Claude Research Plugin - 체계적인 리서치를 위한 범용 플러그인
목차
Claude Research Framework 개요
Claude Research Framework는 Claude Code를 위한 범용 리서치 플러그인입니다. 이 플러그인은 사용자가 광범위한 탐색에서 실행 가능한 인사이트까지 대화형 발견을 통해 도메인별 리서치를 수행할 수 있도록 지원합니다.
기존의 폼 기반 접근 방식 대신 자연스러운 대화를 통해 리서치 범위를 정의하고, 제조 AI부터 헬스케어, 핀테크, 교육까지 다양한 분야에 적용할 수 있는 5단계 리서치 파이프라인을 구현했습니다.
핵심 특징
대화형 발견 (Conversational Discovery)
딱딱한 설문지 방식을 벗어나 자연스러운 대화를 통해 리서치 범위를 정의합니다. 사용자의 의도와 상황에 맞춰 적응적으로 질문하며, 불필요한 질문을 최소화하는 것을 원칙으로 합니다.
도메인 독립적 설계 (Domain-Agnostic Design)
특정 산업에 맞춘 커스터마이징 없이 모든 분야에 적용 가능합니다. 제조업, 의료, 금융, 교육 등 어떤 도메인에서도 동일한 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
체계적인 파이프라인 (Systematic Pipeline)
질문 생성부터 액션 플랜까지 5단계로 구성된 체계적인 프로세스를 제공합니다. 각 단계는 명확한 목적과 결과물을 가지고 있어 리서치의 진행 상황을 쉽게 파악할 수 있습니다.
실시간 정보 통합 (Real-time Integration)
MCP 서버(WebSearch, Sequential)를 활용하여 최신 정보를 실시간으로 수집하고 분석합니다. 학술 논문, 산업 트렌드, 실무 사례 등 다양한 출처의 정보를 통합합니다.
실무자 중심 (Practitioner-Focused)
학술적 엄격함보다는 실제 적용 가능성에 중점을 둡니다. 연구 결과를 실행 가능한 액션 아이템으로 변환하고, 성공 지표를 명확히 정의합니다.
5단계 리서치 파이프라인
Step 0 - 의도 분석 (Intent Analysis)
개방형 대화를 통해 리서치 맥락을 파악합니다. 사용자의 배경, 목표, 제약사항을 이해하고 적응적으로 질문합니다.
주요 활동
- 사용자의 리서치 동기 파악
- 현재 지식 수준 확인
- 이해관계자 및 제약사항 식별
- 리서치 범위 초기 정의
Step 1 - 핵심 질문 생성 (Key Questions)
테스트 가능한 5개의 리서치 질문을 생성하고 각각에 대한 근거를 제시합니다.
출력 형식
- 질문 1: 구체적이고 측정 가능한 질문
- 근거: 왜 이 질문이 중요한가
- 질문 2-5: 동일한 형식
Step 2 - 갭 식별 (Gap Identification)
연구가 부족한 영역과 새로운 기회를 매핑합니다. 기존 연구의 한계와 미래 가능성을 분석합니다.
분석 영역
- 문헌에서 다뤄지지 않은 영역
- 모순되는 연구 결과
- 새롭게 떠오르는 기회
- 실무와 이론의 갭
Step 3 - 인사이트 추출 (Insight Extraction)
개별 출처를 깊이 있게 분석하여 실용적인 시사점을 도출합니다.
추출 내용
- 핵심 발견사항
- 실무 적용 가능성
- 제한사항 및 주의사항
- 추가 탐구가 필요한 부분
Step 4 - 다중 출처 통합 (Multi-Source Synthesis)
여러 출처의 발견사항을 통합하고 모순을 해결합니다.
통합 프로세스
- 공통 패턴 식별
- 상충되는 주장 조정
- 종합적인 결론 도출
- 신뢰도 평가
Step 5 - 액션 플랜 (Action Planning)
리서치 결과를 실행 가능한 항목으로 변환하고 성공 지표를 정의합니다.
액션 아이템 구성
- 구체적인 실행 단계
- 우선순위 및 의존성
- 성공 측정 기준
- 리스크 및 완화 전략
설치 방법
방법 1 - 플러그인 마켓플레이스 (권장)
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2
/plugin marketplace add hongsw/plugin-for-claude-research
/plugin install domain-research
가장 간단하고 빠른 방법입니다. Claude Code의 플러그인 마켓플레이스를 통해 직접 설치할 수 있습니다.
방법 2 - 로컬 클론 및 등록
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git clone https://github.com/hongsw/plugin-for-claude-research.git
저장소를 로컬에 클론한 후 Claude Code 설정에서 플러그인 경로를 등록합니다.
