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ComposioHQ/콘텐츠-리서치-라이터

리서치 수행, 인용 추가, 훅 개선, 개요 반복 작업 및 각 섹션에 대한 실시간 피드백 제공을 통해 고품질 콘텐츠 작성을 돕습니다. 글쓰기 과정을 혼자 하는 작업에서 협업 파트너십으로 전환합니다.

콘텐츠-리서치-라이터란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code)의 기능을 활용하여 작가의 전담 글쓰기 파트너 역할을 합니다. 사용자가 블로그 게시물, 뉴스레터, 기술 문서 등 다양한 형태의 콘텐츠를 작성할 때 개요 작성, 리서치, 인용, 훅 개선, 섹션별 피드백, 최종 검토 등 전 과정을 지원합니다. 특히 작가 고유의 어조와 스타일을 유지하면서도 글의 완성도를 높이는 데 초점을 맞추며, 작업별로 전용 폴더와 파일을 생성하여 체계적으로 관리하는 워크플로우를 제공합니다. 이 스킬은 반복적인 개선 과정을 통해 사용자가 더 나은 글을 쓸 수 있도록 돕습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ComposioHQ/awesome-codex-skills/tree/main/content-research-writer

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문서

콘텐츠 리서치 라이터

이 스킬은 당신의 글쓰기 파트너 역할을 하며, 고유한 어조와 스타일을 유지하면서 콘텐츠를 리서치하고, 개요를 작성하며, 초안을 잡고, 다듬는 데 도움을 줍니다.

이 스킬을 사용해야 할 때

  • 블로그 게시물, 기사 또는 뉴스레터 작성
  • 교육 콘텐츠 또는 튜토리얼 만들기
  • 오피니언 리더십 글 초안 작성
  • 사례 연구 리서치 및 작성
  • 출처를 포함한 기술 문서 제작
  • 적절한 인용 및 참고 문헌 포함하여 글쓰기
  • 훅과 도입부 개선
  • 글을 쓰면서 섹션별 피드백 받기

이 스킬이 하는 일

  1. 협업 개요 작성: 아이디어를 일관된 개요로 구조화하는 데 도움을 줍니다.
  2. 리서치 지원: 관련 정보를 찾고 인용을 추가합니다.
  3. 훅 개선: 주목을 끌 수 있도록 도입부를 강화합니다.
  4. 섹션 피드백: 각 섹션을 작성할 때마다 검토합니다.
  5. 어조 유지: 당신의 글쓰기 스타일과 어조를 유지합니다.
  6. 인용 관리: 참고 문헌을 적절히 추가하고 형식을 지정합니다.
  7. 반복적 개선: 여러 번의 초안을 통해 글을 개선하는 데 도움을 줍니다.

사용 방법

글쓰기 환경 설정

기사를 위한 전용 폴더를 만드세요:

mkdir ~/writing/my-article-title
cd ~/writing/my-article-title

초안 파일을 만드세요:

touch article-draft.md

이 디렉토리에서 Claude Code를 열고 글쓰기를 시작하세요.

기본 워크플로우

  1. 개요로 시작하기:
[주제]에 대한 기사 개요를 만들어 주세요.
  1. 리서치 및 인용 추가:
[특정 주제]를 리서치하고 내 개요에 인용을 추가해 주세요.
  1. 훅 개선:
여기 제 도입부가 있습니다. 훅을 더 매력적으로 만드는 데 도와주세요.
  1. 섹션 피드백 받기:
방금 "이것이 중요한 이유" 섹션을 끝냈습니다. 검토하고 피드백을 주세요.
  1. 다듬고 연마하기:
전체 초안의 흐름, 명확성, 일관성을 검토해 주세요.

