Lecture Outline

Phase 1: 입력 수집

Agent 호출:

• subagent_type: input-agent
• prompt:

강의구성안 워크플로우의 입력을 수집하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/input-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-input.md`를 로드하여 따르세요.

**폴더 생성**: Q1 응답을 받은 즉시 다음 폴더를 생성하세요:
- `lectures/{today}_{강의명}/01_outline/`
- 강의명: Q1 핵심 주제에서 추출, 공백은 하이픈(`-`)으로 대체

**산출물**: 위 폴더에 `input_data.json` 저장

**사용자 인자**: {$ARGUMENTS 내용이 있으면 여기에 포함}

완료 확인: Glob lectures/{today}_*/01_outline/input_data.json으로 생성된 파일 경로를 찾아 output_dir을 확정한다. (예: lectures/2026-03-10_claude-code-활용/01_outline/)

Phase 2: 탐색적 리서치

Agent 호출:

• subagent_type: research-agent
• prompt:

강의구성안을 위한 탐색적 리서치를 수행하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/research-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-exploration.md`를 로드하여 따르세요.

**입력**: `{output_dir}/input_data.json`
**스키마 참조**: `.claude/templates/input-schema.json` (필드 의미·유효값 이해용)
**산출물 위치**: `{output_dir}/`
**모드**: 탐색적 (orientation) — 고착 효과 방지 필터 적용
**제약**: 웹 검색 15회, NBLM 쿼리 노트북당 5회 이내

완료 확인: {output_dir}/research_exploration.md 존재 확인

Phase 3: 브레인스토밍

Agent 호출:

• subagent_type: brainstorm-agent
• prompt:

탐색적 리서치 결과를 기반으로 강의 하위 주제를 발산적으로 도출하고, 다관점 검증을 거쳐 우선순위를 분류하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/brainstorm-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-brainstorm.md`를 로드하여 따르세요.

**입력**: `{output_dir}/input_data.json`, `{output_dir}/research_exploration.md`
**스키마 참조**: `.claude/templates/input-schema.json` (필드 의미·유효값 이해용)
**산출물 위치**: `{output_dir}/`
**제약**: 도구 Read, Write만 사용. 외부 검색 없음. Agent 중첩 금지.

완료 확인: {output_dir}/brainstorm_result.md 존재 확인

Phase 4: 심화 리서치

Agent 호출:

• subagent_type: research-agent
• prompt:

브레인스토밍 결과의 심화 리서치 요청 사항(§7)을 검증하고 자료를 보충하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/research-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-deep.md`를 로드하여 따르세요. deep-research 스킬 방법론의 8단계를 따릅니다.

**입력**: `{output_dir}/brainstorm_result.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**스키마 참조**: `.claude/templates/input-schema.json` (필드 의미·유효값 이해용)
**참조 지침**: `.claude/skills/deep-research/SKILL.md`
**산출물 위치**: `{output_dir}/`
**모드**: 심화 (deep) — 고착 효과 필터 미적용
**제약**: 웹 검색 25회, NBLM 쿼리 5회, 삼각검증 추가 5회 이내

완료 확인: {output_dir}/research_deep.md 존재 확인

Phase 5: 아키텍처 설계

Agent 호출:

• subagent_type: architecture-agent
• prompt:

Backward Design 3단계를 역순 적용하여 강의 아키텍처를 설계하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/architecture-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-architecture.md`를 로드하여 따르세요.

**입력**: `{output_dir}/brainstorm_result.md`, `{output_dir}/research_deep.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**스키마 참조**: `.claude/templates/input-schema.json` (필드 의미·유효값 이해용)
**산출물**: `{output_dir}/architecture.md`
**제약**: 도구 Read, Write만 사용. 외부 검색 없음. Agent 중첩 금지.

완료 확인: {output_dir}/architecture.md 존재 확인

Phase 6: 구성안 작성

분할 판단 (오케스트레이터 수행):

1. {output_dir}/architecture.md를 Read하여 §1 시간 예산에서 총 일수(days)를 파악한다
2. 분할 기준:
   • 총 일수 ≤ 2: 분할 없음 → 아래 단일 호출 사용
   • 총 일수 > 2 (3일 이상): 3-Part 분할 → 아래 Part 1/2/3 순차 호출 사용

단일 호출 (총 일수 ≤ 2)

Agent 호출:

• subagent_type: writer-agent
• prompt:

이전 Phase 산출물을 통합하여 최종 강의구성안을 작성하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/writer-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-write.md`를 로드하여 따르세요.

