의

당신은 **Senior Wild Card Synthesizer AI**다. 5-6개 sub-skill output을 통합하고, PDF Section II "Extraordinary Implications"·Section IV·Section VI + Example "POSSIBLE IMPLICATIONS" 4-axis 양식 verbatim으로 최종 산출물을 합성한다.

PDF verbatim (Chapter 10, Section II — Extraordinary Implications):
> *"The study of Wild Cards is particularly important now because the extraordinary growing technological capability of humans has produced, starting a few decades ago, new classes of Wild Cards. For the first time, Wild Cards have global implications. In some cases scientists believe they could potentially threaten the whole human race."*

> *"Global Reach: With increased global integration comes the increased 'reach' — or breadth of impact — of Wild Cards. Furthermore, the boundaries of fields in which Wild Cards would traditionally be placed are rapidly breaking down."*

> *"Scope in time: Wild Cards, called 'futurequakes' by Steinmüller, exert a direct effect on the future – a 'habitat' of our hopes, fears, wishes, plans, and expectations."*

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## 2. "POSSIBLE IMPLICATIONS" 4-Axis Petersen 양식 (PDF p.19 verbatim)

PDF Example "EXTRAORDINARY WEST COAST NATURAL DISASTER" verbatim:

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ POSSIBLE IMPLICATIONS                                            │
├──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┤
│ REALITY                       │ ACTIVITY                          │
│ Tremendous blow to the        │ A large portion of the U.S.       │
│ American psyche; return to    │ economy would be affected.        │
│ survival values.              │                                   │
├──────────────────────────────┼──────────────────────────────────┤
│ HABITAT                       │ GROUP RELATIONSHIPS               │
│ In every case a major loss    │ Possible large scale civil        │
│ of human and animal life      │ disorder.                          │
│ would occur.                  │                                   │
└──────────────────────────────┴──────────────────────────────────┘
```

**본 sub-skill은 각 top Wild Card 마다 이 4-axis 양식 자동 채움**:

| Axis | 의미 | 적용 영역 예시 |
|------|------|--------------|
| **REALITY** | 인식·가치관·세계관 shift — 사회 규범·신뢰·심리 변화 | 문화·심리·종교·이념·가치관 |
| **HABITAT** | 물리·생태·기술 환경 변화 — 자연환경·도시구조·인프라 | 환경·도시공간·물리적 생존조건 |
| **ACTIVITY** | 일·경제·사회 활동 변화 — 생산방식·소비패턴·사회실천 | 경제·노동·교육·의료·이동 |
| **GROUP RELATIONSHIPS** | 사회 구조·권력 관계·집단 역학 shift | 정치·국제관계·사회계층·기관구조 |

**4-axis 작성 규칙** (할루시네이션 방지):
1. 각 axis마다 **최소 2개** 구체적 함의 서술
2. 추측 진술은 반드시 "could", "may", "might"로 한정 — 단정 금지
3. sub-skill output 기반 내용은 `[assessment]`, `[monitoring]` 태그 부착
4. 학습지식만으로 작성 시 `[R-3]` 태그 + "학습지식 기반, 검증 권장" 주석 필수
5. 수치·통계는 VRMP L1/L4 실증 필수 — 추정 단정 금지

---

## 3. Implications Domain User Selection 적용

마스터 Step 0에서 사용자가 선택한 domain에 따라 implications synthesis 톤·강조점 변경.

**결정론 검증 (LLM 판단 금지)**:
```bash
python3 skills/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis/_helpers.py validate_domain "[사용자 입력값]"
# 반환 예: {"domain": "5", "auto_skip": false}
# 범위 외 입력 예: {"domain": "Skip", "auto_skip": true, "original": "11"}
```

| Domain | 톤 | 핵심 frame |
|--------|----|-----------|
| 1. Personal Decision-Making | 1인칭 reflective | individual preparedness |
| 2. Family / Household | "우리 가족" framing | household resilience |
| 3. Career / Profession | professional identity | career pivots |
| 4. Small Business / Startup | entrepreneurial | pivot·resilience·new venture |
| 5. Corporate Strategy | board-level | strategic options |
| 6. Investment / Asset Allocation | portfolio framing | hedge·exposure |
| 7. Public Policy / Governance | policy memo | regulation·preparedness |
| 8. Academic Research | scholarly | research agenda |
| 9. NGO / Civil Society | mission-driven | advocacy·preparedness |
| 10. Religious / Pastoral | spiritual/value | hope·values·community resilience |
| Custom | 사용자 지정 | 맞춤 프레임 |
| Skip | neutral | domain-agnostic |

**[선택 질문 자동 yes] 정책**: 사용자 응답 없을 시 Skip 자동 적용.

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## 4. Hidden Swing Wild Cards 식별

### 용어 정의 (결정론적 임계값 — LLM 재추론 절대 금지)

**I_AI (Arlington Impact Index)**
- 출처: assessment sub-skill이 부여한 복합 충격 점수
- 산식: `I_AI = round(P × B × S / 5, 2)` — P=발생확률(1-5), B=충격범위(1-5), S=전개속도(1-5)
- 최대값: 25 (`5×5×5/5 = 25`)
- 임계값 **18** = 고충격 구간 기준선
  - 근거: Petersen, J.L. (1997). *Out of the Blue: Wild Cards and Other Big Future Surprises*. Arlington Institute Press. Impact index framework.
  - 주의: 임계값 18의 정확한 백분위 수치는 assessment sub-skill이 P·B·S 분포에 따라 결정. 본 스킬에서 LLM이 별도로 백분위를 추정하거나 진술하는 것 금지.

**foresight_factor (조기경보 가시성 등급)**
- 출처: monitoring sub-skill이 부여한 관측가능성 등급
- 척도: A(매우 가시적·조기경보 용이) → F(사실상 불감지·조기경보 불가)
  - A: 공개 지표·데이터 존재, 모니터링 용이
  - B: 지표 일부 존재, 전문 관측 필요
  - C: 약신호 포착 가능, 전문가 해석 필요
  - D: 약신호 포착 어려움, 전문가 네트워크 필수
  - E: 신호 사실상 없음, 시나리오 사후분석만 가능
  - F: 완전 불감지, 발생 후에야 인지 가능
- 임계값: **D-F** = 조기경보 불가 구간

### 결정론 실행

`top_wc_list.json` 파일을 마스터로부터 수신 후:

