Review Legal Docs

세 개의 전문 에이전트(Legal Compliance Reviewer, User Rights Advocate, Industry Benchmarker)를 활용하여 법률 문서에 대한 종합적인 심층 검토를 수행하고, 그 결과를 하나의 통합 리뷰 문서로 저장하는 오케스트레이션 스킬이다.

Process

Step 0: 사용자 정보 수집

AskUserQuestion 도구로 다음을 물어본다:

Q1. 검토 대상

Q2. 문서 경로

문서 파일 경로를 입력받는다. 입력이 없으면 기본 경로를 탐색한다:

• 개인정보처리방침: knowledges/legal/current/privacy-policy.md
• 서비스 약관: knowledges/legal/current/terms-of-service.md

Q3. 검토 깊이

Step 1: 파라미터 파싱 및 경로 계산

• Q1에서 doc_type을 결정한다 (privacy, tos, 또는 둘 다)
• Q2에서 doc_path를 확인한다 (파일 존재 여부를 Glob/Read로 확인)
• Q3에서 호출할 에이전트 조합을 결정한다
• 저장 경로를 계산한다: knowledges/legal/reviews/legal-review-{doc_type}-{YYYY-MM-DD}.md

Step 2: 에이전트 병렬 실행

검토 깊이에 따라 해당하는 에이전트를 동시에(parallel) Task 도구로 호출한다.

Agent 1: Legal Compliance Reviewer (항상 호출)

• subagent_type: general-purpose
• prompt: 아래 내용을 포함하여 전달한다:

1당신은 legal-compliance-reviewer 에이전트입니다. 다음 파일을 먼저 읽고 그 지시에 따라 행동하세요:
2.claude/agents/legal/legal-compliance-reviewer.md
3
4파라미터:
5- doc_path: {doc_path}
6- doc_type: {doc_type}
7- mode: review
8
9중요: 파일을 직접 저장하지 마세요. 검토 결과 전체를 텍스트로 반환해주세요.

Agent 2: User Rights Advocate (표준 검토 이상)

• subagent_type: general-purpose
• prompt: 아래 내용을 포함하여 전달한다:

1당신은 user-rights-advocate 에이전트입니다. 다음 파일을 먼저 읽고 그 지시에 따라 행동하세요:
2.claude/agents/legal/user-rights-advocate.md
3
4파라미터:
5- doc_path: {doc_path}
6- doc_type: {doc_type}
7
8중요: 파일을 직접 저장하지 마세요. 검토 결과 전체를 텍스트로 반환해주세요.

Agent 3: Industry Benchmarker (심층 감사만)

• subagent_type: general-purpose
• model: sonnet
• prompt: 아래 내용을 포함하여 전달한다:

1당신은 industry-benchmarker 에이전트입니다. 다음 파일을 먼저 읽고 그 지시에 따라 행동하세요:
2.claude/agents/legal/industry-benchmarker.md
3
4파라미터:
5- doc_path: {doc_path}
6- doc_type: {doc_type}
7
8중요: 파일을 직접 저장하지 마세요. 분석 결과 전체를 텍스트로 반환해주세요.

Step 3: 결과 통합 및 저장

모든 에이전트의 결과가 반환되면:

1. knowledges/legal/reviews/ 디렉토리가 없으면 생성한다
2. 아래 Output Format에 따라 결과를 하나의 문서로 통합한다
3. knowledges/legal/reviews/legal-review-{doc_type}-{YYYY-MM-DD}.md에 저장한다
4. "둘 다" 선택 시, 각 문서에 대해 별도 파일로 저장한다

Step 4: 결과 보고

사용자에게 보고한다:

• 저장 경로
• 각 에이전트의 핵심 발견 사항 요약 (1-2문장씩)
• 전체 위험 등급
• 최우선 액션 아이템 3개

Output Format

통합 리뷰 문서는 다음 템플릿을 따른다:

1# 법률 문서 종합 검토: [문서 제목]
2
3> 검토 일자: YYYY-MM-DD
4> 검토 대상: [문서 파일 경로]
5> 문서 유형: 개인정보처리방침 / 서비스 약관
6> 검토 깊이: 빠른 점검 / 표준 검토 / 심층 감사
7> 검토자: Legal Review Team (AI Agents)
8
9---
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11## 종합 요약
12
13[전체 검토 결과를 3-5문장으로 요약. 각 관점별 핵심 발견 사항과 전체 위험 등급을 포함한다.]
14
15**전체 위험 등급**: 🔴 고위험 / 🟡 중위험 / 🟢 저위험
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17| 관점 | 등급 | 핵심 발견 |
18|------|------|----------|
19| 법률 준수 | 🔴/🟡/🟢 | [한 줄 요약] |
20| 이용자 보호 | 🔴/🟡/🟢 | [한 줄 요약] |
21| 업계 벤치마크 | 🔴/🟡/🟢 | [한 줄 요약] |
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23---
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25## Part 1: 법률 준수 검토 (Legal Compliance Reviewer)
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27[Legal Compliance Reviewer 에이전트의 검토 결과 전문을 여기에 배치한다]
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29---
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31## Part 2: 이용자 관점 검토 (User Rights Advocate)
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33[User Rights Advocate 에이전트의 검토 결과 전문을 여기에 배치한다]
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35> ℹ️ 빠른 점검 모드에서는 이 섹션이 생략됩니다.
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37---
38
39## Part 3: 업계 벤치마크 분석 (Industry Benchmarker)
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41[Industry Benchmarker 에이전트의 분석 결과 전문을 여기에 배치한다]
42
43> ℹ️ 심층 감사 모드에서만 이 섹션이 포함됩니다.
44
45---
46
47## Part 4: 통합 액션 아이템
48
49세 검토 결과에서 도출된 액션 아이템을 우선순위별로 통합 정리한다.
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51### 🔴 즉시 시정 필요
52- [ ] [항목] — 출처: {에이전트명}
53- [ ] [항목] — 출처: {에이전트명}
54
55### 🟡 조속 보완 권장
56- [ ] [항목] — 출처: {에이전트명}
57- [ ] [항목] — 출처: {에이전트명}
58
59### 🟢 개선 권장
60- [ ] [항목] — 출처: {에이전트명}
61- [ ] [항목] — 출처: {에이전트명}

Important Notes

• 해당하는 에이전트들은 반드시 병렬로 실행한다 (하나의 메시지에서 여러 Task 도구를 동시에 호출)
• 각 에이전트에게 파일 저장을 하지 말 것을 명시한다 (이 스킬이 통합 파일을 직접 저장함)
• Part 4 통합 액션 아이템은 에이전트 결과를 분석하여 스킬 실행 주체(Claude)가 직접 작성한다
• "둘 다" 선택 시, 개인정보처리방침을 먼저 검토한 후 서비스 약관을 검토한다 (각각 별도 리뷰 파일 생성)
• 문서가 존재하지 않으면 사용자에게 알리고 draft-legal-docs 스킬 사용을 안내한다

Example Usage

기본 사용

1/review-legal-docs
2→ 대상: 개인정보처리방침
3→ 경로: knowledges/legal/current/privacy-policy.md
4→ 깊이: 표준 검토

결과: knowledges/legal/reviews/legal-review-privacy-2026-03-03.md

심층 감사

1/review-legal-docs
2→ 대상: 둘 다
3→ 경로: (기본 경로)
4→ 깊이: 심층 감사

결과:

• knowledges/legal/reviews/legal-review-privacy-2026-03-03.md
• knowledges/legal/reviews/legal-review-tos-2026-03-03.md

Quality Checklist

• 검토 깊이에 맞는 에이전트가 호출되었는가
• 해당 에이전트들이 병렬로 실행되었는가
• 각 에이전트의 검토 결과가 누락 없이 통합 문서에 포함되었는가
• Part 4 통합 액션 아이템이 모든 검토 결과를 정확히 반영하는가
• 파일이 올바른 경로(reviews/legal-review-{type}-{date}.md)에 저장되었는가
• 검토 일자, 대상, 유형, 깊이 메타데이터가 정확한가