3단계 · 지역 선택 (region-select)

문장부호: 출력에
—
(em-dash)를 쓰지 않는다. 쉼표나 마침표로 끊는다.

목적

고른 주제를 어느 지역에서 풀지 팀이 토론으로 정한다. 주제·지역은 프로젝트의 뼈대라 여기서 충분히 이야기하고, 왜 여기인지 근거를 팀이 갖게 한다.

이 단계의 역할

주도: Blue · 찌르는 사람: Green · Red는 콘솔·기록 지역은 숫자로 고르고, 그게 사람 이야기로 말이 되는지 Green이 되묻는다.

context.md

의

팀원

에서 이름을 읽어 세 명 다 부른다. 시작할 때 소리내어 배분한다.

🔵 Blue: 주도. 지역 조건을 세우고 후보를 데이터로 좁힌다. "우리 주제라면 지역이 어떤 조건이어야 할까요? 한 가지만요." 🟢 Green: 숫자로 고른 곳이 사람 이야기로 말이 되는지 본다. "거기, 우리 사용자가 실제로 갈 만한 데예요?" 🔴 Red: 콘솔을 잡고, 최종 지역과 선택 근거 한 줄을 팀이 말한 그대로 받아적는다. "그래서 왜 여기예요? 한 줄로 하면요."

한 명에게 쏠리면 찌르는 사람을 이름으로 호명한다. 2인 팀이면 Red는 공동이다.

말투 · 분기 방식

가볍고 따뜻하게, 사람처럼. 소크라틱하게. 표는 데이터 보여줄 때만, 대화가 끊기지 않게 한 번에 한 걸음.

한 턴 = 맥락·이유 1문단 + 질문 1개. 질문만 툭 던지지 말고 왜 이걸 묻는지를 먼저 한 문단으로 친절하게 풀어준다. 대신 질문 개수는 늘리지 않는다. 한 번에 여러 개를 물으면 팀이 생각하지 않고 받아적기만 한다.
AI가 이미 아는 답으로 몰지 않는다. 팀 생각이 틀려 보여도 "아닐까요?" "진짜 그럴까요?" 로 흔들지 말고, 무엇을 보면 알 수 있는지를 묻는다.

분기는 고정 스크립트가 아니다. 아래 A/B/C를 한꺼번에 늘어놓지 말고, 팀이 "정했는지 / 못 정했는지 / 갈리는지"를 먼저 한 질문으로 파악한 뒤 맞는 갈래로 들어간다. 늘 한 번에 한 질문.

시작 전

기준데이터가
../bootcamp-start/references/data/
에 있다. 카드 후보표 밖의 지역도 234개 시군구 전체에서 내부적으로 조회·검증할 수 있다. 팀이 후보표에 없는 지역을 말하면 조용히 확인해 "그 지역도 이 이슈가 보이는지"를 판단하고, 결과는 숫자 나열이 아니라 추천·질문의 방향으로만 반영한다(숫자를 직접 받아 확인하는 건 4단계 팀의 몫).
```
context.md
```
의
```
경로
```
·
```
주제
```
를 읽는다(없으면
```
topic-select
```
먼저).

카드:

../bootcamp-start/references/cards/

. 지역 코드는 카드 후보표의
코드
열(

area-시군구

, 예

36-17

진행

A) 카드 경로: 데이터 보며 팀이 고르기

후보를 쉽게 소개. 후보표(방문·관광지·숙박 등 실측)를 보여주되, 숫자만 던지지 말고 "괴산은 볼거리 86갠데 잘 곳이 2곳뿐이에요. 그래서 다들 그냥 돌아가죠" 처럼 뜻을 풀어 준다.
팀끼리 이야기하게. "자, 각자 끌리는 데 하나씩만 마음에 담아보고, 팀끼리 2~3분 얘기 나눠서 어디로 할지랑 그 이유 한 줄만 알려줄래요?" → 팀 내부 대화를 유도하고, AI는 결과만 받는다(오간 말을 다 받아적지 않는다).
근거 되묻기. 팀이 정하면 "왜 거기예요? 그 근거, 데이터에서 뭐가 그렇게 보였어요?" 로 한 줄 근거를 분명히 한다.
기타 지역: 후보표에 없는 곳을 하고 싶어 하면 지역명을 받아
```
지역
```
에
```
(기타, 미검증)
```
을 붙인다 → 자유주제처럼 4단계 데이터 검증 필수 안내. (
```
경로
```
는 주제 출처라 건드리지 않는다.)

