GitHub 심층 조사 스킬
GitHub API, web_search, web_fetch를 결합한 다중 라운드 조사로 포괄적인 마크다운 보고서를 생성합니다.
연구 워크플로우
- 라운드 1: GitHub API
- 라운드 2: 탐색
- 라운드 3: 심층 조사
- 라운드 4: 집중 분석
핵심 방법론
쿼리 전략
광범위에서 세부로: GitHub API로 시작한 후 일반 쿼리로 확장하고, 발견 내용에 따라 범위를 좁힙니다.
라운드 1: GitHub API
라운드 2: "{주제} 개요"
라운드 3: "{주제} 아키텍처", "{주제} vs 대안"
라운드 4: "{주제} 이슈", "{주제} 로드맵", "site:github.com {주제}"
출처 우선순위:
- 공식 문서/저장소 (가장 높은 가중치)
- 기술 블로그 (Medium, Dev.to)
- 뉴스 기사 (검증된 매체)
- 커뮤니티 토론 (Reddit, HN)
- 소셜 미디어 (가장 낮은 가중치, 정서 분석용)
조사 라운드
라운드 1 - GitHub API
read_file() 없이 직접 scripts/github_api.py를 실행합니다:
python /path/to/skill/scripts/github_api.py <owner> <repo> summary
python /path/to/skill/scripts/github_api.py <owner> <repo> readme
python /path/to/skill/scripts/github_api.py <owner> <repo> tree
사용 가능한 명령어 (github_api.py의 마지막 인자):
- summary
- info
- readme
- tree
- languages
- contributors
- commits
- issues
- prs
- releases
라운드 2 - 탐색 (3-5회 web_search)
- 개요 파악 및 핵심 용어 식별
- 공식 웹사이트/저장소 찾기
- 주요 플레이어/경쟁사 식별
라운드 3 - 심층 조사 (5-10회 web_search + web_fetch)
- 기술 아키텍처 세부 사항
- 주요 이벤트 타임라인
- 커뮤니티 정서
- 가치 있는 URL은 web_fetch로 전체 콘텐츠 확보
라운드 4 - 집중 분석
- 커밋 기록 분석하여 타임라인 재구성
- 이슈/PR 검토하여 특징 진화 추적
- 기여자 활동 확인
보고서 구조
assets/report_template.md 템플릿을 따릅니다:
- 메타데이터 블록 - 날짜, 신뢰도, 주제
- 경영진 요약 - 핵심 메트릭을 포함한 2-3문장 개요
- 연대표 - 날짜별 단계적 분류
- 주요 분석 섹션 - 주제별 심층 분석
- 메트릭 및 비교 - 표, 성장 차트
- 장점 및 단점 - 균형 잡힌 평가
- 출처 - 분류된 참조 목록
- 신뢰도 평가 - 신뢰도 수준별 주장 분류
- 방법론 - 사용된 연구 접근법
Mermaid 다이어그램
필요한 곳에 다이어그램을 포함합니다:
타임라인 (Gantt):
gantt
title 프로젝트 타임라인
dateFormat YYYY-MM-DD
section 1단계
개발 :2025-01-01, 2025-03-01
section 2단계
출시 :2025-03-01, 2025-04-01
아키텍처 (Flowchart):
flowchart TD
A[사용자] --> B[조정자]
B --> C[계획자]
C --> D[조사 팀]
D --> E[리포터]
비교 (파이/막대):
pie title 시장 점유율
"프로젝트 A" : 45
"프로젝트 B" : 30
"기타" : 25
신뢰도 점수
출처 품질에 따라 신뢰도를 할당합니다:
| 신뢰도 | 기준 |
|---|---|
| 높음 (90%+) | 공식 문서, GitHub 데이터, 다중 일치 출처 |
| 중간 (70-89%) | 단일 신뢰할 수 있는 출처, 최근 기사 |
| 낮음 (50-69%) | 소셜 미디어, 확인되지 않은 주장, 구정보 |
출력
보고서 저장 형식: research_{topic}_{YYYYMMDD}.md
서식 규칙
- 한국어 콘텐츠: 전체 폭 문장 부호 사용（，。：；！？）
- 기술 용어: 첫 번째 언급 시 Wiki/문서 URL 제공
- 표: 메트릭, 비교에 사용
- 코드 블록: 기술 예제에 사용
- Mermaid: 아키텍처, 타임라인, 흐름에 사용
모범 사례
- 공식 출처부터 시작 - 저장소, 문서, 회사 블로그
- 커밋/PR에서 날짜 확인 - 기사보다 신뢰성 높음
- 주장 삼각 검증 - 2개 이상의 독립 출처
- 상충 정보 기록 - 모순을 숨기지 마세요
- 사실과 의견 구분 - 추측은 명확히 표시
- 중요: 항상 인라인 인용 포함 - 외부 출처의 각 주장 뒤에
[citation:Title](https://raw.githubusercontent.com/bytedance/deer-flow/main/URL)형식 사용 - 검색 결과에서 URL 추출 - web_search는 {title, url, snippet}을 반환합니다. 항상 URL 필드를 사용하세요.
- 진행하면서 업데이트 - 마지막에 종합하지 말고 단계별로 정리
인용 예시
올바름 - 인라인 인용 포함:
이 프로젝트는 출시 후 3개월 만에 10,000개의 스타를 받았습니다 [citation:GitHub Stats](https://github.com/owner/repo).
아키텍처는 워크플로우 오케스트레이션을 위해 LangGraph를 사용합니다 [citation:LangGraph Docs](https://langchain.com/langgraph).
잘못됨 - 인용 없음:
이 프로젝트는 출시 후 3개월 만에 10,000개의 스타를 받았습니다.
아키텍처는 워크플로우 오케스트레이션을 위해 LangGraph를 사용합니다.