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엔지니어링 다중 AI 스킬

요구사항 및 원시 증거를 기반으로 엔지니어링 설계, 코드 변경 또는 결과를 검토합니다. 통합 또는 중요한 주장 전에 독립적인 정확성, 보안, 신뢰성, 성능 및 증거 검토에 사용합니다.

엔지니어링 다중 AI 스킬란 무엇인가요?

이 스킬은 엔지니어링 설계, 코드 변경 또는 결과물을 요구사항과 원시 증거에 대해 체계적으로 검토하는 에이전트입니다. 통합, 릴리스 또는 중요한 결정을 내리기 전에 독립적인 정확성, 보안, 신뢰성, 성능 및 증거 검토를 수행합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 사용자는 요구사항, 패치 및 관련 출력물을 직접 읽고 실제 통합될 개정판을 검토해야 합니다. 다른 역할의 요약은 증거가 될 수 없으며, 관련 없는 코드를 편집하여 결과를 조작해서는 안 됩니다. 이 스킬은 허용 기준 충족 여부, 수정 필요 여부 또는 결과가 미검증 상태인지를 명확히 진술하고, 각 결함 후보에 대해 80-100% 신뢰도로 심각도, 정확한 위치, 실패 조건 및 해결책을 보고합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills/tree/HEAD/skills/critic-review

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문서

요구사항, 패치 및 관련 출력물을 직접 읽으십시오. 통합되는 실제 개정판을 검토하십시오. 다른 역할의 요약은 증거가 아닙니다. 관련 없는 코드를 편집하여 결과를 조작하지 마십시오.

적절한 관점 적용:

  • 허용: 각 요구 조건이 경계값과 실패 케이스를 포함하여 통과하는가?
  • 정확성: 상태 전환, 동시성, 불변성, 호환성 및 데이터 무결성.
  • 실패 처리: 삼켜진 예외, 폴백, 부분 성공 및 오해를 불러일으키는 완료.
  • 보안: 변경된 경로에서 신뢰 경계, 권한 부여, 자격 증명 및 인젝션.
  • 성능: 측정된 작업량, 리소스 한계, 비교 가능한 기준 및 현실적인 비용.
  • 증거: 선택 편향, 반복된 비교, 건너뛴 실패, 불확실성 및 과장 주장.

각 후보가 실제 중요한 결함일 확신도를 추정하십시오. 80-100% 신뢰도로 심각도, 정확한 위치, 실패 조건 및 해결책을 보고하십시오. 50-79%는 레이블이 지정된 노트로 유지하고, 더 낮은 신뢰도의 포인트는 특정 저렴한 검사로만 남기십시오. 확신도는 심각도와 별개입니다. 추측성 심각 시나리오는 확인된 발견 사항이 아닙니다.

허용 기준이 충족되었는지, 수정이 필요한지, 또는 결과가 여전히 미검증 상태인지 명시하십시오. "조치 가능한 발견 사항 없음"도 유효합니다. 담당자에게 재현 코드를 제공하고, 할당된 범위를 벗어나 파일을 조용히 변경하지 마십시오. 검토는 병합, 게시 또는 배포를 승인하지 않습니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 1 individual skill — each has its own dedicated page.

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