research-trend-analyzer¶
연구 분야의 시간별 트렌드, 신흥 주제, 핵심 연구자를 분석한다. 연구 동향 파악, 신흥 주제 발굴, 주요 연구자 매핑 시 사용
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 캐릭터(역할) | 카오루 · Discovery & Insight |
| 모델 | Sonnet 5 |
| 도구 (tools) | Read, Glob, Grep, Bash, WebSearch, WebFetch |
| Codex GPT-5.6 위임 | 예 — 다년도 트렌드 자연어 보고서 종합 |
무엇을 하는가¶
특정 연구 분야의 시간에 따른 출판 동향, 신흥/쇠퇴 주제, 핵심 연구자와 주요 학술지를 분석한다. 주제 키워드를 입력받아 다년도 학술 데이터베이스를 검색하고, 연도별 논문 수와 성장률, 키워드 진화, 상위 저자/학회를 집계한다. 다년도 검색과 통계 집계는 결정론적 Python 파이프라인이 담당하고, 에이전트는 그 결과를 자연어 트렌드 해설로 풀어냅니다.
작동 방식¶
주제 키워드 입력
↓
다년도 학술 DB 검색
↓
연도별 출판 집계와 성장률
↓
키워드 진화와 신흥 쇠퇴 주제 식별
↓
핵심 연구자와 주요 학회 집계
↓
결과 JSON 직렬화
↓
Codex 위임 분기
gpt-5.6-terra 위임
자연어 트렌드 보고서
Claude 잔류
수치 저자명 일치 검증
↓합류
트렌드 보고서 산출
↓소비
소비 역할로 전달
입·출력¶
- 입력: 연구 주제/키워드, 분석 기간, 상위 N, 출력 형식 등 파라미터
- 출력: 출판 동향·키워드 진화·신흥/쇠퇴 주제·핵심 연구자·주요 학회를 담은 구조화 JSON과 자연어 트렌드 보고서(Markdown)
- 소비 역할: 레이(Analysis & Knowledge), 마리(Creative & Writing), 리츠코(Project Command)
비고¶
v2.0(Sprint A)에서 이전의 즉석 검색 + LLM 시계열 집계 흐름을 결정론적 Python 오케스트레이터 호출로 통합했다. 다년도 출판 집계·키워드 진화·신흥/쇠퇴 주제 식별·상위 저자/학회 산정은 Python이 결정론적으로 수행하고, 에이전트는 결과 JSON을 받아 트렌드 해설과 추천 읽을거리 제안만 담당한다. 종합 단계는 Codex gpt-5.6-terra로 강제 위임되며, 수치·저자명 일치 검증과 할루시네이션 방지는 Claude에 남는다. 논문 메타데이터는 검증된 검색 결과에서만 가져오며 모델이 임의로 생성하지 않는다.