feat: add find-something skill - general purpose search pipeline

2026-06-13 01:51:44 +09:00
parent f1548fc74d
commit ffb3bd9b59
7 changed files with 972 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,118 @@
 ---
 name: find-something
 description: "인터넷에서 사용자가 요청한 모든 대상을 찾고 신뢰성을 검증하는 범용 검색 파이프라인 스킬입니다. USE FOR: find anything, search information, lookup, 검색, 정보 찾기, 자료 조사, 문서 검색, 인물 검색, 장소 검색, 코드 검색, 데이터 검색. DO NOT USE FOR: 상품 구매 대행, 배송 추적, 가격 추적."
 version: 2.0.0
 author: Find Something System
 tags: [search, find, information, validation, pipeline, general]
 dependencies: [websearch, webfetch]
 ---
 # Find Something
 인터넷에서 사용자가 요청한 모든 대상을 찾고, 수집된 정보의 신뢰성을 검증하는 범용 검색 파이프라인 스킬입니다. 상품, 문서, 코드, 인물, 장소, 뉴스, 데이터 등 찾을 수 있는 모든 것이 대상입니다.
 ## 전체 파이프라인
 ```
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
 │                    FIND-SOMETHING PIPELINE                               │
 ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
 │                                                                         │
 │  [Step 1: 요구사항 분석]                                                │
 │       │                                                                 │
 │       ▼                                                                 │
 │  사용자 입력 → 대상 유형 분류 → 키워드 추출 → 검증 기준 설정          │
 │                                                                         │
 │  [Step 2: 검색 실행]                                                    │
 │       │                                                                 │
 │       ▼                                                                 │
 │  웹 검색 → 유형별 맞춤 검색 → 결과 통합                                │
 │                                                                         │
 │  [Step 3: 결과 수집]                                                    │
 │       │                                                                 │
 │       ▼                                                                 │
 │  중복 제거 → 신뢰도 평가 → 기본 필터링 → 결과 목록                     │
 │                                                                         │
 │  [Step 4: 결과 검증]                                                    │
 │       │                                                                 │
 │       ▼                                                                 │
 │  정확성 확인 → 최신성 확인 → 출처 검증 → 검증 결과                     │
 │                                                                         │
 │  [Step 5: 리포트 생성]                                                  │
 │       │                                                                 │
 │       ▼                                                                 │
 │  결과 요약 → 대안/추가 정보 제안 → 최종 리포트                         │
 │                                                                         │
 └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 ## 파이프라인 단계
 | 단계 | 파일 | 설명 |
 |------|------|------|
 | 1 | `pipeline/01-requirement-parsing.md` | 요구사항 분석, 대상 유형 분류, 검색 키워드 생성 |
 | 2 | `pipeline/02-search-execution.md` | 유형별 검색 전략 실행 (웹/문서/코드/이미지 등) |
 | 3 | `pipeline/03-result-collection.md` | 검색 결과 통합, 중복 제거, 신뢰도 평가 |
 | 4 | `pipeline/04-result-validation.md` | 정보의 정확성, 최신성, 출처 신뢰성 검증 |
 | 5 | `pipeline/05-report-generation.md` | 리포트 생성 및 추가 정보 제안 |
 ## When to Use
 - 사용자가 특정 정보나 대상을 찾고 있을 때
 - 문서, 코드, 인물, 장소, 뉴스 등 다양한 유형의 검색이 필요할 때
 - 검색 결과의 신뢰성과 정확성이 중요할 때
 - 여러 소스의 정보를 종합해야 할 때
 - 주제에 대한 심층 조사가 필요할 때
 ## 실행 규칙
 1. **단계 순차 실행** — 각 단계는 이전 단계의 출력이 필요
 2. **유형별 전략 적용** — 대상 유형에 따라 검색/검증 전략을 달리함
 3. **에러 시 재시도** — 네트워크 오류 시 최대 3회 재시도
 4. **중간 결과 저장** — 각 단계 완료 시 결과 저장
 5. **출처 명시** — 모든 정보의 출처를 반드시 표기
 ## 데이터 흐름
 ```
 사용자 요구사항 (텍스트)
    │
    ▼
