How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/wedding-research:wedding-researchThis skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
네이버 카페에서 **$ARGUMENTS** 관련 후기를 검색하고 종합 리포트를 만들어줘.
네이버 카페에서 $ARGUMENTS 관련 후기를 검색하고 종합 리포트를 만들어줘.
인자에서 --cafe 뒤의 값을 카페 지정자로 사용해. --cafe가 없으면 기본값: 카페 ID 28757979, cafeUrl: makemywedding (메이크마이웨딩)을 사용해.
--cafe 부분은 검색어에서 제외해.
이 단계에서 반드시 카페 ID와 cafeUrl(영문 URL 이름) 두 가지를 모두 확보해야 해. 출처 링크 생성에 cafeUrl이 필요하기 때문이야.
카페 지정자가 숫자로만 이루어져 있으면 카페 ID로 사용하되, cafeUrl은 B단계 역순으로 확인해.
그 외의 경우 아래 순서로 카페 ID를 알아내:
지정자가 URL이면 아래 패턴으로 직접 추출:
cafe.naver.com/f-e/cafes/{카페ID}/... → 숫자 부분이 카페 ID. cafeUrl은 B단계 역순으로 확인.cafe.naver.com/{cafeUrl} → cafeUrl 확보. B단계로 카페 ID 조회.메인 페이지에서 추출:
# cafeUrl → 카페 ID
curl -s -L \
-H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" \
"https://cafe.naver.com/{cafeUrl}" | perl -ne 'print "$1\n" if /clubid=(\d+)/' | head -1
# 카페 ID → cafeUrl (ID만 있고 cafeUrl 모를 때)
curl -s -L \
-H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" \
"https://cafe.naver.com/f-e/cafes/{카페ID}" | perl -ne 'print "$1\n" if m{cafe\.naver\.com/(\w+)}' | sort -u | head -3
한글 이름이면 네이버 검색으로 cafeUrl을 먼저 찾아:
curl -s \
-H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" \
"https://search.naver.com/search.naver?where=nexearch&query={카페이름URL인코딩}+네이버+카페" \
| perl -ne 'print "$1\n" if m{cafe\.naver\.com/(\w+)}' | head -3
후보 중 가장 관련 있는 cafeUrl을 골라서 B단계로 카페 ID를 얻어.
카페 ID와 cafeUrl을 확인한 후 사용자에게 "카페: {카페이름} (ID: {카페ID}, URL: {cafeUrl})" 형태로 알려줘.
아래 API로 검색어를 URL 인코딩하여 호출해:
curl -s \
-H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" \
-H "Referer: https://cafe.naver.com" \
"https://apis.naver.com/cafe-web/cafe-mobile/CafeMobileWebArticleSearchListV3?cafeId={카페ID}&query={검색어URL인코딩}&searchBy=0&page=1&perPage=50&adUnit=MW_CAFE_BOARD"
총 검색 건수와 글 목록(제목, 작성자, 날짜, 조회, 댓글, 좋아요)을 먼저 보여줘.
검색된 글 중 최근 + 조회수/댓글 많은 글 15~20개를 선별하여 본문을 가져와:
curl -s \
-H "User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" \
-H "Referer: https://cafe.naver.com" \
"https://apis.naver.com/cafe-web/cafe-articleapi/v2.1/cafes/{카페ID}/articles/{글ID}?useCafeId=true"
본문에서 HTML 태그를 제거하고 텍스트만 추출해.
출처 링크 형식: https://cafe.naver.com/{cafeUrl}/{글ID}
본문 내용을 분석하여 아래 목차의 마크다운 파일을 생성해.
중요: 가격, 장단점, 비교 등 핵심 정보에는 반드시 해당 내용의 출처 글 링크를 달아줘.
출처 표기 형식 예시:
130만원 ([출처](https://cafe.naver.com/{cafeUrl}/632840))- 친절한 상담이 장점 ([#632840](https://cafe.naver.com/{cafeUrl}/632840))> "실결제 135만원 들었어요" - [사막별, 2025-12-07](https://cafe.naver.com/{cafeUrl}/621416)# {검색어} 후기 종합 정리
> 출처: 네이버 카페 {카페이름} (ID: {카페ID}) | 검색 결과 N건 중 M개 분석 | 분석일: {오늘 날짜}
## 1. 기본 정보
- 위치 / 지점 목록
- 주력 서비스
- 후기 수 & 최근 활동 여부
- 같이 비교되는 업체 목록 (후기에서 함께 투어하거나 언급된 곳)
### 예약 방법 & 추천
- 후기에서 확인된 예약/방문 방법들을 정리 (워크인, 플래너 제휴, 직접 예약, 전화, 카톡 등)
- 방법별 장단점 비교표
- 어떤 방법이 가장 유리한지 추천
## 2. 가격대 정리
- 구성별 가격표 (각 가격에 출처 링크)
- 추가금 항목
- 할인 방법
## 3. 구성 & 상세
- 기본 패키지 포함 항목
- 옵션별 가격 차이
## 4. 장점 (후기에서 반복 언급된 포인트)
- 각 장점에 출처 링크
## 5. 단점 / 아쉬운 점
- 각 단점에 출처 링크
## 6. 같이 비교되는 업체 & 비교
- 후기에서 함께 투어/비교된 업체 목록표 (업체명, 비교 후기 출처, 르셀루 대비 특징)
- 비교 후기가 있으면 상세 비교표 작성 (가격, 구성, 원단, 선택 이유 등)
- 비교 후기에서의 생생한 인용문
## 7. 광고 vs 솔직 후기 판별
- 단점 유무, 대가성 표기, 계약 여부 등으로 분류
- 솔직 후기 / 광고 의심 후기 구분 (각각 링크 포함)
## 8. 추천 읽을 글 (링크)
- 비교 후기, 상세 후기, 최근 후기
파일은 /Users/mac/wedding/{검색어}_후기_정리.md로 저장해.
npx claudepluginhub ziminpark/agent-zym --plugin wedding-researchSearches Naver blogs, extracts full post content, and downloads images using only python3 stdlib. Useful for Korean-language content research when Google results are insufficient.
Extracts verbatim customer complaints about competitors from Reddit, LinkedIn, YouTube, Twitter, and review sites. Returns pain clusters with quotes and white-space opportunities for product copy, custdev, or strategy.
Guides Reddit market research for SaaS: collects public posts/comments, scores leads 1-10, classifies hot/warm/cold, filters false positives, categorizes pain points, outputs CSV and reports.