/deep-interview <막연한 요구>

딥 인터뷰

요구사항이 불명확할 때 인터뷰로 의도를 구체화하고, 빈틈은 최적 기본값으로 채운 프롬프트를 산출

/plugin marketplace add tasksolver/fableit
/plugin install fable-prompt-kit@fableit
claude — /deep-interview

사용자: /deep-interview 팀 위키 만들고 싶어

Claude: 작업 카테고리를 '사내 도구·웹서비스'로 추정했습니다. 결정이 필요한 항목 6개 중 3개를 여쭙니다 (모두 권장안이 첫 번째 — "다 추천대로"라고 하시면 즉시 마무리합니다)

Claude: Q1. 대상 규모는? ① 10인 이하 팀 (권장 — 가장 단순한 구조) ② 부서 단위 ③ 전사 Q2. 저장 방식은? ① Git 저장소 마크다운 (권장 — 버전 관리 공짜) ② DB 기반 ③ 노션 연동

사용자: 다 추천대로

Claude: ## 구체화된 프롬프트 (그대로 실행 가능한 프롬프트 산출) ## 결정 요약 | 항목 | 값 | 결정 주체 | |---|---|---| | 규모 | 10인 팀 | 사용자 | | 저장 | Git 마크다운 | 사용자(위임) | | 검색 | 클라이언트 전문검색 | 기본값(빌드 단순성) | 이 결과로 /prompt-enhance를 돌리면 마감 품질을 더 올릴 수 있습니다.

무엇을 하는가

/deep-interview는 "~만들고 싶어" 수준의 막연한 요구를 받아 인터뷰로 의도를 구체화합니다. 작업 카테고리를 추정해 그 카테고리에 필요한 결정 항목 체크리스트를 확장하고(예: 웹사이트 → 대상 사용자/핵심 기능/스택/디자인 톤/콘텐츠 소스/배포), 최대 3라운드의 선택지형 질문으로 답을 모읍니다.

핵심 설계: 모든 질문에 권장안(Recommended)이 첫 번째로 제시됩니다. "다 추천대로" 한마디로 즉시 종료할 수 있고, 답하지 않은 빈틈은 스킬이 최적 기본값으로 채우되 그 근거를 결정 요약표에 기록합니다.

어떤 것은 묻고, 어떤 것은 그냥 채우나

질문 예산(라운드당 2–4개)은 한정 자원이라, 스킬은 결정 항목을 두 부류로 나눕니다:

  • 반드시 인터뷰: ① 취향·가치 판단(디자인 톤·대상 독자·우선순위) — 컨텍스트에 존재하지 않는 정보라 아무리 좋은 모델도 추론으로 맞힐 수 없습니다 ② 되돌리기 비싼 결정(스택· 데이터 구조·공개 범위) ③ 답에 따라 작업 방향이 갈라지는 것(성공 기준·범위)
  • 기본값으로 채움: 관례적 정답이 있거나, 되돌리기 싸거나, 어느 답이든 품질 차이가 작은 것 — 대신 결정 요약표에 근거와 함께 기록해 나중에 뒤집을 수 있게 합니다

사용자도 의식하지 못한 빈틈은 체크리스트만으로는 안 잡히므로 세 기법으로 탐지합니다: 실행 시뮬레이션(스펙만 들고 작업을 머릿속으로 완주 — 임의 판단이 필요한 지점이 빈틈), 검수 프리모템(완성본을 보여줬을 때 "첫 30초에 나올 지적" 상상), 미정의 표현 추출("깔끔한"·"간단히" 같은 해석 분기점 나열).

사용법

text
/deep-interview <막연한 요구 또는 초안>

인자 없이 호출하면 "무엇을 만들고 싶은지 한 문장이라도 적어주세요"라고 요청합니다.

출력 형식

  1. 구체화된 프롬프트 — 그대로 실행 가능한 형태 (코드 블록)
  2. 결정 요약표 — 항목 / 값 / 결정 주체(사용자 vs 기본값) / 근거
  3. 재조정 안내 — "N번 항목을 X로"라고 답하면 반영해 재생성

잘 쓰는 팁

  • 이미 구체적인 요구를 주면 인터뷰를 생략하고 "충분히 구체적입니다"와 함께 바로 프롬프트를 정리합니다
  • 인터뷰 도중 응답을 멈추면 현재까지의 답 + 기본값으로 결과를 생성합니다
  • 산출된 프롬프트에 /prompt-enhance를 이어 돌리면 표현 품질까지 다듬을 수 있습니다

관련 가이드