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│     Prompt for Collecting Data     │
│                for                 │
│    Theory of Requirement Facts     │
└────────────────────────────────────┘

<working_directory>
# Root directory
prompt_updates_sequential/

# Main working directory
prompt_updates_sequential/요건사실론/
</working_directory>

<goal>
대한민국 민사소송에서 사건 종류 ###에 대해 원고가 소를 제기한다. 이 때 청구권/청구취지/청구원인 작성 시 사용할 ### 사건에 대한 요건사실론 문서를 작성한다. 
</goal>

<input_data>
[1] 대한민국 민법 자료: '대한민국민법자료/민법_지원림.pdf'
[2] 대한민국 법조계 공신력있는 웹사이트:
<primary_websites>
- 대한민국 국가법령정보센터: https://www.law.go.kr
- 대한민국 법원: https://www.scourt.go.kr/scourt/index.html
- 세계법제정보센터: https://world.moleg.go.kr/web/main/index.do
</primary_websites>
[3] <primary_websites>를 제외한 기타 대한민국 민법 관련 자료가 잘 제시된 웹사이트들: web browsing 필요 
[4] '사건종류_청구취지작성규칙문서/'폴더의 '청구취지작성규칙_###.md'
</input_data>

<method>
1. <input_data>의 [1]~[4] 4개 자료들을 독립적으로 병렬로 읽고 조사하여 사건 종류 ###의 요건사실론 관련 내용들을 식별하고 병합한다. 
2. 1에서 식별 및 병합한 자료에 기반을 두고 '요건사실과주장증명책임_13판_목차_페이지표시.txt'의 목차 항목들 중 ### 사건 종류에 해당하는 요건사실론 문서를 작성할 때 반드시 필요한 목차 항목들과 그 목차 항목이 필요한 이유를 한 문단 이내로 식별한다. 
3. Sub-agent를 띄워서 2번 작업을 독립적으로 1회 더 수행하여 ### 사건 종류에 해당하는 요건사실론 문서를 작성할 때 반드시필요한 목차 항목들과 목차 항목이 필요한 이유를 한 문단 이내로 식별한다. 
4. 2,3번 작업 결과물을 앙상블 형식으로 병합하고 중복 목차 항목들은 1개로 병합한 후 '사건종류_요건사실론문서자료/요건사실문서자료_###.md'로 생성한다. Md 문서 작성 형식은 아래 <doc_format>을 지킨다.

<doc_format>
- 제목: ### 사건에 대한 요건사실론
- 내용: table로 작성한다.
| ###            | 목차 항목 | 필요 이유 |
|----------------|-----------|-----------|
| 목차 (소)제목  | p.xxx~xxx |           |
| 목차 (소)제목  | p.yyy~yyy |           |
| 목차 (소)제목  | p.zzz~zzz |           |
...

</doc_format>
</method>

<global_constraints>
1. 작업 전 'Main working directory'의 MEMORY.md를 읽고 맥락을 파악한 후 작업을 시작한다. 
2. 작업 시 Main working directory의 'AGENTS.md '를 LLM의 행동 규칙으로 삼는다. 
3. 작업을 마무리하면, 작업 내역을 압축 요약하여 'Main working directory'의 MEMORY.md에 기입한다.  
</global_constraints>