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ULW-RESEARCH 포화 연구 오케스트레이터

연구 팀을 자동으로 꾸려 축별 조사·반박 토론·코드 검증을 반복한 뒤 인용이 붙은 최종 보고서를 만들어 주는 심층 연구 스킬입니다.

자동화·워크플로고급★ 67,531⑂ 5,507AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

ulw-research, ultradebate, deep research 같은 명시적 요청이 있을 때만 켜지는 대형 연구 오케스트레이션 스킬입니다.

  • Phase 0 스코핑: 핵심 질문과 3개 이상의 직교 축(axis)을 정리한 brief.md를 만들고, 세션 폴더(.omo/ulw-research/<타임스탬프>)를 생성합니다.
  • 포맷 게이트: 팀을 만들기 전에 반드시 최종 산출물 형식(기본값 PDF+DOCX, 그 외 슬라이드·HTML·LaTeX 등)과 템플릿을 사용자에게 물어보고 답을 기다립니다.
  • 팀 구성: 축별 담당 멤버 + 회의론자/레드팀 멤버를 최대 정원까지 채워 병렬로 조사하고, 읽기 전용 explore/librarian 레인을 추가로 돌립니다.
  • 확장 루프(EXPAND): 멤버가 올린 모든 단서를 즉시 재배분하고, 새 단서가 마를 때까지(최소 2웨이브) 반복합니다.
  • 토론과 검증: 논쟁적 주장은 반박 라운드를 거치고, 코드로 확인 가능한 주장은 실제 스크립트를 실행해 CONFIRMED/REFUTED 판정을 받습니다.
  • 감사 가능한 기록: claim-graph.md, observation-manifest.md, debate-log.md, excursion-log.md 등을 실시간으로 남겨 모든 결론의 출처를 추적합니다.

이런 분께 추천

  • 기술 선택, 시장 조사, 규정 검토처럼 틀린 주장 하나의 비용이 큰 리서치를 해야 하는 분
  • 여러 소스를 교차 검증한 인용 포함 보고서가 필요한 리서처·컨설턴트·PM
  • 다중 에이전트 병렬 실행(omo-senpi 계열 런타임)을 이미 쓰고 있고, 토큰 예산이 넉넉한 파워 유저

활용 예시

  1. /ulw-research 사내 벡터 DB 3종 비교 — 성능·라이선스·운영 비용 → 축별 멤버가 문서·깃허브·벤치마크를 훑고, 성능 주장은 실제 벤치 스크립트로 검증한 뒤 PDF+DOCX 리포트로 정리.
  2. ultradebate: 이 아키텍처 마이그레이션이 정말 필요한가? → 찬성 근거와 회의론자·반대론자의 공격을 라운드로 붙여 debate-log.md에 판정과 남은 리스크를 남김.
  3. deep research: 최근 개정된 개인정보 규정이 우리 제품에 미치는 영향 → 1차 출처(관보·공식 가이드) 중심으로 조사하고, 검증 불가한 주장은 미해결 부록으로 분리.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 code-yeongyu/oh-my-openagent 의 packages/omo-senpi/skills/ulw-research 폴더를 내 ~/.claude/skills/ulw-research/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent.git /tmp/oh-my-openagent && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/oh-my-openagent/packages/omo-senpi/skills/ulw-research ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 저장소를 원하는 위치에 클론합니다: git clone https://github.com/code-yeongyu/oh-my-openagent.git
  2. 스킬 폴더 위치를 확인합니다: ls oh-my-openagent/packages/omo-senpi/skills/ulw-research
  3. 사용자 스킬 디렉터리를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 스킬을 복사합니다: cp -r oh-my-openagent/packages/omo-senpi/skills/ulw-research ~/.claude/skills/
  5. Claude Code를 재시작한 뒤 /ulw-research <주제> 또는 "딥 리서치 해줘"처럼 명시적으로 요청합니다.
  6. (중요) 이 스킬은 team_create, task, omo ulw-loop 같은 omo-senpi 전용 도구를 전제로 합니다. 해당 런타임이 없으면 팀 생성 단계가 실패하므로, 일반 Claude Code에서는 서브에이전트/Task 도구로 대체하도록 프롬프트에 미리 알려 주세요.
  7. 실행 초반에 최종 포맷(PDF+DOCX 등)을 물어보면 반드시 답해야 다음 단계로 넘어갑니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: NOASSERTION