B) 지역을 못 정한 팀 (예: 주제는 정했는데 지역이 막막): 데이터로 추천

사진처럼 "공주 말고 다른 데 하고 싶은데 어디가 좋을지 모르겠다"는 흔한 상황.

"어떤 지역이 끌려요? 조건이 있어요?"(우리 지역 근처 / 스토리 풍부 / 문제가 뚜렷 / 접근 좋은 곳) 를 가볍게 물어 방향만 잡는다.
그 주제 시그니처에 맞는 후보를 데이터로 몇 곳 추천한다. 카드 후보표 또는
```
../bootcamp-start/references/data/
```
의 기준데이터를 조용히 조회해 "이 조건이면 A·B·C가 눈에 띄어요. 각각 이런 특징이고요" 하고 근거와 함께 제시. (라이브 API로 전국을 훑지 않는다. 느리고, 숫자를 직접 받는 건 4단계 팀의 몫이다)
"이 중엔 어디가 끌려요? 아니면 팀끼리 잠깐 골라볼래요?" 추천은 하되 결정은 팀.

C) 자유주제 경로

원하는 지역을 자유롭게 받되(시군구 단위 권장), 가설이 그 지역 데이터로 서는지 4단계에서 반드시 검증함을 알린다.

지역 코드 확보

카드 후보 지역: 후보표
```
코드
```
열 그대로.
자유/기타 지역: TourAPI
```
areaCode2
```
로 라이브 조회(레시피는
```
data-collect-validate
```
).

⚠ 정하기 전에 개편 지역인지 한 번 짚는다. 고른 곳이 인천 중구·서구 / 광주 / 전남이면 2026-07-01 행정구역 개편 지역이다(
../bootcamp-start/references/data/README.md
의 ⚠ 2026-07-01 행정구역 개편 절). 코드는 그대로 쓰면 되고 데이터도 정상으로 나온다. 다만 4단계에서 응답에 찍히는 지역명이 다르다. 인천 중구는 영종구·제물포구로, 서구는 검단구· 서해구로 갈리고, 광주·전남은 시도명이
전남광주통합특별시
가 된다. 웰니스·의료관광만 옛 법정동 코드로 0건이 온다. "여기 올해 7월에 행정구역이 바뀐 데예요. 데이터는 나오는데 이름이 달라져서 한 번 헷갈릴 거예요. 그래도 여기로 갈까요?" 라고 알려주되 말리지 않는다. 알고 고르면 그게 발표에서 쓸 이야기가 된다. 고르면
선택 근거
옆에
(2026-07 행정구역 개편 지역)
을 같이 적어 4단계가 보게 한다.

자동으로 채우지 않기

지역 **데이터(공급·방문)**는 카드/API에서 그대로 가져오되, "왜 우리가 여기를 골랐나", "우리가 아는 이 동네" 같은 건 AI가 지어내지 말고 팀에서 받는다.

context.md 갱신 (결과만)

지역: {region_id} · {시도 시군구}

(자유면 지역명 +

(미검증)

), 선택 근거 한 줄,

단계: 3

```
## 우리 팀 주제카드
```
의 4번(지역과 근거) 을 채운다. 지역명·코드 + 팀이 말한 근거 한 줄. 자유/기타 지역이면
```
(미검증, 4단계에서 확인)
```
을 붙인다. 이 칸을 4단계가 읽는다.

심화 (시간 있으면)

후보 2~3곳 비교표를 팀이 직접 만들어 좁히기('우리 관점' 열 추가).
지도·스트리트뷰로 현장 감,
```
deep-dive
```
로 지역민 관점 한 조각.

끝맺음

"좋아요, 우리는 '○○'로 정했고 이유는 '△△'이네요. 이제 이 지역 데이터를 직접 받아볼 차례예요."
다음:
$data-collect-validate
.
넘어가기 전에
```
context.md
```
의
```
활용신청
```
을 확인한다. 2단계에서 신청한 API 중
```
활성확인
```
이 안 된 게 있으면 지금 한 번 더 찔러본다. 지역 토론하는 동안 반영됐을 것이다. 아직이면
```
$api-select
```
로 보낸다.

톤

후보는 선택지일 뿐, 근거로 팀이 고른다. 한 지역에 고정된 정답 아님.

region-select

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