# task: ThreadAuto 서울대보험그룹 리쿠르팅 콘텐츠 데이터 구축

## 배경
ThreadAuto의 5단계 파이프라인 사전 준비물 3종(MASTER_BRIEF, HOOK_BANK, LOGIC_MAP)이
2팀(task-628.2)에 의해 기본 구조 + 초기 데이터로 생성 완료됨.

현재 연동된 계정은 **서울대보험그룹** — 보험사 이직을 생각하는 경력직 리쿠르팅 목적.
기존 데이터는 서울대보험쌤/서울대연금쌤 페르소나 위주이므로, 리쿠르팅 전용 데이터를 보강해야 함.

## 이번 작업 내용

### 1. MASTER_BRIEF 업데이트
파일: `/home/jay/projects/ThreadAuto/data/master_brief.json`

**추가할 페르소나:**
- 계정명: **서울대보험그룹**
- 목적: 보험사 이직 경력직 리쿠르팅
- 타깃: 이직을 고민하는 경력 보험설계사 (3년차 이상)
- 메시지: 서울대출신이 기획/준비한 영업효율극대화 전략 무기
- 톤: 전문적이면서도 공감하는, 동료 느낌 (위에서 내려다보는 X)
- 핵심 가치: 수수료 자유도, 성장 지원, AI 마케팅 도구, 정착 프로그램
- 금지: 특정 보험사 비방, 과장 수익 약속, 불법 이직 권유

**기존 2개 페르소나(서울대보험쌤/서울대연금쌤)는 수정하지 말 것!** 추가만.

### 2. HOOK_BANK 시장조사 확대
파일: `/home/jay/projects/ThreadAuto/data/hook_bank.json`

현재 12개 후킹문구 → 리쿠르팅 특화 후킹 추가 필요.

**리서치 방법:**
1. 웹 검색으로 보험사 리쿠르팅 SNS 콘텐츠 트렌드 조사
2. 이직 고민 경력직을 타깃으로 한 효과적 후킹 패턴 수집
3. 기존 12개와 중복되지 않는 신규 후킹문구 8~12개 추가
4. 각 후킹에 technique 분류(질문, 반전, 숫자, 공감, 도발) 태깅

**후킹 방향:**
- "3년차인데 아직 그 수수료율이야?"
- "난 왜 매일 눈치보며 영업하지?"
- 수수료/자유도/성장/AI도구 등 리쿠르팅 매력 포인트 중심

### 3. LOGIC_MAP + 기존 콘텐츠 자산 통합
파일: `/home/jay/projects/ThreadAuto/data/logic_map.json`

**현재 logic_map에 있는 6개 주제:**
수수료/자유도/성장/이직절차/정착지원/AI마케팅

**통합 대상 기존 자산:**
- `/home/jay/projects/ThreadAuto/content/evergreen_topics.json` (70+ 에버그린 토픽)
- `/home/jay/projects/ThreadAuto/content/fact_db.md` (팩트 DB, 임의생성 금지)
- `/home/jay/projects/ThreadAuto/content/news_cache.json` (뉴스 캐시)

**통합 방법:**
1. evergreen_topics에서 리쿠르팅 관련 토픽 태깅 확인
2. logic_map의 각 주제에 관련 evergreen_topic ID 연결 (cross-reference)
3. fact_db에서 리쿠르팅 관련 팩트 있는지 확인 → logic_map evidence에 반영
4. 필요시 리쿠르팅 전용 에버그린 토픽 추가 (evergreen_topics.json에)

**주의: 기존 데이터 파괴 금지.** 추가/연결만.

## 참고 문서
- 사전 준비물 구조: `/home/jay/workspace/memory/reports/task-628.2.md`
- 5단계 파이프라인 스펙: `/home/jay/projects/ThreadAuto/docs/five-stage-pipeline.md`
- 원본 프롬프트: `/home/jay/workspace/memory/research/threads-5stage-prompts-raw.md`

## 금지사항
- 기존 서울대보험쌤/서울대연금쌤 페르소나 수정 금지
- 기존 hook_bank 12개 항목 삭제/수정 금지
- 기존 logic_map 6개 주제 구조 변경 금지
- pipeline 코드(*.py) 수정 금지 (데이터 파일만)
- fact_db.md의 기존 내용 수정 금지

## 산출물
- 업데이트된 JSON 파일: master_brief.json, hook_bank.json, logic_map.json
- (필요시) 업데이트된 evergreen_topics.json
- 보고서: `memory/reports/<task_id>.md`

## 작업 레벨: Lv.1 (데이터 파일 추가, 코드 변경 없음)