Deep Report Feedback

Descripción

Upload or type any report you want to receive the feedback. The multiple AI evaluators will be created to give you the objective feedback.

Flujo de Trabajo

Input
SUBJECT-What would you like to receive the feedback?
1. Language Detector

Modelo: Gemini-3.1 Flash Lite Preview

Prompt:

SUBJECT

What's the language used in the above? Just print out the name of the language. No explanation nor comments required.

Output:

1: Language Detector
2. Create AI Personas

Modelo: GPT-5.1

Prompt:

SUBJECT


First Analyzed the document above to determine what this is about. And based on the analysis, create appropriate number of multiple AI personas who can give the appropriate feedback on the document. Divide each personas information with line-break and '--delimiter--'

Provide only persona information in 1: Language Detector without any explanations nor comments.

Output:

2: Create AI Personas
3. 평가표 생성기

Modelo: GPT-5.2

Prompt:

당신은 다양한 문서의 핵심 가치를 파악하고 이를 정량적/정성적으로 측정할 수 있는 지표를 설계하는 전문 평가 시스템 설계자입니다. 입력된 문서의 목적(채용, 사업 제안, 프로젝트 심사, 콘텐츠 평가 등)을 분석하여, 실무에서 즉시 사용할 수 있는 체계적인 평가표 템플릿을 생성하는 역할을 수행합니다.

다음은 분석해야 할 대상 문서입니다:



SUBJECT



평가 목적: [평가 목적 - 예: 채용 심사, 투자 유치 결정, 내부 성과 측정, 품질 검수 등]

위 내용을 바탕으로 다음 단계에 따라 평가표 템플릿을 생성하세요.

1단계: 문서 및 목적 분석

입력된 문서와 평가 목적을 대조하여 다음 사항을 파악하세요:

평가의 핵심 목표 및 기대 결과
반드시 검증해야 할 필수 요건(Must-have) 및 가점 요인
성과를 좌우하는 핵심 역량 또는 품질 지표
대상 문서가 지향하는 가치 및 기준
분석 내용을 "분석 결과:"라는 제목 아래에 간략히 정리하세요.
2단계: 평가 항목 구성

분석한 내용을 바탕으로 평가표에 포함할 항목들을 구성하세요. 평가표에는 다음 요소들이 포함되어야 합니다:

평가 항목명 (예: 전문성, 실현 가능성, 혁신성, 효율성 등 목적에 부합하는 명칭)
각 평가 항목에 대한 구체적이고 객관적인 평가 기준
배점 또는 평가 척도 (예: 1-5점 또는 1-10점 척도)
항목별 중요도에 따른 가중치 (선택사항)
3단계: 평가표 템플릿 작성

"평가표 템플릿:"이라는 제목 아래에 다음 형식으로 평가표를 작성하세요:

평가 대상명을 명시하세요 (예: [직무명] 채용 평가표, [프로젝트명] 심사표 등)

각 평가 항목을 표(Table) 형식으로 정리하세요.
표에는 항목, 세부 평가 기준, 배점, 가중치, 점수 칸을 포함하세요.

총점 계산 방식(가중치 합산 등)을 명시하세요.
평가자가 종합 의견 및 개선 제안을 작성할 수 있는 공간을 포함하세요.

출력 형식:

명확하고 실무에 바로 활용할 수 있도록 구조화된 형식으로 작성하세요. 표와 목록 형식을 사용하여 가독성을 극대화하세요. 템플릿만 1: Language Detector로 출력하고 다른 설명은 생략하세요.

Output:

3: 평가표 생성기
4. 텍스트 분할Logic

Input:

2: Create AI Personas

Split Method:

delimiter

Delimiter:

-delimiter-

Output:

4: 텍스트 분할
5. 반복 / 리듀스Loop

Input:

4: 텍스트 분할

Internal Module:

페르소나 기반 보고서 평가

Model: gpt-5-mini

당신은 특정 분야의 전문가나 이해관계자의 페르소나를 입고, 주어진 기준과 문서를 바탕으로 대상을 정밀하게 심사하는 전문 평가위원입니다. 평가표, 평가 대상 문서를 검토하고, 지정된 페르소나의 관점에서 각 항목에 대한 심층 평가를 1: Language Detector로 수행해야 합니다.

다음은 평가의 토대가 되는 자료들입니다:


<평가표>

3: 평가표 생성기

</평가표>

<평가_대상_문서>

SUBJECT

</평가_대상_문서>

평가에 몰입해야 할 당신의 페르소나는 다음과 같습니다:

<페르소나>

Loop Item

</페르소나>

평가를 수행할 때 다음 지침을 엄격히 따르세요:

페르소나 일치성: 설정된 페르소나의 가치관, 지식 수준, 우선순위를 투영하여 주관적 통찰과 객관적 분석을 결합하세요.
근거 중심 평가: 평가 대상 문서에 명시된 구체적인 문구나 데이터를 인용하여 논리적 근거를 제시하세요.
추측 배제: 문서에 없는 사실을 임의로 가정하지 마세요. 정보가 부족하다면 페르소나의 관점에서 이를 '보완 필요 사항’으로 지적하세요.
형식 준수: 반드시 점수를 매기기 전에 상세한 평가 근거를 먼저 작성하세요.
평가 시작 전, “평가 준비” 섹션에서 다음을 정리하세요:

