# Documentary Research

> 다큐멘터리 제작을 위한 리서치, 구성안, 인터뷰 질문, 내레이션 대본을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 생성하는 풀 프로덕션 파이프라인. '다큐멘터리 기획해줘', '다큐 구성안 짜줘', '다큐멘터리 리서치', '인터뷰 질문 만들어줘', '내레이션 대본 써줘', '탐사 보도 기획', '다큐 시나리오' 등 다큐멘터리 제작 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 리서치 자료가 있는 경우에도 구성안 작성이나 내레이션 대본 작성을 지원한다. 단, 실제 영상 촬영·편집(Premiere, DaVinci), 인터뷰 섭외·진행, 방송 송출은 이 스킬의 범위가 아니다.

- Skill: `revfactory/documentary-research-2` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add revfactory/documentary-research-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/revfactory/documentary-research-2/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: revfactory (https://skillmd.com/u/revfactory)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/revfactory/documentary-research-2

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# Documentary Research — 다큐멘터리 제작 풀 프로덕션 파이프라인

다큐멘터리의 리서치→구성안→인터뷰질문→내레이션 대본을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 생성한다.

## 실행 모드

**에이전트 팀** — 5명이 SendMessage로 직접 통신하며 교차 검증한다.

## 에이전트 구성

| 에이전트 | 파일 | 역할 | 타입 |
|---------|------|------|------|
| researcher | `.claude/agents/researcher.md` | 자료조사, 통계수집, 출처정리 | general-purpose |
| story-architect | `.claude/agents/story-architect.md` | 3막 구성안, 씬 분할, 서사 아크 | general-purpose |
| interviewer | `.claude/agents/interviewer.md` | 인터뷰 대상 선정, 질문 설계 | general-purpose |
| narrator | `.claude/agents/narrator.md` | 내레이션 대본, 톤, 리듬 | general-purpose |
| fact-checker | `.claude/agents/fact-checker.md` | 팩트 검증, 출처 확인, 편향성 점검 | general-purpose |

## 워크플로우

### Phase 1: 준비 (오케스트레이터 직접 수행)

1. 사용자 입력에서 추출한다:
   - **주제**: 다큐멘터리가 다룰 주제
   - **형식**: 탐사형/인물형/역사형/관찰형
   - **분량**: 15분/30분/60분/90분
   - **톤** (선택): 객관적/감성적/긴장감/성찰적
   - **기존 파일** (선택): 리서치 자료, 기획서 등
2. `_workspace/` 디렉토리를 프로젝트 루트에 생성한다
3. 입력을 정리하여 `_workspace/00_input.md`에 저장한다
4. 기존 파일이 있으면 `_workspace/`에 복사하고 해당 Phase를 건너뛴다
5. 요청 범위에 따라 **실행 모드를 결정**한다

### Phase 2: 팀 구성 및 실행

| 순서 | 작업 | 담당 | 의존 | 산출물 |
|------|------|------|------|--------|
| 1 | 리서치 | researcher | 없음 | `_workspace/01_research_brief.md` |
| 2 | 구성안 작성 | story-architect | 작업 1 | `_workspace/02_structure.md` |
| 3a | 인터뷰 가이드 | interviewer | 작업 1, 2 | `_workspace/03_interview_guide.md` |
| 3b | 내레이션 대본 | narrator | 작업 1, 2 | `_workspace/04_narration_script.md` |
| 4 | 팩트체크/리뷰 | fact-checker | 작업 1, 3a, 3b | `_workspace/05_review_report.md` |

작업 3a(인터뷰)와 3b(내레이션)는 **병렬 실행**한다. 둘 다 작업 1(리서치)과 2(구성안)에 의존한다.

**팀원 간 소통 흐름:**
- researcher 완료 → story-architect에게 타임라인·핵심사실 전달, interviewer에게 전문가 목록 전달
- story-architect 완료 → interviewer에게 씬별 인터뷰 필요사항 전달, narrator에게 톤·감정흐름 전달
- interviewer ↔ narrator: 인터뷰 주제를 공유하여 내레이션과의 중복 방지
- fact-checker는 모든 산출물을 교차 검증. 🔴 필수 수정 발견 시 해당 에이전트에게 수정 요청 → 재작업 → 재검증 (최대 2회)

### Phase 3: 통합 및 최종 산출물

1. `_workspace/` 내 모든 파일을 확인한다
2. 리뷰 보고서의 🔴 필수 수정이 모두 반영되었는지 확인한다
3. 최종 요약을 사용자에게 보고한다:
   - 리서치 브리프 — `01_research_brief.md`
   - 구성안 — `02_structure.md`
   - 인터뷰 가이드 — `03_interview_guide.md`
   - 내레이션 대본 — `04_narration_script.md`
   - 팩트체크 보고서 — `05_review_report.md`

