문서 공동 작성 워크플로우

문서 공동 작성 워크플로우은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 사용자를 안내하여 협업 문서 작성을 위한 구조화된 워크플로우를 제공합니다. 능동적인 가이드 역할을 하며, 컨텍스트 수집, 구체화 및 구조화, 독자 테스트의 세 단계를 거쳐 사용자를 안내합니다.

이 워크플로우를 제공해야 하는 경우

트리거 조건:

• 사용자가 문서 작성을 언급하는 경우: "문서 작성", "제안서 초안", "사양서 만들기", "작성"
• 사용자가 특정 문서 유형을 언급하는 경우: "PRD", "디자인 문서", "결정 문서", "RFC"
• 사용자가 상당한 분량의 글쓰기 작업을 시작하려는 것으로 보이는 경우

초기 제안: 사용자에게 문서 공동 작성을 위한 구조화된 워크플로우를 제안합니다. 세 단계를 설명합니다:

1. 컨텍스트 수집: Claude가 명확한 질문을 하는 동안 사용자가 모든 관련 컨텍스트를 제공합니다.
2. 구체화 및 구조화: 브레인스토밍과 편집을 통해 각 섹션을 반복적으로 구축합니다.
3. 독자 테스트: 새로운 Claude(컨텍스트 없음)로 문서를 테스트하여 다른 사람들이 읽기 전에 사각지대를 발견합니다.

이 접근 방식은 다른 사람들이 문서를 읽을 때(Claude에 붙여넣는 경우 포함) 문서가 잘 작동하도록 보장하는 데 도움이 된다고 설명합니다. 이 워크플로우를 시도할지 아니면 자유롭게 작업할지 물어봅니다.

사용자가 거절하면 자유롭게 작업합니다. 사용자가 수락하면 1단계로 진행합니다.

1단계: 컨텍스트 수집

목표: 사용자가 알고 있는 것과 Claude가 알고 있는 것 사이의 격차를 줄여, 나중에 현명한 안내가 가능하도록 합니다.

초기 질문

문서에 대한 메타 컨텍스트를 사용자에게 묻는 것으로 시작합니다:

1. 이 문서는 어떤 유형인가요? (예: 기술 사양, 결정 문서, 제안서)
2. 주 대상 독자는 누구인가요?
3. 누군가 이 문서를 읽었을 때 원하는 영향은 무엇인가요?
4. 따라야 할 템플릿이나 특정 형식이 있나요?
5. 알아야 할 다른 제약이나 컨텍스트가 있나요?

약어로 답하거나 사용자에게 가장 편한 방식으로 정보를 덤프할 수 있다고 알려줍니다.

사용자가 템플릿을 제공하거나 문서 유형을 언급하는 경우:

• 공유할 템플릿 문서가 있는지 묻습니다.
• 공유 문서 링크를 제공하는 경우 적절한 통합을 사용하여 가져옵니다.
• 파일을 제공하는 경우 읽습니다.

사용자가 기존 공유 문서 편집을 언급하는 경우:

• 적절한 통합을 사용하여 현재 상태를 읽습니다.
• 대체 텍스트가 없는 이미지가 있는지 확인합니다.
• 대체 텍스트 없이 이미지가 있는 경우, 다른 사람이 Claude를 사용하여 문서를 이해할 때 Claude가 해당 이미지를 볼 수 없다고 설명합니다. 대체 텍스트 생성을 원하는지 묻습니다. 원하는 경우, 설명적인 대체 텍스트 생성을 위해 각 이미지를 채팅으로 붙여넣도록 요청합니다.

정보 덤프

초기 질문에 답변한 후, 사용자가 가진 모든 컨텍스트를 덤프하도록 권장합니다. 다음과 같은 정보를 요청합니다:

• 프로젝트/문제에 대한 배경
• 관련 팀 논의 또는 공유 문서
• 대체 솔루션이 사용되지 않는 이유
• 조직적 컨텍스트(팀 역학, 과거 사건, 정치적 상황)
• 일정 압박 또는 제약
• 기술 아키텍처 또는 종속성
• 이해관계자의 우려 사항

정리에 대해 걱정하지 말고 모든 것을 그냥 내놓으라고 조언합니다. 컨텍스트를 제공하는 여러 가지 방법을 제시합니다:

• 의식의 흐름대로 정보 덤프
• 팀 채널이나 스레드 지목
• 공유 문서 링크

통합 기능을 사용할 수 있는 경우(예: Slack, Teams, Google Drive, SharePoint 또는 기타 MCP 서버), 이를 사용하여 컨텍스트를 직접 가져올 수 있다고 언급합니다.

