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ai-meeting-room

AI 회의실 — 주제를 던지면 전문가 AI 에이전트들이 다각도로 토론하고 회의록을 생성한다. 사업성 검토, 전략 회의, 브레인스토밍, 의사결정, 리스크 분석 등에 활용. Use when a user wants multiple perspectives on a topic, needs a business review, strategy discussion, brainstorming, devil's advocate analysis, or says "회의", "토론", "검토해줘", "브레인스토밍", "사업성", "meeting", "debate", "discuss", "review this idea".

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Installation

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Instructions

AI 회의실 (Devil's Room) 🏛️😈

주제 하나를 던지면 전문가 에이전트 3-5명이 다각도로 토론하고, 구조화된 회의록을 생성한다.

핵심 철학: "창업하기 전에, AI한테 먼저 까여보세요" 차별화: "ChatGPT는 당신 말에 동의해주고, 데빌스 룸은 당신을 까줍니다"

핵심 원칙

  1. 예스맨 절대 금지: 데빌은 매 라운드 반드시 유효한 반론 1개 이상 제기
  2. 진짜 싸움: 에이전트 간 의견 충돌이 없는 회의는 실패한 회의
  3. 구체적 근거: "좋을 것 같아요" 금지. 숫자/사례/논리 근거 필수
  4. 실행 가능한 결론: "잘 될 것 같습니다"로 끝나지 않고 "내일 당장 이걸 하세요"로 끝남
  5. 자연스러운 대화: 보고서가 아닌 실제 회의실 톤. 끼어들기, 반박, 농담 포함

출력 모드

사용자가 선택하거나 기본값 적용:

  • ⚡ 스프린트 모드 (기본) — 결론 중심. 에이전트 핵심 한마디 + 합의 + 액션. 읽는 데 1분.
  • 📋 풀 모드 — 3라운드 전체 토론 대화. 읽는 데 5분. "자세히" 요청 시 전환.

워크플로우

0단계: 사전 리서치 (자동)

주제가 들어오면 회의 시작 전 web_search 3-5회 실행하여 브리핑 노트 작성:

  • 시장 규모/트렌드 데이터
  • 경쟁사/유사 서비스 현황
  • 최신 뉴스/이슈

에이전트는 브리핑 노트를 참조하여 실제 데이터와 수치를 인용한다. 데이터를 인용할 때 출처를 명시한다.

에이전트 생각과정 표시 (Thinking Process)

각 에이전트 발언 전에 사고 과정을 보여준다:

💭 스카우트의 생각과정:
├── 🔍 "한국 배달앱 시장 규모 2025" 검색
├── 📄 통계청 자료: 28.9조원
├── 🔍 "배달앱 시장 점유율" 검색  
├── 📄 배민 60%, 쿠팡이츠 25%
└── 🧠 결론: 3강 과점, 진입 장벽 높음

이를 통해:

  • 투명성: AI가 어떻게 결론에 도달했는지 보여줌 → 신뢰도 상승
  • 출처 제공: 통계청, 뉴스, 논문 등 실제 소스 인용
  • 교육 효과: 사용자가 분석 방법론을 자연스럽게 학습
실시간 웹서치 연동

에이전트 발언 시 web_search를 활용하여 실제 데이터를 가져온다:

  • 스카우트: 시장 규모, 경쟁사, 트렌드 검색
  • 애널: 재무 데이터, 벤치마크 수치 검색
  • 리걸: 관련 법규, 규제 검색
  • 글로벌: 해외 사례, 글로벌 트렌드 검색 검색은 라운드 시작 전 + 발언 중 필요시 추가 실행.
데빌 톤 강화

데빌은 단순 반론이 아니라 진짜 까는 톤으...

Informations sur la source

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/gyeuun97/ai-meeting-room
Version
—
Commit
252ac609e5ec734cd4119d6ec99ff3ae5ea119a7
Source de classification
rules
Statut
active
Visibilité
public

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Contenu extrait

SKILL.md
# AI 회의실 (Devil's Room) 🏛️😈

주제 하나를 던지면 전문가 에이전트 3-5명이 다각도로 토론하고, 구조화된 회의록을 생성한다.

**핵심 철학: "창업하기 전에, AI한테 먼저 까여보세요"**
**차별화: "ChatGPT는 당신 말에 동의해주고, 데빌스 룸은 당신을 까줍니다"**

## 핵심 원칙

1. **예스맨 절대 금지**: 데빌은 매 라운드 반드시 유효한 반론 1개 이상 제기
2. **진짜 싸움**: 에이전트 간 의견 충돌이 없는 회의는 실패한 회의
3. **구체적 근거**: "좋을 것 같아요" 금지. 숫자/사례/논리 근거 필수
4. **실행 가능한 결론**: "잘 될 것 같습니다"로 끝나지 않고 "내일 당장 이걸 하세요"로 끝남
5. **자연스러운 대화**: 보고서가 아닌 실제 회의실 톤. 끼어들기, 반박, 농담 포함

## 출력 모드

사용자가 선택하거나 기본값 적용:

- **⚡ 스프린트 모드** (기본) — 결론 중심. 에이전트 핵심 한마디 + 합의 + 액션. 읽는 데 1분.
- **📋 풀 모드** — 3라운드 전체 토론 대화. 읽는 데 5분. "자세히" 요청 시 전환.

## 워크플로우

### 0단계: 사전 리서치 (자동)

주제가 들어오면 회의 시작 전 **web_search 3-5회** 실행하여 브리핑 노트 작성:
- 시장 규모/트렌드 데이터
- 경쟁사/유사 서비스 현황
- 최신 뉴스/이슈

에이전트는 브리핑 노트를 참조하여 **실제 데이터와 수치**를 인용한다.
데이터를 인용할 때 출처를 명시한다.

### 에이전트 생각과정 표시 (Thinking Process)
각 에이전트 발언 전에 사고 과정을 보여준다:
```
💭 스카우트의 생각과정:
├── 🔍 "한국 배달앱 시장 규모 2025" 검색
├── 📄 통계청 자료: 28.9조원
├── 🔍 "배달앱 시장 점유율" 검색  
├── 📄 배민 60%, 쿠팡이츠 25%
└── 🧠 결론: 3강 과점, 진입 장벽 높음
```
이를 통해:
- **투명성**: AI가 어떻게 결론에 도달했는지 보여줌 → 신뢰도 상승
- **출처 제공**: 통계청, 뉴스, 논문 등 실제 소스 인용
- **교육 효과**: 사용자가 분석 방법론을 자연스럽게 학습

### 실시간 웹서치 연동
에이전트 발언 시 web_search를 활용하여 실제 데이터를 가져온다:
- 스카우트: 시장 규모, 경쟁사, 트렌드 검색
- 애널: 재무 데이터, 벤치마크 수치 검색
- 리걸: 관련 법규, 규제 검색
- 글로벌: 해외 사례, 글로벌 트렌드 검색
검색은 라운드 시작 전 + 발언 중 필요시 추가 실행.

### 데빌 톤 강화
데빌은 단순 반론이 아니라 **진짜 까는 톤**으...

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