hv-analysis

hv-analysis 스킬 개요

hv-analysis는 제품, 회사, 개념, 기술, 인물을 구조화된 수평-수직 분석 보고서로 정리해 주는 중국어 기반 리서치 스킬입니다. 단순한 정의가 아니라, 어떤 대상이 무엇인지, 어떻게 발전해 왔는지, 동종 사례와 어떻게 다른지, 그리고 지금 그 차이가 무엇을 의미하는지까지 신뢰도 있게 파악해야 할 때 가장 잘 맞습니다. 특히 빠른 요약보다 세련된 PDF 리서치 보고서를 만들어야 할 때 hv-analysis 스킬의 가치가 큽니다.

hv-analysis가 필요한 경우

이 스킬의 실제 목적은 “이것을 깊고 체계적으로 이해하도록 도와달라”는 요구를 충족하는 데 있습니다. hv-analysis는 이중 축 워크플로를 안내합니다. 세로 축은 시간에 따라 전체 생애주기를 추적하고, 가로 축은 현재 시점에서 대상과 경쟁사 또는 유사 사례를 비교합니다. 그래서 제품 분석, 기업 리서치, 시장 조사, 전략 검토에 특히 잘 맞습니다.

무엇이 다른가

일반적인 딥 리서치 프롬프트와 달리, hv-analysis는 명확한 분석 구조와 최종 산출물을 전제로 설계되어 있습니다. 과거 이력 수집, 주요 전환점 정리, 대안 비교, 결과 통합을 보고서에 바로 쓸 수 있는 형태로 밀어 줍니다. 이 구조 덕분에 “무엇인지”만 얕게 설명하는 답변을 줄이고, 의사결정에 쓸 만한 분석을 끌어내기 쉽습니다.

적합한 사용자와 활용 사례

hv-analysis는 포지셔닝, 진화 과정, 경쟁 환경, 전략적 트레이드오프를 이해해야 할 때 쓰면 좋습니다. 새 도구 도입 전에 검토하거나, 회사의 성장 궤적을 평가하거나, 내부 보고용 브리핑을 준비하는 사람에게 잘 맞습니다. 반대로 간단한 용어 설명이나 짧은 형식의 콘텐츠 작업에는 덜 적합합니다.

hv-analysis 스킬 사용법

hv-analysis 설치 및 실행하기

자신의 스킬 디렉터리 워크플로에서 이 스킬을 설치한 뒤, 명확한 리서치 대상과 의도를 함께 넣어 호출하면 됩니다. 실용적인 설치 명령은 다음과 같습니다: npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis. 요청할 때는 대상 이름을 직접 적고 수평-수직 분석을 원한다고 분명히 밝혀 주세요. 예: “hv-analysis를 사용해서 Notion을 생산성 제품 관점에서 조사하고 Obsidian, Evernote와 비교해 주세요.”

스킬에 맞는 입력 형태 주기

좋은 입력은 구체적이고, 범위가 정해져 있으며, 의사결정과 연결되어 있습니다. 대상, 유형, 사용자, 중요한 관점을 함께 넣어 주세요.

• “창업자가 개발 워크플로를 고를 때 Cursor를 AI 코딩 도구로 분석해 주세요.”
• “OpenAI를 회사로서 조사하되, 제품 변화와 경쟁 압박에 초점을 맞춰 주세요.”
• “hv-analysis로 Figma의 진화와 시장 내 위치를 분석해 주세요.”

“帮我研究一下XX”처럼 대략적으로만 써도 스킬은 작동할 수 있지만, 범위를 더 분명히 할수록 비교가 좋아지고 서사도 더 매끄러워집니다.

먼저 읽어야 할 파일

먼저 SKILL.md를 열어 워크플로와 보고서 구조를 이해하세요. 그다음 references/schema.json에서 스킬이 기대하는 분석 필드를 확인하고, 최종 Markdown-to-PDF 출력 경로를 이해하고 싶다면 scripts/md_to_pdf.py도 살펴보면 됩니다. 이 파일들은 이 스킬이 무엇을 우선시하는지 보여 줍니다. 구조화된 리서치, 마일스톤 논리, 그리고 결과물의 완성도입니다.

