Lecture Script

• total_sessions 자동 산출 (sessions 배열 길이)
• pedagogy에서 교수 모델·활동 전략 자동 추론 (설계 문서 §F 참조)
• theory_practice_ratio fallback 적용 (Phase A:70:30, B:50:50, C:30:70, D:10:90)

Phase 2: 탐색적 리서치 → research-agent (교수법 사례, 유사 교안 벤치마킹)

지시: 강의교안을 위한 탐색적 리서치를 수행하세요. 교수법 적용 사례, 발문 전략, 학습활동 설계, 형성평가 도구를 중심으로 리서치합니다. 입력 파일: {output_dir}/01_input_data.json 참조 파일: {outline_dir}/02_explore_research.md (구성안 Phase 2 산출물 — 주제 개요·트렌드·학습자 분석은 여기서 상속, 중복 수집하지 않음) 산출물 위치: {output_dir}/ (02_explore_plan.md, 02_explore_local.md, 02_explore_nblm.md, 02_explore_web.md, 02_explore_research.md) 모드: 탐색적 (orientation) — 다른 강의의 구체적 교안 스크립트 전사 금지 (고착 효과 방지) 제약: 총 웹 검색 15회 이내, NBLM 쿼리 노트북당 5회 이내 워크플로우: Step 0(계획) → Step 1(로컬) → Step 2(NBLM) → Step 3(웹) → Step 4(통합) 상세: .claude/agents/research-agent/AGENT.md의 "강의교안 탐색적 리서치" 섹션 참조

Phase 3: 브레인스토밍 → brainstorm-agent (발문, 활동, 사례 구상)

지시: 교안 작성을 위한 브레인스토밍을 수행하세요. 발문 설계(Bloom's 기반), 학습활동 아이디어(GRR×Gagne), 실생활 사례, 형성평가 문항을 발산·수렴하고, SLO-활동-발문-평가 정렬 매트릭스를 생성합니다. 입력 파일:

• {output_dir}/01_input_data.json (교수 모델, 활동 전략, 형성평가, Gagne 설정)
• {output_dir}/02_explore_research.md (교수법 리서치 §1~§7 인사이트) 참조 파일:
• {outline_dir}/03_brainstorm_result.md (페르소나 상속 — §3에서 로드, 신규 생성 안 함)
• {outline_dir}/06_write_lecture_outline.md (차시별 BOPPPS 구조, SLO) 산출물 위치: {output_dir}/ (03_brainstorm_divergent.md, 03_brainstorm_convergent.md, 03_brainstorm_review.md, 03_brainstorm_result.md) 워크플로우: Step 0(맥락 분석) → Step 1(발산) → Step 2(수렴·매핑) → Step 3(다관점 검증) → Step 4(통합) 상세: .claude/agents/brainstorm-agent/AGENT.md의 "강의교안 브레인스토밍 (Phase 3) 세부 워크플로우" 섹션 참조

조건부 분기:

• questioning_design.include = false → 축 1(발문) 생략
• formative_assessment.type = none → 축 5(평가) 생략
• teaching_model = pbl → 축 4(문제 시나리오) 추가
• gagne_display.mode = none → Step 2에서 Gagne 매핑 생략, GRR만 수행
• teaching_model = mixed → 차시별 교수 모델 분기하여 발문 배치 패턴 개별 적용

Phase 4: 심화 리서치 → research-agent (브레인스토밍 기반 교수법 사례·발문·활동·평가 심화 수집)

지시: 교안 브레인스토밍 결과를 기반으로 심화 리서치를 수행하세요. 교수법 적용 사례, Bloom's 수준별 발문 뱅크, 학습활동/실습 자료, 형성평가 도구를 검증·수집하고, SLO-활동-평가 삼각 정렬을 확인합니다. 입력 파일:

• {output_dir}/03_brainstorm_result.md (§11 "Phase 4 심화 리서치 가이드")
• {output_dir}/01_input_data.json (script_settings, instructional_model_map)
• {output_dir}/02_explore_research.md (Phase 2 탐색적 리서치 결과) 참조 파일:
• {outline_dir}/04_deep_research.md (구성안 심화 리서치 — CK 수준 상속, 중복 수집하지 않음)
• .claude/skills/deep-research/SKILL.md (8단계 파이프라인 방법론 레퍼런스) 산출물 위치: {output_dir}/ (04_deep_plan.md, 04_deep_local_nblm.md, 04_deep_web.md, 04_deep_research.md) 모드: 심화 (deep dive) — 구체적 사례·발문·평가도구 수집 허용, 타강의 교안 스크립트 전사 금지 제약: 총 웹 검색 2025회 이내, NBLM 쿼리 노트북당 35회 이내 워크플로우: Step 0(범위+계획) → Step 1(로컬+NBLM+웹) → Step 2(삼각측량+검증) → Step 3(합성+비판) → Step 4(산출물) 상세: .claude/agents/research-agent/AGENT.md의 "강의교안 심화 리서치" 섹션 참조

