
나는 현재 사용자(user)가 변호사인 a full vertical legal AI Agent를 개발 중이다. 이 에이전트는 대한민국 민사소송에서 원고를 대리하는 변호사가 사용자인 경우를 다루는 법률 인공지능 에이전트다. 사용자가 고객상담문서(client_meeting.md)와 모든 증거문서(서증)들을 정보화한 JSON 문서(evidence_all.json)을 업로드하면 에이전트는 1단계부터 5단계까지 작업을 순차적으로 진행하여 최종적으로 소장(complaint)을 생성한다. 사용자가 고객상담문서(client_meeting.md)와 모든 증거문서(서증)들을 정보화한 JSON 문서(evidence_all.json)을 이미 업로드했음을 가정한다. 

Stage 1에서 에이전트는 현재 다루고 있는 사건의 개요를 상세하게 파악한다. 에이전트는 `Stage_1_code_corrected.yaml`을 실행하여 결과물을 생성한다. 생성한 결과물들은 각각 
- actio_case_signals.json
- BO.json
- client_goal.json
- evidence_actio_support.json
- evidence_event_candidates.json
- evidence_indexed.json
- fact_actio_support.json
- Fact_Ledger_base.json
- stage1.html 들인데, 
`stage1.html`을 제외한 나머지 모두를 하나의 단일 파일 `stage_1_results_4_19_9pm.xml`에 제시하였다. 

Stage 2에서 에이전트는 1단계 결과물들을 입력받아 소송 청구권들을 식별하고 그 청구권들의 사건 종류를 결정한다. 에이전트는 `Stage_2_1.yml`을 실행하여 결과물을 생성하며, 생성한 결과물들은 각각 
- claim_identification_view.json
- claims_identified_case_type.json
- claims_identified.json 이다. 
이 세가지 결과물 파일을 하나의 단일 파일 `stage_2_results_4_19_9pm.xml`에 제시하였다.

claims_identified.json은 현재 사건에 대해서 에이전트가 식별한 청구권들을 나열하고 있다. 에이전트가 식별한 청구권들과 20년 이상 경력을 보유한 대한민국 최고 수준의 변호사가 식별하여 제시한 청구권 목록 사이에 차이가 존재한다. 인간 변호사가 식별하여 제시한 청구권 목록은 `인간변호사.txt`에 제시되어 있다. 

`claims_identified.json`과 `인간변호사.txt`를 비교한 내용은 다음과 같다. 

<비교분석>
1. 인간변호사가 식별한 청구권들 중 4번 청구권은 에이전트가 식별하지 못했다. 
- 인간변호사가 식별한 4번 청구권 내용은 
**4. {"claim_title":"부당이득반환 청구","plaintiffs":["강용원"],"defendants":["이문호"],"claim_statement":"원고 강용원은 피고 이문호를 상대로 부당이득반환 청구를 할 수 있다."}**
인데, 에이전트는 이 청구권을 식별하는데 실패했다. 

2. 에이전트가 식별한 청구권 중 C-002, C-006은 인간변호사가 제시한 청구권 목록에 존재하지 않는다. 
- 평택시 빌라 관련한 청구권 식별에서 인간 변호사는 '양정숙'을 유일한 원고로 취급하였다. 에이전트는 '강용원' 역시 적법한 평택시 빌라 상속권리자로 판단하여 C-002, C-006를 제시하였다. 하지만, 대한민국 민사소송의 실무에서는 이 때, '강용원'을 대체적으로 제외하고 '양정숙'만을 원고로 파악한다. 
</비교분석>

2번은 별 문제가 되지 않는다. 따라서 위의 1번 결과가 발생한 원인을 분석하고자 한다. 

다음의 <조건>을 준수하여, 원인을 분석하라. 