방법 3 - 작업 디렉토리로 추가
클론한 저장소를 Claude Code 내에서 작업 디렉토리로 직접 추가하여 사용할 수 있습니다.
사용 시나리오
Claude Research Framework는 네 가지 사용자 프로필에 맞춰 동작합니다.
1. 명확한 관심사 (Clearly Defined Interests)
예시: “중소기업의 품질 검사를 위한 컴퓨터 비전을 연구하고 싶습니다”
이 경우 2-3개의 명확화 질문만으로 리서치를 시작할 수 있습니다. 사용자가 이미 구체적인 목표를 가지고 있으므로 빠르게 파이프라인으로 진입합니다.
2. 탐색적 사용자 (Exploratory Users)
예시: “우리 공장에 AI를 적용하고 싶습니다”
4-6개의 발견 질문을 통해 구체적인 리서치 방향을 함께 찾아갑니다. 사용자의 상황, 제약사항, 우선순위를 파악하며 점진적으로 범위를 좁혀갑니다.
3. 지시받은 리서치 (Mandated Research)
예시: “상사가 블록체인에 대한 보고서를 요청했습니다”
이해관계자 정렬을 다룹니다. 보고서의 목적, 대상 독자, 기대 결과물을 명확히 하고 리서치를 진행합니다.
4. 일반적인 탐색 (General Exploration)
예시: “AI가 교육 분야에 어떻게 활용될 수 있을까요?”
점진적으로 초점을 좁혀갑니다. 광범위한 주제에서 시작하여 대화를 통해 구체적인 리서치 질문으로 발전시킵니다.
기술적 아키텍처
저장소 구조
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plugin-for-claude-research/
├── plugins/
│ └── domain-research/ # 메인 플러그인 로직
├── skills/
│ └── domain-research/
│ └── SKILL.md # 방법론 및 프롬프트 템플릿
├── examples/ # 실제 사용 사례
│ ├── manufacturing/
│ ├── healthcare/
│ └── fintech/
└── templates/ # 재사용 가능한 템플릿
핵심 컴포넌트
Plugin Core: 플러그인의 메인 로직이 위치한 plugins/domain-research/ 디렉토리
Skill Definitions: 방법론과 프롬프트 템플릿을 문서화한 skills/domain-research/SKILL.md
Examples: 제조업, 헬스케어, 핀테크의 완전한 사용 사례 제공
Templates: 다양한 도메인에 재사용 가능한 템플릿
기술 스택
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 언어 | JavaScript 68.5%, HTML 31.5% |
| 라이선스 | MIT |
| 기여자 | 2명 claude, hongsw |
| 통계 | 9 stars, 5 forks, 9 commits |
실제 사용 예시
제조 AI (Manufacturing AI - 2026)
중소기업의 AI 도입 경로를 연구합니다.
리서치 컨텍스트
- 대상: 중소 제조업체
- 목표: AI 기반 품질 검사 시스템 도입
- 제약: 제한된 예산과 기술 인력
핵심 질문
- 중소기업에 적합한 컴퓨터 비전 기술은?
- ROI를 입증할 수 있는 파일럿 프로젝트는?
- 기존 시스템과의 통합 방안은?
헬스케어 스케줄링 (Healthcare Scheduling)
병원 직원 최적화를 위한 스케줄링 시스템을 연구합니다.
리서치 컨텍스트
- 대상: 중형 병원
- 목표: 간호사 스케줄링 자동화
- 제약: 노동법 준수, 공정성 유지
핵심 질문
- 다양한 근무 형태를 고려한 최적화 알고리즘은?
- 직원 선호도와 병원 요구사항의 균형점은?
- 기존 인력 관리 시스템과의 통합 방안은?
핀테크 및 블록체인 (FinTech/Blockchain)
국경 간 결제 시스템을 연구합니다.
리서치 컨텍스트
- 대상: 핀테크 스타트업
- 목표: 블록체인 기반 송금 서비스
- 제약: 규제 준수, 거래 속도
핵심 질문
- 어떤 블록체인 플랫폼이 적합한가?
- 각국 규제 요구사항을 충족하는 방법은?
- 기존 금융 시스템과의 연동 방안은?
MCP 서버 통합
WebSearch MCP 서버
실시간 논문 발견 및 트렌드 검증을 제공합니다.
활용 단계
- Step 1 (질문 생성): 최신 연구 동향 파악
- Step 2 (갭 식별): 미탐구 영역 발견
제공 기능
- 학술 논문 검색
- 산업 트렌드 분석
- 실시간 정보 수집
Sequential MCP 서버
복잡한 다단계 분석을 가능하게 합니다.
활용 단계
- Step 4 (통합): 다중 출처 분석
- Step 5 (액션 플랜): 단계별 실행 계획 수립
제공 기능
- 순차적 추론
- 다단계 분석
- 의존성 관리