빠른 시작 튜토리얼

5분 안에 첫 번째 Diverga 에이전트를 실행하세요.

약 5분
1

사전 요구사항

  • Claude Code 설치됨
  • 터미널 접근 가능
  • 약 5분의 시간

Claude Code가 설치되었는지 확인:

Terminal
claude --version
2

설치

  • Diverga를 클론하거나 마켓플레이스에서 설치
  • 선호하는 설치 방법을 선택하세요

Diverga 설치:

Terminal
# 옵션 1: GitHub에서 클론
git clone https://github.com/yourusername/Diverga.git ~/.claude/plugins/diverga

# 옵션 2: 마켓플레이스 (곧 출시)
claude marketplace install diverga
3

첫 번째 스킬 - /diverga-help

  • 도움말 명령을 실행하여 사용 가능한 모든 스킬 보기
  • 명령 출력 구조 이해하기
  • 스킬 카테고리 익히기

첫 번째 명령 실행:

Terminal
/diverga-help

출력 예시:

Diverga v9.0 - 연구 코디네이터

사용 가능한 스킬:
• /diverga-setup - 초기 구성
• /diverga-a1 - 연구 질문 정제
• /diverga-a2 - 이론적 프레임워크 설계
...

에이전트 카테고리:
A: 이론 및 설계 (5개 에이전트)
B: 문헌 및 증거 (4개 에이전트)
C: 방법론 및 분석 (7개 에이전트)
...
4

첫 번째 에이전트 - A1 연구 질문 정제

  • 연구 질문으로 에이전트 트리거
  • VS 방법론이 대안을 제시하는 방식 관찰
  • 에이전트의 구조화된 응답 확인

대화 시작:

Terminal
고등교육에서 AI가 학습 결과에 미치는 영향을 연구하고 싶습니다.

출력 예시:

[A1-연구질문정제 활성화됨]

🔴 CP_RQ_REFINEMENT (필수)

연구 관심사를 분석했습니다. 전형성 스펙트럼에 걸친
세 가지 정제된 연구 질문입니다:

[0] T=0.85 - Modal (가장 일반적)
"AI 기반 튜터링 시스템이 고등교육에서 학생의 학업
성취도에 어떤 영향을 미치는가?"

[1] T=0.55 - Emerging
"AI 매개 개인화 학습과 학부생의 메타인지 기술 발달
간의 관계는 무엇인가?"

[2] T=0.25 - Novel
"인간-AI 협력 학습 환경이 대학원생의 창의성과
비판적 사고에 어떻게 영향을 미치는가?"

어떤 방향이 연구 목표와 일치하나요?
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체크포인트 이해하기

  • 체크포인트는 인간의 의사결정을 위해 일시 정지
  • 세 가지 유형: REQUIRED, RECOMMENDED, OPTIONAL
  • 중요한 연구 결정을 직접 제어

체크포인트에 응답:

Terminal
옵션 1 승인
체크포인트 유형:
🔴 REQUIRED - 계속하기 전에 반드시 응답
🟠 RECOMMENDED - 최상의 결과를 위해 응답 권장
🔵 OPTIONAL - 건너뛰거나 응답 가능

응답 방법:
• "옵션 X 승인" - 옵션 X 선택
• "건너뛰기" - 선택적 체크포인트 건너뛰기
• "설명" - 옵션에 대한 자세한 정보 얻기
6

다음 단계

  • 맥락 지속성을 위한 메모리 시스템 탐색
  • VS 방법론과 T-Score에 대해 학습
  • 24개 에이전트 카테고리 전체 탐색

축하합니다! 🎉

Diverga의 첫 번째 에이전트를 성공적으로 실행했습니다. 이제 24개의 전문 연구 에이전트와 VS 방법론의 모든 기능을 활용할 준비가 되었습니다.