Reasoning

Reasoning skills and workflows surfaced by the site skill importer.

20 개 스킬
K
dhdna-profiler

작성자 K-Dense-AI

dhdna-profiler는 텍스트나 음성에서 인지 패턴과 사고의 지문을 추출합니다. 누군가가 어떻게 추론하고, 결정하고, 무엇을 중요하게 여기며, 어떻게 소통하는지 프로파일링할 때, 사고 스타일을 비교할 때, 또는 “내 사고 스타일은 어떤가요?” 같은 질문에 답할 때 유용합니다. 특히 구조화된 분석, 반복 비교, 그리고 한 문단 뒤에 숨은 사고방식을 더 깊이 들여다볼 때 효과적입니다.

Data Analysis
즐겨찾기 0GitHub 21.3k
M
context-degradation

작성자 muratcankoylan

context-degradation은 긴 작업 흐름에서 발생하는 컨텍스트 실패를 진단하는 실용적인 스킬입니다. lost-in-the-middle, poisoning, distraction, confusion, clash를 포함해 어디에서 컨텍스트가 끊기는지 찾아내고, 무엇을 먼저 바꿔야 하는지 결정한 뒤, Skill Authoring, 프롬프트 배치, 프로덕션 에이전트 디버깅에 바로 쓸 수 있는 반복 가능한 context-degradation 가이드를 적용할 수 있습니다.

Skill Authoring
즐겨찾기 0GitHub 15.6k
T
think

작성자 tw93

think는 코딩 전에 거친 아이디어를 승인된, 의사결정이 끝난 계획으로 다듬는 의사결정 지원 스킬입니다. 기능 설계, 아키텍처 선택, 트레이드오프 분석, 그리고 ‘이걸 해야 하나?’ 같은 질문에 적합하며, 구현보다 판단이 중요한 상황에서 쓰기 좋습니다. repo 우선 워크플로에서 Decision Support, think guide, think usage 수요에 잘 맞습니다.

Decision Support
즐겨찾기 0GitHub 5.1k
N
why

작성자 NeoLabHQ

why skill은 Five Whys 분석을 적용해 증상을 근본 원인으로 이어지는 원인 체인과 실행 가능한 해결책으로 바꿔 줍니다. UX 감사, 제품 이슈, 버그, 프로세스 붕괴처럼 표면적인 추측보다 체계적인 추론이 필요할 때 이 why 가이드를 사용하세요.

UX Audit
즐겨찾기 0GitHub 982
N
cause-and-effect

작성자 NeoLabHQ

원인과 결과 스킬은 어골도(Fishbone) 분석을 사용해 사람, 프로세스, 기술, 환경, 방법, 자재 전반에 걸친 잠재적 근본 원인을 체계적으로 정리합니다. 막연한 문제를 구조화된 원인 트리로 바꾸고, 유력한 원인부터 우선순위를 정한 뒤, 다음 조치를 결정하는 데 도움이 됩니다. UX 감사, 장애 리뷰, 회고, 문제 해결을 위한 원인과 결과 분석에 유용합니다.

UX Audit
즐겨찾기 0GitHub 982
N
analyse-problem

작성자 NeoLabHQ

analyse-problem은 복잡하게 얽힌 문제를 배경, 현황, 원인 분석, 대책, 실행 계획, 후속 점검까지 담은 한 페이지짜리 브리프로 정리해 주는 A3 문제 분석 스킬입니다. 전략 기획, 운영, 제품, 엔지니어링에서 의사결정 가능한 문제 정의가 필요할 때 유용합니다.

Strategic Planning
즐겨찾기 0GitHub 982
N
analyse

작성자 NeoLabHQ

Analyse는 코드, 워크플로, 비효율을 대상으로 Gemba Walk, Value Stream Mapping, Muda 중 적절한 방법을 자동 선택하는 카이젠 분석 스킬입니다. 올바른 방법을 먼저 고르게 하고 싶을 때는 Skill Authoring, repo 감사, 구조화된 조사에 analyse 스킬을 사용하세요.

Skill Authoring
즐겨찾기 0GitHub 982
N
tree-of-thoughts

작성자 NeoLabHQ

tree-of-thoughts는 여러 접근 방식을 탐색하고, 약한 분기를 가지치기하며, 더 나은 답을 합성하도록 돕는 추론 워크플로 스킬입니다. 까다로운 디버깅, 계획 수립, 아키텍처 트레이드오프, Agent Orchestration용 tree-of-thoughts에 특히 유용합니다.

Agent Orchestration
즐겨찾기 0GitHub 982
N
launch-sub-agent

작성자 NeoLabHQ

launch-sub-agent는 멀티 에이전트 시스템에서 범위가 정해진 작업을 처리하도록 집중형 서브 에이전트를 호출하는 데 도움을 줍니다. 작업 복잡도를 분석하고, 적절한 모델 등급을 선택하며, 전문 에이전트 매칭을 지원하고, 자기 검토 기반 검증을 더해 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻도록 합니다.

Multi-Agent Systems
즐겨찾기 0GitHub 982
N
multi-agent-patterns

작성자 NeoLabHQ

multi-agent-patterns는 Claude Code에서 한 에이전트만으로는 부족할 때 Multi-Agent Systems를 설계하는 실용 가이드입니다. 작업을 분리하고, 서브 에이전트를 조율하고, 불필요한 오버헤드 없이 오케스트레이션 패턴을 비교할 때 활용할 수 있습니다.