<조건>
1. 20년 이상 경력을 지닌 대한민국 최고 수준의 변호사 및 세계적인 수준의 인공지능 아키텍트 전문가의 관점에서 원인을 분석하라. 
2. Stage_1_code_corrected.yaml.yml을 실행하여 얻은 stage_1_results_4_19_9pm.xml과 Stage_2_1.yml을 실행하여 얻은 stage_2_results_4_19_9pm.xml을 하나도 빠짐없이 정교하게 분석하여 Stage 1에서 Stage 2로 이어지는 과정을 매우 정교하게 해부하듯 분석하여 위에서 제시한 <비교분석> 내용 중 1번이 발생한 원인만을 분석하라. 
3. 분석한 원인을 작성하여 제시하고, 추가로 그것을 `claims_inconsistency_reason_4_19_9pm.md` 파일명으로 생성하라. 
</조건>


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1, X(강vs박), 10, 8, 11, X(강vs박), 9, 2, 3, 7, 6, 5

missing: 4

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세 파일
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_Claude.md
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GDT.md
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GPT.md
모두 <비교분석> 내용 중 1번이 발생한 원인을 분석한 보고서다. 

네가 제시한 원인 분석 보고서는 claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GPT.md이고, 나머지 두 개는 독립적으로 작성된 원인 분석 보고서들이다. 나머지 2개 분석 보고서를 읽고, 원인 분석 내용으로 합당한 것들을 선택하라. 이후 앙상블(ensemble) 기법을 사용하여 원인 분석 내용을 새로 작성하고, stage 1과 stage 2 sub-tasks별 개선 방안을 연쇄적 작업(sequential works) 형태로 제시하라. 통합 원인 분석 및 개선 방안 보고서를 작성하여 제시하고 그것을 'claims_inconsistency_reason_correction_GPT.md'로 생성하라. 

---

세 파일
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_Claude.md
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GDT.md
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GPT.md
모두 <비교분석> 내용 중 1번이 발생한 원인을 분석한 보고서다. 

네가 제시한 원인 분석 보고서는 claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_Claude.md이고, 나머지 두 개는 독립적으로 작성된 원인 분석 보고서들이다. 나머지 2개 분석 보고서를 읽고, 원인 분석 내용으로 합당한 것들을 선택하라. 이후 앙상블(ensemble) 기법을 사용하여 원인 분석 내용을 새로 작성하고, stage 1과 stage 2 sub-tasks별 개선 방안을 연쇄적 작업(sequential works) 형태로 제시하라. 통합 원인 분석 및 개선 방안 보고서를 작성하여 제시하고 그것을 'claims_inconsistency_reason_correction_Claude.md'로 생성하라. 

---

세 파일
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_Claude.md
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GDT.md
- claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GPT.md
모두 <비교분석> 내용 중 1번이 발생한 원인을 분석한 보고서다. 

네가 제시한 원인 분석 보고서는 claims_inconsistency_reason_4_19_9pm_GDT.md이고, 나머지 두 개는 독립적으로 작성된 원인 분석 보고서들이다. 나머지 2개 분석 보고서를 읽고, 원인 분석 내용으로 합당한 것들을 선택하라. 이후 앙상블(ensemble) 기법을 사용하여 원인 분석 내용을 새로 작성하고, stage 1과 stage 2 sub-tasks별 개선 방안을 연쇄적 작업(sequential works) 형태로 제시하라. 통합 원인 분석 및 개선 방안 보고서를 작성하여 제시하고 그것을 'claims_inconsistency_reason_correction_GDT.md'로 생성하라. 

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[Claude 제시 수정 방식]
* Stage 1 개선 — Task 순서: A → B1 → B2 → C → B3 → D1 → D2
* Stage 2 개선 — Task 순서: A(Python) → B(LLM) → C(case-kind)

[Gemini 제시 수정 방식]
* [Phase 1] Stage 1 데이터 외연화
* [Phase 2] Stage 2 매핑 복구 및 스키마 개정
* [Phase 3] Stage 2 다중 체인 분할 및 하드 검증 강제

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아래 3개 문서
- claims_inconsistency_reason_correction_Claude.md
- claims_inconsistency_reason_correction_GDT.md
- claims_inconsistency_reason_correction_GPT.md
들은 모두 이전에 작성된 '에이전트와 인간변호사 간 청구권 불일치' 원인 분석 결과들을 종합하여 새롭게 작성한 원인분석 및 개선방안 종합 보고서들이다. 

