ai-dev-effectiveness은(는) 무엇을 하나요?
모든 Git 저장소에서 AI 공동 프로그래밍 효과를 측정합니다. Claude/Copilot/Cursor/Codex 서명을 감지하고, 하향식 역할, 상향식 공식, 그리고 diff를 읽는 선택적 Claude Code 하위 에이전트를 통해 생산성 배수를 삼각 측량합니다.
모든 Git 저장소에서 AI 공동 프로그래밍 효과를 측정합니다. Claude/Copilot/Cursor/Codex 서명을 감지하고, 하향식 역할, 상향식 공식, 그리고 diff를 읽는 선택적 Claude Code 하위 에이전트를 통해 생산성 배수를 삼각 측량합니다.
이 스킬은 Git 저장소에서 AI 도구(Claude, Copilot, Cursor, Codex)의 공동 프로그래밍 효과를 정량적으로 측정하고 분석하는 도구입니다. 'denn-gubsky/ai-dev-effectiveness'는 저장소의 커밋 히스토리를 분석하여 AI가 생성한 코드의 비율과 생산성 향상 배수를 계산합니다. 하향식(역할 기반 추정)과 상향식(공식 기반 계산) 두 가지 접근법을 결합하여 신뢰할 수 있는 결과를 제공하며, 선택적으로 Claude Code 하위 에이전트를 사용하여 diff를 직접 분석함으로써 더 정확한 측정이 가능합니다. 이 스킬은 개발 팀이 AI 도입의 실제 효과를 데이터 기반으로 평가하고, 개발 프로세스를 최적화하는 데 유용합니다.
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모든 Git 저장소에서 AI 공동 프로그래밍 효과를 측정합니다. Claude/Copilot/Cursor/Codex 서명을 감지하고, 하향식 역할, 상향식 공식, 그리고 diff를 읽는 선택적 Claude Code 하위 에이전트를 통해 생산성 배수를 삼각 측량합니다.
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.