 [01-requirement-parsing]
    │
    ├─> 대상 유형 (문자열)
    ├─> 검색 키워드 (배열)
    └─> 검증 기준 (객체)
    │
    ▼
 [02-search-execution]
    │
    ├─> 웹 검색 결과 (배열)
    ├─> 유형별 검색 결과 (배열)
    └─> 통합 원시 결과 (배열)
    │
    ▼
 [03-result-collection]
    │
    └─> 필터링된 결과 목록 (배열)
    │
    ▼
 [04-result-validation]
    │
    ├─> 검증된 결과 (배열)
    └─> 검증 상태 (객체)
    │
    ▼
 [05-report-generation]
    │
    └─> 최종 리포트 (마크다운)
 ```
 ## 에러 핸들링
 | 상황 | 처리 방법 |
 |------|-----------|
 | **검색 실패** | 해당 소스 건너뛰고 다음 소스로 진행 |
 | **네트워크 오류** | 최대 3회 재시도, 실패 시 로그 기록 |
 | **결과 없음** | 대안 검색 키워드로 재검색 제안 |
 | **검증 실패** | 실패 사유 명시 및 대안 정보 제안 |
@@ -0,0 +1,157 @@
 # Find Something - 파이프라인 파라미터
 # 파이프라인 설정
 pipeline:
  max_retries: 3
  timeout_seconds: 30
  save_intermediate_results: true
 # 검색 설정
 search:
  sources:
    web_search: true
    news_search: true
    document_search: true
    code_search: false
    image_search: false
  max_results_per_source: 15
  max_total_results: 50
  검색엔진:
    - name: google
      enabled: true
      priority: 1
    - name: naver
      enabled: true
      priority: 2
      language: ko
    - name: bing
      enabled: true
      priority: 3
  대상_유형별_소스:
    product:
      priority_sources: ["web_search", "shopping_mall"]
    document:
      priority_sources: ["web_search", "document_search"]
    code:
      priority_sources: ["code_search", "web_search"]
    person:
      priority_sources: ["web_search", "news_search"]
    place:
      priority_sources: ["web_search", "image_search"]
    news:
      priority_sources: ["news_search", "web_search"]
    general:
      priority_sources: ["web_search"]
 # 결과 수집 설정
 collection:
  deduplication:
    title_similarity_threshold: 0.8
    url_match_exact: true
    content_similarity_threshold: 0.7
  trust_score_weights:
    source_count: 0.3
    source_authority: 0.25
    recency: 0.2
    consistency: 0.15
    information_completeness: 0.1
  filtering:
    min_trust_score: 0.4
    require_source: true
 # 검증 설정
 validation:
  accuracy_check:
    enabled: true
    require_multiple_sources: true
  recency_check:
    enabled: true
    max_age_days:
      news: 7
      general: 365
      reference: 730
  source_authority:
    enabled: true
    trusted_domains:
      - wikipedia.org
      - naver.com
      - gov.*
      - edu.*
      - or.kr
    blocked_domains: []
  cross_reference:
    enabled: true
    min_sources: 2
 # 리포트 설정
 report:
  format: markdown
  include_summary: true
  include_detailed_results: true
  include_alternatives: true
  include_sources: true
  alternatives:
    max_count: 3
    min_trust_score: 0.5
 # 대상 유형별 설정
 target_types:
  product:
    validation:
      stock_check: false
      spec_match: true
      price_consistency: true
      source_authority: true
  document:
    validation:
      accuracy_check: true
      recency_check: true
      source_authority: true
      cross_reference: true
  code:
    validation:
      accuracy_check: true
      recency_check: true
      source_authority: false
      cross_reference: false
  person:
    validation:
      accuracy_check: true
      recency_check: true
      source_authority: true
      cross_reference: true
  place:
    validation:
      accuracy_check: true
      recency_check: false
      source_authority: true
      cross_reference: true
  news:
    validation:
      accuracy_check: true
      recency_check: true
      max_age_days: 7
      source_authority: true
      cross_reference: true
  general:
    validation:
      accuracy_check: true
      recency_check: false
      source_authority: false
      cross_reference: false
@@ -0,0 +1,111 @@
 # Step 1: 요구사항 분석
 ## 개요
 사용자로부터 요청을 받아 찾고자 하는 대상의 유형을 분류하고, 검색에 필요한 키워드와 검증 기준을 추출합니다.
