Tech Research - 기술 리서치 & 의사결정

기술 리서치부터 의사결정까지 3가지 모드로 운영. 모든 리서치는 SubAgent로 실행하여 메인 컨텍스트를 깔끔하게 유지.

핵심 원칙

•SubAgent 패턴: 모든 리서치는 Task tool로 SubAgent에 위임. 메인 컨텍스트에서 직접 WebSearch/Tavily 호출 금지.
•정제된 결과만: Agent가 반환한 요약만 메인 컨텍스트에 남기고, 원본 검색 결과는 SubAgent 컨텍스트에서 소멸.
•모드에 맞는 agent만 실행: scan 모드에서 전체 파이프라인 실행하지 말 것.

모드 선택

모드	트리거	실행 Agent	용도
scan	"커뮤니티 의견", "개발자 반응", "반응 어때"	community-scanner	커뮤니티 의견 수집
research	"~ 구현할 건데 리서치", "모범 사례", "best practices"	docs-researcher + community-scanner	구현 전 리서치
decision	"A vs B", "뭐 쓸지", "기술 의사결정", "비교 분석"	전체 agent 파이프라인	기술 비교 & 의사결정

분기 로직

•커뮤니티 의견만 필요 → scan 모드
•구현 전 모범 사례/패턴 조사 → research 모드
•기술 비교/선택이 필요 → decision 모드

판단이 어려우면 AskUserQuestion:

code

questions:
  - question: "어떤 리서치가 필요한가요?"
    header: "모드"
    options:
      - label: "커뮤니티 스캔"
        description: "Reddit, HN 등에서 개발자 의견 수집"
      - label: "구현 전 리서치"
        description: "모범 사례, 패턴, 공식 문서 조사 후 구현"
      - label: "기술 의사결정"
        description: "A vs B 비교 분석, 트레이드오프 평가, 최종 보고서"
    multiSelect: false

Scan 모드

커뮤니티 의견만 빠르게 수집.

실행

code

Task community-scanner (agents/community-scanner.md 읽고 프롬프트로 사용)
  - subagent_type: "general-purpose"
  - 주제: [사용자 요청에서 추출한 토픽]

결과

community-scanner agent가 반환한 Consensus / Controversy / Notable Perspective를 그대로 사용자에게 전달.

Research 모드

구현 전 모범 사례와 패턴을 조사. 핵심: SubAgent가 리서치하고, 정제된 결과만 메인 컨텍스트에 반환.

실행

code

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│  병렬 실행 (Task tool)                             │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│  1. docs-researcher agent                         │
│     → 공식 문서, best practices, 코드 예시 수집     │
│     → research 모드 출력 형식 사용                  │
│                                                    │
│  2. community-scanner agent                        │
│     → 실무자 경험담, 주의사항, 안티패턴 수집         │
└──────────────────────────────────────────────────┘

결과 종합

두 agent의 결과를 합쳐서 사용자에게 전달 후 구현 진행.

Decision 모드

기술 비교/의사결정을 위한 체계적 분석. 두괄식 보고서로 결론 도출.

Phase 1: 문제 정의

•주제 파악: 무엇을 결정해야 하는가?
•옵션 식별: 비교할 선택지들
•평가 기준 수립: references/evaluation-criteria.md 참조

Phase 2: 병렬 정보 수집

code

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│  동시 실행 (Task tool로 병렬)                           │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. codebase-explorer agent                           │
│     → 기존 코드베이스 분석, 패턴/제약사항 파악           │
│                                                        │
│  2. docs-researcher agent                              │
│     → 공식 문서, 가이드, best practices 리서치           │
│                                                        │
│  3. community-scanner agent                            │
│     → Reddit, HN, Dev.to, Lobsters 의견 수집            │
│                                                        │
│  4. [선택] Skill: agent-council                        │
│     → 다양한 AI 전문가 관점 수집                         │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

Phase 3: 종합 분석

tradeoff-analyzer agent 실행:

•각 옵션별 pros/cons 정리
•평가 기준별 점수화
•충돌하는 의견 정리

Phase 4: 최종 보고서

decision-synthesizer agent로 두괄식 보고서 작성 (references/report-template.md 참조).

Agent 목록

각 에이전트의 상세 프롬프트는 agents/ 디렉토리에 위치. Task tool로 실행 시 해당 파일을 읽고 프롬프트로 활용.

Agent	파일	역할	사용 모드
`community-scanner`	`agents/community-scanner.md`	커뮤니티 의견 수집	scan, research, decision
`docs-researcher`	`agents/docs-researcher.md`	공식 문서, Tavily, Context7 리서치	research, decision
`codebase-explorer`	`agents/codebase-explorer.md`	기존 코드베이스 분석	decision
`tradeoff-analyzer`	`agents/tradeoff-analyzer.md`	트레이드오프 비교 분석	decision
`decision-synthesizer`	`agents/decision-synthesizer.md`	두괄식 최종 보고서	decision

외부 스킬

Skill	용도	사용 모드
`agent-council`	AI 전문가 관점 수집	decision (선택)

참조 파일

•references/evaluation-criteria.md - 평가 기준 가이드
•references/report-template.md - 상세 보고서 템플릿

빠른 실행 가이드

Scan: 커뮤니티 의견 수집

code

사용자: "Tailwind v4 개발자들 반응 어때?"
→ Task community-scanner: "Tailwind v4"
→ 결과 전달

Research: 구현 전 리서치

code

사용자: "Server Actions 사용해서 폼 구현할 건데, 모범 사례 찾아줘"
→ Task docs-researcher + Task community-scanner (병렬)
→ 정제된 패턴/주의사항 전달 후 구현 진행

Decision: 기술 의사결정

code

사용자: "Redux vs Zustand vs Jotai 뭐가 나을까?"
→ Phase 1: 문제 정의
→ Phase 2: 4개 agent 병렬 수집
→ Phase 3: tradeoff-analyzer
→ Phase 4: decision-synthesizer
→ 두괄식 최종 보고서

주의사항

•컨텍스트 제공: 프로젝트 특성, 팀 규모, 기존 기술 스택 등 맥락 정보가 많을수록 정확한 분석 가능
•평가 기준 확인: decision 모드에서는 사용자에게 중요한 기준이 무엇인지 먼저 확인
•출처 필수: 모든 주장에 출처 URL 포함
•두괄식: decision 모드 보고서는 결론부터