## 작업 규모별 모드

| 사용자 요청 패턴 | 실행 모드 | 투입 에이전트 |
|----------------|----------|-------------|
| "다큐멘터리 기획해줘", "풀 프로덕션" | **풀 파이프라인** | 5명 전원 |
| "리서치만 해줘" | **리서치 모드** | researcher + fact-checker |
| "이 자료로 구성안 짜줘" (기존 파일) | **구성 모드** | story-architect + fact-checker |
| "인터뷰 질문만 만들어줘" | **인터뷰 모드** | researcher + interviewer + fact-checker |
| "내레이션 대본만 써줘" (기존 구성안) | **내레이션 모드** | narrator + fact-checker |

**기존 파일 활용**: 사용자가 리서치 자료, 구성안 등을 제공하면, 해당 파일을 `_workspace/`의 적절한 위치에 복사하고 해당 에이전트는 건너뛴다.

## 데이터 전달 프로토콜

| 전략 | 방식 | 용도 |
|------|------|------|
| 파일 기반 | `_workspace/` 디렉토리 | 주요 산출물 저장 및 공유 |
| 메시지 기반 | SendMessage | 실시간 핵심 정보 전달, 수정 요청 |
| 태스크 기반 | TaskCreate/TaskUpdate | 진행 상황 추적, 의존 관계 관리 |

파일명 컨벤션: `{순번}_{산출물명}.{확장자}`

## 에러 핸들링

| 에러 유형 | 전략 |
|----------|------|
| 웹 검색 실패 | 일반 지식 기반으로 작업, 보고서에 "데이터 제한" 명시 |
| 한쪽 관점만 발견 | 의도적으로 반대 관점 검색, 실패 시 보고서에 명시 |
| 에이전트 실패 | 1회 재시도 → 실패 시 해당 산출물 없이 진행, 리뷰 보고서에 누락 명시 |
| 리뷰에서 🔴 발견 | 해당 에이전트에 수정 요청 → 재작업 → 재검증 (최대 2회) |
| 민감한 주제 | 법적·윤리적 리스크를 보고서에 명시, 전문 법률 자문 권고 |

## 테스트 시나리오

### 정상 흐름
**프롬프트**: "한국의 1인 가구 증가와 사회적 고립 문제에 대한 30분 다큐멘터리를 기획해줘"
**기대 결과**:
- 리서치: 통계(1인 가구 비율, 사회적 고립 지표), 전문가 목록, 다각적 관점
- 구성안: 3막 구조, 7~10씬, 감정 곡선(공감→심화→희망)
- 인터뷰: 사회학 교수, 1인 가구 당사자, 정책 담당자 등 5~7명 가이드
- 내레이션: 약 7,500단어 대본, 영상 지시 포함
- 팩트체크: 통계 출처 확인, 균형성 검증

### 기존 파일 활용 흐름
**프롬프트**: "이 리서치 자료로 다큐 구성안이랑 내레이션 대본 써줘" + 리서치 파일 첨부
**기대 결과**:
- 기존 리서치를 `_workspace/01_research_brief.md`로 복사
- 구성 모드 + 내레이션 모드 병합: story-architect + narrator + fact-checker 투입
- researcher, interviewer는 건너뜀

### 에러 흐름
**프롬프트**: "다큐 리서치만 해줘, 주제는 아무거나 사회 이슈"
**기대 결과**:
- 리서치 모드로 전환 (researcher + fact-checker)
- 주제가 불분명하므로 리서처가 최근 사회 이슈 3개를 제안 후 진행
- 팩트체크 보고서에 "구성안/인터뷰/내레이션 미생성" 명시

## 에이전트별 확장 스킬

각 에이전트는 다음 확장 스킬의 전문 지식을 활용하여 산출물의 품질을 높인다:

| 에이전트 | 확장 스킬 | 제공 지식 |
|---------|----------|----------|
| researcher, fact-checker | `/investigative-research` | PRIMA 자료 계층, CRAAP 신뢰도 평가, 삼각검증, 편향성 분석 |
| story-architect, narrator | `/narrative-structure` | 5가지 서사 유형, 3막 구조, 감정 곡선, 씬 배열 전략 |
| interviewer | `/interview-design` | VOICE 대상 선정, 깔때기 질문 모델, 유형별 전략, 윤리 원칙 |