 ## 입력
 사용자로부터 다음 정보를 수집합니다:
 | 항목 | 필수 | 설명 |
 |------|------|------|
 | **검색어/질문** | O | 찾고자 하는 대상이나 궁금한 내용 |
 | **대상 유형** | X | 상품, 문서, 코드, 인물, 장소, 뉴스, 일반 |
 | **세부 조건** | X | 추가 필터 조건 (날짜, 언어, 지역 등) |
 | **기대 범위** | X | 결과의 깊이 (간략/상세/심층) |
 ## 처리 과정
 ### 1단계: 대상 유형 분류
 사용자 입력에서 찾고자 하는 대상의 유형을 자동 분류합니다:
 | 유형 | 키워드 예시 | 검색 전략 |
 |------|-------------|-----------|
 | **상품** | 상품, 제품, 가격, 구매, 쇼핑 | 웹 + 쇼핑몰 |
 | **문서/정보** | 문서, 자료, 정보, 방법, 뜻, 개념 | 웹 + 문서 |
 | **코드** | 코드, 함수, 라이브러리, API, 에러 | 코드 검색 + 웹 |
 | **인물** | 인물, 사람, 프로필, 연예인, CEO | 웹 + 뉴스 |
 | **장소** | 장소, 위치, 여행, 맛집, 카페 | 웹 + 이미지 |
 | **뉴스/이슈** | 뉴스, 소식, 이슈, 최신, 트렌드 | 뉴스 + 웹 |
 | **일반** | 분류 불명 | 웹 검색 |
 ### 2단계: 검색 키워드 생성
 추출된 정보를 기반으로 검색 키워드를 생성합니다:
 | 키워드 유형 | 형식 | 예시 |
 |-------------|------|------|
 | **기본 검색** | [핵심어] | "양자 컴퓨터 상용화" |
 | **상세 검색** | [핵심어] [세부 조건] | "양자 컴퓨터 상용화 2024 IBM" |
 | **대안 검색** | [핵심어] [관련어] | "양자 컴퓨터 vs 슈퍼컴퓨터 차이" |
 ### 3단계: 검증 기준 설정
 유형에 따라 검증 기준을 자동 설정합니다:
 ```yaml
 validation_criteria:
  document:
    accuracy_check: true
    recency_check: true
    source_authority: true
    cross_reference: true
  person:
    accuracy_check: true
    recency_check: true
    source_authority: true
    cross_reference: true
  news:
    accuracy_check: true
    recency_check: true
    max_age_days: 7
    source_authority: true
    cross_reference: true
  general:
    accuracy_check: true
    recency_check: false
    source_authority: false
    cross_reference: false
 ```
 ## 출력
 ```json
 {
  "requirement_id": "req_001",
  "original_input": "양자 컴퓨터 상용화 현황과 주요 기업 동향",
  "parsed": {
    "target_type": "document",
    "core_topic": "양자 컴퓨터 상용화",
    "sub_topics": ["현황", "기업 동향"],
    "conditions": {
      "recency": "최신",
      "depth": "상세"
    },
    "language": "ko"
  },
  "search_keywords": {
    "basic": ["양자 컴퓨터 상용화"],
    "detailed": ["양자 컴퓨터 상용화 현황 기업"],
    "alternative": ["양자 컴퓨터 시장 동향", "양자 컴퓨터 IBM 구글"]
  },
  "validation_criteria": {
    "accuracy_check": true,
    "recency_check": true,
    "source_authority": true,
    "cross_reference": true
  }
 }
 ```
 ## 규칙
 1. **최소 1개 키워드** — 검색어는 반드시 1개 이상 추출
 2. **유형 자동 분류** — 명시적이지 않은 경우 키워드로 추론
 3. **유형별 전략 연결** — 분류된 유형에 따라 2단계 검색 전략 결정
 4. **검증 기준 기본값** — 유형 미지정 시 일반(general) 기준 적용
@@ -0,0 +1,143 @@
 # Step 2: 검색 실행
 ## 개요
 생성된 검색 키워드와 대상 유형에 따라 최적의 검색 전략을 실행합니다.