조건부 분기:

• gagne_display.mode == "none" → Gagne 사태별 검색 생략, 교수법 패턴에 통합
• questioning_design.include == false → 발문 뱅크 검색 예산 축소(1~2회), 활동·평가로 재배분
• formative_assessment.type == "none" → 형성평가 도구 검색 예산 축소(1회), 활동으로 재배분
• teaching_model 값에 따라 리서치 질문·검색 쿼리 분기 (직접교수법/PBL/플립러닝/혼합)

Phase 5: 교안 구조 설계 → architecture-agent (도입-전개-정리, Gagne 사태 배치)

지시: 차시별 내부 구조를 설계하세요. 교수 모델별 도입-전개-정리 구조, Gagné 사태 배치, 발문 배치, GRR 단계를 분 단위로 설계하고, SLO-활동-발문-형성평가 정렬을 검증합니다. 입력 파일:

• {output_dir}/01_input_data.json (script_settings, instructional_model_map, inherited.schedule)
• {output_dir}/03_brainstorm_result.md (§2 발문, §3 활동, §5 형성평가, §6 SLO정렬, §7 Gagné-GRR매핑)
• {output_dir}/04_deep_research.md (§8 Phase 5 활용 가이드: 사례, 평가도구, 발문은행, 시간권장) 참조 파일:
• {outline_dir}/05_arch_architecture.md (코스 레벨 구조: Phase 매핑, 정렬 맵 — 상속용)
• {outline_dir}/06_write_lecture_outline.md (차시별 BOPPPS 구조, SLO, 일정) 산출물 위치: {output_dir}/05_arch_lesson_plan.md 워크플로우: Step 0(컨텍스트 로드+교수 모델 결정) → Step 1(레슨 레벨 Backward Design) → Step 2(차시별 내부 구조 설계) → Step 3(3중 검증+산출물 작성) 검증: 시간합산(하위 단계 합 = session_minutes) + SLO정렬(커버리지, Bloom's 정합) + Gagné순차(배치 순서, 누락, 최소 시간) 상세: .claude/agents/architecture-agent/AGENT.md의 "강의교안 레슨 플랜 설계 (Phase 5) 세부 워크플로우" 섹션 참조

조건부 분기:

• gagne_display.mode == "none" → Gagné 라벨 생략, 도입-전개-정리만 표기, Gagné 순차 검증 SKIP
• gagne_display.mode == "core_5" → 핵심 5사태만 명시, 나머지 통합
• questioning_design.include == false → 발문 배치 생략, 발문 Bloom's 검증 SKIP
• formative_assessment.type == "none" → 형성평가 배치 생략, 형성평가 커버리지 검증 SKIP
• time_ratio.source == "manual" → 사용자 지정 비율 적용 (auto 시 교수 모델별 기본값 + Phase 보정)
• teaching_model == "mixed" → 차시별 교수 모델 자동 결정 (Phase A→직접교수법, C/D→PBL/플립러닝)

Phase 6: 차시별 반복 작성 + 4시간 모듈 통합 (3계층 아키텍처)

Phase 5에서 전체 차시 레슨 플랜이 확정된 후, 차시별로 순차 작성+검토하고 4시간 단위로 통합한다.

3계층 구조: Micro(차시) → Meso(4시간 모듈) → Macro(전체 교안)

모듈 경계 결정: sessions_per_module = ceil(sessions_per_day / 2) (반일 단위). Phase 전환점(A→B 등)은 모듈 경계로 보정.

공통 입력 파일:

• {output_dir}/05_arch_lesson_plan.md (분 단위 레슨 플랜)
• {output_dir}/01_input_data.json (script_settings, inherited)
• {output_dir}/03_brainstorm_result.md (발문, 활동, 사례, 평가)
• {output_dir}/04_deep_research.md (활용 가이드)

공통 참조 파일:

• {outline_dir}/06_write_lecture_outline.md (코스 개요, 학습 목표, 시간표)
• {outline_dir}/05_arch_architecture.md (차시 간 연결 맵)

템플릿: .claude/templates/script-template.md

조건부 분기 (모든 Phase 6 하위 단계에 공통 적용):

