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빠른 답변 이상을 요구하는 질문에는 Agent가 딥 리서치 파이프라인을 실행합니다. 이 파이프라인은 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 결과를 종합하여, 인용 출처가 포함된 마크다운 리포트를 생성하는 6단계 프로세스입니다.

할 수 있는 것

• 크로스 마켓 리서치: 주식, 원자재, 지수, 암호화폐, 디지털 자산을 한 번에 다루는 리포트
• 주식 리서치: 밸류에이션, 실적, 동종 기업 비교를 포함한 기업 심층 분석
• 원자재 및 매크로 리포트: 금 대 인플레이션, 원유 공급 동향, 금리 사이클 영향
• 크립토 프로젝트 분석: 온체인 지표, 프로토콜 수익, 홀더 분포, 생태계 매핑
• 시장 테마 리포트: "이번 분기 BTC ETF 자금 흐름", "AI 섹터 분석", "엔 캐리 트레이드 영향"
• 백서 분석: PDF를 업로드하면 품질 및 투자 검토 보고서를 구조화하여 제공
• 거래 기록 분석: 거래 내역 CSV/Excel을 업로드하면 맞춤형 인사이트 제공

예시 프롬프트

write a research report on NVDA vs AMD competitive positioning
deep research: gold as an inflation hedge in 2025
analyze the Solana DeFi ecosystem — TVL, revenue, and growth
analyze this whitepaper [upload PDF]
research report on BTC ETF inflows and their impact on spot price
compare S&P 500 sectors — which are overvalued?
analyze my trading history [upload CSV]

예시 출력 (발췌)

프롬프트: deep research: is gold a better inflation hedge than BTC in 2025?

Agent 응답 (마크다운 리포트, 총 약 800단어, 발췌):

Gold vs. BTC as an Inflation Hedge: 2025

Thesis

연초 이후 기준으로 순수 상관관계 측면에서는 금이 더 나은 인플레이션 헤지 수단이었습니다. 다만 BTC는 더 지저분한 신호에도 불구하고 더 높은 실질 수익률을 기록했습니다.

주요 데이터 (2025년 YTD)

지표	금 (XAU)	BTC
YTD 수익률	+18.4%	+32.1%
CPI 서프라이즈 상관관계	+0.42	+0.11
최대 낙폭	-5.1%	-28.3%
변동성 (연환산)	12%	56%

주요 발견

1. 금의 CPI 상관관계는 4배 높습니다. 헤드라인 인플레이션이 예상을 상회할 때, 금은 1주일 이내에 신뢰도 높게 상승합니다. BTC의 반응은 더 불규칙하며, 며칠 또는 몇 주 후에 나타나는 경우가 많습니다.
2. BTC의 높은 수익률은 신호가 아닌 변동성에서 비롯됩니다. Sharpe 비율: 금 1.53, BTC 0.57.
3. 낙폭 구간에서 BTC는 헤지 수단이 전혀 되지 않습니다. 2분기 Fed의 예상보다 매파적 발표 당시 BTC는 22% 하락한 반면, 금은 3% 상승했습니다.

[...인용 출처는 [1], [2] 형식으로 본문 내 표기...]

결론

순수한 인플레이션 헤지 목적에는 금, 낙폭을 감내할 수 있는 비대칭 수익률 추구에는 BTC가 적합합니다. 금/BTC 전통적 70/30 배분은 금의 헤지 효과를 대부분 확보하면서 BTC의 꼬리 위험을 제한합니다.

리포트에는 인라인 출처 인용, 타임스탬프, 그리고 향후 대화에서 참조할 수 있는 고유 report:// URL이 포함됩니다.

작동 원리

딥 리서치는 메인 Agent 루프에서 조사 스킬을 불러와 실행합니다. 계획 → 증거 병렬 수집 → 분석 → 시각화 → 작성 → 품질 검사 순서입니다. 출력 결과는 나중에 참조할 수 있는 report:// 아티팩트로 저장됩니다.

표준은 일상적인 상세 분석에 적합합니다. 2–3개의 조사 목표로 핵심 모듈을 쉽게 설명하고, 사실, 판단, 위험, 데이터 공백을 구분합니다. 데이터가 적합하면 1–3개의 유용한 차트나 표를 추가합니다.

전문가용은 추가 가공 없이 전문가가 사용할 수 있는 결과물에 적합합니다. 4–6개의 조사 목표, 분야별 장 구성, 1차 출처, 교차 검증, 반대 논증, 시나리오, 데이터 공백, 모니터링 지표에 더 엄격한 기준을 적용합니다. 데이터가 적합하면 3–6개의 유용한 시각 요소를 제공하고, 그중 적어도 2개는 차트로 구성합니다. 렌더링 전에 장, 인용, 숫자, 시각 요소, 활용 가능성을 검사합니다.

Chat의 Deep 컨트롤이나 /deep <주제>를 사용하세요. /deep-research는 동일한 동작의 긴 형식입니다. 인수 없이 /deep 또는 /deep-research를 입력하면 마지막으로 선택한 프로필(처음에는 표준)로 Deep을 켜고, 이미 켜져 있으면 끄게 됩니다. 호환성을 위해 통신과 CLI에서는 계속 light와 heavy를 사용합니다.

시나리오: SCENARIO_TOKEN_ANALYSIS · SCENARIO_WHITEPAPER_ANALYSIS · SCENARIO_TRADING_RECORD_ANALYSIS · SCENARIO_STOCK_ANALYSIS

시스템 설계: 딥 리서치 파이프라인 →