 ## 검색 전략
 | 유형 | 1차 검색 | 2차 검색 | 3차 검색 |
 |------|----------|----------|----------|
 | **문서/정보** | 웹 검색 (`websearch`) | 심층 웹 검색 | 위키/참고 사이트 |
 | **상품** | 웹 검색 (`websearch`) | 쇼핑몰 검색 | 가격 비교 |
 | **코드** | 코드 검색 | 기술 문서 검색 | Stack Overflow |
 | **인물** | 웹 검색 (`websearch`) | 뉴스 검색 | SNS/프로필 |
 | **장소** | 웹 검색 (`websearch`) | 이미지 검색 | 리뷰 사이트 |
 | **뉴스/이슈** | 뉴스 검색 (`websearch`) | 웹 검색 | 심층 분석 |
 | **일반** | 웹 검색 (`websearch`) | 대안 키워드 검색 | - |
 ## 1차 검색: 웹 검색 엔진
 ### 검색 전략
 ```
 검색 쿼리: [기본 키워드] + [세부 조건]
 예시: "양자 컴퓨터 상용화 현황 2024"
 ```
 ### 검색 대상
 | 검색엔진 | 특징 | 사용 시점 |
 |----------|------|-----------|
 | **Google** | 가장 광범위한 결과 | 기본 검색 |
 | **Naver** | 한국어 콘텐츠 특화 | 한국어 검색 시 |
 | **Bing** | 뉴스/이미지 검색 강화 | 뉴스 검색 시 |
 ### 수집 정보
 - 제목, URL, 요약/스니펫
 - 게시일
 - 출처 도메인
 - 관련 키워드
 ## 2차 검색: 유형별 맞춤 검색
 ### 문서/정보
 ```
 목표: 심층 정보 획득
 방법:
 1. 사이트 지정 검색 ("site:wikipedia.org [키워드]")
 2. 관련 문서 검색 ("[키워드] filetype:pdf")
 3. 전문 자료 저장소 검색
 ```
 ### 코드
 ```
 목표: 코드 스니펫, 문서, 해결책 획득
 방법:
 1. GitHub 검색 ("[언어] [기능]")
 2. Stack Overflow 검색 ("[에러/질문] site:stackoverflow.com")
 3. 공식 문서 검색 ("[라이브러리] documentation")
 ```
 ### 인물
 ```
 목표: 인물 정보, 프로필, 활동 내역 획득
 방법:
 1. 프로필 검색 ("[인물명] profile")
 2. 뉴스 검색 ("[인물명] news")
 3. 인터뷰/기고문 검색
 ```
 ### 장소
 ```
 목표: 위치 정보, 리뷰, 방문 정보 획득
 방법:
 1. 위치 정보 검색 ("[장소명] 위치")
 2. 리뷰 검색 ("[장소명] 리뷰")
 3. 주변 정보 검색 ("[장소명] 주변 맛집")
 ```
 ### 뉴스/이슈
 ```
 목표: 최신 뉴스 및 이슈 분석
 방법:
 1. 뉴스 검색 ("[키워드] news | 뉴스")
 2. 시계열 검색 ("[키워드] 지난주/이번달")
 3. 분석 기사 검색
 ```
 ## 검색 실행 규칙
 1. **유형별 전략** — 대상 유형에 맞는 검색 소스 우선 사용
 2. **단계별 실행** — 1차 → 2차 순서로 실행
 3. **결과 통합** — 모든 검색 결과를 통합하여 전달
 4. **에러 시 건너뛰기** — 검색 실패 시 다음 단계로 진행
 5. **부족 시 확장** — 결과가 3건 미만이면 대안 키워드로 재검색
 ## 출력
 ```json
 {
  "search_id": "search_001",
  "keyword": "양자 컴퓨터 상용화",
  "target_type": "document",
  "results": {
    "web_search": [
      {
        "source": "google",
        "url": "https://example.com/quantum-computing",
        "title": "양자 컴퓨터 상용화 현황",
        "snippet": "2024년 양자 컴퓨터 상용화가 본격화되면서...",
        "published_date": "2024-10-15",
        "domain": "example.com"
      }
    ],
    "type_specific": [
      {
        "source": "wikipedia",
        "url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing",
        "title": "Quantum computing - Wikipedia",
        "snippet": "Quantum computing is a type of computation...",
        "type": "reference"
      }
    ]
  },
  "total_results": 12,
  "search_timestamp": "2024-10-20T09:00:00Z"
 }
 ```
 ## 에러 핸들링
 | 상황 | 처리 방법 |
 |------|-----------|
 | **검색엔진 차단** | 다른 검색엔진으로 변경 |
 | **사이트 접속 불가** | 해당 사이트 건너뛰기 |
 | **결과 없음** | 키워드 수정 제안, 유형 재분류 |
 | **네트워크 오류** | 최대 3회 재시도 |
@@ -0,0 +1,126 @@
 # Step 3: 결과 수집
 ## 개요
 각 검색 소스에서 수집한 결과를 통합하고, 중복을 제거하며, 기본 필터링을 수행합니다.
