
deep-interview
by tornado1014
Claude Code 기반 영한 특허번역 에이전트 시스템 - 4개 에이전트 협업 (분석→번역→검토→학습)
SKILL.md
name: deep-interview description: | Deep interview skill for comprehensive spec refinement. Analyzes SPEC documents and codebase, then conducts thorough interviews covering technical implementation, UI/UX, concerns, and trade-offs. Use when: deep interview, 심층 인터뷰, spec interview, 스펙 인터뷰, requirements gathering, 요구사항 정리, interview me, 인터뷰해줘 allowed-tools:
- Read
- Glob
- Grep
- Write
- Edit
- Task
- AskUserQuestion
Deep Interview Skill
Anthropic 엔지니어 Thariq의 "인터뷰 프롬프트"를 기반으로 한 심층 인터뷰 스킬. SPEC 문서와 코드베이스를 분석하여 사용자와 심층 인터뷰를 진행하고, 완성된 스펙을 출력합니다.
트리거 명령어
/deep-interview/deep-interview @SPEC.md- "심층 인터뷰해줘"
- "스펙 인터뷰"
워크플로우
Phase 1: 문서 & 코드베이스 분석
-
문서 로딩: 사용자가 지정한 SPEC 문서 읽기
@SPEC.md형식으로 파일 지정- 지정하지 않으면 루트의 SPEC.md 또는 README.md 탐색
-
코드베이스 탐색: Task(explore) 에이전트로 분석
- 관련 파일, 패턴, 아키텍처 파악
- 기존 구현과 스펙의 갭 식별
-
인터뷰 질문 생성: 분석 결과를 바탕으로 맥락 기반 질문 준비
Phase 2: 심층 인터뷰 루프
4개 카테고리별로 AskUserQuestion 도구를 사용하여 질문:
| 카테고리 | 질문 초점 |
|---|---|
| 기술적 구현 | 아키텍처, 데이터 모델, API 설계, 의존성, 상태 관리 |
| UI & UX | 사용자 흐름, 인터페이스, 접근성, 반응성, 에러 처리 |
| 우려 사항 | 보안, 성능, 확장성, 유지보수성, 엣지 케이스 |
| 트레이드오프 | 복잡도 vs 성능, 시간 vs 품질, 단순성 vs 유연성 |
인터뷰 규칙:
- 뻔하거나 상투적인 질문 금지
- 문서/코드에서 발견한 구체적 맥락 기반 질문
- 한 번에 1-4개 질문 (AskUserQuestion 제한)
- 사용자가 "완료", "끝", "done" 선언할 때까지 계속
Phase 3: 스펙 완성
인터뷰 완료 후 출력 옵션 선택:
- 옵션 A: 원본 문서 업데이트 - 기존 SPEC 파일 직접 수정
- 옵션 B: 새 문서 생성 -
SPEC-final.md또는 지정 파일명
출력 문서에는 인터뷰 내용이 구조화되어 포함됩니다:
- 명확해진 요구사항
- 결정된 기술적 선택
- 식별된 우려 사항과 해결책
- 합의된 트레이드오프
인터뷰 에이전트 호출
Task(deep-interviewer): {
"spec_file": "<spec 파일 경로>",
"codebase_context": "<탐색 결과 요약>"
}
질문 생성 원칙
DO (해야 할 것)
- 문서에서 누락되거나 모호한 부분 식별하여 질문
- 코드베이스의 기존 패턴과 충돌 가능성 질문
- 구체적인 시나리오 기반 질문 ("X 상황에서 Y가 발생하면?")
- 숨겨진 가정 발견 질문 ("Z를 전제로 하셨나요?")
DON'T (하지 말아야 할 것)
- "목표가 무엇인가요?" 같은 상투적 질문
- 문서에 이미 명시된 내용 재질문
- 한 번에 너무 많은 질문 (4개 초과)
- 예/아니오로만 답할 수 있는 단순 질문
예시 인터뷰 흐름
1라운드 - 기술적 구현:
Q1: "인증 시스템에서 JWT 토큰의 만료 시간이 명시되지 않았습니다.
보안과 UX 사이에서 어떤 균형을 원하시나요?"
Q2: "현재 코드베이스에서 상태 관리를 Context API로 하고 있는데,
새 기능도 동일하게 할지, Redux로 마이그레이션할지 결정이 필요합니다."
2라운드 - UI & UX:
Q1: "데이터 로딩 중 스켈레톤 UI를 사용할지,
스피너를 사용할지 선호도가 있으신가요?"
Q2: "에러 발생 시 토스트 메시지로 처리할지,
인라인 에러로 처리할지 결정해 주세요."
3라운드 - 우려 사항:
Q1: "외부 결제 API 장애 시 폴백 전략이 필요합니다.
큐잉 후 재시도 vs 즉시 에러 반환 중 어떤 방식을 선호하시나요?"
4라운드 - 트레이드오프:
Q1: "초기 버전에서 오프라인 지원을 포함하면 복잡도가 증가합니다.
MVP에서는 제외하고 나중에 추가하는 것이 어떨까요?"
출력 형식 예시
# [프로젝트명] 스펙 문서 (인터뷰 완료)
## 기술적 결정사항
- 인증: JWT, 만료시간 24시간
- 상태관리: Context API 유지
- ...
## UI/UX 결정사항
- 로딩: 스켈레톤 UI 사용
- 에러: 인라인 에러 처리
- ...
## 식별된 우려 사항
- [ ] 결제 API 장애 대응: 큐잉 후 재시도 구현 필요
- ...
## 합의된 트레이드오프
- 오프라인 지원: MVP에서 제외, v2에서 추가
- ...
참조 파일
- 질문 템플릿:
.claude/skills/deep-interview/data/question-templates.md - 인터뷰어 에이전트:
.claude/agents/deep-interviewer.md
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