• script_detail_level → full_script / semi_structured / bullet_notes별 밀도 조절
• teaching_model = mixed → 차시별 교수 모델에 따라 도입-전개-정리 구조 개별 적용
• gagne_display.mode → all_9 / core_5 / none별 라벨 표기 수준
• questioning_design.include = false → 발문 블록 전체 생략
• questioning_design.include_expected_answers = true → 발문에 예상 답변 포함
• formative_assessment.type = none → 형성평가 블록 생략
• target_scope.type = "day" → 지정 차시만 작성, 나머지 "scope 외" 표시

상세: .claude/agents/writer-agent/AGENT.md의 "강의교안 차시별 작성", "모듈 통합", "최종 통합" 섹션 참조

Phase 6 오케스트레이션 루프

# Phase 5 산출물에서 차시/모듈 구조 파싱
lesson_plan = read("{output_dir}/05_arch_lesson_plan.md")
all_sessions = parse_sessions(lesson_plan)
modules = group_into_modules(all_sessions, sessions_per_module)
init_file("{output_dir}/_running_summary.md")

for module in modules:
    for session in module.sessions:
        # === Phase 6a: 차시 작성 ===
        Agent → writer-agent (session_write 모드)
          입력: lesson_plan[session], _running_summary.md,
                06_session_{prev}.md (전환 멘트용),
                brainstorm, deep_research, input_data
          산출물: {output_dir}/06_sessions/06_session_{NNN}.md
          부수작업: _running_summary.md에 차시 요약 append

        # === Phase 6b: 차시 경량 검토 ===
        Agent → review-agent (session_review 모드)
          입력: 06_session_{NNN}.md, lesson_plan[session], input_data
          검토: 시간합산(±1분), SLO커버리지, Bloom's점진 (3항목)
          판정: PASS / FAIL

        IF FAIL:
            Agent → writer-agent (session_revise 모드)
              입력: 06_session_{NNN}.md, review_feedback
            Agent → review-agent (session_review 모드)  # 2차 검토
            IF 2차 FAIL: log_warning → 모듈 검토에서 처리

    # === Phase 6 게이트: 세션 파일 존재 검증 [MANDATORY] ===
    expected = [f"06_sessions/06_session_{s:03d}.md" for s in module.sessions]
    for f in expected:
        ASSERT exists(f), f"FATAL: {f} 미생성 — Phase 6a 스킵 감지. 해당 차시 6a부터 실행하세요."

    # === Phase 6c: 모듈 통합 ===
    Agent → writer-agent (module_integrate 모드)
      입력: 06_session_{*}.md (해당 모듈 차시들),
            06_module_{prev}.md (이전 모듈, 연결용),
            lesson_plan, _running_summary.md
      작업: 병합 + 일관성 패치 + Synthesizer 삽입
      산출물: {output_dir}/06_modules/06_module_{NN}.md
      부수작업: _running_summary.md를 모듈 수준으로 리셋

    # === Phase 6d: 모듈 검토 ===
    Agent → review-agent (module_review 모드)
      입력: 06_module_{NN}.md, lesson_plan, input_data
      검토: 차시간연결성, 톤일관성, 난이도점진, 모듈SLO커버리지 (4항목)
      판정: PASS / FAIL
      산출물: {output_dir}/06_modules/06_module_{NN}_review.md

    IF FAIL:
        Agent → writer-agent (module_revise 모드)
          입력: 06_module_{NN}.md, module_review_feedback

Phase 6a: 차시별 교안 작성 → writer-agent (session_write 모드) [MANDATORY]

[MANDATORY] 모든 차시는 반드시 개별 세션 파일(06_session_{NNN}.md)로 작성해야 한다. 모듈 통합(6c)에서 직접 작성하는 것은 금지. 이 단계를 건너뛰면 Phase 6c 사전조건 검증에서 실패한다.

산출물: {output_dir}/06_sessions/06_session_{NNN}.md (예: 06_session_001.md) 작성 범위: 정확히 1개 차시. script-template.md의 차시 섹션 형식. Running Summary: 작성 완료 시 핵심 2~3문장을 _running_summary.md에 append

• (1) 다룬 핵심 개념, (2) 마지막 전환 멘트/예고, (3) 학습자 산출물

Phase 6b: 차시별 경량 검토 → review-agent (session_review 모드)

재시도: 최대 1회. 2차 FAIL → 경고 기록 후 진행.