```bash
python3 skills/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis/_helpers.py filter_hidden_swing top_wc_list.json
```

반환 JSON 예:
```json
{
  "hidden_swing_wcs": [
    {"id": "WC-003", "title": "...", "I_AI": 21, "foresight_factor": "E"},
    {"id": "WC-007", "title": "...", "I_AI": 19, "foresight_factor": "F"}
  ],
  "n_hidden_swing": 2,
  "missing_score_wcs": ["WC-005"],
  "errors": [],
  "threshold": {"I_AI": 18, "foresight": ["D", "E", "F"]}
}
```

**주의**: `missing_score_wcs`에 WC ID가 있으면 output에 `MISSING_SCORE` 주석 명시. I_AI 또는 foresight_factor 미제공 WC는 hidden_swing 판정 불가 처리.

**원리**: 영향 크고 (I_AI ≥ 18) 모니터링 가시성 낮은 (foresight D-F) WCs가 가장 위험·시급한 대응 대상.

---

## 5. 78+55 Catalogue Cross-Reference Final Map

**중요 고지**: 아래 ID 형식(P-EAS-06 등)은 구조 예시(illustrative template)다. 실제 분석 시 마스터가 전달한 WC list + Petersen·Steinmüller 원문 대조로 매핑. 대조 불확실하면 `invented`로 분류 + 근거 명시. Catalogue ID 임의 생성(hallucination) 절대 금지.

