tomevault-io Deep Research
현재 연도: !date +%Y
프로세스
1. 병렬 정보 수집
$ARGUMENTS에 대해 단일 메시지에서 5-7개 검색을 병렬 실행한다:
동시 실행:
├── WebSearch: "$ARGUMENTS comprehensive guide !`date +%Y`"
├── WebSearch: "$ARGUMENTS best practices patterns"
├── WebSearch: "$ARGUMENTS advanced tutorial"
├── WebSearch: "$ARGUMENTS vs alternatives comparison"
├── WebSearch: "$ARGUMENTS common mistakes pitfalls"
├── Bash: gh search repos "$ARGUMENTS" --sort stars --limit 5
├── Bash: gh search issues "$ARGUMENTS" --sort updated --limit 5
├── Context7: resolve-library-id (기술 주제인 경우)
└── Context7: query-docs (ID 확보 후, 최대 3회)
2. 심화 조사
1차 결과에서 발견한 핵심 출처를 WebFetch로 상세 조회한다. 유용한 GitHub 레포가 있으면:
gh api repos/{owner}/{repo}/readme- README 조회gh release list -R {owner}/{repo} --limit 3- 최신 릴리즈 확인gh issue view {number} -R {owner}/{repo}- 주요 이슈 상세 조회
Bash는 gh 명령 전용. 다른 시스템 명령 금지.
3. 결과 저장
파일: docs/research-[주제]-!date +%Y%m%d.md
# [주제] 조사 결과
> 조사일: !`date +%Y-%m-%d`
## 개요
[핵심 요약 - 3-5문장]
## 상세 내용
### [섹션 1]
[내용]
### [섹션 2]
[내용]
## 코드 예제 (해당 시)
[코드 블록]
## 주요 포인트
- [포인트 1]
- [포인트 2]
- [포인트 3]
## 출처
- [출처 1](URL)
- [출처 2](URL)
유의미한 출처가 3개 미만이면 검색 키워드를 변형하여 추가 검색한다.
조사 완료 후 사용자에게 핵심 5가지를 요약하여 보고한다.
대용량 웹 콘텐츠 처리 (Context Mode)
context-mode MCP 서버가 활성화되어 있으면, 대용량 웹 페이지에 대해 fetch_and_index를 활용한다.
fetch_and_index 사용
문서 페이지나 블로그 글이 길 것으로 예상될 때 (5KB 이상):
mcp__context-mode__fetch_and_index(url: "https://example.com/docs/guide")- 페이지를 마크다운으로 변환하고 FTS5에 인덱싱한다
- 이후
mcp__context-mode__search(queries: ["relevant keyword"])로 필요한 부분만 검색
WebFetch와의 사용 구분
- 짧은 페이지 (API 응답, 짧은 블로그 글): WebFetch 그대로 사용
- 긴 문서 페이지 (프레임워크 가이드, API 레퍼런스): fetch_and_index 사용
- GitHub README/이슈: gh CLI로 직접 조회 (변경 없음)
인덱싱된 콘텐츠 재활용
fetch_and_index로 인덱싱한 내용은 세션 내 FTS5 DB에 보존된다. 같은 세션의 다른 에이전트도 search로 검색할 수 있으므로, 한번 인덱싱하면 중복 페치를 피할 수 있다.
핸드오프 컨텍스트
이 스킬의 출력은 다른 스킬/에이전트에서 소비된다:
- /blueprint: 기술 선택의 근거 자료로 활용
- /decide: 의사결정에 필요한 기초 조사 자료로 활용
- architect 에이전트: 기술 스택 적합성 평가 시 참조
REVIEW 연동
조사 결과가 아키텍처/기술 선택에 영향을 주는 경우, /blueprint이나 워크플로우가 architect 에이전트에게 리뷰를 요청한다. deepresearch 자체는 리뷰 없이 완료된다.
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