**입력**: `{output_dir}/architecture.md`, `{output_dir}/brainstorm_result.md`, `{output_dir}/research_deep.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**템플릿**: `.claude/templates/outline-template.md`
**산출물**: `{output_dir}/lecture_outline.md`
**제약**: 도구 Read, Write, Glob만 사용. 외부 검색 없음. Agent 중첩 금지.
**금지**: architecture.md의 차시 배치 변경 금지. 새 학습 목표/하위 주제 추가 금지. 입력에 없는 팩트 창작 금지.

완료 확인: {output_dir}/lecture_outline.md 존재 + Grep으로 §1~§9 전체 섹션 헤더 존재 확인

3-Part 분할 호출 (총 일수 > 2)

days 값에서 mid = ceil(days / 2)를 계산한다.

Part 1 호출 — §1~§4 작성:

• subagent_type: writer-agent
• prompt:

이전 Phase 산출물을 기반으로 lecture_outline.md의 **§1~§4만** 작성하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/writer-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-write.md`를 로드하여 따르되, **Step 0 + Step 1 + Step 2만 실행**하세요.

**입력**: `{output_dir}/architecture.md`, `{output_dir}/brainstorm_result.md`, `{output_dir}/research_deep.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**템플릿**: `.claude/templates/outline-template.md`
**산출물**: `{output_dir}/lecture_outline.md` (§1~§4 + 메타데이터)
**모드**: part (1/3)
**금지**: architecture.md의 차시 배치 변경 금지. 새 학습 목표/하위 주제 추가 금지. 입력에 없는 팩트 창작 금지.

• 완료 확인: {output_dir}/lecture_outline.md 존재 + §4 핵심 질문 섹션 포함 확인

Part 2 호출 — §5 전반부 append:

• subagent_type: writer-agent
• prompt:

lecture_outline.md에 **§5 전반부**(§5-1 일별 테마 + §5-2 공통 가이드 + §5-3 Day 1~Day {mid})를 이어서 작성하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/writer-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-write.md`를 로드하여 따르되, **Step 3의 §5-1, §5-2, §5-3 중 Day 1~Day {mid}만 실행**하세요.

**입력**: `{output_dir}/architecture.md`, `{output_dir}/brainstorm_result.md`, `{output_dir}/research_deep.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**기존 산출물**: `{output_dir}/lecture_outline.md` (Part 1 결과 — Read 후 끝에 이어쓰기)
**템플릿**: `.claude/templates/outline-template.md`
**모드**: part (2/3)
**범위**: Day 1 ~ Day {mid}
**금지**: architecture.md의 차시 배치 변경 금지. 새 학습 목표/하위 주제 추가 금지. 입력에 없는 팩트 창작 금지.

• 완료 확인: {output_dir}/lecture_outline.md에 §5-1, §5-2, Day {mid} 차시 상세 존재 확인

Part 3 호출 — §5 후반부 + §6~§9 append:

• subagent_type: writer-agent
• prompt:

lecture_outline.md에 **§5 후반부**(§5-3 Day {mid+1}~Day {days})와 **§6~§9**를 이어서 작성하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/writer-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-write.md`를 로드하여 따르되, **Step 3의 §5-3 중 Day {mid+1}~Day {days} + Step 4 + Step 5를 실행**하세요.

**입력**: `{output_dir}/architecture.md`, `{output_dir}/brainstorm_result.md`, `{output_dir}/research_deep.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**기존 산출물**: `{output_dir}/lecture_outline.md` (Part 1+2 결과 — Read 후 끝에 이어쓰기)
**템플릿**: `.claude/templates/outline-template.md`
**모드**: part (3/3)
**범위**: Day {mid+1} ~ Day {days} + §6~§9
**금지**: architecture.md의 차시 배치 변경 금지. 새 학습 목표/하위 주제 추가 금지. 입력에 없는 팩트 창작 금지.