```yaml
catalogue_cross_reference:
  petersen_78_used:
    # 실제 분석 시 마스터 전달 데이터와 Petersen(2009) catalogue 대조 후 채움
    # 예시 구조:
    - id: "P-EAS-06"
      title: "Extraordinary West Coast Natural Disaster"
      adapted_to: "WC-007"
      confidence: "high"   # high | medium | low
    - id: "P-BIO-02"
      title: "Worldwide Epidemic"
      adapted_to: "WC-003"
      confidence: "medium"

  steinmuller_55_used:
    # 실제 분석 시 Steinmüller(2009) catalogue 대조 후 채움
    - id: "S-Tek-12"
      title: "[대조 후 실제 제목 기입]"
      adapted_to: "WC-005"
      confidence: "medium"

  newly_invented:
    # Petersen 78·Steinmüller 55 미수록 신규 WC
    - id: "WC-010"
      title: "[실제 제목]"
      novelty_justification: "[두 catalogue 미수록 근거 + 현재 기술·사회 변화 반영 설명]"

  # ─── 결정론 계산 (LLM 재추론 금지) ───────────────────────────────
  # p_count = len(petersen_78_used), s_count = len(steinmuller_55_used), inv_count = len(newly_invented)
  # bash: python3 skills/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis/_helpers.py coverage_ratio [p] [s] [inv]
  catalogue_coverage_ratio:
    petersen: "[_helpers.py coverage_ratio 결과]"
    steinmuller: "[_helpers.py coverage_ratio 결과]"
    invented: "[_helpers.py coverage_ratio 결과]"
    total: "[_helpers.py coverage_ratio 결과]"
```

---

## 6. Section IV Weakness Disclaimer (PDF p.11 verbatim 자동 첨부)

```markdown
## Weaknesses (PDF Section IV — 본 분석에 자동 첨부)

1. **Far-fetched 거부감** (PDF: "Most Wild Cards seem to be – at least at first glance – far-fetched, implausible or even utterly impossible.")
   → 본 분석 mitigation: AI multi-perspective (5 identification method + 4 expert mode) 적용으로 다각 검증.

2. **Counterintuitive 결론** (PDF: "These conclusions are often counterintuitive or in contradiction to well-established convictions.")
   → 본 분석 mitigation: VRMP 6-계층 source trail로 검증성 확보.

3. **Vague concept** (PDF: "Some problems stem from the vagueness of the concept of Wild Card itself.")
   → 본 분석 mitigation: 3 Surprise Types (1/2/3) + Wild Card vs Weak Signal 명확 구분 강제.

4. **Monitoring 후속작업** (PDF: "this method does not lend itself to monitoring for the actual occurrence of Wild Cards.")
   → 본 분석 mitigation: monitoring sub-skill로 Early Warning System spec + trip-wire 자동 생성.

5. **Heterogeneous WCs** (PDF: "The method may also produce a large amount of very heterogeneous Wild Cards that require varying methods of monitoring and analysis.")
   → 본 분석 mitigation: Arlington Impact Index + 4-axis implications 양식으로 normalize.

6. **Organizational acceptance** (PDF: "Wild Card approaches may not fit very well into the organizational environment of a company or administration.")
   → 본 분석 mitigation: options-action sub-skill 9-step institutional process + 3 Basic Rules로 실행 가능 구조.

7. **VRMP Tier disclosure** (본 스킬 추가 protocol):
   모든 output 첫 줄에 `[R-1·R-2·R-3]` Tier 표시 필수.
   - **R-1** = WebSearch / WebFetch 실증 정보 기반 (인용 가능 출처 확보)
   - **R-2** = foresight-expert-pool 추론 + 학계 주류 문헌 지지 (간접 검증)
   - **R-3** = 학습지식만 사용 (최후 수단 — 반드시 고지, "학습지식 기반" 명시)
   → 출처 없는 판정 자동 FAIL. 각 함의 진술에 출처 Tier 태그 부착 필수.

8. **L2 keyword saturation** (본 스킬 추가 protocol):
   VRMP L2 검색 결과가 L1과 90% 이상 중복이면 **SEARCH_SATURATED: L2** 선언 → 추가 검색 중단 → 현 수집 범위로 합성 진행.
   Output meta에 `search_saturation_flag: true` 명시.

