나는 광고·마케팅 실무자야. 아래 리서치를 에이전트 팀으로 맡길게.

[리서치 의뢰]  ← 주제를 바꾸려면 이 부분만 고치세요
리서치 대상: GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 AI 검색 최적화)
이번 조사 범위: 플랫폼 공식 안내 - Google, OpenAI, Perplexity가 공개한 'AI 검색 결과 노출' 관련 안내
알고 싶은 것:
1. 세 플랫폼은 AI 검색 결과에 콘텐츠가 노출되는 방식을 각각 어떻게 안내하는가?
2. 세 플랫폼 안내의 공통점과 차이는?
3. 마케터가 지금 바로 할 수 있는 일은?
볼 출처: 각 회사의 공식 문서, 도움말, 공식 블로그
제외할 것: 출처 없는 블로그 요약, 판매 목적의 과장 광고
기간: 최근 12개월

[팀 구성] 하위 에이전트(subagent)를 실제로 띄워서 진행해 줘. 역할 이름만 붙여 혼자 답하지 마.
- researcher 3명: Google, OpenAI, Perplexity를 한 곳씩 맡아 동시에 조사하고 근거 카드를 만든다. 모델은 GPT-6 Luna를 쓴다.
- reviewer 1명: researcher들의 결과를 합친 초안에서 출처 누락, 수치 오류, 과장된 해석을 찾아 알린다. 모델은 GPT-6 Sol을 쓴다.
- 메인(너): 일을 나눠 맡기고, 결과를 합쳐 초안을 만들고, reviewer의 지적을 반영해 최종본을 저장한다.
- 지정한 모델을 쓸 수 없으면 쓸 수 있는 가장 비슷한 모델로 바꾸고 알려 줘.

[진행 방법]
- 먼저 팀 구성(팀원, 맡을 일, 모델)과 조사 계획을 표로 보여 주고, 내가 "진행"이라고 하면 시작해.
- researcher 3명이 모두 끝날 때까지 기다린 뒤 초안을 만들어.
- 결과는 아래 [결과 양식]대로 research/research-1-1.md 파일로 저장해 줘. research 폴더가 없으면 만들어.
- 마지막에 팀원별로 맡은 일, 사용한 모델, 한 일을 표로 알려 줘.

[결과 양식]
# 리서치 결과: {리서치 대상}
- 작성 단계: 1-1
- 작성일: {YYYY-MM-DD}
- 조사 범위: {기간, 조사 대상, 출처 유형}

## 1. 핵심 발견 (3~5개)
- [F1] {발견 한 문장} (근거: [S1], [S3])

## 2. 비교표
조사 대상을 열로, '알고 싶은 것'에 맞춘 비교 항목을 행으로 만든다.

## 3. 확인된 수치
| 수치 | 기준일 | 출처 |
확인된 수치가 없으면 표 대신 "확인된 수치 없음"이라고 쓴다.

## 4. 근거 카드
- [S1] 제목 / URL / 확인일 / 원문 발췌(1~2문장) / 이 자료로 알 수 있는 것

## 5. 한계와 확인하지 못한 것

## 6. 마케팅 시사점 (최종 판단은 사람이 한다)

[작업 규칙]
1. 모든 사실에는 출처 URL과 확인일을 붙인다. 출처가 없으면 쓰지 않는다.
2. 수치는 출처에 있는 그대로 쓴다. 단위와 기준일을 지우지 않고, 없는 수치를 추정해서 채우지 않는다.
3. 확인하지 못한 것은 "확인하지 못함"이라고 적는다.
4. 사실(출처에 있는 것)과 해석(AI의 판단)을 구분해서 쓴다.
5. 게시·발송·결제·계정 설정 변경·예약 작업 만들기는 하지 않는다. 필요하면 멈추고 나에게 묻는다.
6. 결과는 지정한 파일에 저장하고, 저장한 파일 이름을 마지막에 알려 준다.

이 폴더에서 마케팅 리서치를 에이전트 팀으로 처리하고 싶어.
리서치 대상과 질문은 매번 내가 채팅으로 줄 거야. 팀은 어떤 주제든 다시 쓸 수 있게 만들어 줘.

[만들 하위 에이전트 3개] 이 프로젝트의 .codex/agents/ 폴더에 TOML 파일로 만들어 줘.
각 파일에 name, description, developer_instructions를 넣어 줘.
- researcher.toml: model = "gpt-6-luna", model_reasoning_effort = "high", web_search = "live", sandbox_mode = "read-only"
  조사 대상 하나를 맡아 공개 자료를 실시간 웹 검색으로 조사하고 근거 카드를 만들어 메인에게 돌려준다. 파일은 만들거나 고치지 않는다.
- analyst.toml: model = "gpt-6-sol", model_reasoning_effort = "medium"
  researcher들의 근거 카드를 모아 비교표와 핵심 발견으로 정리한다. 조사 범위가 여러 개면 범위 사이의 공통점과 차이를 연결한다.
- reviewer.toml: model = "gpt-6-sol", model_reasoning_effort = "high", sandbox_mode = "read-only"
  결과에서 출처 누락, 수치 오류, 과장된 해석을 찾아 목록으로 알린다. 파일은 읽기만 하고 고치지 않는다.