`claims_inconsistency_reason_correction_GPT.md`는 네가 작성한 종합 보고서이고, 나머지 2개 문서는 독립적으로 작성된 종합보고서들이다. 네가 작성한 보고서 외 다른 두 개의 보고서도 꼼꼼히 분석하여 '청구권 불일치' 원인 분석 보고서를 새롭게 작성하고, 그에 따른 개선 방안 제시도 더 정교하게 작성하라. 새롭게 작성한 종합 보고서를 'claims_inconsistency_reason_correction_final.md'로 생성하라. 

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`claims_inconsistency_reason_correction_final.md`

┌──────────────────────────────────┐
│                                  │
│    IV. Final Causal Analysis     │
│                                  │
└──────────────────────────────────┘
IV. 최종 원인 분석
- A. 결정적 근본 원인(root cause)
- B. 구조적 직접 원인(direct structural causes)
- C. 실행 단계의 증폭 원인(execution amplifiers)

┌──────────────────────────────────┐
│                                  │
│        V. Chain of Causes        │
│                                  │
└──────────────────────────────────┘




┌──────────────────────────────────┐
│                                  │
│    VI. Method of Improvement     │
│                                  │
└──────────────────────────────────┘



이제 `claims_inconsistency_reason_correction_final.md`에 제시된 개선 방법을 적용하여 stage 1과 stage 2 프롬프트를 개선하고자 한다. 우선, stage 1 프롬프트부터 개선한다. Stage 1 프롬프트에 제시된 작업들 중 A, B1, B2, C, D1 프롬프트를 재작성 하되, 아래의 <전제조건>을 엄격하게 유지하라. 

<전제조건>
현재 원인 분석 및 개선 방향은 모두 인간변호사가 식별한 '원고 강용원이 피고 이문호에 대한 부당이득반환' 청구를 에이전트가 식별하고 제시할 수 있도록 하는 것에 집중하고 있다. 그런데, 이 개선 방향에 집중하다보면 에이전트가 기존에 정상적으로 식별한 청구권을 식별하지 못하거나 누락할 가능성이 발생한다. 즉, 에이전트의 stage 1 & stage 2 프롬프트에 현재의 개선 방향을 엄격하게 적용하다보면 기존에 에이전트가 정상적으로 식별할 수 있었던 청구권을 누락할 가능성이 발생한다. 이러한 가능성이 생기지 않게 하기 위해서 에이전트가 기존에 식별한 청구권이 그대로 유지될 수 있도록 현재의 개선 방식을 적용하기로 한다.    
</전제조건>

<전제조건>을 엄격하게 유지하여 아래 순서대로 순차적으로 프롬프트를 재작성하고
1. Stage 1 Task_A
2. Stage 1 Task_B1 / Task_B2
3. Stage 1 Task_C / Task_D1

재작성한 Stage 1 Task_A 프롬프트는 `Stage_1_A_updated.yaml`로,
재작성한 Stage 1 Task_B1 / Task_B2 프롬프트는 `Stage_1_B1_B2_updated.yaml`로,
재작성한 Stage 1 Task_C / Task_D1 프롬프트는 `Stage_1_C_D1_updated.yaml`로
각각 생성하라. 

Yaml 파일은 기존 `Stage_1_code_corrected_yaml`의 해당 Task 프롬프트에 덮어씌울 수 있도록 yaml 문법을 엄격하게 지킨 완전한 형태로 작성해야 한다. 

=============================================================================================

Stage 1 프롬프트를 업데이트하여 생성된 파일들이 각각
- Stage_1_A_updated.yaml
- Stage_1_B1_B2_updated.yaml
- Stage_1_C_D1_updated.yaml
들이다. 