Phase 6c: 4시간 모듈 통합 → writer-agent (module_integrate 모드)

사전조건 [MANDATORY]: 해당 모듈의 모든 차시 세션 파일(06_sessions/06_session_{NNN}.md)이 존재해야 한다. 파일이 하나라도 누락되면 6c를 실행하지 않고 누락 차시의 6a를 먼저 실행한다. 발동: 사전조건 충족 + 모듈 내 모든 차시가 6a+6b 통과 후 자동 작업: (1) 차시 병합 (2) 일관성 패치(용어, 전환 멘트, tone_examples) (3) Synthesizer 삽입(모듈 말미 종합 요약) (4) Running Summary 모듈 수준 리셋 산출물: {output_dir}/06_modules/06_module_{NN}.md

Phase 6d: 모듈 수준 검토 → review-agent (module_review 모드)

FAIL 시: writer-agent 모듈 수정 1회. 2차 FAIL → 경고 기록 후 진행. 산출물: {output_dir}/06_modules/06_module_{NN}_review.md

Phase 7: 최종 전체 통합 + 품질 검토

Phase 7a: 전체 통합 → writer-agent (final_integrate 모드)

지시: 모든 모듈을 최종 강의교안으로 통합하세요. 입력 파일:

• {output_dir}/06_modules/06_module_*.md (모든 모듈 통합본)
• {output_dir}/01_input_data.json
• {output_dir}/05_arch_lesson_plan.md 참조 파일: {outline_dir}/06_write_lecture_outline.md 작업: (1) 모든 모듈 병합 (2) 코스 레벨 섹션 추가(메타데이터, 개요, 학습 목표, 시간표, 정렬 매트릭스, 부록) (3) 전체 발문 인덱스 생성 산출물: {output_dir}/06_write_lecture_script.md 상세: .claude/agents/writer-agent/AGENT.md의 "최종 통합" 섹션 참조

Phase 7b: 최종 품질 검토 → review-agent (script_full_review 모드)

지시: 최종 강의교안과 전체 파이프라인 산출물을 독립적 외부 검토자 관점에서 품질 검증하세요. 입력 파일:

• {output_dir}/06_write_lecture_script.md (주 검토 대상)
• {output_dir}/01_input_data.json
• {output_dir}/05_arch_lesson_plan.md
• {output_dir}/03_brainstorm_result.md
• {output_dir}/04_deep_research.md 참조 파일: {outline_dir}/06_write_lecture_outline.md (코스 레벨 정합성) 산출물 위치: {output_dir}/07_review_quality.md 검토 프레임워크: QM Rubric 7th Ed. (기준 3·5 중심) + 5영역 가중치 체크리스트(20/25/20/20/15) 검토 초점: 하위 레벨(차시·모듈)에서 이미 통과한 항목은 경량 확인, 교차 모듈 정합성에 집중 판정 체계: APPROVED(8.0+) / APPROVED WITH NOTES(6.07.9) / REVISE(4.05.9) / REVISE MAJOR(0~3.9) 자동 REVISE: QM 기준 3·5 미충족, 영역 1(정렬)·2(전개 완성도) 평균 5.0 미만 워크플로우: Step 0(컨텍스트 로드) → Step 1(QM 적합성) → Step 2(5영역 심층) → Step 3(판정+작성) 상세: .claude/agents/review-agent/AGENT.md의 "강의교안 품질 검토" 섹션 참조

조건부 분기:

• questioning_design.include == false → 영역 3(발문 20%) 가중치를 영역 2(+10%), 영역 4(+10%)로 재배분
• formative_assessment.type == "none" → 형성평가 관련 항목(1-3, 4-5) SKIP
• gagne_display.mode == "none" → Gagné 완성도 항목(2-3) SKIP
• teaching_model → 교수 모델별 구조 검증 기준 분기 (직접교수법/PBL/플립러닝/혼합)

Phase 7b 이후: 판정 분기 처리

Phase 7b 완료 후, 07_review_quality.md를 읽어 판정에 따라 분기한다.

revision_count = 0

[Phase 7b 완료]
  │
  ├─ Read: {output_dir}/07_review_quality.md → verdict, restart_phase 파싱
  │
  ├─ APPROVED (8.0+):
  │     → 사용자에게 완료 보고. 워크플로우 종료.
  │
  ├─ APPROVED WITH NOTES (6.0~7.9):
  │     → 사용자에게 §4 수정 지시(P3 항목) 표시
  │     → AskUserQuestion: "권고 사항을 반영하시겠습니까?"
  │     → "예": writer-agent 경량 수정 (P3만, 재검토 없음) → 종료
  │     → "아니오": 종료
  │
  ├─ REVISE (4.0~5.9) / REVISE MAJOR (0~3.9):
  │     → IF revision_count >= 1:
  │         STOP & CONSULT — 사용자에게 1차·2차 수정 지시 비교 보고
  │         AskUserQuestion으로 사용자 판단 대기 → 종료 또는 수동 재실행
  │     → revision_count += 1
  │     → §6-1 "권장 재실행 시작 Phase" 파싱 → restart_phase
  │
  │     → IF restart_phase == 7a:
  │         Agent → writer-agent (final_integrate 수정 모드)
  │     → IF restart_phase == 6:
  │         해당 모듈/차시 재작성 (6a~6d 루프 부분 재실행)
  │     → IF restart_phase == 5:
  │         Agent → architecture-agent (수정 모드) → Phase 6 전체 재실행
  │     → IF restart_phase == 4:
  │         Agent → research-agent (보강 모드) → architecture-agent → Phase 6 전체 재실행
  │
  │     → Phase 7 재실행 (7a → 7b)
  │     → 분기 로직 처음으로 (revision_count 확인)