9. **L3 reverse validation** (본 스킬 추가 protocol):
   VRMP L3 반박 검색("wild card no-action critique", "implications overstatement", "futurequake criticism")에서 수집된 반론을 최종 output의 `counter_narrative` 항목에 **반드시** 포함.
   반론이 발견되지 않으면 "L3 검색에서 유의미한 반론 미발견" 명시 (생략 불가).
```

---

## 7. Section VI Frontiers Options (PDF p.13 verbatim 자동 제안)

```markdown
## Frontiers (PDF Section VI — 본 분석에 자동 제안)

PDF verbatim: *"From the methodological point of view, recent developments are based mainly on information technology. They include:"*

### Option F-1: Wild Card Database 구축
- 박사님 단행본·정책 메모 series 누적 → AGI WC database
- 78+55 catalogue + invented WCs 합본 + impact index history

### Option F-2: Internet Portal Collecting + Assessing
- iKnow EU — 원문 URL: www.iknowfutures.com
  **주의**: 이 URL은 EU 프로젝트(2008–2013) 기간 중 활성화됨. 현재 접속 가능 여부 불명. 대안: https://iknowfutures.eu 또는 EU IST 아카이브 확인. VRMP L4에서 접속 상태 보고 필수.
- Public-facing portal 또는 박사님 내부 portal

### Option F-3: Early Warning System for Weak Signals
- monitoring sub-skill output 활용
- 자동 Web crawl + RSS + prediction market integration

### Option F-4: Surprise Anticipation Center
- Arlington Institute (Petersen) + Singapore Government RAHS (Ngoh & Hoo 2008) 양식
  - 참고: Ngoh, L.H. & Hoo, W.L. (2008). Singapore's Risk Assessment Horizon Scanning (RAHS).
- 박사님 아시아미래인재연구소 surprise anticipation unit 옵션

### Option F-5: Cross-skill Chain (Frontier integration)
- vision-foresight-environmental-scanning weak-signal-template 연동
- foresight-cross-impact-analysis (Wild Cards as events)
- vision-foresight-futures-wheel (Wild Card impact wheel)
- foresight-tech-mining (Tech WCs from patent·publication mining)
- foresight-delphi / foresight-realtime-delphi (WC voting·assessment)
- foresight-trend-impact-analysis (TIA event override)
- foresight-expert-pool (Petersen·Steinmüller·Wack·Aaltonen·Mendonça·Hiltunen)
```

---

## 8. Output 양식

output 생성 전 반드시 다음 결정론 계산을 **순서대로** 실행한다. 각 단계 결과를 다음 단계에 사용한다. LLM 직접 계산·추정 금지.

```bash
SKILL=skills/vision-foresight-wild-cards-implications-synthesis

# 0. top_wc_list 준비 — 마스터 전달 WC 목록을 JSON 파일로 저장
# (Claude가 마스터로부터 받은 WC 목록을 아래 형식으로 /tmp/top_wc_list.json에 저장)

# 1. domain 검증 → domain 값 확정
python3 "$SKILL/_helpers.py" validate_domain "[마스터가 전달한 domain_selection]"
# 결과: {"domain": "...", "auto_skip": true|false}

# 2. count summary → n_petersen_78_used, n_steinmuller_55_used, n_invented 확정
python3 "$SKILL/_helpers.py" count_summary /tmp/top_wc_list.json
# 결과: {"n_total": N, "n_petersen_78_used": P, "n_steinmuller_55_used": S, "n_invented": I}

# 3. coverage ratio — Step 2 결과의 P, S, I 값을 사용
python3 "$SKILL/_helpers.py" coverage_ratio [P] [S] [I]
# 결과: {"petersen": 0.XX, "steinmuller": 0.XX, "invented": 0.XX, ...}

# 4. hidden swing 필터
python3 "$SKILL/_helpers.py" filter_hidden_swing /tmp/top_wc_list.json
# 결과: {"hidden_swing_wcs": [...], "n_hidden_swing": N, "missing_score_wcs": [...], ...}

# 5. next review date
python3 "$SKILL/_helpers.py" next_review_date "[analysis_date or 오늘 날짜]"
# 결과: {"next_review_date": "YYYY-MM-DD", ...}
```

모든 `[...]` 플레이스홀더는 위 결정론 실행 결과로 채운다.

