TL;DR

이 레포는 프로젝트 문서에서 시작해 최종 기술교시서(.md/.docx)를 자동 생성하는 AgentSkills 규약 기반 스킬이다. 입력으로 Office 문서(.docx/.pptx)를 Markdown으로 변환하고 특허 후보점을 자동 추출한 뒤 CNIPA 공식 공개공고를 우선 검색하여 근거를 수집하며 mermaid로 도식화한 이미지를 교시서에 포함하여 .docx로 출력한다. 생성 산출물은 outputs 디렉토리에 타임스탬프 기반 파일명으로 저장되고 수정 로그가 누적되어 버전 추적과 반복 보완이 가능하다. Playwright 기반의 CNIPA 조회와 mermaid 렌더링은 선택적 의존성으로 구성되어 있으며 Agent 통합을 통해 실무 문서화 비용을 줄이는 데 목적이 있다.

핵심 포인트

• 공식 CNIPA 공개공고(epub)를 우선 검색원으로 삼는 명시적 워크플로우를 포함한다. tools/cnipa_epub_search.py를 통해 CNIPA 공개 데이터를 직접 조회하도록 설계되어 국내 공개문헌 검증 근거를 자동으로 수집한다. 다른 도구들이 일반 웹검색에 의존하는 것과 달리 공식공고 우선 전략을 채택했다는 점이 핵심 차별점이다.
• mermaid 기반의 다이어그램 자동 렌더링과 동일 소스에서 .docx 산출을 연결하는 점이다. mermaid_render.py와 Node.js mmdc를 결합하여 텍스트 기반 도식에서 이미지 생성과 문서 내 삽입을 일괄 처리한다. 이 방식은 도식 수정이 곧바로 문서 업데이트로 이어지게 하여 수작업 삽입을 제거한다.
• AgentSkills 규약에 맞춘 prompts 분할과 SKILL.md 엔트리로 Agent 실행 환경에 쉽게 통합되는 점이다. Claude Code 또는 Cursor와 같은 호스트에 스킬을 복제하면 즉시 호출 가능한 구조를 제공한다. 따라서 개별 스크립트 모음보다 Agent 통합 관점에서 운영 편의성이 높다.
• 프로젝트 원자료를 우선순위에 따라 스캔하고 .docx/.pptx를 Markdown으로 변환하여 구조화된 입력을 생성한다. 변환된 Markdown을 기반으로 특허 후보점(patent points)을 자동으로 추출 및 토론 가능한 초안을 만든다. 이 단계는 이후의 교시서 생성과 검토 효율을 높인다.

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