통합 기능이 감지되지 않고 Claude.ai 또는 Claude 앱을 사용하는 경우: Claude 설정에서 커넥터를 활성화하여 메시징 앱과 문서 저장소에서 직접 컨텍스트를 가져올 수 있다고 제안합니다.

초기 덤프가 완료되면 명확한 질문을 할 것이라고 알려줍니다.

컨텍스트 수집 중:

• 사용자가 팀 채널이나 공유 문서를 언급하는 경우:

  • 통합 기능을 사용할 수 있는 경우: 지금 콘텐츠를 읽을 것이라고 알린 후 적절한 통합을 사용합니다.
  • 통합 기능을 사용할 수 없는 경우: 액세스 권한이 없음을 설명합니다. Claude 설정에서 커넥터를 활성화하거나 관련 콘텐츠를 직접 붙여넣도록 제안합니다.

• 사용자가 알 수 없는 엔터티/프로젝트를 언급하는 경우:

  • 연결된 도구를 검색하여 더 알아보도록 할지 묻습니다.
  • 검색 전에 사용자 확인을 기다립니다.

• 사용자가 컨텍스트를 제공할 때, 배운 내용과 여전히 불명확한 내용을 추적합니다.

명확한 질문하기:

사용자가 초기 덤프를 완료했음을 알리면(또는 상당한 컨텍스트를 제공한 후), 이해를 확인하기 위해 명확한 질문을 합니다:

컨텍스트의 격차를 기반으로 5-10개의 번호가 매겨진 질문을 생성합니다.

약어로 답할 수 있다고 알려줍니다(예: "1: 네, 2: #채널 참조, 3: 아니요, 하위 호환성 때문"). 추가 문서 링크, 읽을 채널 지정, 또는 계속 정보 덤프를 할 수 있습니다. 그들에게 가장 효율적인 방법을 사용하도록 합니다.

종료 조건: 질문이 이해를 보여줄 때 — 기본 사항을 설명할 필요 없이 엣지 케이스와 트레이드오프에 대해 질문할 수 있을 때 — 충분한 컨텍스트가 수집된 것입니다.

전환: 이 단계에서 더 제공할 컨텍스트가 있는지, 아니면 문서 초안 작성을 시작할 때인지 묻습니다.

사용자가 더 추가하려면 그렇게 하도록 둡니다. 준비가 되면 2단계로 진행합니다.

2단계: 구체화 및 구조화

목표: 브레인스토밍, 선별, 반복적인 구체화를 통해 섹션별로 문서를 구축합니다.

사용자 지침: 문서가 섹션별로 구축될 것이라고 설명합니다. 각 섹션에 대해:

1. 포함할 내용에 대한 명확한 질문을 합니다.
2. 5-20개의 옵션을 브레인스토밍합니다.
3. 사용자가 무엇을 유지/제거/결합할지 표시합니다.
4. 섹션 초안을 작성합니다.
5. 정밀 편집을 통해 구체화합니다.

가장 알려지지 않은 섹션(일반적으로 핵심 결정/제안)부터 시작한 다음, 나머지를 진행합니다.

섹션 순서:

문서 구조가 명확한 경우: 어느 섹션부터 시작할지 묻습니다.

가장 알려지지 않은 섹션부터 시작할 것을 제안합니다. 결정 문서의 경우 일반적으로 핵심 제안입니다. 사양의 경우 일반적으로 기술 접근 방식입니다. 요약 섹션은 마지막으로 하는 것이 가장 좋습니다.

사용자가 필요한 섹션을 모르는 경우: 문서 유형과 템플릿에 따라, 문서 유형에 적합한 3-5개의 섹션을 제안합니다.

이 구조가 적합한지, 아니면 조정할지 묻습니다.

구조가 합의되면:

모든 섹션에 대해 플레이스홀더 텍스트가 포함된 초기 문서 구조를 만듭니다.

아티팩트에 액세스할 수 있는 경우: create_file을 사용하여 아티팩트를 만듭니다. 이는 Claude와 사용자 모두가 작업할 수 있는 스캐폴드를 제공합니다.

모든 섹션에 대한 플레이스홀더가 포함된 초기 구조가 생성될 것이라고 알립니다.

모든 섹션 헤더와 간단한 플레이스홀더 텍스트(예: "[작성 예정]" 또는 "[내용 여기]")로 아티팩트를 만듭니다.

스캐폴드 링크를 제공하고 각 섹션을 채울 때가 되었음을 알립니다.

아티팩트에 액세스할 수 없는 경우: 작업 디렉토리에 마크다운 파일을 만듭니다. 적절하게 이름을 지정합니다(예: decision-doc.md, technical-spec.md).

모든 섹션에 대한 플레이스홀더가 포함된 초기 구조가 생성될 것이라고 알립니다.