지침

사용자가 글쓰기 지원을 요청할 때:

  1. 글쓰기 프로젝트 이해하기

    명확하게 하기 위한 질문:

    • 주제와 주요 주장은 무엇인가요?
    • 대상 독자는 누구인가요?
    • 원하는 길이/형식은 무엇인가요?
    • 목표는 무엇인가요? (교육, 설득, 오락, 설명)
    • 포함할 기존 리서치나 출처가 있나요?
    • 글쓰기 스타일은 어떤가요? (격식, 대화체, 기술적)
  2. 협업 개요 작성

    콘텐츠 구조화를 도와주세요:

    # 기사 개요: [제목]
    
    ## 훅
    - [도입 문구/이야기/통계]
    - [독자가 관심을 가져야 하는 이유]
    
    ## 서론
    - 맥락과 배경
    - 문제 제기
    - 이 기사가 다루는 내용
    
    ## 주요 섹션
    
    ### 섹션 1: [제목]
    - 핵심 포인트 A
    - 핵심 포인트 B
    - 예시/증거
    - [리서치 필요: 특정 주제]
    
    ### 섹션 2: [제목]
    - 핵심 포인트 C
    - 핵심 포인트 D
    - 데이터/인용 필요
    
    ### 섹션 3: [제목]
    - 핵심 포인트 E
    - 반대 주장
    - 해결
    
    ## 결론
    - 주요 포인트 요약
    - 행동 촉구
    - 마지막 생각
    
    ## 리서치 할 일
    - [ ] [주제]에 대한 데이터 찾기
    - [ ] [개념] 예시 확보
    - [ ] [주장]에 대한 인용 출처 찾기
    

    개요 반복:

    • 피드백에 따라 조정
    • 논리적 흐름 확인
    • 리서치 격차 식별
    • 심층 분석이 필요한 섹션 표시
  3. 리서치 수행

    사용자가 특정 주제에 대한 리서치를 요청할 때:

    • 관련 정보 검색
    • 신뢰할 수 있는 출처 찾기
    • 주요 사실, 인용문 및 데이터 추출
    • 요청된 형식으로 인용 추가

    예시 출력:

    ## 리서치: 생산성에 미치는 AI의 영향
    
    주요 발견:
    
    1. **생산성 향상**: 연구에 따르면 콘텐츠 제작 작업에서 40%의 시간 절약 효과 [1]
    
    2. **도입율**: 지식 근로자의 67%가 주간으로 AI 도구 사용 [2]
    
    3. **전문가 인용**: "AI는 인간의 창의성을 대체하기보다는 증강시킨다" - MIT, Dr. Jane Smith [3]
    
    인용:
    [1] McKinsey Global Institute. (2024). "The Economic Potential 
        of Generative AI"
    [2] Stack Overflow Developer Survey (2024)
    [3] Smith, J. (2024). MIT Technology Review interview
    
    섹션 2 아래 개요에 추가되었습니다.
    
  4. 훅 개선

    사용자가 도입부를 공유하면 분석하고 강화:

    현재 훅 분석:

    • 잘된 점: [긍정적 요소]
    • 보강할 점: [개선 영역]
    • 감정적 영향: [현재 대 잠재력]

    제안 대안:

    옵션 1: [대담한 주장]

    [예시] 작동 이유: [설명]

    옵션 2: [개인적 이야기]

    [예시] 작동 이유: [설명]

    옵션 3: [놀라운 데이터]

    [예시] 작동 이유: [설명]

    훅을 위한 질문:

    • 호기심을 불러일으키나요?
    • 가치를 약속하나요?
    • 충분히 구체적인가요?
    • 대상 독자와 일치하나요?
  5. 섹션별 피드백 제공

    사용자가 각 섹션을 작성할 때 다음 사항을 검토:

    # 피드백: [섹션 이름]
    
    ## 잘된 점 ✓
    - [강점 1]
    - [강점 2]
    - [강점 3]
    
    ## 개선 제안
    
    ### 명확성
    - [특정 문제] → [제안된 수정]
    - [복잡한 문장] → [더 간단한 대안]
    
    ### 흐름
    - [전환 문제] → [더 나은 연결]
    - [단락 순서] → [제안된 재구성]
    
    ### 증거
    - [뒷받침이 필요한 주장] → [인용 또는 예시 추가]
    - [일반적 진술] → [더 구체적으로 만들기]
    
    ### 스타일
    - [어조 불일치] → [당신의 목소리에 더 잘 맞게]
    - [단어 선택] → [더 강력한 대안]
    
    ## 특정 줄 편집
    
    원본:
    > [초안에서 정확한 인용]
    
    제안:
    > [개선된 버전]
    
    이유: [설명]
    
    ## 고려해볼 질문
    - [생각을 자극하는 질문 1]
    - [생각을 자극하는 질문 2]
    
    다음 섹션으로 넘어갈 준비 완료!
    