결과물을 더 좋게 만드는 워크플로 팁

hv-analysis를 쓸 때는 두 축을 모두 명시하는 것이 좋습니다. 먼저 이력, 그다음 현재 비교 순서로 요청하세요. 대상에 뚜렷한 경쟁사가 있다면 이름을 직접 적는 것이 좋습니다. 가격, 제품 성숙도, 생태계, 전략적 리스크처럼 특정 관점이 중요하다면 처음부터 밝혀 두세요. 초안이 너무 넓게 나오면, “더 자세히”라고만 하지 말고 대상 자체나 시장 구간을 좁히는 편이 훨씬 효과적입니다.

hv-analysis 스킬 FAQ

hv-analysis는 중국어 프롬프트만 지원하나요?

저장소 내용은 중국어 중심이지만, 조사 대상과 비교 대상이 분명하다면 hv-analysis 스킬은 영어 요청으로도 충분히 사용할 수 있습니다. 핵심은 프롬프트 언어보다 출력 워크플로입니다.

hv-analysis는 일반 프롬프트보다 무엇이 더 좋은가요?

일반 프롬프트는 보통 요약문을 만들어 냅니다. 반면 hv-analysis는 수직 이력, 수평 비교, 최종 종합이라는 리서치 방법 자체를 만들도록 설계되어 있습니다. hv-analysis 스킬을 설치할 가치가 있는 가장 큰 이유도 바로 이 구조입니다. 즉흥적인 프롬프팅에만 의존하는 것보다 훨씬 일관된 분석을 얻을 수 있습니다.

어떤 경우에는 hv-analysis를 쓰지 말아야 하나요?

간단한 정의, 한 줄 요약, 짧은 소셜 포스트만 필요하다면 hv-analysis를 쓰지 마세요. “X가 무엇인가”만 알면 되는 상황이라면 이 스킬은 과정이 너무 많습니다. 또 아직 진짜 리서치 대상이 정해지지 않았거나, 비교 분석이 필요하지 않은 경우에도 적합하지 않습니다.

hv-analysis는 초보자도 쉽게 쓸 수 있나요?

네, 무엇을 조사하고 싶은지 말할 수 있고 그 이유를 설명할 수 있다면 충분합니다. 리서치 방법론 지식이 없어도 잘 사용할 수 있습니다. 초보자가 가장 많이 하는 실수는 의사결정 맥락 없이 너무 넓은 주제를 던지는 것입니다. 이렇게 하면 비교 품질과 최종 판단이 모두 약해집니다.

hv-analysis 스킬 개선 방법

더 날카로운 리서치 질문으로 시작하기

hv-analysis 스킬은 주제만 던지는 것보다 질문이 들어간 첫 프롬프트에서 가장 잘 작동합니다. “Anthropic을 조사해 주세요”보다 “제품 전략, 모델 포지셔닝, 경쟁 압박에 초점을 맞춰 Anthropic을 AI 회사로서 조사해 주세요”가 훨씬 좋습니다. 두 번째 방식이 분석의 중심을 더 분명하게 만들어 주고 결과 품질도 높입니다.

비교 대상을 더 잘 지정하기

가로 분석은 의사결정에 실제로 의미 있는 경쟁사나 대안을 지정할수록 더 강해집니다. 제품을 평가한다면 실제로 선택지를 놓고 비교할 대안을 나열하세요. 비교 집합을 너무 모호하게 두면, hv-analysis가 적절하긴 해도 의사결정과는 거리가 있는 기준을 잡을 수 있습니다.

범위를 통제해 얕은 결과를 막기

hv-analysis에서 가장 흔한 실패는 너무 많은 각도를 한 번에 다루려는 것입니다. 대상이 크다면 기간, 시장, 사용 사례를 제한하세요. 예를 들어 “최근 3년”, “소비자 채택”, “개발자 도구”처럼 조건을 주면 보고서가 더 집중되고 근거도 풍부해집니다.

문장보다 구조부터 반복 개선하기

첫 결과를 받은 뒤에는 세로 타임라인의 빈틈을 메우거나, 빠진 경쟁사를 추가하거나, 트레이드오프 종합을 더 강하게 요청하는 방식으로 hv-analysis를 개선하세요. 어떤 섹션이 너무 일반적으로 느껴진다면, 비즈니스 모델, 기술 진화, 사용자 채택, 전략적 리스크처럼 무엇을 더 강조할지 직접 지정하는 편이 좋습니다. 보통 “더 길게 써 달라”고 하는 것보다 훨씬 효과적입니다.