모든 섹션 헤더와 플레이스홀더 텍스트로 파일을 만듭니다.

파일 이름이 생성되었음을 확인하고 각 섹션을 채울 때가 되었음을 알립니다.

각 섹션에 대해:

1단계: 명확한 질문

[섹션 이름] 섹션 작업을 시작한다고 발표합니다. 포함해야 할 내용에 대해 5-10개의 명확한 질문을 합니다.

컨텍스트와 섹션 목적에 따라 5-10개의 특정 질문을 생성합니다.

약어로 답하거나 다루는 것이 중요한 내용을 표시할 수 있다고 알려줍니다.

2단계: 브레인스토밍

[섹션 이름] 섹션에 대해, 섹션 복잡성에 따라 포함될 수 있는 5-20개의 항목을 브레인스토밍합니다. 다음을 찾습니다:

• 공유된 컨텍스트 중 잊혀졌을 수 있는 것
• 아직 언급되지 않은 각도나 고려 사항

섹션 복잡성에 따라 5-20개의 번호가 매겨진 옵션을 생성합니다. 마지막에, 추가 옵션이 필요한 경우 더 브레인스토밍할 수 있음을 제안합니다.

3단계: 선별

어떤 포인트를 유지, 제거 또는 결합해야 하는지 묻습니다. 다음 섹션에 대한 우선순위를 학습하는 데 도움이 되도록 간단한 정당성을 요청합니다.

예시 제공:

• "1,4,7,9 유지"
• "3 제거(1과 중복)"
• "6 제거(대상 독자가 이미 알고 있음)"
• "11과 12 결합"

사용자가 자유 형식 피드백을 제공하는 경우(예: "좋아 보여요" 또는 "대부분은 좋지만..."), 번호 선택 대신 선호도를 추출하고 진행합니다. 유지/제거/변경하려는 내용을 파싱하여 적용합니다.

4단계: 격차 확인

선택한 내용을 기반으로 [섹션 이름] 섹션에 누락된 중요한 내용이 있는지 묻습니다.

5단계: 초안 작성

str_replace를 사용하여 이 섹션의 플레이스홀더 텍스트를 실제 초안 콘텐츠로 대체합니다.

선택한 내용을 기반으로 이제 [섹션 이름] 섹션을 초안 작성한다고 발표합니다.

아티팩트를 사용하는 경우: 초안 작성 후, 아티팩트 링크를 제공합니다.

검토하고 변경할 사항을 표시하도록 요청합니다. 구체적일수록 다음 섹션 학습에 도움이 된다고 알립니다.

파일을 사용하는 경우(아티팩트 없음): 초안 작성 후 완료를 확인합니다.

[섹션 이름] 섹션이 [파일 이름]에 초안 작성되었음을 알립니다. 검토하고 변경할 사항을 표시하도록 요청합니다. 구체적일수록 다음 섹션 학습에 도움이 된다고 알립니다.

사용자를 위한 핵심 지침(첫 번째 섹션 초안 작성 시 포함): 문서를 직접 편집하는 대신 변경할 사항을 표시하도록 요청하라는 메모를 제공합니다. 이는 향후 섹션에 대한 스타일 학습에 도움이 됩니다. 예: "X 글머리 기호 제거 - 이미 Y가 다루고 있음" 또는 "세 번째 단락을 더 간결하게 작성".

6단계: 반복적인 구체화

사용자가 피드백을 제공할 때:

• str_replace를 사용하여 편집합니다(전체 문서를 다시 인쇄하지 않음).
• 아티팩트를 사용하는 경우: 각 편집 후 아티팩트 링크를 제공합니다.
• 파일을 사용하는 경우: 편집이 완료되었음을 확인합니다.
• 사용자가 문서를 직접 편집하고 읽도록 요청하는 경우: 변경 사항을 정신적으로 기록하고 향후 섹션에 대해 염두에 둡니다(이는 선호도를 나타냄).

사용자가 섹션에 만족할 때까지 반복합니다.

품질 검사

중요한 변경 없이 3회 연속 반복 후, 중요한 정보를 잃지 않고 제거할 수 있는 항목이 있는지 묻습니다.

섹션이 완료되면 [섹션 이름]이 완료되었음을 확인합니다. 다음 섹션으로 이동할 준비가 되었는지 묻습니다.

모든 섹션에 대해 반복합니다.

완료 임박

완료에 가까워지면(섹션의 80%+ 완료), 전체 문서를 다시 읽고 다음을 확인할 의사를 밝힙니다:

• 섹션 간의 흐름과 일관성
• 중복 또는 모순
• "슬롭" 또는 일반적인 필러처럼 느껴지는 것
• 모든 문장이 의미를 가지는지

전체 문서를 읽고 피드백을 제공합니다.

