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주제와 자료를 주면 목차·조사계획부터 제안하고, 확인한 방향에 따라 초안과 근거·검수 기록을 만드는 Claude Code 플러그인입니다.

예를 들어 중소기업 인력정책 보고서를 준비할 때, 메모를 첨부해 목차를 받고 “해외사례를 더 넣어줘”라고 조정할 수 있습니다. 초안 작성 뒤에는 집필과 분리된 검토 역할이 주장·수치·출처를 대조합니다. 결과는 마크다운으로 남으며, 별도 변환 도구를 연결하면 한글 파일(.hwpx)로 만들 수 있습니다.

30초 소개

Claude Code의 요청·응답과 결과 파일을 재구성한 30초 사용 예시입니다. 가상 과제이며 실제 실행 녹화는 아닙니다.

실제로는 이렇게 씁니다

예: 지자체의 중소기업 AI 인력정책 보고서를 준비할 때. 플러그인을 설치한 Claude Code에서 보유한 메모를 지정하고 다음처럼 요청합니다.

지역 중소기업의 AI 인력정책 보고서를 준비해줘.
교육지원과 전문인력 연계를 비교하고 싶어.
@메모.md를 읽고 목차와 조사계획부터 보여줘.

1. 목차를 먼저 확인합니다. 조사·집필 전에 연구 질문과 목차를 제시합니다. “3장에 해외사례를 추가해줘”처럼 방향을 조정한 뒤 진행합니다.
2. 주장에 맞는 근거를 모읍니다. _workspace/03_evidence.md에 사실·출처를 정리하고, 확보하지 못한 자료는 미확보로 남깁니다.
3. 초안을 별도로 검수합니다. 예를 들어 “교육지원의 효과가 가장 크다”는 문장에 비교 근거가 없으면, _workspace/05_draft_review.md에 해당 위치와 문제, 수정 방향을 기록합니다.

확인할 결과: _workspace/04_report_draft.md의 초안, 03_evidence.md의 근거, 05_draft_review.md의 검수 기록입니다. 설계와 집필 전 점검도 01_research_design.md·02_design_review.md에 남습니다.

차별점: 초안을 쓰는 역할과 읽기 전용 검토 역할을 나누고, 본문의 주장과 근거를 대조한 기록을 남깁니다. 사용자는 결과 문장뿐 아니라 무엇을 확인했고 어떤 자료가 부족한지도 볼 수 있습니다.

처음에는 가상 업무 요청문으로 목차 설계부터 확인해 보세요. 위 장면의 과제·검수 문장은 기능을 설명하는 예시이며 실제 정책 효과를 주장하지 않습니다.

무엇이 다른가요

보고서에 출처 링크가 붙어 있어도 그 원문이 본문의 수치를 뒷받침하는지는 별도로 확인해야 합니다. 이 플러그인은 그 대조를 작업 절차에 포함하고 결과를 기록합니다.

그래서 직접 재봤습니다. 같은 주제를 일반 Claude Code와 이 플러그인에 각각 맡기고, 제3자가 양쪽이 인용한 링크 14개를 전부 열어서 원문과 대조했습니다.

이 단일 비교에서는 일반 Claude Code의 문장이 더 매끄럽다고 평가했습니다. 다만 해당 초안에는 틀린 숫자가 두 개 섞여 있었고, 근거 대조 기록이 남지 않았습니다. 이 결과를 모든 주제나 실행의 성능 차이로 일반화할 수는 없습니다.

→ 비교 실험 전체 기록 · 왜 만들었는지, 더 자세한 사용법 · 강점 한눈에 · 무엇을 연결하면 좋은가

어떤 순서로 진행되나요

목차 설계 → 🚦1차 점검 → ★목차 확인 요청 → 자료 조사 → 본문 집필 → 🚦2차 점검 → 한글 파일

중간에 두 번 멈춰 섭니다. 첫 번째는 목차가 잘못되지 않았는지 보는 자리입니다. 목차가 어긋난 채로 50쪽을 써 버리면 되돌릴 방법이 없기 때문에, 쓰기 전에 확인합니다. 두 번째는 다 쓴 원고를 검사하는 자리입니다. 완성된 글은 그럴듯해 보여서 스스로 의심하기 어렵기 때문에, 글을 쓰지 않은 다른 AI가 읽기 전용으로 검사합니다.

실제로 이 점검에서 걸린 것들입니다. 존재하지 않는 출처 3건, 단위를 10배로 잘못 환산한 숫자, 전체 평균을 특정 집단의 값처럼 써 놓은 부분, 그리고 근거가 부족한데 너무 세게 잡은 연구 질문입니다.