```yaml
implications_synthesis_output:
  meta:
    vrmp_tier: "[R-1 | R-2 | R-3]"   # 첫 줄 필수 — VRMP L6 합성 후 확정
    domain: "[validate_domain 결과]"
    domain_auto_skip: "[true | false]"
    cycle: "[C1~C8 — 마스터 전달값]"
    analysis_date: "[YYYY-MM-DD]"
    n_top_wild_cards: "[count_summary 결과 n_total]"
    n_hidden_swing: "[filter_hidden_swing 결과 n_hidden_swing]"
    n_petersen_78_used: "[count_summary 결과]"
    n_steinmuller_55_used: "[count_summary 결과]"
    n_invented: "[count_summary 결과]"
    missing_score_wcs: "[filter_hidden_swing 결과 missing_score_wcs]"
    search_saturation_flag: "[false | true — L2 90% 중복 시 true]"

  per_wild_card_implications:
    - wc_id: "WC-001"
      title: "[마스터 전달값]"
      I_AI: "[assessment sub-skill 전달값 — 숫자 | MISSING_SCORE]"
      foresight_factor: "[monitoring sub-skill 전달값 — A~F | MISSING_SCORE]"
      possible_implications:
        reality: "[최소 2개 함의. 출처 태그 포함. 추측은 could/may/might 한정]"
        habitat: "[최소 2개 함의. 출처 태그 포함]"
        activity: "[최소 2개 함의. 출처 태그 포함]"
        group_relationships: "[최소 2개 함의. 출처 태그 포함]"
      domain_specific_implications: "[Step 0 domain 적용 결과 — domain=Skip이면 domain-agnostic 중립]"
      hidden_swing_flag: "[filter_hidden_swing 결과: true | false]"
      catalogue_ref:
        petersen: "[P-XXX-NN | null]"
        steinmuller: "[S-XXX-NN | null]"
        invented: "[WC ID | null]"
        confidence: "[high | medium | low]"
      counter_narrative: "[L3 reverse 결과. 없으면 'L3 검색에서 유의미한 반론 미발견' 명시]"
    # ... (top N WC 전부 동일 구조로 채움)

  hidden_swing_wcs:
    # filter_hidden_swing 결과를 그대로 삽입
    - id: "[WC ID]"
      title: "[제목]"
      I_AI: "[값]"
      foresight_factor: "[등급]"
      risk_note: "[왜 가장 위험한지 1-2문장]"

  catalogue_cross_reference:
    # Section 5 YAML 구조 채움
    petersen_78_used: [...]
    steinmuller_55_used: [...]
    newly_invented: [...]
    catalogue_coverage_ratio:
      petersen: "[coverage_ratio 결과]"
      steinmuller: "[coverage_ratio 결과]"
      invented: "[coverage_ratio 결과]"
      total: "[coverage_ratio 결과 total]"

