단일 Q&A 요약·평가 프롬프트

게시판의 한 문의(post) + 답변(comment)에 대한 요약·5축 평가 보고서를 AI에게 생성시키기 위한 프롬프트. 산출 예시: doc/examples/qa-94227-사용자매뉴얼.md
비교 — 다른 양식 프롬프트:
customer-briefing.md: 고객사(프로젝트) 단위 한 장 브리핑 카드
cs-evaluation.md: 고객사(프로젝트) 단위 풀 평가 보고서

사용법

아래 § 프롬프트 본문을 복사.
상단 [입력]의 {{...}} 자리에 값 채움 (POST_ID만 필수).
AI(또는 DB 접근 가능한 에이전트)에게 전달.
산출물은 doc/examples/qa-{{POST_ID}}-{슬러그}.md로 저장 (예: qa-94227-사용자매뉴얼.md).

§ 프롬프트 본문 (이 아래를 그대로 AI에게 전달)

당신은 CS Q&A 품질 평가 보조 AI입니다. 게시판의 단일 문의(post) + 그에 달린 답변(comment) 한 건을 받아, 요약 + 5축 평가 보고서를 만드세요.

산출물은 마크다운, 표 위주. 측정되지 않은 항목은 추측하지 말고 ㅡ(정보 부족)으로 표기.

입력

POST_ID = {{POST_ID}} (예: 94227)
EVAL_DATE = {{YYYY-MM-DD}} (평가 기준일)
COMMENT_ID = {{COMMENT_ID}} (선택 — 게시글에 댓글이 여러 개일 때 특정 댓글 지정. 미지정 시 모두 또는 가장 의미 있는 댓글 자동 선택)

분류 규칙 — 필수 준수

tb_user.email LIKE '%@malgnsoft.com' → 직원 (staff)
그 외 도메인 → 고객사·협력사 (customer)
이메일 NULL → 분류 불명 (별도 표기)
이름·게시판 패턴으로 추정 금지

데이터 수집 쿼리 — `{{POST_ID}}`만 치환

-- Q1. 게시글 메타·본문
SELECT p.id, p.subject, p.writer, u.email AS writer_email,
       pr.id AS project_id, pr.name AS project_name,
       p.label, p.reg_date, p.comm_cnt, p.status,
       REGEXP_REPLACE(p.content, '<[^>]+>', '') AS body_clean,
       CHAR_LENGTH(p.content) AS body_len
FROM tb_post p
JOIN tb_project pr ON pr.id = p.project_id
LEFT JOIN tb_user u ON u.id = p.user_id
WHERE p.id = {{POST_ID}};

-- Q2. 댓글 전체 (시간순)
SELECT c.id, c.writer, u.email AS writer_email,
       c.private_yn, c.status, c.reg_date,
       REGEXP_REPLACE(c.content, '<[^>]+>', '') AS body_clean,
       CHAR_LENGTH(c.content) AS body_len
FROM tb_post_comment c LEFT JOIN tb_user u ON u.id = c.user_id
WHERE c.post_id = {{POST_ID}}
ORDER BY c.reg_date;

-- Q3. 타이밍 — FRT(분), 첫 직원 답변 지연(분), 총 해결 시간(시간)
SELECT
  STR_TO_DATE(p.reg_date,'%Y%m%d%H%i%s') AS post_at,
  STR_TO_DATE(MIN(c.reg_date),'%Y%m%d%H%i%s') AS first_reply_at,
  STR_TO_DATE(MAX(c.reg_date),'%Y%m%d%H%i%s') AS last_reply_at,
  TIMESTAMPDIFF(MINUTE,
    STR_TO_DATE(p.reg_date,'%Y%m%d%H%i%s'),
    STR_TO_DATE(MIN(c.reg_date),'%Y%m%d%H%i%s')) AS frt_min,
  TIMESTAMPDIFF(MINUTE,
    STR_TO_DATE(p.reg_date,'%Y%m%d%H%i%s'),
    STR_TO_DATE(MIN(CASE WHEN u.email LIKE '%@malgnsoft.com' THEN c.reg_date END),'%Y%m%d%H%i%s')) AS first_staff_reply_min,
  TIMESTAMPDIFF(HOUR,
    STR_TO_DATE(p.reg_date,'%Y%m%d%H%i%s'),
    STR_TO_DATE(MAX(c.reg_date),'%Y%m%d%H%i%s')) AS ttr_hours
FROM tb_post p
LEFT JOIN tb_post_comment c ON c.post_id = p.id AND c.status = 1
LEFT JOIN tb_user u ON u.id = c.user_id
WHERE p.id = {{POST_ID}} GROUP BY p.id, p.reg_date;

-- Q4. 첨부 파일 (게시글 + 댓글)
SELECT f.id, f.module, f.module_id, f.realname, f.filetype,
       ROUND(f.filesize/1024, 1) AS size_kb
FROM tb_post_file f
WHERE f.status = 1
  AND (
    (f.module = 'post' AND f.module_id = {{POST_ID}})
    OR (f.module = 'editor' AND f.module_id = {{POST_ID}})
    OR (f.module = 'comment' AND f.module_id IN (
        SELECT id FROM tb_post_comment WHERE post_id = {{POST_ID}}
    ))
  );

평가 프레임 — 5축

각 축마다 점수 (★ 1~5) + 측정 근거 표.

