⚠️ 본 칼럼은 무료 교육 목적의 프롬프트 제작 과정 공유이며, 어떠한 투자, 법적, 재무적 자문이 아닙니다. AI 실행 결과는 오류가 있을 수 있어 독립적 검증이 필수이며, 활용에 따른 모든 책임은 전적으로 사용자 본인에게 귀속됩니다. 비즈니스 의사결정에 직접 사용할 수 없습니다. [이용 전 30주 타임라인 아래의 필수 확인 사항 전체 보기]
Week 8에서 Product_Checklist.md의 첫 번째 버전을 완성했습니다. 약 1,000줄로 PART A에 규칙 450줄, PART B에 소스별 전략 550줄을 담았습니다. Strategy_Checklist.md 구조를 참고했고, insert 명령어와 원본 보존 개념을 추가했습니다.
이제 실제로 검색을 시작할 차례였습니다. Claude에게 요청했습니다, "Product_Checklist.md를 읽고 검색을 시작해줘." Claude가 view로 체크리스트를 읽고, Sequential Thinking으로 첫 번째 작업을 파악했습니다. "첫 번째 소스, Proposed Rule 검색을 시작하겠습니다."
web_search로 검색했고 결과가 나왔습니다. 2-3개 문서가 나타났으며 Claude가 요약을 보여줬습니다. "이 문서는 Proposed Rule입니다. 반도체 관련 내용이 있습니다." 그런데 문제가 있었습니다.
검색 결과를 보니 요약만 나왔습니다. "이 문서는 반도체 Memory chips, Processors에 대한 관세를 제안합니다, 부록에 상세 제품 리스트가 있습니다.", 부록에 리스트가 있다는 것은 알겠는데, 문제는 리스트 전체를 볼 수 없었습니다.
web_search는 검색 결과의 요약을 가져오는 것이었습니다. 문서의 전체 내용이 아니었으며 단순히 제목, 날짜, 짧은 설명만 있었습니다. "부록에 60개 제품 리스트"라고 적혀있지만, 60개가 뭔지 알 수 없었습니다.
결국 전체 문서를 확인해야 했습니다. 부록을 직접 보면서 Memory chips 외에 무엇이 있는지, 각 제품 설명은 무엇인지, HTS 코드는 무엇인지 확인해야 했습니다. web_search로는 불가능했습니다.
그때 web_fetch를 사용해야 했습니다. web_search와는 다르게 요약하지 않고 최대한 웹페이지 내용 대부분을 가져오는 명령어로, 부록을 포함하여 페이지의 모든 텍스트 내용을 가져옵니다. 표 형식은 HTML 태그가 제거되지만 데이터는 그대로 갖고와서 제품 리스트 전체를 볼 수 있었습니다. 그러나 토큰을 한꺼번에 많이 소비하기 때문에 모든 문서에 사용할 수는 없으므로 선별적으로 사용해야 했습니다.