어떤 모델로, 얼마나 걸리나요

• Opus 세션: 정책 브리핑 시범에서 집필 블라인드 채점 27/30. 확인하지 못한 근거마다 [보강 필요]를 달고, 과제마다 우선순위 근거와 반론을 붙였습니다.
• Sonnet 세션: 25/30. 지어낸 내용은 없었고, 사실 하나를 과하게 확정한 곳은 검수가 잡습니다. 실무에 쓸 수 있는 하한입니다.
• Haiku: 집필 16/30으로 근거 파일에 없는 내용을 채워 넣었고, 한글 변환에서는 본문의 약 45%를 잃고도 "무손실"이라고 보고했습니다. 그래서 변환은 세션 모델을 따르게 바꿨습니다.
• 한글 파일: Sonnet 변환에서 표·본문이 원고와 글자 단위로 일치했습니다(표 행·열 1:1, 본문 유사도 1.0000). 쪽 배치는 한글에서 한 번 열어 확인하세요.
• 시간: 4~6쪽 브리핑 약 20~30분, 50쪽 보고서 약 50분, 100쪽 보고서 약 1시간 30분 안팎입니다(사람의 확인 두 번은 별도).¹ 같은 브리핑을 일반 Claude Code에 주면 약 6분이고, 토큰은 킷이 약 6배를 씁니다.
• 일반 Claude Code와 비교: 같은 브리프 블라인드 감사에서 킷은 사실 오류 0건(일반 1건)이었지만, 조사 상한에 걸려 현황 수치를 놓쳐 "회의 안건으로서의 쓸모"는 일반 쪽이 높았습니다. 그 원인 세 가지를 바로 고쳤고, 고친 뒤는 아직 다시 재지 않았습니다.

→ 단계별 실측·비교 전체

설치

/plugin marketplace add parkjui92/policy-research-kit
/plugin install policy-research-kit@policy-research-kit

이렇게 쓰시면 됩니다

평소 말하듯 요청하시면 됩니다.

지역 소멸 대응 정책연구보고서 써줘. 메모랑 통계 첨부했어      ← 본문 50쪽 이상
이 주제로 4쪽짜리 정책브리프만 빠르게                        ← 짧은 요약 보고서
이 200쪽 보고서 검수하고 근거 약한 곳 보완해줘               ← 이미 있는 보고서 손보기
3장을 해외사례 중심으로 바꿔줘                               ← 목차 확인 단계에서

마지막 줄처럼, 목차를 보여드릴 때 고쳐 달라고 하시면 그 자리에서 다시 짭니다. 방향을 바꾸기에 가장 값싼 시점입니다.

무엇이 남나요

완성된 보고서 하나만 나오는 게 아니라, 작업 과정이 전부 파일로 남습니다.

목차 설계안, 1차 점검에서 무엇을 왜 지적했는지, 어떤 사실을 어디서 가져왔는지 정리한 목록, 본문 초안, 2차 점검 지적과 실제로 고친 내역, 그리고 최종 한글 파일입니다.

몇 달 뒤에 "이 숫자 어디서 나온 거냐"는 질문을 받았을 때 답할 수 있다는 뜻입니다.

알아두실 점

• 한글 파일(.hwpx)로 만들려면 kordoc이라는 변환 도구가 따로 필요합니다. 없어도 마크다운까지는 정상적으로 나옵니다.
• 표준 보고서는 조사와 검증 때문에 시간이 꽤 걸립니다. 급하실 때는 "빨리 해줘"라고 말씀하세요 — 조사를 나눠 동시에 돌리고 반복 점검을 줄이는 쾌속 방식으로 바꿉니다. 실행 중 어느 단계가 예상보다 많이 늦어지면 완료된 중간 결과를 보여드리고 계속 갈지 여쭙니다. 조사는 처음부터 Sonnet이 맡아 시간을 아낍니다. 다만 검사하는 AI는 어떤 경우에도 가볍게 바꾸지 않습니다.
• 점검이 오류를 줄여주긴 하지만 없애주지는 못합니다. 검사하는 AI도 같은 계열이라 비슷한 착각을 할 수 있습니다. 최종 확인은 사람이 해야 합니다.
• 위 비교 실험은 한 주제를 한 번 돌려본 것입니다. 통계적으로 증명된 수치가 아니라, 직접 재현해 보실 수 있는 사례로 봐주세요.
• 국내 정책연구 관행(한글 파일 제출, 국문 자료 중심)에 맞춰져 있습니다.
• 설치·설정에서 막힐 때 · 이런 점검 구조를 직접 만들고 싶다면

함께 만든 것들

연구 단계별로 쓰는 다른 도구는 프로필에 정리해 두었습니다.

라이선스

MIT. 특정 기관의 양식이나 실제 수행한 과제 결과물은 들어 있지 않습니다.