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공공복리 · BOKRI

공공복리(복리)는 공공업무 질문을 바로 요약하지 않고, 공식 원문을 확보한 뒤 근거 구간과 한계를 검토 가능한 형태로 남긴다. 이 Skill은 특정 AI 서비스의 검색 기능에 종속되지 않는다. 호스트가 제공하는 웹 검색·브라우저·커넥터로 공식 출처를 찾고, bundled Python CLI로 계획·수집·저장·점수화·보고서 생성을 수행한다.

실행 진입점

Skill 폴더의 scripts/psr.py를 사용한다.

python3 <skill-directory>/scripts/psr.py --version

설치형 CLI가 있으면 같은 계약의 psr 명령을 사용해도 된다.

기본 워크플로

1. 사용자의 업무 목적, 기준일, 관할, 산출물을 확인한다.
2. 프로젝트에 .psr/가 없으면 로컬 저장소를 초기화한다.
3. research plan을 실행하고 생성된 plan.json의 활성 track을 검토한다. 질문과 무관한 track은 --exclude-track, 반드시 필요한 track은 --include-track으로 조정한다.
4. 각 track의 query와 preferred domain을 사용해 공식 원문을 우선 탐색한다.
5. 선택한 출처를 JSONL manifest에 기록한다. 출처 등급을 추측하지 말고 확인 가능한 범위에서 지정한다.
6. research run으로 출처를 병렬 수집·파싱하고 보수적인 초안 보고서를 생성한다.
7. result.json의 citation을 검토한 뒤 reporting.md에 따라 brief.json을 작성한다.
8. report build --brief-file <path> --format all로 Markdown과 HTML을 함께 생성한다.
9. PARTIAL, gap, failure, 발행일 미확인, UNVERIFIED_WEB 항목을 먼저 검토한다.
10. 사용자에게 핵심 내용과 함께 HTML·Markdown 경로, 핵심 citation ID, 공식 원문 미확보 범위를 알린다.

빠른 시작

python3 <skill-directory>/scripts/psr.py project init . --name "AI 구매원칙"

python3 <skill-directory>/scripts/psr.py --project . research plan \
  "공공기관 생성형 AI 구매 시 데이터 권리와 업체 종속 방지 원칙을 조사하라"

계획 출력의 run_id와 query를 사용해 출처를 찾은 뒤 sources.jsonl을 만든다.

{"track_id":"law-regulation","url":"https://official.example/law","title":"공식 법령","publisher":"공식기관","source_tier":"OFFICIAL_PRIMARY","published_at":"2026-01-01"}
{"track_id":"privacy","url":"https://official.example/privacy.pdf","title":"개인정보 안내서","publisher":"공식기관","source_tier":"OFFICIAL_PRIMARY","published_at":"2025-08-07"}

python3 <skill-directory>/scripts/psr.py --project . research run <run-id> \
  --sources-file sources.jsonl

재사용과 오프라인 작업

동일 출처의 최근 snapshot은 기본 7일 동안 재사용한다. 최신성 확인이 필요하면 --refresh를 사용한다.

python3 <skill-directory>/scripts/psr.py --project . memory search "학습 재사용"
python3 <skill-directory>/scripts/psr.py --project . evidence list --run-id <run-id>
python3 <skill-directory>/scripts/psr.py --project . report build <run-id> \
  --brief-file brief.json --format all