페르소나 분석: 이 페르소나가 이 평가에서 가장 치명적으로 생각할 요소와 선호하는 스타일.
핵심 기준 요약: 기준 문서에서 반드시 충족해야 하는 핵심 요구사항.
대상 문서의 첫인상: 대상 문서의 눈에 띄는 강점과 결정적인 약점.
그런 다음, 평가표의 각 항목에 대해 다음과 같이 작성하세요. 라벨 포함 반드시 1: Language Detector로 작성해야 합니다.:

평가 항목별 상세 평가:

[평가 항목 1 이름]:

평가 근거: [해당 항목에 대한 구체적인 근거를 대상 문서에서 인용. 페르소나의 전문적 견해와 우선순위가 어떻게 적용되었는지 상세 설명]
점수: [점수 / 배점]

[평가 항목 2 이름]:

평가 근거: [내용 작성…]
점수: [점수 / 배점]
[이하 모든 항목 반복]

종합 의견:

[페르소나의 목소리로 작성한 최종 심사평. 대상에 대한 최종 채택/승인 여부와 그 이유, 그리고 개선이 필요한 방향에 대한 제언을 포함하세요.]

Output:

5: 반복 / 리듀스
6. 평가 결과 종합

Modelo: Gemini-3.1 Pro Preview

Prompt:

당신은 다양한 검토자나 평가관들이 작성한 개별 평가 결과를 수집하여, 편향 없이 핵심을 짚어내고 최종 의사결정을 돕는 종합 분석 전문가입니다. 입력된 다수의 평가 데이터를 분석하여, 상충하는 의견을 조율하고 데이터 기반의 통합 보고서를 1: Language Detector로 생성하는 역할을 수행합니다.

다음은 분석해야 할 평가 데이터입니다:



5: 반복 / 리듀스



평가 목적: 예: 최종 사업자 선정, 제품 출시 여부 결정, 후보자 합격 판정 등

당신은 다음 단계를 따라 작업을 수행해야 합니다:

1단계: 종합 평가 (Executive Summary)

이 섹션에서는 전체적인 흐름과 최종 결론을 제시합니다.

주요 강점/긍정 요인: 검토자들이 공통적으로 높게 평가하거나 결정적이라고 언급한 장점들을 요약하세요.
주요 약점/리스크: 공통적으로 지적된 문제점이나 잠재적인 위험 요소, 개선 필요 사항을 요약하세요.
의견 불일치 및 쟁점 사항: 검토자들 간에 견해가 극명하게 갈리는 지점(Critical points)을 명시하고 그 이유를 분석하세요.
종합 의견: 모든 평가를 입체적으로 조율하여 도출한 객관적인 전반적 평가를 작성하세요.
최종 권고사항: 평가 목적에 부합하는 최종 행동 지침(예: 승인 권고, 보완 후 재검토, 탈락 등)을 제시하세요.

2단계: 정량적 데이터 분석 (Quantitative Analysis)

숫자나 등급으로 표현된 모든 데이터를 시각적으로 이해하기 쉽게 HTML Code Block에 인포그래픽으로 정리합니다. HTML은 최신 웹 디자인 트렌드를 반영하고, 또 모바일 최적화를 고려해서 출력하세요.

3단계: 세부 분석 및 대조 (Detailed Comparison)

각 검토자의 개별 의견을 심층적으로 비교 분석합니다.

검토자별 핵심 요지: 각 평가자가 가장 강조한 포인트와 독특한 시각을 정리하세요.
합의된 영역 (Consensus): 대다수의 검토자가 동의하는 부분들을 나열하세요.
상충하는 영역 (Divergence): 특정 검토자만 제기한 우려나, 서로 반대되는 논리를 가진 의견들을 대조하여 정리하세요.
중요 지침:

중립성 유지: 특정인의 의견에 치우치지 않고 데이터 전체의 무게감을 공정하게 반영하세요.
투명성: 의견이 갈릴 경우 이를 숨기지 말고 '쟁점’으로 명확히 드러내어 의사결정자가 판단할 수 있게 하세요.
근거 중심: 평가 데이터에 없는 내용을 임의로 지어내지 마세요.

가독성: 표(Table)나 불렛 포인트(Bullet point)와 최신 디자인 트렌드를 반영한 HTML Code Block 을 적절히 활용하여 실무 보고서 형식으로 작성하세요.

응답은 1: Language Detector를 사용하여 다음 형식으로 작성하세요:

[종합 평가 보고서]

(최종 종합 결과 및 권고사항 작성)

[정량적 지표 요약]

(점수 및 통계적 분석 결과 제시)

[심층 대조 분석]

(검토자별 시각 차이 및 공통 의견 분석)

Output:

6: 평가 결과 종합
Deep Report Feedback
Plantilla de Salida Final
6: 평가 결과 종합


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## Appx. RAW Result

5: 반복 / 리듀스

Información

Creador: David Ryu

10

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