수정 모드 지시 템플릿:

writer-agent final_integrate 수정 모드 (교안):

지시: 07_review_quality.md의 수정 지시를 반영하여 06_write_lecture_script.md를 수정하세요.
규칙: (1) P0·P1 반드시 반영 (2) P2 가능 범위 반영 (3) §6-3 강점 보호
      (4) 수정 범위 외 섹션 변경 금지 (5) 06_write_lecture_script.md 직접 수정
입력: 07_review_quality.md (추가), 06_write_lecture_script.md, 05_arch_lesson_plan.md, 01_input_data.json

architecture-agent 수정 모드 (교안):

지시: 07_review_quality.md §6-2의 Phase 5 수정 지시를 반영하여 05_arch_lesson_plan.md를 수정하세요.
규칙: (1) 지적된 구조적 문제만 수정 (2) 3중 검증 재실행 (3) 05_arch_lesson_plan.md 덮어쓰기
입력: 07_review_quality.md, 05_arch_lesson_plan.md, 01_input_data.json, 03_brainstorm_result.md, 04_deep_research.md

research-agent 보강 모드 (교안):

지시: 07_review_quality.md §6-2의 Phase 4 수정 지시에 따라 부족한 자료(발문/활동/평가)를 보강하세요.
규칙: (1) 전면 재실행 아닌 보강(incremental) (2) 추가 웹 검색 5~10회 이내
      (3) 04_deep_research.md에 보강 섹션 추가(append)
입력: 07_review_quality.md, 04_deep_research.md, 01_input_data.json

최대 재시도: 1회 (원본 + 수정 = 총 2회). 2차 REVISE 시 사용자 개입 요청.

산출물 (02_script/)

lectures/YYYY-MM-DD_{강의명}/02_script/
├── 01_input_data.json              # Phase 1: 구성안 로드 + 교안 설정
├── 02_explore_plan.md             # Phase 2: 탐색적 리서치 계획
├── 02_explore_local.md            # Phase 2: 로컬 참고자료 분석
├── 02_explore_nblm.md             # Phase 2: NotebookLM 쿼리 결과
├── 02_explore_web.md              # Phase 2: 인터넷 리서치 결과
├── 02_explore_research.md         # Phase 2: 리서치 결과 통합
├── 03_brainstorm_divergent.md    # Phase 3: 발산적 탐색 (Step 1)
├── 03_brainstorm_convergent.md   # Phase 3: 수렴 및 매핑 (Step 2)
├── 03_brainstorm_review.md       # Phase 3: 다관점 검증 (Step 3)
├── 03_brainstorm_result.md        # Phase 3: 브레인스토밍 최종 통합 ★ (Step 4)
├── 04_deep_plan.md                # Phase 4: 심화 리서치 계획
├── 04_deep_local_nblm.md          # Phase 4: 로컬/NBLM 심화 재분석
├── 04_deep_web.md                 # Phase 4: 웹 심화 수집
├── 04_deep_research.md            # Phase 4: 심화 리서치 최종 ★
├── 05_arch_lesson_plan.md         # Phase 5: 차시별 레슨 플랜 구조 설계
├── _running_summary.md            # Phase 6: 누적 요약 (차시·모듈 작성 시 갱신)
├── 06_sessions/                   # Phase 6a: 차시별 교안 (NEW)
│   ├── 06_session_001.md
│   ├── 06_session_002.md
│   └── ...
├── 06_modules/                    # Phase 6c: 4시간 모듈 통합 (NEW)
│   ├── 06_module_01.md
│   ├── 06_module_01_review.md     # Phase 6d: 모듈 검토
│   ├── 06_module_02.md
│   └── ...
├── 06_write_lecture_script.md     # Phase 7a: 최종 통합 교안 ★
└── 07_review_quality.md           # Phase 7b: 최종 품질 검토