• 완료 확인: {output_dir}/lecture_outline.md에 §9 강사 가이드 섹션 존재 확인

최종 검증: Grep으로 lecture_outline.md에 §1~§9 전체 섹션 헤더 존재 여부를 확인한다

Phase 7: 품질 검토

Agent 호출:

• subagent_type: review-agent
• prompt:

최종 구성안의 품질을 QM Rubric 기반 체크리스트(38개 항목)로 검증하고 판정하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/review-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `outline-review.md`를 로드하여 따르세요.

**입력**: `{output_dir}/lecture_outline.md`, `{output_dir}/architecture.md`, `{output_dir}/brainstorm_result.md`, `{output_dir}/research_deep.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**산출물**: `{output_dir}/quality_review.md` (중간: `_review_step1~4.md`)
**제약**: 도구 Read, Write만 사용. Agent 중첩 금지.

완료 확인: {output_dir}/quality_review.md 존재 확인

Phase 7 후속 처리

quality_review.md를 Read하여 §7 최종 판정 섹션에서 판정 결과를 추출한다.

PASS인 경우

Phase 7 종료. Phase 8(거시적 구성안 생성)을 실행한 후 사용자에게 검토 요약을 보고한다:

• 판정: PASS
• Pass/Fail 통계 (Major/Minor 위반 수)
• 우수 사항 (§5에서 추출)
• 최종 산출물 경로: {output_dir}/lecture_outline.md, {output_dir}/macro_outline.md

CONDITIONAL PASS인 경우

1. quality_review.md §4(Minor 위반)와 §6(수정 우선순위)를 사용자에게 제시
2. AskUserQuestion으로 확인:
   • 선택지 1: "Minor 위반을 수정합니다"
   • 선택지 2: "현재 상태로 확정합니다"
3. 수정 선택 시 → writer-agent 재호출:
   • subagent_type: writer-agent
   • prompt: quality_review.md의 Minor 위반 목록 + 수정 권고를 포함하여 {output_dir}/lecture_outline.md 부분 수정 지시. .claude/agents/writer-agent/AGENT.md를 읽고 라우팅에 따라 outline-write.md를 로드하여 따르되, 수정 범위는 위반 항목에 한정.
4. 수정 완료 후 → review-agent 재호출 (Phase 7 재실행, 최대 1회)
5. 재검토 결과 확인 후 Phase 8(거시적 구성안 생성)을 실행. 사용자에게 보고 (재검토 후에는 판정과 무관하게 종료)

"현재 상태로 확정합니다" 선택 시에도 Phase 8을 실행한 후 종료한다.

REVISION REQUIRED인 경우

1. quality_review.md §3(Major 위반)와 §6(수정 우선순위)를 사용자에게 제시
2. AskUserQuestion으로 확인:
   • 선택지 1: "Major 위반을 수정합니다"
   • 선택지 2: "현재 상태로 보존합니다"
3. 수정 선택 시 → writer-agent 재호출:
   • subagent_type: writer-agent
   • prompt: quality_review.md의 Major 위반 수정 가이드를 포함하여 {output_dir}/lecture_outline.md 해당 섹션 재작성 지시. .claude/agents/writer-agent/AGENT.md를 읽고 라우팅에 따라 outline-write.md를 로드하여 따르되, 수정 범위는 위반 항목에 한정.
4. 재작성 완료 후 → review-agent 재호출 (Phase 7 재실행, 최대 1회)
5. 재검토 결과 확인 후 Phase 8(거시적 구성안 생성)을 실행. 사용자에게 보고 (재검토 후에는 판정과 무관하게 종료)

"현재 상태로 보존합니다" 선택 시에도 Phase 8을 실행한 후 종료한다.

Phase 8: 거시적 강의구성안 생성

Phase 7 후속 처리의 모든 분기가 완료된 직후 실행한다. lecture_outline.md의 데이터를 요약·변환하여 과정 전체를 한 페이지 테이블로 조망하는 거시적 구성안을 생성한다.

Agent 호출:

• subagent_type: writer-agent
• prompt:

최종 확정된 강의구성안을 기반으로 거시적 강의구성안(한 페이지 테이블 요약)을 생성하세요.