 ## 처리 과정
 ### 1단계: 결과 통합
 여러 검색 소스의 결과를 하나의 목록으로 통합합니다:
 ```
 웹 검색 결과 (8건)
 + 유형별 검색 결과 (5건)
 = 통합 결과 (13건)
 ```
 ### 2단계: 중복 제거
 동일한 내용을 여러 소스에서 발견한 경우 하나로 통합합니다.
 #### 중복 기준
 | 기준 | 방법 |
 |------|------|
 | **URL 일치** | 동일 URL |
 | **제목 유사도** | 텍스트 유사도 80% 이상 |
 | **내용 유사도** | 본문 요약 유사도 70% 이상 |
 #### 통합 규칙
 ```json
 {
  "result": "원본 결과 정보",
  "sources": [
    {"source": "google", "url": "..."},
    {"source": "naver", "url": "..."}
  ],
  "best_snippet": "가장 완전한 요약",
  "source_count": 2
 }
 ```
 ### 3단계: 신뢰도 평가
 각 결과의 신뢰도를 평가합니다:
 | 요소 | 가중치 | 평가 기준 |
 |------|--------|-----------|
 | **소스 수** | 30% | 여러 소스에서 확인된 정보 |
 | **출처 권위** | 25% | 공식/신뢰 도메인, 기관, 전문 매체 |
 | **최신성** | 20% | 정보의 게시/수정일 |
 | **정보 일관성** | 15% | 다른 결과와의 일관성 |
 | **정보 완전성** | 10% | 충분한 상세 정보 포함 |
 #### 신뢰도 점수 계산
 ```
 trust_score = (
  source_count_score * 0.3 +
  source_authority_score * 0.25 +
  recency_score * 0.2 +
  consistency_score * 0.15 +
  information_completeness_score * 0.1
 )
 ```
 ### 4단계: 기본 필터링
 다음 기준으로 기본 필터링을 수행합니다:
 | 필터 | 기준 | 처리 |
 |------|------|------|
 | **최소 신뢰도** | 신뢰도 0.4 미만 | 제외 (출처 불명) |
 | **출처 없음** | 출처 URL 없음 | 제외 |
 | **명백한 오정보** | 확인된 가짜 뉴스/정보 | 제외 |
 | **블랙리스트 도메인** | 설정된 차단 도메인 | 제외 |
 ## 출력
 ```json
 {
  "collection_id": "col_001",
  "search_id": "search_001",
  "target_type": "document",
  "results": [
    {
      "result_id": "res_001",
      "title": "양자 컴퓨터 상용화 현황 및 전망",
      "sources": [
        {
          "source": "google",
          "url": "https://example.com/quantum-commercialization",
          "domain": "example.com",
          "trust_level": "medium"
        },
        {
          "source": "naver",
          "url": "https://blog.naver.com/...",
          "domain": "blog.naver.com",
          "trust_level": "medium"
        }
      ],
      "trust_score": 0.82,
      "published_date": "2024-10-15",
      "snippet": "양자 컴퓨터 상용화가 2024년부터 본격화되면서 IBM, 구글 등의 주요 기업들이...",
      "relevance": 0.95
    }
  ],
  "summary": {
    "total_found": 13,
    "after_dedup": 9,
    "after_filter": 7,
    "trust_score_range": {"min": 0.45, "max": 0.92}
  },
  "collection_timestamp": "2024-10-20T09:05:00Z"
 }
 ```
 ## 규칙
 1. **중복 제거 우선** — 통합 전 중복 제거 수행
 2. **신뢰도 기반 정렬** — 높은 신뢰도 순으로 정렬
 3. **출처 명시** — 각 결과의 출처 정보 반드시 포함
 4. **다중 소스 우대** — 여러 소스에서 확인된 결과 우선
@@ -0,0 +1,130 @@
 # Step 4: 결과 검증
 ## 개요
 수집된 결과 목록에 대해 정보의 정확성, 최신성, 출처 신뢰성을 종합적으로 검증합니다.