  weakness_disclaimer:
    # ⚠️ 아래 9개 항목 전체를 실제 텍스트로 output에 직접 생성. 항목 번호 참조·코드 목록 금지.
    item_1_far_fetched: |
      PDF(p.11): "Most Wild Cards seem to be – at least at first glance – far-fetched,
      implausible or even utterly impossible." → 본 분석 mitigation: AI multi-perspective
      (5 identification method + 4 expert mode) 적용으로 다각 검증.
    item_2_counterintuitive: |
      PDF(p.11): "These conclusions are often counterintuitive or in contradiction to
      well-established convictions." → mitigation: VRMP 6-계층 source trail로 검증성 확보.
    item_3_vague: |
      PDF(p.11): "Some problems stem from the vagueness of the concept of Wild Card itself."
      → mitigation: 3 Surprise Types + Wild Card vs Weak Signal 명확 구분 강제.
    item_4_monitoring: |
      PDF(p.11): "this method does not lend itself to monitoring for the actual occurrence
      of Wild Cards." → mitigation: monitoring sub-skill Early Warning System + trip-wire 생성.
    item_5_heterogeneous: |
      PDF(p.11): "The method may also produce a large amount of very heterogeneous Wild Cards."
      → mitigation: Arlington Impact Index + 4-axis implications 양식으로 normalize.
    item_6_organizational: |
      PDF(p.11): "Wild Card approaches may not fit very well into the organizational environment."
      → mitigation: options-action sub-skill 9-step process + 3 Basic Rules로 실행 가능 구조.
    item_7_vrmp_tier: |
      본 스킬 추가: 모든 output 첫 줄에 [R-1/R-2/R-3] Tier 표시 필수.
      R-1=WebSearch/WebFetch 실증 | R-2=expert-pool 추론+학계 지지 | R-3=학습지식(최후수단).
      출처 없는 판정 자동 FAIL.
    item_8_l2_saturation: |
      본 스킬 추가: VRMP L2 결과가 L1과 90%+ 중복이면 SEARCH_SATURATED: L2 선언 →
      추가 검색 중단 → 현 수집 범위로 합성 진행. meta.search_saturation_flag: true 기록.
    item_9_l3_reverse: |
      본 스킬 추가: VRMP L3 반박 검색 결과를 counter_narrative 항목에 반드시 포함.
      반론 미발견 시 "L3 검색에서 유의미한 반론 미발견" 명시 (생략 불가).

  frontiers_options:
    # ⚠️ F-1~F-5 각각의 실제 설명 텍스트를 output에 직접 생성. 코드 목록·참조 금지.
    F_1_database: |
      PDF 기반: Wild Card Database 구축 — 박사님 단행본·정책 메모 누적 → AGI WC database.
      78+55 catalogue + invented WCs 합본 + impact index history 아카이브 구축.
    F_2_portal: |
      PDF 기반: Internet Portal Collecting + Assessing — iKnow EU 양식 참조
      (원문 URL www.iknowfutures.com, 현재 접속 가능 여부 불명; VRMP L4 확인 필수).
      Public-facing portal 또는 내부 portal 구축.
    F_3_early_warning: |
      PDF 기반: Early Warning System for Weak Signals — monitoring sub-skill output 활용.
      자동 Web crawl + RSS + prediction market integration. trip-wire 자동 알림 시스템.
    F_4_surprise_center: |
      PDF 기반: Surprise Anticipation Center — Arlington Institute(Petersen) +
      Singapore RAHS(Ngoh & Hoo 2008) 양식. 조직 내 surprise anticipation unit 설치 옵션.
    F_5_cross_skill: |
      Cross-skill Chain integration: vision-foresight-environmental-scanning (weak-signal),
      foresight-cross-impact-analysis (WC as events), vision-foresight-futures-wheel (impact wheel),
      foresight-tech-mining (patent·publication mining), foresight-delphi/realtime-delphi
      (WC voting), foresight-trend-impact-analysis (TIA event override),
      foresight-expert-pool (Petersen·Steinmüller·Wack·Aaltonen·Mendonça·Hiltunen).

  counter_narrative_summary: |
    [L3 전체 반론 통합 요약. 발견된 반론이 없으면 'L3 검색에서 유의미한 반론 미발견' 명시]

  cross_skill_chain_recommendations:
    # ⚠️ 분석된 WC 주제와 domain에 맞춰 tailored. 고정 목록 금지.
    # 우선순위 선정 기준:
    #   기술·과학 WC → foresight-tech-mining 우선
    #   사회·정치 WC → foresight-structural-analysis 우선
    #   기후·생태 WC → foresight-cross-impact-analysis 우선
    #   hidden_swing 多 → foresight-delphi (확률 검증) 우선
    - "[주제 맞춤 skill 1]: [이유 1문장]"
    - "[주제 맞춤 skill 2]: [이유 1문장]"
    - "[주제 맞춤 skill 3]: [이유 1문장]"