  6. 작가의 어조 유지

    중요한 원칙:

    • 스타일 학습: 기존 글쓰기 샘플 읽기
    • 제안, 대체 아님: 지시가 아닌 옵션 제공
    • 어조 일치: 격식, 캐주얼, 기술적, 친근함
    • 선택 존중: 자신의 버전을 선호하면 지지
    • 향상, 대체 아님: 다르게 만드는 것이 아니라 더 낫게 만들기

    주기적으로 질문:

    • "이게 당신의 스타일처럼 들리나요?"
    • "어조가 적절한가요?"
    • "더/덜 [격식/캐주얼/기술적]하게 해야 할까요?"
  7. 인용 관리

    사용자 선호도에 따라 참고 문헌 처리:

    인라인 인용:

    연구에 따르면 40%의 생산성 향상이 있습니다 (McKinsey, 2024).
    

    번호 참조:

    연구에 따르면 40%의 생산성 향상이 있습니다 [1].
    
    [1] McKinsey Global Institute. (2024)...
    

    각주 스타일:

    연구에 따르면 40%의 생산성 향상이 있습니다^1
    
    ^1: McKinsey Global Institute. (2024)...
    

    실행 중인 인용 목록 유지:

    ## 참고 문헌
    
    1. 저자. (연도). "제목". 출판.
    2. 저자. (연도). "제목". 출판.
    ...
    
  8. 최종 검토 및 다듬기

    초안이 완료되면 포괄적인 피드백 제공:

    # 전체 초안 검토
    
    ## 전체 평가
    
    **강점**:
    - [주요 강점 1]
    - [주요 강점 2]
    - [주요 강점 3]
    
    **영향력**: [전체 효과성 평가]
    
    ## 구조 및 흐름
    - [구성에 대한 의견]
    - [전환 품질]
    - [전개 속도 평가]
    
    ## 콘텐츠 품질
    - [주장 강도]
    - [증거 충분성]
    - [예시 효과성]
    
    ## 기술적 품질
    - 문법 및 표현: [평가]
    - 일관성: [평가]
    - 인용: [완전성 확인]
    
    ## 가독성
    - 명확성 점수: [평가]
    - 문장 다양성: [평가]
    - 단락 길이: [평가]
    
    ## 최종 다듬기 제안
    
    1. **서론**: [특정 개선 사항]
    2. **본문**: [특정 개선 사항]
    3. **결론**: [특정 개선 사항]
    4. **제목**: [필요시 옵션]
    
    ## 게시 전 체크리스트
    - [ ] 모든 주장 출처 확인
    - [ ] 인용 형식 지정
    - [ ] 예시 명확
    - [ ] 전환 부드러움
    - [ ] 행동 촉구 존재
    - [ ] 오타 교정
    
    게시 준비 완료! 🚀
    

예시

예시 1: Teresa Torres의 워크플로우

사용자: "지속적인 발견(continuous discovery)에 관한 기사를 쓰고 있습니다. 개요 작성을 도와주세요."

과정:

  1. 개요 구조에 대해 협업
  2. 리서치 필요 사항 식별
  3. 사용자가 서론 쓰기 시작
  4. 훅 검토 및 개선
  5. 사용자가 각 섹션 작성
  6. 각 섹션 후 피드백 제공
  7. 리서치 수행 및 인용 추가
  8. 전체 초안 최종 검토
  9. 다듬기 및 게시 준비

결과: Teresa의 목소리로 잘 리서치되고 적절히 인용된, 강력한 구조와 흐름을 가진 기사.