Multi-Agent Systems
즐겨찾기 0GitHub 982
N
judge

작성자 NeoLabHQ

Judge는 2단계 평가 skill로, 먼저 메타-judge를 실행한 뒤 judge 하위 에이전트가 격리된 컨텍스트, 근거, 명확한 기준으로 결과를 채점합니다. 코드, 글쓰기, 분석, Skill Authoring을 보고용으로 검토해야 할 때, 가벼운 의견이 아니라 방어 가능한 judge 가이드가 필요하다면 사용하세요.

Skill Authoring
즐겨찾기 0GitHub 982
N
judge-with-debate

작성자 NeoLabHQ

judge-with-debate는 공유된 사양, 근거 기반 반박, 최대 3라운드의 토론을 통해 다중 에이전트 토론 방식으로 솔루션을 평가합니다. 코드 리뷰, 루브릭 기반 평가, 그리고 Multi-Agent Systems 워크플로우에서의 judge-with-debate에 특히 적합합니다.

Multi-Agent Systems
즐겨찾기 0GitHub 982
N
do-in-steps

작성자 NeoLabHQ

do-in-steps는 작업을 순서가 있는 하위 작업으로 나누고, 서브 에이전트를 조율하며, 각 단계를 다음 단계로 넘어가기 전에 검증해 복잡한 작업을 처리하도록 돕습니다. 저장소 변경, 다단계 리팩터링, 마이그레이션처럼 통제된 인계와 보이지 않는 실패를 줄이는 일이 필요할 때 특히 잘 맞는, Agent Orchestration용 do-in-steps입니다.

Agent Orchestration
즐겨찾기 0GitHub 982
N
do-competitively

작성자 NeoLabHQ

do-competitively는 병렬 후보 생성, 루브릭 기반 평가, 근거 중심 종합을 통해 중요한 작업을 해결하도록 돕습니다. 속도보다 품질, 견고성, 그리고 트레이드오프 처리가 더 중요한 Workflow Automation 및 기타 고위험 요청에 특히 적합합니다.

Workflow Automation
즐겨찾기 0GitHub 982
A
icpg

작성자 alinaqi

icpg는 ReasonNodes, 형식적 계약, 드리프트 감지를 통해 코드 이해에 WHY 레이어를 더합니다. 코드 변경 전에 의도, 소유권, 위험 맥락이 필요할 때 코드 리뷰, 리팩터링, 사전 작업 분석에 사용하세요.

Code Review
즐겨찾기 0GitHub 607
K
scientific-critical-thinking

작성자 K-Dense-AI

scientific-critical-thinking는 과학적 주장, 연구 설계, 편향, 교란 요인, 증거의 질을 평가하는 데 도움이 됩니다. 비판적 분석, 문헌 검토 지원, GRADE 또는 Cochrane 위험도 편향 검토, 그리고 논문이 실제로 무엇을 뒷받침할 수 있는지 Peer Review 스타일로 판단할 때 활용하세요.

Peer Review
즐겨찾기 0GitHub 0
K
consciousness-council

작성자 K-Dense-AI

consciousness-council은 의사결정, 딜레마, 전략 질문, 창의적 문제를 위해 구조화된 다중 관점 숙의를 진행합니다. 상충하는 시각, 악마의 변호인 관점의 분석, 행동 전에 더 분명한 트레이드오프가 필요할 때 이 consciousness-council 스킬을 사용하세요. 한 줄 답변이 아니라 의사결정 지원을 위해 설계되었습니다.

Decision Support
즐겨찾기 0GitHub 0
N
reflect

작성자 NeoLabHQ

reflect는 이전 응답이나 출력물을 검토하기 위한 Skill Validation 도구입니다. 복잡도 분류와 검증을 활용해, 작업이 배포되기 전에 놓친 결함, 약한 추론, 과도하게 확신에 찬 승인 여부를 찾아냅니다.

Skill Validation
즐겨찾기 0GitHub 0
N
critique

작성자 NeoLabHQ

critique는 여러 전문 심사자, 토론, 합의를 활용해 완료된 작업을 평가하는 보고 전용 리뷰 스킬입니다. Code Review의 critique, 정확성, 품질, 그리고 머지 전에 놓친 이슈를 점검하는 데 도움이 됩니다. NeoLabHQ context-engineering-kit에 critique를 설치하고 파일 경로, 커밋, 또는 컨텍스트와 함께 사용하세요.

Code Review
즐겨찾기 0GitHub 0
M
recursive-decomposition

작성자 massimodeluisa

recursive-decomposition은 대규모, 다중 파일, 또는 다중 홉 작업을 위한 워크플로 자동화 스킬입니다. 작업을 더 작은 단위로 나눠 각각 독립적으로 처리한 뒤 결과를 합쳐, 단일 프롬프트로는 너무 얕거나 불안정할 수 있는 코드베이스 리뷰, 문서 집계, 구조화 추출을 더 안정적으로 수행할 수 있게 합니다.

Workflow Automation
즐겨찾기 0GitHub 0
Reasoning