이제 이 사실을 전제로 Stage 2 프롬프트를 개선하고자 한다. 앞에서 제시한 <전제조건>:
<전제조건>
현재 원인 분석 및 개선 방향은 모두 인간변호사가 식별한 '원고 강용원이 피고 이문호에 대한 부당이득반환' 청구를 에이전트가 식별하고 제시할 수 있도록 하는 것에 집중하고 있다. 그런데, 이 개선 방향에 집중하다보면 에이전트가 기존에 정상적으로 식별한 청구권을 식별하지 못하거나 누락할 가능성이 발생한다. 즉, 에이전트의 stage 1 & stage 2 프롬프트에 현재의 개선 방향을 엄격하게 적용하다보면 기존에 에이전트가 정상적으로 식별할 수 있었던 청구권을 누락할 가능성이 발생한다. 이러한 가능성이 생기지 않게 하기 위해서 에이전트가 기존에 식별한 청구권이 그대로 유지될 수 있도록 현재의 개선 방식을 적용하기로 한다.    
</전제조건>
을 유지한채로 `claims_inconsistency_reason_correction_final.md`에서 제시한 stage 2 프롬프트 개선 방법을 적용하여 Stage 2(`Stage_2_1.yml`)의 Task_A, Task_B 프롬프트를 개선한다. 

<전제조건>을 엄격하게 유지하여 아래 순서대로 순차적으로 프롬프트를 재작성하고
1. Stage 2 Task_A
2. Stage 2 Task_B

재작성한 Stage 2 Task_A 프롬프트는 `Stage_2_1_A.yml`로,
재작성한 Stage 2 Task_B 프롬프트는 `Stage_2_1_B.yml`로
각각 생성하라. 

Yaml 파일은 기존 `Stage_2_1.yml`의 해당 Task 프롬프트에 덮어씌울 수 있도록 yaml 문법을 엄격하게 지킨 완전한 형태로 작성해야 한다. 

=============================================================================================

Stage 1 -- Task_A에서 

삭제한 내용:
```
<SUMMARY_KEY_INCIDENTS_RULE>
- 사건군 예시는 인테리어 자재대금, 성수동 대지/건물, 신림동 상가, 평택시 빌라, 흑석동 상가다.
```


아래를 삭제
{{
<LEGACY_OUTPUT_PRESERVATION_POLICY>
- 이번 수정의 1차 목적은 누락 보정이지만, 기존에 정상적으로 식별되던 청구권의 upstream 재료를 훼손하면 안 된다.
- 따라서 현재 Task의 모든 개선은 additive-safe 원칙으로 수행한다.
- 기존에 생성되던 사건군, component, candidate, BO, Fact, standing anchor, current-state anchor를 삭제·대체·축소하지 않는다.
- 새로운 historical / monetary / temporal signal이 포착되더라도, 기존 direct-current-state / delivery / registry / loan / lease / encumbrance 구조를 그대로 유지한 채 병렬로 추가한다.
- 기존 출력에서 어떤 구조가 downstream recall에 기여하고 있었다면, 세분화가 필요하더라도 원래 구조를 함께 유지한다.
- 의심스러우면 \"기존 구조 유지 + 새 구조 추가\"를 택한다.
</LEGACY_OUTPUT_PRESERVATION_POLICY>
}}

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업데이트 이후 Stage 1만 우선 테스트

런타임 7min 58secs
비용 $2.38

곧바로 Stage 2 업데이트하여 테스트

런타임 3min 45secs
비용 $1.87

[청구권분석]
1, 강vs박, 10, 8, 11, 강vs박, 9, 3, 7, 6, 5, 4, 2

==> [강vs박]이 군더더기로 생성된 것을 제외하고는 완벽하게 식별

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Stage 2 - Task_D

런타임 12secs

Stage 2 - Task_E

런타임 5min
비용 $5.01

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Stage 3 -- All 3 Tasks

런타임 15secs + 1min 34secs + 4min 49secs
비용 $0 + $0.37 + $0.47

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Stage 4 -- All Tasks

런타임 0min 33secs
비용 $0.26

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Stage 5 -- No API

런타임 15secs
비용 $0

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Total Runtime

7min 58secs + 3min 45secs + 12secs + 5min + 15secs + 1min 34secs + 4min 49secs + 33secs + 15secs =24 mins 21 secs 

총비용
$2.38 + $1.87 + $5.01 + $0 + $0.37 + $0.47 + $0.26 + $0 =$10.36 

$10.36 in KRW = 15,295원 (4월 20일 오후 시간 기준)


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