모든 섹션이 초안 작성되고 구체화되면: 모든 섹션이 초안 작성되었음을 발표합니다. 전체 문서를 한 번 더 검토할 의사를 밝힙니다.

전반적인 일관성, 흐름, 완전성을 검토합니다.

최종 제안을 제공합니다.

독자 테스트로 이동할 준비가 되었는지, 아니면 더 구체화할 사항이 있는지 묻습니다.

3단계: 독자 테스트

목표: 새로운 Claude(컨텍스트 블리드 없음)로 문서를 테스트하여 독자에게 효과가 있는지 확인합니다.

사용자 지침: 이제 문서가 독자에게 실제로 효과가 있는지 확인하기 위해 테스트를 수행할 것이라고 설명합니다. 이는 작성자에게는 명확하지만 다른 사람에게는 혼란을 줄 수 있는 사각지대를 잡아냅니다.

테스트 접근 방식

서브 에이전트에 액세스할 수 있는 경우(예: Claude Code):

사용자 개입 없이 직접 테스트를 수행합니다.

1단계: 독자 질문 예측

독자가 이 문서를 발견할 때 물어볼 질문을 예측할 의사를 밝힙니다.

독자가 현실적으로 물어볼 5-10개의 질문을 생성합니다.

2단계: 서브 에이전트로 테스트

이러한 질문을 새로운 Claude 인스턴스(이 대화의 컨텍스트 없음)로 테스트할 것이라고 발표합니다.

각 질문에 대해, 문서 내용과 질문만으로 서브 에이전트를 호출합니다.

각 질문에 대해 Reader Claude가 옳게/틀리게 답변한 내용을 요약합니다.

3단계: 추가 검사 실행

추가 검사를 수행할 것이라고 발표합니다.

모호성, 잘못된 가정, 모순을 확인하기 위해 서브 에이전트를 호출합니다.

발견된 모든 문제를 요약합니다.

4단계: 보고 및 수정

문제가 발견된 경우: Reader Claude가 특정 문제로 어려움을 겪었다고 보고합니다.

특정 문제를 나열합니다.

이러한 격차를 수정할 의사를 밝힙니다.

문제가 있는 섹션에 대해 구체화로 돌아갑니다.

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서브 에이전트에 액세스할 수 없는 경우(예: claude.ai 웹 인터페이스):

사용자가 수동으로 테스트를 수행해야 합니다.

1단계: 독자 질문 예측

사람들이 이 문서를 발견할 때 물어볼 질문을 묻습니다. Claude.ai에 무엇을 입력할까요?

독자가 현실적으로 물어볼 5-10개의 질문을 생성합니다.

2단계: 테스트 설정

테스트 지침을 제공합니다:

1. 새로운 Claude 대화 열기: https://claude.ai
2. 문서 콘텐츠 붙여넣기 또는 공유(연결된 공유 문서 플랫폼을 사용하는 경우 링크 제공)
3. 생성된 질문을 Reader Claude에게 묻기

각 질문에 대해 Reader Claude에게 다음을 제공하도록 지시합니다:

• 답변
• 모호하거나 불명확한 것이 있었는지 여부
• 문서가 이미 알고 있다고 가정하는 지식/컨텍스트

Reader Claude가 올바른 답변을 제공하는지 또는 잘못 해석하는지 확인합니다.

3단계: 추가 검사

또한 Reader Claude에게 묻습니다:

• "이 문서에서 독자에게 모호하거나 불명확할 수 있는 것은 무엇인가요?"
• "이 문서가 독자가 이미 알고 있다고 가정하는 지식이나 컨텍스트는 무엇인가요?"
• "내부 모순이나 불일치가 있나요?"

4단계: 결과에 따라 반복

Reader Claude가 잘못 이해했거나 어려움을 겪은 부분을 묻습니다. 해당 격차를 수정할 의사를 밝힙니다.

문제가 있는 섹션에 대해 구체화로 돌아갑니다.

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종료 조건(두 접근 방식 모두)

Reader Claude가 질문에 일관되게 올바르게 답변하고 새로운 격차나 모호성을 표면화하지 않으면 문서가 준비된 것입니다.

최종 검토

독자 테스트를 통과하면: 문서가 Reader Claude 테스트를 통과했다고 발표합니다. 완료 전에:

1. 사용자 스스로 최종 읽기를 권장합니다. 사용자가 이 문서의 소유자이며 품질에 대한 책임이 있습니다.
2. 모든 사실, 링크 또는 기술적 세부 사항을 다시 확인할 것을 제안합니다.
3. 원하는 영향을 달성했는지 확인하도록 요청합니다.

묻습니다.