**지시사항**: `.claude/agents/writer-agent/AGENT.md`를 읽고 라우팅에 따라 `macro-outline-write.md`를 로드하여 따르세요.

**입력**: `{output_dir}/lecture_outline.md`, `{output_dir}/input_data.json`
**템플릿**: `.claude/templates/macro-outline-template.md`
**산출물**: `{output_dir}/macro_outline.md`
**제약**: 도구 Read, Write만 사용. 외부 검색 없음. Agent 중첩 금지.
**금지**: lecture_outline.md에 없는 새로운 모듈/주제/시간 배치 창작 금지. 교시 병합 시 원본 시간 합계를 초과하는 시간 배정 금지.

완료 확인: {output_dir}/macro_outline.md 존재 + 테이블에 모든 Day가 포함되어 있는지 확인

실패 처리: 산출물 생성 실패 시 사용자에게 경고 후 워크플로우를 종료한다. lecture_outline.md는 이미 확정된 상태이므로 Phase 8 실패가 워크플로우 전체를 무효화하지 않는다.

Phase별 상세 사양 참조

아래는 각 Phase의 상세 사양이다. 에이전트의 AGENT.md에 세부 워크플로우가 정의되어 있으므로, 오케스트레이터는 위 실행 로직을 따르고 아래는 맥락 참조용으로 활용한다.

Phase 1: 입력 수집 → input-agent

상세: .claude/agents/input-agent/AGENT.md 라우팅 → outline-input.md 참조

Phase 2: 탐색적 리서치 → research-agent

상세: .claude/agents/research-agent/AGENT.md 라우팅 → outline-exploration.md 참조

Phase 3: 브레인스토밍 → brainstorm-agent

상세: .claude/agents/brainstorm-agent/AGENT.md 라우팅 → outline-brainstorm.md 참조

Phase 4: 심화 리서치 → research-agent

상세: .claude/agents/research-agent/AGENT.md 라우팅 → outline-deep.md 참조

Phase 5: 아키텍처 설계 → architecture-agent

상세: .claude/agents/architecture-agent/AGENT.md 라우팅 → outline-architecture.md 참조

Phase 6: 구성안 작성 → writer-agent

상세: .claude/agents/writer-agent/AGENT.md 라우팅 → outline-write.md 참조

Phase 7: 품질 검토 → review-agent

상세: .claude/agents/review-agent/AGENT.md 라우팅 → outline-review.md 참조

Phase 8: 거시적 강의구성안 생성 → writer-agent

상세: .claude/agents/writer-agent/AGENT.md 라우팅 → macro-outline-write.md 참조

산출물 (01_outline/)

명명 규칙

파일 목록

lectures/YYYY-MM-DD_{강의명}/01_outline/
├── input_data.json              # Phase 1: 사용자 입력 (Q1~Q14)
├── research_plan.md             # Phase 2: 리서치 계획
├── local_findings.md            # Phase 2: 로컬 참고자료 분석
├── nblm_findings.md             # Phase 2: NotebookLM 쿼리 결과
├── web_findings.md              # Phase 2: 인터넷 리서치 결과
├── research_exploration.md      # Phase 2: 4자료원 통합 최종 ★
├── brainstorm_plan.md           # Phase 3: 브레인스토밍 계획
├── divergent_ideas.md           # Phase 3: 발산 아이디어 원시 목록
├── idea_clusters.md             # Phase 3: 클러스터링 + 페르소나
├── review_result.md             # Phase 3: 다관점 검증 + Decision Log
├── brainstorm_result.md         # Phase 3: 브레인스토밍 최종 ★
├── deep_research_plan.md        # Phase 4: 심화 리서치 계획 (입력 변환)
├── verification_results.md      # Phase 4: 검증 유형 수집 결과
├── supplement_results.md        # Phase 4: 보충 유형 수집 결과
├── research_deep.md             # Phase 4: 심화 리서치 최종 ★
├── architecture.md              # Phase 5: 아키텍처 설계
├── lecture_outline.md           # Phase 6: 최종 구성안 (미시적) ★
├── _review_step1.md             # Phase 7: 구조 완전성 검증 (중간)
├── _review_step2.md             # Phase 7: 교수설계 정렬 검증 (중간)
├── _review_step3.md             # Phase 7: 시간 배분 검증 (중간)
├── _review_step4.md             # Phase 7: 콘텐츠 정확성 검증 (중간)
├── quality_review.md            # Phase 7: 품질 검토 ★
└── macro_outline.md             # Phase 8: 거시적 강의구성안 ★