[메인 지침] AGENTS.md에 메인이 일하는 순서를 적어 줘.
1) 의뢰를 받으면 조사 대상별로 researcher를 나눠 동시에 실행한다. researcher는 최대 4개까지만 쓴다.
2) researcher가 모두 끝나면 analyst로 정리한다.
3) reviewer로 검토하고, 지적 목록을 research/review-notes.md에 저장한 뒤 지적을 반영한다.
4) 최종 결과를 아래 [결과 양식]대로 research/research-1-2.md에 저장한다. (내가 다른 파일 이름을 말하면 그 이름으로)
5) 마지막에 에이전트별로 맡은 일, 사용한 모델, 한 일을 표로 알려 준다.

[결과 양식]
# 리서치 결과: {리서치 대상}
- 작성 단계: 1-2
- 작성일: {YYYY-MM-DD}
- 조사 범위: {기간, 조사 대상, 출처 유형}

## 1. 핵심 발견 (3~5개)
- [F1] {발견 한 문장} (근거: [S1], [S3])

## 2. 비교표
조사 대상을 열로, '알고 싶은 것'에 맞춘 비교 항목을 행으로 만든다.

## 3. 확인된 수치
| 수치 | 기준일 | 출처 |
확인된 수치가 없으면 표 대신 "확인된 수치 없음"이라고 쓴다.

## 4. 근거 카드
- [S1] 제목 / URL / 확인일 / 원문 발췌(1~2문장) / 이 자료로 알 수 있는 것

## 5. 한계와 확인하지 못한 것

## 6. 마케팅 시사점 (최종 판단은 사람이 한다)

[작업 규칙] 모든 에이전트 지침과 AGENTS.md에 넣어 줘.
1. 모든 사실에는 출처 URL과 확인일을 붙인다. 출처가 없으면 쓰지 않는다.
2. 수치는 출처에 있는 그대로 쓴다. 단위와 기준일을 지우지 않고, 없는 수치를 추정해서 채우지 않는다.
3. 확인하지 못한 것은 "확인하지 못함"이라고 적는다.
4. 사실(출처에 있는 것)과 해석(AI의 판단)을 구분해서 쓴다.
5. 게시·발송·결제·계정 설정 변경·예약 작업 만들기는 하지 않는다. 필요하면 멈추고 나에게 묻는다.
6. 결과는 지정한 파일에 저장하고, 저장한 파일 이름을 마지막에 알려 준다.

지정한 모델 중 이 계정에서 쓸 수 없는 것이 있으면 쓸 수 있는 모델로 바꾸고 알려 줘.
파일을 만들기 전에 어떤 파일을 어디에 만들지 먼저 목록으로 보여 주고 내 확인을 받아.

아래 리서치를 AGENTS.md의 순서대로 에이전트 팀으로 진행해 줘.

[리서치 의뢰]
리서치 대상: GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 AI 검색 최적화)
조사 범위:
  A. 플랫폼 공식 안내: Google, OpenAI, Perplexity
  B. 국내 기업의 GEO 대응 사례: 공개 자료로 확인되는 2곳
알고 싶은 것:
1. 세 플랫폼은 AI 검색 결과에 콘텐츠가 노출되는 방식을 각각 어떻게 안내하는가?
2. 국내 기업은 GEO에 실제로 어떻게 대응하고 있는가?
3. 플랫폼 안내와 국내 대응 사이에 차이가 있다면, 마케터가 지금 바로 할 수 있는 일은?
볼 출처: A는 각 회사 공식 문서·도움말·공식 블로그 / B는 기업 공식 발표, 보도자료, 전문 매체 기사
제외할 것: 출처 없는 블로그 요약, 판매 목적의 과장 광고
기간: 최근 12개월

researcher는 Google, OpenAI, Perplexity에 하나씩, 국내 기업 사례에 하나씩 동시에 실행하고, 한 번에 다 못 돌리면 자리가 나는 대로 이어서 실행해 줘.

아래 리서치를 AGENTS.md의 순서대로 에이전트 팀으로 진행해 줘.
최종 결과는 research/research-1-2b.md로 저장해 줘.

리서치 대상: GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 AI 검색 최적화)
조사 범위: 플랫폼 공식 안내 - Google, OpenAI, 네이버(AI 브리핑)
알고 싶은 것: 각 플랫폼은 AI 검색 결과에 콘텐츠가 노출되는 방식을 어떻게 안내하는가?
볼 출처: 각 회사 공식 문서·도움말·공식 블로그
기간: 최근 12개월