클로드코드 자료조사, insane-search·insane-research로 채우는 법

무결성 게이트가 있어도 한국 자료는 못 걸러낸다

클로드코드로 자료조사를 하다 보면 국내 학술지·정부기관 보고서 앞에서 막히는 경우가 잦다. 기존 리서치 파이프라인의 검증 경로는 해외 학술 데이터베이스 위주로 짜여 있다. 한 연구자는 이 공백을 insane-search와 insane-research라는 두 플러그인을 엮어 메웠다고 밝혔다. 이 기사는 두 도구가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 기관 자료를 우선하도록 어떻게 손봤는지를 따라간다.

Claude Code 플러그인 academic-research-skills는 문헌조사부터 논문 작성, 동료 검토까지 10단계로 짜인 파이프라인이다. Stage 2.5와 4.5에는 필수 무결성 게이트가 있어 인용문이 실제로 존재하는지 Semantic Scholar·OpenAlex·Crossref·arXiv 네 곳을 대조해 확인하고 주장이 인용 자료로 실제 뒷받침되는지까지 따진다. claim_intent_manifest와 claim_audit_result라는 구조화된 추적 파일로 어떤 주장이 어떤 근거로 검증됐는지 남긴다.

문제는 네 확인처 전부 해외 학술 데이터베이스라는 점이다. 최신 버전에서 한국어 트리거 키워드가 추가됐지만 국내 기관 보고서나 정부 통계 같은 자료를 우선 검색하는 경로는 문서 어디에도 명시돼 있지 않다. 방에서 나온 평가도 이 지점을 짚었다. 학술 파이프라인 자체는 탄탄한데 한국화가 부족해서 앞단에 별도의 리서치 스킬을 붙여야 했다는 것이다.

막힌 페이지를 강제로 열어보는 insane-search

그 앞단에 들어간 도구가 insane-search다. Claude Code가 접근이 막힌 페이지를 못 읽을 때 대신 뚫고 들어가는 플러그인으로, API 키나 로그인 없이 작동한다. 차단된 URL 하나를 만나면 4단계로 우회를 시도한다.

먼저 공식 공개 API와 피드를 찾는다. 실패하면 공개 API 리더·신디케이션 게이트웨이·모바일과 JSON, RSS 변형 주소를 시도한다. 그래도 막히면 TLS 임퍼소네이션으로 브라우저 정체성을 흉내 내고, 마지막엔 실제 헤드리스 브라우저를 띄운다. 로그인이나 결제 장벽을 만나면 우회를 멈추고 인증이 필요하다고 보고한다.

X·레딧·유튜브·Hacker News·네이버·쿠팡·링크드인·Medium·Substack·arXiv·GitHub·Stack Overflow·Bluesky·Mastodon처럼 공개 페이지나 피드가 있는 사이트 대부분을 지원한다. 설치는 `/plugin marketplace add https://github.com/fivetaku/gptaku_plugins.git` 이후 `/plugin install insane-search@gptaku-plugins`로 끝난다. 별도 명령어를 외울 필요 없이 평소처럼 요청했다가 fetch가 막히는 순간 자동으로 개입한다.

딥리서치 본체 insane-research의 검증 장치

자료를 가져오는 쪽이 insane-search라면, 그걸 보고서로 엮는 쪽은 insane-research다. 질문 하나를 던지면 범위부터 확인한다. 검색 쿼리를 3~5개 소주제로 쪼갠 뒤 웹 조사 에이전트 2~3개, 학술·기술 조사 에이전트 1~2개, 교차검증 에이전트 1개를 병렬로 돌린다.

이후 핵심 주장을 최소 두 개의 독립된 출처로 맞춰보고, 피어리뷰 논문부터 추측성 게시물까지 다섯 단계로 소스 품질을 매긴다. 인라인 인용을 단 채로 보고서를 쓴 다음 허위정보와 인용 오류를 다시 점검해 요약문과 전체 보고서, 참고문헌을 함께 출력한다. 진행 상태는 파일로 저장돼 중단한 세션을 나중에 이어갈 수 있다.

방에서 나온 평가에 담긴 claim ledger와 abstention이라는 표현은 공식 문서의 용어라기보다, 이 교차검증·등급 매기기·품질보증 단계가 실제로 하는 역할을 부르는 이름에 가깝다. 주장 하나하나를 출처와 짝지어 추적한다는 점에서 claim ledger에 해당하고 확인이 안 되는 주장 앞에서 답을 내지 않고 보류한다는 점에서 abstention에 해당한다는 것이다. 이 장치가 출처 품질 문제를 줄이는 데 도움이 됐다는 평가가 방에서 나왔다.

기관 자료를 앞세우도록 스킬을 고친 순서

실제 조합은 이렇다. insane-research가 검색 계획을 세우면, 국내 자료가 필요한 소주제에서는 insane-search를 먼저 태워 정부기관·연구기관 홈페이지와 보고서 페이지를 공개 경로로 읽어 온다. 이렇게 확보한 텍스트를 insane-research의 소스 삼각측량 단계에 원자료로 넣고 이후 academic-research-skills의 무결성 게이트를 그대로 통과시켜 인용 존재 여부와 주장-출처 정렬을 다시 확인한다. 검색 엔진 자체를 바꾸는 대신 검색 순서와 우선순위만 국내 기관 자료 쪽으로 옮긴 구조다.

이 조합을 쓴 연구자는 이렇게 손봐야 했던 이유로 기존 조사 엔진의 한국화 부족을 들었다.

속도를 늦추더라도 품질을 택한 설계

insane-research를 만든 이는 이 도구를 Claude Code에서 직접 되지 않는 자료조사 작업을 딥리서치 방식에서 차용해 짰다고 밝혔다. 너무 느린 도구보다는 적당한 속도와 품질의 균형을 우선했다는 설명이다.

딥리서치류 도구를 다뤄본 사람들 사이에서는 답 하나 받는 데 5분 넘게 걸리는 걸 감수해야 한다는 불만이 꾸준히 나온다. 그 대신 출처를 여러 곳에서 긁어모아 답을 만들다 보니 개별 검색보다 결과가 두텁고, 노골적인 환각은 상대적으로 적다는 평가도 함께 따라붙는다.

다만 딥리서치 도구 전반이 안고 있는 한계도 있다. 참고 출처 수에 한계가 있어 박사급 문헌 리뷰를 대체하지는 못한다는 지적이 꾸준하다. insane-research의 소스 등급 체계와 교차검증도 이 한계를 없애기보다는 어떤 출처가 약한지 드러내 사람이 판단할 지점을 줄여주는 역할에 가깝다. 결과물을 그대로 믿기보다, 등급이 낮게 매겨진 구간을 사람이 다시 확인하는 절차는 여전히 남는다.