예시 2: 리서치 중심 기사

사용자: "제품 관리에 미치는 AI의 영향에 대해 쓰고 있습니다. 최신 데이터와 예시를 찾는 데 도와주세요."

출력:

## 컴파일된 리서치

### 최근 데이터
- Gartner: 2025년까지 PM의 80%가 AI 도구 사용 [1]
- 설문조사: 45%가 더 빠른 기능 출시 보고 [2]
- 사례 연구: Airbnb의 AI 기반 우선 순위 지정 [3]

### 전문가 인용
- "AI는 PM의 판단을 대체하지 않고 증폭시킨다" - Marty Cagan
- [인용이 포함된 추가 인용문]

### 실제 사례
1. **회사 A**: 사용자 리서치 종합에 AI 사용
   - 결과: 60% 시간 절약
   - 출처: [인용]

2. **회사 B**: AI 기반 로드맵 분석
   - 결과: 더 나은 이해 관계자 조정
   - 출처: [인용]

모두 적절한 인용과 함께 개요에 추가되었습니다.

예시 3: 훅 개선

사용자의 원본 훅:

"AI로 인해 제품 관리가 변화하고 있습니다. 이 기사에서는 AI가 제품 관리자에게 영향을 미치는 몇 가지 방법에 대해 논의하겠습니다."

개선된 옵션:

옵션 1 (데이터 기반):

"저번 달에 AI에게 500건의 고객 인터뷰를 분석해 달라고 요청했습니다. 3주가 아닌 30분이 걸렸습니다. 제품 관리는 결코 예전과 같지 않을 것입니다."

옵션 2 (질문):

"모든 고객과 대화하고, 모든 리뷰를 읽고, 모든 지원 티켓을 분석할 수 있다면 어떨까요? 아침 커피를 마시기도 전에 말이죠?"

옵션 3 (이야기):

"Sarah는 잘못된 기능을 만드는 데 2주를 보냈습니다. 사용자를 이해하지 못했기 때문이 아니라 수백 건의 인터뷰를 충분히 빨리 처리하여 패턴을 찾을 수 없었기 때문입니다."

예시 4: 섹션 피드백

사용자: "방금 '일반적인 실수' 섹션을 끝냈습니다. 어떻게 생각하세요?"

응답:

# 피드백: 일반적인 실수 섹션

## 잘된 점 ✓
- 강력한 예시 (Slack 알림 이야기)
- 명확한 구조 (3가지 실수, 깔끔한 레이아웃)
- 각 실수에 대한 실용적인 조언

## 제안

### 더 구체적으로 만들기
두 번째 요점은 "잘못된 우선 순위 지정"이지만 더 강력해질 수 있습니다:

현재:
> "많은 팀이 결과보다 기능에 집중하여 잘못된 우선 순위를 지정합니다."

제안:
> "저는 팀이 한 분기 동안 14개의 기능을 출시하면서도 주요 지표 중 어느 것도 움직이지 못하는 것을 보았습니다. 그들은 진행 상황보다 활동에 우선 순위를 두었습니다."

### 데이터 추가
세 번째 실수는 증거의 이점을 얻을 수 있습니다:
> "[인용 추가]: 연구에 따르면 정기적인 사용자 접촉이 없는 팀은 사용되지 않는 기능을 구축할 가능성이 3배 더 높습니다 [출처 필요]"

### 흐름 개선
순서 재구성 고려: 실수 3 → 실수 2 → 실수 1
이렇게 하면 작은 영향에서 큰 영향으로 확장됩니다.

다음 섹션 준비 완료!

