lecture-web-researcher¶
강의 주제에 관한 웹 기반 자료(뉴스, 블로그, 기술 문서, 정부 보고서, 영상 자료)를 검색하고 구조화한다. 강의 주제 웹 리서치, 비학술 자료 수집 시 사용
강의 도메인 호출 중단 (2026-06-21)
NERV는 2026-06-21부로 강의 콘텐츠 제작 도메인에서 이 에이전트를 호출하지 않는다. 실행 정의와 active 등록 상태는 유지하며, 강의 작업은 NERV 외부에서 별도로 진행한다.
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 캐릭터(역할) | 신지 · Personal & Learning |
| 모델 | Sonnet 5 |
| 도구 (tools) | Read, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch |
| Codex GPT-5.6 위임 | 아니오 (Claude Sonnet 단독 처리) |
| 현재 상태 | 정의 등록 유지 · 강의 도메인 호출 중단 (2026-06-21) |
무엇을 하는가¶
강의 주제와 관련된 웹 기반 비학술 자료를 검색하여 강의 콘텐츠의 실질적 풍부함을 높인다. 학술 논문 검색을 보완하여 뉴스 기사, 블로그 포스트, 기술 문서, 정부/기관 보고서, 강연/영상 자료 등을 국내외 다양한 소스에서 수집한다. 수집한 자료는 관련성·신뢰도·최신성으로 점수화하여 종합 정렬하고, 각 자료마다 강의에서의 활용 포인트를 제안한다. 최종 결과는 후속 교안 설계 단계에서 바로 쓸 수 있는 구조화된 Markdown으로 출력한다.
작동 방식¶
강의 주제와 키워드 입력
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입력 파라미터 검증
↓
검색 전략 수립
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웹 검색 1차 수행
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본문 내용 2차 수집
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관련성·신뢰도·최신성 점수화
↓
종합 점수 정렬과 관련성 게이트
↓
소스 유형별 구조화 Markdown 출력
↓소비
과거 신지 강의 설계 단계와 연계
입·출력¶
- 입력: 강의 주제, 검색 키워드 목록, 대상 청중, 그리고 선택적으로 언어 선호도·최신성 필터·소스 유형·최대 수집 건수·저장 경로
- 출력: 소스 유형별로 그룹화되고 관련성·신뢰도·최신성 점수가 매겨진 Markdown 형식의 웹 자료 목록. 각 자료의 요약과 강의 활용 포인트, 핵심 인사이트 요약, 추천 활용 방안을 포함
- 과거 연계 대상: 신지(Personal & Learning)의 강의 콘텐츠 설계 단계. 강의 교안·내러티브 구성의 입력 자료로 활용했으며, 현재 운영 소비자는 없다.
비고¶
학술 논문 검색 경로를 보완하던 비학술 자료 수집 전담 에이전트이다. 보관된 명세에서는 모든 점수를 0.0~1.0으로 정규화하고, 자료별 최소 관련성 게이트와 소스 다양성·최신성·신뢰도 기준을 적용한다. Codex 위임 없이 Claude Sonnet 단독으로 처리하는 구조였다.