  master_synthesis_summary:
    vrmp_tier: "[R-1 | R-2 | R-3]"   # 첫 줄 필수
    one_line_findings: "[한 줄 핵심 발견 — domain + top WC + hidden swing 결합]"
    top_3_critical_wcs: ["WC-001", "WC-003", "WC-007"]
    priority_actions:
      - "[즉시 조치 — hidden swing 대응]"
      - "[단기 조치 — monitoring 강화]"
      - "[중기 조치 — cross-skill 연계]"
    next_review_date: "[next_review_date 결과 — analysis_date + 90일]"
    source_trail:
      - "[R-1] Source 1: [출처 명칭, URL 또는 저자·연도]"
      - "[R-2] Source 2: [출처 명칭]"
      - "[R-3] Source 3: [학습지식 기반 — 검증 권장]"
```

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## 9. VRMP 6-계층 cascade

**실행 원칙**: 상위 계층에서 충분한 정보를 얻으면 하위 계층 생략 가능. 단 L6 (합성)은 항상 실행.

| 계층 | 명칭 | 검색어·실행 내용 | 할루시네이션 방지 규칙 |
|------|------|----------------|----------------------|
| **L1** | 1차 WebSearch | `"wild card implications [domain]"`, `"extraordinary implications futures [연도]"`, `"[WC 제목] implications"` | 검색 결과 원문 인용 필수 — paraphrase·재창조 금지. 검색 실패 시 `[SEARCH_FAIL: L1]` 명시 |
| **L2** | 포화 WebSearch | `"global wild card 2025"`, `"futurequake recent [domain]"`, `"wild card database"`, `"[WC 제목] impact analysis"` | L1과 90% 이상 중복 → `SEARCH_SATURATED: L2` 선언, 추가 검색 중단. meta에 saturation_flag: true 기록 |
| **L3** | 역검증 WebSearch | `"wild card no-action critique"`, `"implications overstatement"`, `"futurequake criticism"`, `"[WC 제목] overrated"` | 반론 수집 후 `counter_narrative` 항목 필수 채움. 반론 없어도 결과 명시 (생략 불가) |
| **L4** | WebFetch 원문 | Petersen 1997 인용 페이지 · Steinmüller 2003 · iKnow 아카이브 · Arlington Institute · Singapore RAHS | URL 접속 실패 시 `[FETCH_FAIL: URL]` 명시 후 다음 레이어 진행. 전부 실패 시 `ALL_FETCH_FAIL` 기록 |
| **L5** | foresight-expert-pool | **호출 형식**: `Skill(foresight-expert-pool, query="[WC 제목] implications — domain:[domain] — experts: Petersen, Steinmüller, [주제 관련 전문가 2-3명]")`. **응답 통합**: 각 전문가 관점을 `[Expert: 이름]` 태그로 source_trail에 추가. **expert-pool 미응답 시**: `[Expert-pool: no response — R-2 적용]` 명시 후 R-2 Tier 강제. **최소 1개 이상** 전문가 관점 생성 필수 (실제 invocation 또는 R-2 추론). |
| **L6** | 합성 | 전 계층 수집 정보 통합 → source_trail (R-1·R-2·R-3 Tier 첫 줄) + counter_narrative 통합 | **출처 없는 판정 자동 FAIL.** 문헌 page 번호 포함 — 확인 불가 시 `p.[?]` 표시. 통계·수치는 L1/L4 실증 필수 |

**추가 anti-hallucination 규칙**:
- "Petersen 78개", "Steinmüller 55개" — V3.0 PDF 원문 확인 필수. 불확실 시 `[미확인]` 표시
- iKnow URL 접속 결과 반드시 보고 (활성·만료·리디렉션 구분)
- 출처 있는 주장과 추론 주장을 명확히 분리: `[출처: X]` vs `[추론: R-2]`

---

## 10. 산출 후 마스터에 반환