 ## 검증 항목
 | 검증 항목 | 방법 | 기준 |
 |-----------|------|------|
 | **정확성** | 다중 소스 교차 확인, 사실 여부 확인 | 2개 이상 소스에서 일치 |
 | **최신성** | 게시/수정일 확인 | 유형별 최대 허용 기간 이내 |
 | **출처 권위** | 출처 도메인/기관의 신뢰도 평가 | 신뢰 도메인 우대, 불명 출처 감점 |
 | **정보 일관성** | 결과 간 모순 여부 확인 | 모순되는 정보 플래그 표시 |
 ## 검증 단계
 ### 1단계: 정확성 확인
 다중 소스 교차 검증을 통해 정보의 정확성을 확인합니다:
 | 상태 | 기준 | 처리 |
 |------|------|------|
 | **VERIFIED** | 3개 이상 독립 소스 일치 | 신뢰도 상승 |
 | **CORROBORATED** | 2개 소스 일치 | 신뢰도 유지 |
 | **SINGLE_SOURCE** | 1개 소스만 존재 | 주의 표시 |
 | **CONTRADICTED** | 소스 간 모순 | 추가 확인 필요 플래그 |
 ### 2단계: 최신성 확인
 정보의 게시일/수정일이 유형별 허용 기준 내인지 확인합니다:
 | 유형 | 최대 허용 기간 | 비고 |
 |------|----------------|------|
 | **뉴스/이슈** | 7일 | 속보성 정보 |
 | **일반 정보** | 1년 | 변동 가능한 정보 |
 | **참고 자료** | 2년 | 준영구적 정보 |
 | **역사/기준** | 제한 없음 | 고정된 사실 |
 ### 3단계: 출처 검증
 출처의 신뢰도를 평가합니다:
 | 출처 등급 | 예시 | 점수 |
 |-----------|------|------|
 | **공식 기관** | .gov, .edu, 국제기구 | 1.0 |
 | **신뢰 매체** | 위키피디아, 공신력 있는 언론 | 0.8 |
 | **전문 사이트** | 기술 블로그, 전문 매체 | 0.6 |
 | **개인/커뮤니티** | 블로그, 포럼, SNS | 0.3 |
 | **불명/차단** | 출처 없음, 블랙리스트 | 0.0 |
 ### 4단계: 종합 검증 결과 산출
 각 검증 항목의 결과를 종합합니다:
 ```
 overall_status = {
  VERIFIED:  모든 검증 통과 (trust_score >= 0.7)
  CONDITIONAL: 일부 검증 통과 (0.4 <= trust_score < 0.7)
  QUESTIONABLE:  검증 실패 (trust_score < 0.4)
 }
 ```
 ## 검증 결과 분류
 | 결과 | 의미 | 조치 |
 |------|------|------|
 | **VERIFIED** | 모든 검증 통과 | 신뢰할 수 있는 정보로 표시 |
 | **CONDITIONAL** | 조건부 통과 | 주의 사항 명시 후 표시 |
 | **QUESTIONABLE** | 검증 실패 | 실패 사유 표시, 추가 확인 권장 |
 ## 출력
 ```json
 {
  "validation_id": "val_001",
  "collection_id": "col_001",
  "results": [
    {
      "result_id": "res_001",
      "validation_result": "VERIFIED",
      "validation_details": {
        "accuracy": {
          "status": "VERIFIED",
          "details": "3개 독립 소스에서 정보 일치 확인",
          "supporting_sources": 3,
          "contradicting_sources": 0
        },
        "recency": {
          "status": "PASS",
          "details": "게시일 2024-10-15, 5일 전",
          "published_date": "2024-10-15",
          "age_days": 5,