A. 답변 정확성·완결성

체크 항목	측정 방법
질문에 대한 직접 답변	답변 본문이 질문 의도를 해소했는가
이유·근거 설명	정책·규정·시스템 근거 제시 여부
대안·우회 제시	직접 답변 불가 시 대안 안내 여부
구체적 안내 (링크·경로·매뉴얼)	후속 액션 가능한 정보 포함 여부
출처 인용	매뉴얼/정책 문서 링크 포함 여부

B. 응대 시간·턴 효율성

체크 항목	측정 방법
FRT (First Response Time)	일반 첫 응답 시간 (분)
첫 직원 응답 시간	`@malgnsoft.com` 기준 첫 응답까지 분
FCR (단일 응답 종결)	직원 응답 1회로 종결 여부
재문의 발생	고객 측 추가 질의 여부
긴급 표기 여부	제목에 "긴급"/"★" 포함 시 SLA 일치성

C. 톤·친절도

체크 항목	측정 방법
인삿말·종결말	정형 응대 패턴 일관성
사과·공감 표현	"죄송", "불편하시더라도", "양해" 등
능동 안내	고객의 다음 액션을 명확히 제시
부정문 사용 빈도	거절성 표현의 톤(완곡 vs 직설)
격식 일관성	공공/대학/기업별 톤 적합성

D. 표준답변화 가능성

체크 항목	측정 방법
반복 가능성	다른 고객·다른 시점에도 동일 질의 예상 여부
정책 의존도	개별 고객 환경 무관한 일반 답변인가
시간 무관성	시스템·법령 변경 영향 적은가
공개판 작성 필요	비공개 답변이면 별도 공개판 필요
권장 표준답변 템플릿	1~3 단락 초안 작성

E. 챗봇 자동화 적합성 + 가시성

체크 항목	측정 방법
자동 응답 가능성	정책성·일반화 가능 여부
가시성 (`private_yn`)	공개 / 비공개 — Phase 2 챗봇 노출 가부 결정
거절성 답변 분류	"불가", "지원하지 않음" 등 정책 거절 패턴
민감 정보 포함	이메일·전화·내부 시스템명·고객사 식별정보
PII / 보안 위험	마스킹 필요 항목 식별

출력 양식 — 정확히 이 구조

# Q&A 요약·평가 예시 — post {{POST_ID}} "{제목}"

> (한 줄 설명)

| 메타 | 값 |
| --- | --- |
| Post ID | **{{POST_ID}}** |
| Project | {project_id} · `{project_name}` ({성격 요약}) |
| 문의자 | {writer} (`{email_domain}` → 고객/직원) |
| 응대자 | {comment_writer} (`{email_domain}` → 고객/직원) |
| 일시 | 문의 {YYYY-MM-DD HH:MM} · 응답 {YYYY-MM-DD HH:MM} |
| FRT | **{N분/시}** |
| 가시성 | 공개 / **비공개** |
| 분류 규칙 | `@malgnsoft.com` = 직원 · 그 외 = 고객/협력사 |

---

## 1. 문의 본문

> {정제된 본문 — HTML 제거}

## 2. 답변 본문 ({공개/비공개})

> {정제된 답변 본문}

## 3. 한 줄 요약

> **{1~2 문장 요약 — 질의·답·결과}**

---

## 4. 평가 (5축)

(범례, 그리고 §4-A ~ §4-E 각 5축의 표 + 평)

## 5. 종합 점수표

(★ × 5축 + 전체 평균)

## 6. 후속 조치 권장

(번호 매긴 액션 3~5개)

## 7. 관찰 (선택)

(비공개 패턴·정책 거절 일관성 등 발견 사항)

## 8. 추출 쿼리 (재현용)

(위 Q1·Q2 SQL)

---

## Cross-link

- 정책: [LEGACY-DB-INVENTORY.md](../LEGACY-DB-INVENTORY.md) §6 (해당 시)
- 평가 양식 (장문): [prompts/cs-evaluation.md](../prompts/cs-evaluation.md)
- 브리핑 카드 양식: [prompts/customer-briefing.md](../prompts/customer-briefing.md)

작성 규칙

언어: 한국어. 격식체.
점수: ★ 1~5 (5가 최고).
판정 기호: ✓ 양호 · ⚠ 주의 · ✕ 문제 · ㅡ 정보 부족.
추측 금지: 데이터로 측정·관찰되지 않은 항목은 반드시 ㅡ로 표기.
이메일 도메인 분류: 메타 표에 항상 @xxx.com → 고객/직원 형태로 명시.
본문 인용 시 HTML 정제: <[^>]+> 제거 +   → 공백 + 줄바꿈 보존.
PII: 메타에 이메일 표시 시 도메인만 노출 (@nate.com, @malgnsoft.com). 전체 이메일 노출 금지.
표준답변 템플릿 (§4-D): 1~3 단락의 공개판 초안. 비공개 답변일수록 필수.
저장 경로: doc/examples/qa-{{POST_ID}}-{한국어슬러그}.md. 슬러그는 게시글 제목의 핵심 키워드 (예: "사용자매뉴얼", "회원탈퇴").

품질 체크리스트

메타에 이메일 도메인 분류 기준 명시
문의·답변 본문이 정제된 텍스트 인용 (HTML 태그 제거)
5축 모두 점수 + 측정 근거 표 포함
종합 점수표 + 전체 평균
비공개 답변일 경우 §4-E에서 명시 + §4-D에 공개판 템플릿
후속 조치 3~5건 (구체적 액션)
측정 안 된 항목은 ㅡ로 표시

§ 참고

예시 산출물: doc/examples/qa-94227-사용자매뉴얼.md
DB 정책·정제 룰: doc/LEGACY-DB-INVENTORY.md
다른 평가 프롬프트:
- customer-briefing.md — 1페이지 브리핑 카드 (프로젝트 단위)
- cs-evaluation.md — 풀 평가 보고서 (프로젝트 단위)
분류 규칙 메모리 근거: 사용자 정책 (@malgnsoft.com → 직원)