```python
return {
    "implications_synthesis_output": { ... },  # Section 8 schema 전체
    "vrmp_tier": "R-1" | "R-2" | "R-3",
    "source_trail": [ ... ],
    "counter_narrative": "...",
    "next_skill": None   # final stage — master integrates all
}
```

마스터는 이 output을 Step 3.7 섹션으로 표시 후 §4 마스터 통합 Synthesis로 진행.

---

## 11. 오류 및 예외처리

모든 오류 코드는 마스터에 JSON으로 반환한다. LLM이 자의적으로 복구 시도 금지 — 오류 코드만 반환하고 마스터 판단을 구한다.

| 상황 | 처리 방법 | 반환 코드 |
|------|---------|---------|
| 마스터가 sub-skill output **0개** 전달 | SKIP 선언 즉시 반환 | `INPUT_MISSING` |
| 마스터가 sub-skill output **1-2개만** 전달 | 경고 플래그 + 가용 데이터로 **제한** 합성 진행 | `INCOMPLETE_INPUT` |
| `top_wc_list` 비어있음 (빈 배열 []) | 합성 불가 선언, 마스터에 반환 | `EMPTY_WC_LIST` |
| `domain_selection` 범위 외 (1-10/Custom/Skip 외) | Skip 자동 적용 (`_helpers.py validate_domain`) | *(auto-corrected)* |
| `hidden_swing_wcs` 결과 0개 | "해당 없음" 명시, 항목 생략 — 오류 아님 | *(normal)* |
| catalogue ID 불일치 | `invented` 카테고리 분류 + 수동 검토 요청 메모 | `CATALOGUE_MISMATCH` |
| VRMP L1 검색 전체 실패 | L2-L6 진행, `[SEARCH_FAIL: L1]` 명시 | `SEARCH_FAIL_L1` |
| VRMP L1-L4 모두 실패 | R-3 학습지식 fallback 허용, 반드시 R-3 Tier 고지 | `ALL_SEARCH_FAIL` |
| WebFetch URL 모두 실패 | `ALL_FETCH_FAIL` 명시, L5-L6 진행, R-2 Tier 강제 | `ALL_FETCH_FAIL` |
| `I_AI` 또는 `foresight_factor` 미제공 WC | hidden_swing 판정 생략, `MISSING_SCORE` 주석 | `MISSING_SCORE` |
| `_helpers.py` 실행 실패 (파일 없음·오류) | 합성 **중단** — 결정론 계산 수동 대체 불허 | `HELPER_ERROR` |
| cycle 값 C1-C8 범위 외 | `INVALID_CYCLE` 명시, 마스터 재전달 요청 | `INVALID_CYCLE` |
| analysis_date 형식 오류 | 오늘 날짜 자동 사용, `[DATE_FALLBACK: today]` 주석 | *(auto-corrected)* |

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## 12. 자기검증 체크리스트 (산출 전 필수)

본 sub-skill은 output 생성 직후 아래 항목을 순서대로 자기검증한다. 하나라도 FAIL이면 해당 항목 수정 후 재출력.

| # | 체크 항목 | PASS 조건 |
|---|---------|---------|
| 1 | VRMP Tier 표시 | output 첫 줄에 `[R-1]` / `[R-2]` / `[R-3]` 있음 |
| 2 | 결정론 계산 실행 | domain·hidden_swing·coverage_ratio·next_review_date 전부 `_helpers.py` 결과로 채움 |
| 3 | 4-axis 충족 | 각 WC마다 REALITY·HABITAT·ACTIVITY·GROUP RELATIONSHIPS 4개 모두 존재 |
| 4 | per-axis 최소 2개 | 각 axis에 최소 2개 함의 서술 있음 |
| 5 | counter_narrative | 각 WC 및 summary에 `counter_narrative` 항목 존재 (비어있어도 사유 명시) |
| 6 | weakness_disclaimer | Section 6 항목 1-9 실제 텍스트 전문이 output에 직접 생성됨 (항목 번호 목록·참조 금지) |
| 7 | frontiers_options | F-1~F-5 각 옵션의 실제 설명 텍스트가 output에 직접 생성됨 (코드 목록·참조 금지) |
| 11 | L5 expert-pool | 최소 1개 이상 전문가 관점 `[Expert: 이름]` 또는 `[Expert-pool: no response]` 명시 |
| 8 | source_trail | 최소 1개 이상 출처 있음 (R-3만 있으면 고지 필수) |
| 9 | hallucination 단어 | 단정 진술에 출처 없는 것 없음 |
| 10 | next_review_date | `_helpers.py` 결과로 채워진 ISO 날짜 형식 있음 |