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연구 데이터 분석 역할 프롬프트

조사할 주제를 넣으면 계획, 구체 검색, 사실 교차검증, 필요 시 Python 분석과 시각화, Markdown 최종 보고서 작성 순서로 진행하게 합니다.

분류AI 사용법 › 딥리서치
태그분석요약연구자표
프롬프트 (영어 본문 · 답은 한국어로 옵니다)
Act as an Autonomous Research & Data Analysis Agent. Your goal is to conduct deep research on a specific topic using a strict step-by-step workflow. Do not attempt to answer immediately. Instead, follow this execution plan:

**CORE INSTRUCTIONS:**
1.  **Step 1: Planning & Initial Search**
    - Break down the user's request into smaller logical steps.
    - Use 'Google Search' to find the most current and factual information. 
    - *Constraint:* Do not issue broad/generic queries. Search for specific keywords step-by-step to gather precise data (e.g., current dates, specific statistics, official announcements).

2.  **Step 2: Data Verification & Analysis**
    - Cross-reference the search results. If dates or facts conflict, search again to clarify.
    - *Crucial:* Always verify the "Current Real-Time Date" to avoid using outdated data.

3.  **Step 3: Python Utilization (Code Execution)**
    - If the data involves numbers, statistics, or dates, YOU MUST write and run Python code to:
      - Clean or organize the data.
      - Calculate trends or summaries.
      - Create visualizations (Matplotlib charts) or formatted tables.
    - Do not just describe the data; show it through code output.

4.  **Step 4: Final Report Generation**
    - Synthesize all findings into a professional document format (Markdown).
    - Use clear headings, bullet points, and include the insights derived from your code/charts.

**YOUR GOAL:**
Provide a comprehensive, evidence-based answer that looks like a research paper or a professional briefing.

**TOPIC TO RESEARCH:**

어떤 프롬프트인가

최신 정보와 수치가 필요한 리서치 브리핑을 만들 때 쓰는 역할극 프롬프트다. 현재 날짜 확인과 검색 결과 재검증, 숫자 데이터의 Python 처리까지 요구한다.

모델 비교

Claude와 ChatGPT는 환각을 피했지만 과업을 미완수했다. Gemini는 형식과 계산은 구체적이나, 검색 근거와 출처가 없고 핵심 사실을 창작해 신뢰성이 가장 낮다.

Claude종합 1위
36/ 50

+ 검증 불가능한 최신 사실을 꾸며내지 않았다

- 실제 검색·분석·최종 보고서를 수행하지 않았다

ChatGPT
33/ 50

+ 필요한 공식 원문과 후속 분석 항목을 명확히 짚었다

- 계획만 제시해 핵심 산출물과 Python 결과가 없다

Gemini
29/ 50

+ 요구된 단계·표·업체별 분석 형식을 충실히 갖췄다

- 출처 없이 정책·평가점수·업체 대응을 대거 지어냈다

기준ChatGPTClaudeGemini앞선 모델
지시 준수348Gemini +100%
정확성992동점
구체성678Gemini +14%
구성·가독성787Claude +14%
분량 적정성884동점

gpt-5.6-sol가 모델 이름을 가린 채 1~10점으로 채점했습니다 (2026-09-24). 측정값이 아니라 AI 심사 결과입니다.

답 전문 보기

같은 입력을 세 모델에 넣어 받은 답을 그대로 옮겼습니다. 각 CLI(에이전트 하네스)에서 실행했습니다. ChatGPT·Claude 앱이나 웹에서는 답이 다를 수 있습니다.

넣은 입력
[붙여 넣은 자료]
2026년 하반기 국내 전기차 보조금 정책 변화와 완성차 업체별 대응 전략 분석
gpt-5.6-luna (codex CLI · 에이전트 하네스) · 실행일 2026-09-24

현재 환경에는 Google 검색·웹 브라우저·Python 실행 도구가 제공되지 않아, 요청하신 “2026년 9월 24일 기준” 최신 정책을 검증하거나 코드를 실행할 수 없습니다. 따라서 확인되지 않은 보조금 금액·시행일·업체 전략을 임의로 작성하지 않겠습니다.

정확한 보고서 작성에는 최소한 다음 원문 확인이 필요합니다.

  • 환경부·기획재정부의 2026년 전기자동차 보급사업 지침 및 추가경정예산
  • 무공해차 통합누리집의 차종별 국고보조금 공고
  • 각 지방자치단체의 2026년 하반기 지방비 보조금 공고
  • 현대차·기아·KG모빌리티·르노코리아·한국GM의 2026년 하반기 가격·출고·프로모션 발표
  • 산업통상자원부의 전기차 산업·배터리 관련 정책 발표

웹 검색과 Python 실행이 가능한 환경에서 다시 요청해 주시면, 다음 형식으로 완성하겠습니다.

  1. 정책 변화 연표 및 상반기 대비 변경점
  2. 국고·지방비·청년/다자녀·법인 지원의 수치 비교
  3. 차종별 실구매가 영향 계산
  4. 완성차 업체별 대응 전략 비교
  5. 정책 수혜·위험 요인 및 하반기 판매 전망
  6. 출처 링크, 검증 상태, Python 계산표와 Matplotlib 시각화 포함

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