          "max_allowed_days": 365
        },
        "source_authority": {
          "status": "PASS",
          "details": "신뢰 매체 등급, 점수 0.8",
          "authority_score": 0.8,
          "top_domain": "example.com"
        }
      },
      "overall_score": 0.85
    }
  ],
  "summary": {
    "total_validated": 7,
    "verified": 4,
    "conditional": 2,
    "questionable": 1
  },
  "validation_timestamp": "2024-10-20T09:10:00Z"
 }
 ```
 ## 에러 핸들링
 | 상황 | 처리 방법 |
 |------|-----------|
 | **정보 부족** | "추가 확인 필요"로 표시 |
 | **소스 간 모순** | 모든 관점 표시, 모순 플래그 |
 | **날짜 정보 없음** | 최신성 검증 건너뛰기 |
 | **출처 확인 불가** | "출처 미확인"으로 표시 |
 ## 규칙
 1. **다중 소스 우선** — 단일 소스 정보는 CONDITIONAL 이하
 2. **최신성 유형별 적용** — 유형별 허용 기간 준수
 3. **출처 등급 명시** — 모든 정보의 출처 등급 표시
 4. **모순 정보 플래그** — 소스 간 모순 시 양측 모두 표시
@@ -0,0 +1,187 @@
 # Step 5: 리포트 생성
 ## 개요
 검증된 결과 목록을 바탕으로 최종 리포트를 생성합니다. 검증 결과 요약, 상세 정보, 추가 정보 제안, 출처 목록을 포함합니다.
 ## 리포트 구성
 ### 1. 검색 결과 요약
 | 항목 | 내용 |
 |------|------|
 | **검색 주제** | 사용된 검색 키워드 |
 | **대상 유형** | 문서/코드/인물/장소/뉴스/일반 |
 | **총 검색 결과** | 수집된 전체 결과 수 |
 | **검증 결과** | VERIFIED/CONDITIONAL/QUESTIONABLE 건수 |
 | **검색 시점** | 검색 실행 시간 |
 ### 2. 상세 결과
 각 검증된 결과에 대해 다음 정보를 표시합니다:
 ```markdown
 ### [결과 제목] - [검증결과]
 - **출처**: [출처명](URL)
 - **게시일**: [날짜]
 - **요약**: [핵심 내용 요약]
 **검증 결과**
 | 항목 | 결과 | 상세 |
 |------|------|------|
 | 정확성 | ✅/⚠️/❌ | 다중 소스 확인 결과 |
 | 최신성 | ✅/⚠️/❌ | 게시일 기준 |
 | 출처 권위 | ✅/⚠️/❌ | 출처 등급 |
 ```
 ### 3. 검증 결과 표시
 | 검증 항목 | 결과 | 상세 |
 |-----------|------|------|
 | 정확성 | ✅/⚠️/❌ | 다중 소스 일치 여부 |
 | 최신성 | ✅/⚠️/❌ | 유형별 허용 기간 내 여부 |
 | 출처 신뢰성 | ✅/⚠️/❌ | 출처 등급 평가 |
 | 정보 일관성 | ✅/⚠️/❌ | 결과 간 모순 여부 |
 ### 4. 추가 정보 제안
 검증 결과가 부족하거나 더 깊은 탐색이 필요한 경우 추가 정보를 제안합니다:
 | # | 제안 주제 | 이유 |
 |---|-----------|------|
 | 1 | 관련 주제 | 추가 탐색이 도움되는 주제 |
 | 2 | 심층 자료 | 더 상세한 정보가 있는 자료 |
 | 3 | 반대 관점 | 균형 잡힌 이해를 위한 다른 시각 |
 ### 5. 출처 목록
 모든 참조 출처를 목록으로 제공합니다:
 - [출처명](URL) - [출처 등급] - [게시일]
 ## 리포트 형식
 ```markdown
 # 검색 리포트: [검색 주제]
 ## 검색 요약
 - **검색 주제**: [키워드]
 - **대상 유형**: [유형]
 - **총 검색 결과**: [건수]건
