한 사건을, 이만큼 쪼개 읽습니다.

PIPELINE

입력 → 처리 → 출력

자료에서 서면까지 다섯 칸. 각 칸의 숫자는 그날 실제로 지나간 양입니다.

1. IN

   자료

   259건

   PDF 257 · 영상 2

2. OCR

   판독

   838쪽

   엔진 4종 · 호출 1,204회

3. DB

   사실관계 데이터베이스

   1,721사실

   타임라인 1,215 · 금전 흐름 3,859

4. RUN

   에이전트 팀

   93회

   역할 12종 · 동시 최대 7

5. OUT

   서면

   14건

   워드 서면 · 분석 문서 19

01 INPUT

자료

올라온 기록 전부를 텍스트로 바꿉니다.

자료

259건

용량

285.8MB

판독

838쪽

PDF

257건

영상

2건

업체 판독 호출

1,204회

1,423쪽

판독 엔진

4종

02 READ

사건 검토 · 전체 기록 정독

기록 전체를 단계별로 한 번에 읽습니다.

실행

1회

소요

91분

단계

11단계

모델

3종

토큰 입력

11,867,878

토큰 출력

3,360,140

토큰 캐시

7,750,730

03 STORE

사실관계 데이터베이스

읽은 내용을 사실 단위로 쪼개 서로 잇습니다.

사실관계

1,721건

타임라인

1,215건

금전 흐름

3,859건

인물

299명

인물 관계

106건

시간 군집

56개

자료 목록

258건

기록 공백(확인 필요)

28건

04 PROCESS

매터워크 · 에이전트 팀

클로드 구독 실행 · 하위 에이전트가 역할을 나눠 동시에 일합니다.

대화 턴

21턴

완료 17

이용자 메시지

15건

작업 시간

297분

10:09~19:39

하위 에이전트

93회

역할

12종

동시 최대

7개

도구 호출

2,396회

에이전트 누적

469분

워크플로

1종

5단계

하위 에이전트 토큰

12,002,820

과정 기록

3,305줄

05 OUTPUT

산출

서면과 분석 문서, 구조 데이터가 남습니다.

워드 서면

14건

제목 13 · 준비서면 4 · 신청서 4 · 의견서 1 · 그 밖 5

분석 문서 md

19건

구조 데이터 json

32건

txt

18건

html

1건

DIFF

일반 AI 채팅 1회와 나란히