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TianMingKanae/engineering-multi-ai-skills

구현 전에 엔지니어링 변경 또는 실험을 정의하고, 관찰 가능한 합격/불합격 기준과 비례적인 검증을 수행합니다. 대규모 변경, 마이그레이션, 벤치마크 또는 모호한 요구사항에 사용하며, 일상적인 수정은 가볍게 유지합니다.

engineering-multi-ai-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등)가 엔지니어링 변경이나 실험을 구현하기 전에 체계적으로 정의하고 검증하도록 안내합니다. 문제 설명, 원하는 동작, 영향을 받는 인터페이스, 범위 외 작업을 명확히 하고, 관찰 가능한 합격/불합격 기준을 수립합니다. 검증의 규모는 리스크에 비례하도록 하여, 버그는 재현 및 회귀 테스트가, 마이그레이션은 호환성 및 롤백 점검이 필요합니다. 특히 성능 실험의 경우 가설, 주요 지표, 기준선, 워크로드, 시드, 자원 예산, 실패 처리, 성공 임계값을 결과 확인 전에 기록해야 합니다. 또한 장기 작업은 소규모 단위로 먼저 실행해보고, 결과 평가 시 원래 기준을 사용하며, 실패 사례와 부정적 결과를 보존하고, 중요한 결론은 검토 또는 독립적 검증을 받도록 합니다. 이 스킬은 프로젝트의 증거 장부에 결정과 한계를 기록하고, 최종 보고를 통해 투명성을 높이는 것을 목표로 합니다.

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

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문서

관련 코드, 테스트 및 프로젝트 제약 조건을 읽습니다. 문제, 원하는 동작, 영향을 받는 인터페이스 및 범위 외 작업을 명시합니다. 인공물로부터 사실을 확인하고, 결과에 실질적인 영향을 미치는 해결되지 않은 질문을 권장 선택지와 함께 일괄 정리합니다. 답변을 기다리는 동안 독립적으로 작업을 계속합니다.

관찰 가능한 합격/불합격 기준과 이를 실행하는 방법을 정의합니다. 검증을 리스크에 맞춥니다. 버그에는 재현기와 회귀 검사가 필요할 수 있고, 마이그레이션에는 호환성 검사와 롤백이 필요할 수 있습니다. 비용이 높거나 되돌릴 수 없는 작업 전에 중요한 가정을 확정합니다. 사용자의 지시가 이미 변경을 승인한 경우 설계 승인을 요구하지 않습니다.

실험이나 성능 주장의 경우, 결과를 검사하기 전에 가설, 주요 지표, 기준선, 워크로드, 시드 또는 샘플링, 자원 예산, 실패 처리, 성공 임계값을 기록합니다. 동등한 노력으로 대안을 비교합니다. 탐색적 관찰과 확증적 결과를 분리합니다. 결과 후 변경 사항에 레이블을 붙이고 새로운 규칙을 소급 적용하지 않습니다.

장기 작업의 경우, 실행과 작은 대표 단위를 먼저 테스트합니다. 리소스 한계, 출력 경로 및 실제 재개 동작을 기록합니다. 명령이 실제로 지원하는 dry-run 인터페이스만 사용합니다. 호스트의 승인된 백그라운드 기능을 통해 실행합니다. 모델 세션이 몇 시간 동안 대기하도록 두지 않습니다.

원래 기준을 사용하여 출력을 평가합니다. 실패한 사례, 건너뛴 작업 및 부정적 결과를 보존합니다. 중요한 결론은 필요시 검토하거나 독립적으로 확인합니다. 프로젝트의 증거 장부에 결정과 한계를 기록한 다음, 확립된 내용을 보고합니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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