 - **검증 결과**: VERIFIED [건수]건, CONDITIONAL [건수]건, QUESTIONABLE [건수]건
 - **검색 시점**: [날짜]
 ---
 ## 검증된 결과
 ### 1. [결과 제목] - ✅ VERIFIED
 **기본 정보**
 - **출처**: [출처명](URL)
 - **게시일**: [날짜]
 - **신뢰도**: [점수]/100
 **핵심 내용**
 [결과의 핵심 내용 요약]
 **검증 결과**
 | 항목 | 결과 | 상세 |
 |------|------|------|
 | 정확성 | ✅ VERIFIED | 3개 독립 소스 일치 |
 | 최신성 | ✅ PASS | 게시 후 5일 (허용 365일) |
 | 출처 권위 | ✅ PASS | 신뢰 매체 (0.8) |
 ---
 ### 2. [결과 제목] - ⚠️ CONDITIONAL
 **기본 정보**
 - **출처**: [출처명](URL)
 - **게시일**: [날짜]
 - **신뢰도**: [점수]/100
 **핵심 내용**
 [결과의 핵심 내용 요약]
 **검증 결과**
 | 항목 | 결과 | 상세 |
 |------|------|------|
 | 정확성 | ⚠️ SINGLE_SOURCE | 1개 소스만 확인 |
 | 최신성 | ✅ PASS | 게시 후 30일 |
 | 출처 권위 | ✅ PASS | 전문 사이트 (0.6) |
 **주의사항**: 단일 출처 정보입니다. 추가 확인을 권장합니다.
 ---
 ## 추가 정보 제안
 | # | 제안 주제 | 이유 |
 |---|-----------|------|
 | 1 | [관련 주제 1] | [이유] |
 | 2 | [관련 주제 2] | [이유] |
 ---
 ## 출처 목록
 | # | 출처 | 등급 | 게시일 |
 |---|------|------|--------|
 | 1 | [출처명](URL) | 신뢰 매체 | 2024-10-15 |
 | 2 | [출처명](URL) | 공식 기관 | 2024-09-20 |
 ---
 ## 참고사항
 - 검색 결과는 특정 시점을 기준으로 합니다.
 - 정보의 정확성은 검증 당시 기준입니다.
 - 최종 판단은 추가 확인 후 진행해 주세요.
 ```
 ## 출력
 ```json
 {
  "report_id": "rpt_001",
  "validation_id": "val_001",
  "target_type": "document",
  "report_type": "full",
  "content": {
    "summary": {
      "search_keyword": "양자 컴퓨터 상용화 현황",
      "target_type": "document",
      "total_found": 13,
      "validated": 7,
      "verified": 4,
      "conditional": 2,
      "questionable": 1
    },
    "results": [...],
    "suggestions": [
      {
        "topic": "IBM 양자 컴퓨터 로드맵",
        "reason": "주요 기업의 구체적 계획 확인"
      }
    ],
    "sources": [
      {
        "name": "출처명",
        "url": "https://...",
        "grade": "trusted_media",
        "published": "2024-10-15"
      }
    ]
  },
  "generated_at": "2024-10-20T09:15:00Z"
 }
 ```
 ## 규칙
 1. **검증 결과 반영** — 검증 결과를 정확하게 표시
 2. **출처 명시** — 모든 정보의 출처를 반드시 표기
 3. **주의사항 표시** — CONDITIONAL/QUESTIONABLE 결과에 주의사항 포함
 4. **다양한 관점** — 모순되는 정보가 있으면 양측 모두 제시
 5. **추가 탐색 제안** — 주제와 관련된 추가 탐색 지점 제시