글쓰기 워크플로우

블로그 게시물 워크플로우

  1. 함께 개요 작성
  2. 주요 포인트 리서치
  3. 서론 작성 → 피드백 받기
  4. 본문 섹션 작성 → 각각 피드백
  5. 결론 작성 → 최종 검토
  6. 다듬기 및 편집

뉴스레터 워크플로우

  1. 훅 아이디어 논의
  2. 빠른 개요 (더 짧은 형식)
  3. 한 세션에 초안 작성
  4. 명확성 및 링크 검토
  5. 빠른 다듬기

기술 튜토리얼 워크플로우

  1. 단계 개요
  2. 코드 예시 작성
  3. 설명 추가
  4. 지침 테스트
  5. 문제 해결 섹션 추가
  6. 정확성 최종 검토

오피니언 리더십 워크플로우

  1. 독특한 관점 브레인스토밍
  2. 기존 관점 리서치
  3. 당신의 논제 개발
  4. 강력한 관점으로 글쓰기
  5. 뒷받침 증거 추가
  6. 설득력 있는 결론 작성

전문가 팁

  1. VS Code에서 작업: 장문 작성 시 웹 Claude보다 우수
  2. 한 번에 한 섹션씩: 점진적으로 피드백 받기
  3. 리서치를 별도로 저장: research.md 파일 유지
  4. 초안 버전 관리: article-v1.md, article-v2.md 등
  5. 소리 내어 읽기: 피드백을 사용하여 어색한 문장 식별
  6. 마감일 설정: "오늘 초안을 끝내고 싶습니다"
  7. 휴식 취하기: 쓰고, 피드백 받고, 멈추고, 수정하기

파일 구성

글쓰기 프로젝트를 위한 권장 구조:

~/writing/article-name/
├── outline.md          # 개요
├── research.md         # 모든 리서치 및 인용
├── draft-v1.md         # 첫 번째 초안
├── draft-v2.md         # 수정된 초안
├── final.md            # 게시 준비 완료
├── feedback.md         # 수집된 피드백
└── sources/            # 참고 자료
    ├── study1.pdf
    └── article2.md

모범 사례

리서치

  • 인용 전에 출처 확인
  • 가능하면 최신 데이터 사용
  • 다양한 관점 균형 유지
  • 원본 출처에 링크

피드백

  • 원하는 바를 구체적으로 말하세요: "이게 너무 기술적인가요?"
  • 우려 사항을 공유하세요: "이 섹션이 지루할까 걱정됩니다"
  • 질문하세요: "이게 논리적으로 흘러가나요?"
  • 대안을 요청하세요: "이것을 설명하는 다른 방법은 무엇인가요?"

어조

  • 글쓰기 예시 공유
  • 어조 선호도 지정
  • 좋은 일치를 지적하세요: "그게 저처럼 들리네요!"
  • 불일치를 표시하세요: "내 스타일에는 너무 격식 있어요"

관련 사용 사례

  • 기사에서 소셜 미디어 게시물 만들기
  • 다양한 대상에 맞게 콘텐츠 조정
  • 이메일 뉴스레터 작성
  • 기술 문서 초안 작성
  • 프레젠테이션 콘텐츠 만들기
  • 사례 연구 작성
  • 강좌 개요 개발

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

ComposioHQ/-21risk-automation

Automate 21risk tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/-2chat-automation

Automate 2chat tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/ably-automation

Automate Ably tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/abstract-automation

Automate Abstract tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/abuselpdb-automation

Automate Abuselpdb tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/abyssale-automation

Automate Abyssale tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/accelo-automation

Automate Accelo tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/accredible-certificates-automation

Automate Accredible Certificates tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/acculynx-automation

Automate Acculynx tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/active-campaign-automation

Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/addresszen-automation

Automate Addresszen tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/adobe-automation

Automate Adobe tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/adrapid-automation

Automate Adrapid tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/adyntel-automation

Automate Adyntel tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/aeroleads-automation

Automate Aeroleads tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/aero-workflow-automation

Automate Aero Workflow tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/affinda-automation

Automate Affinda tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/affinity-automation

Automate Affinity tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/agencyzoom-automation

Automate Agencyzoom tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

ComposioHQ/agent-deep-links

Build, validate, and troubleshoot deep links for Codex, Cursor, VS Code, Visual Studio, and similar tools. Use when users ask for clickable links (especially in Slack) that open threads, files, folders, or app settings.

관련 스킬