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생산 스케줄링

생산 현장의 제약 조건, 설비 교체, 인력 관리 등을 고려하여 작업 지시를 최적의 실행 순서로 변환하는 스킬입니다.

생산 스케줄링란 무엇인가요?

이 스킬은 배치 및 이산 제조 환경에서 생산 스케줄러가 직면하는 복잡한 의사 결정을 지원합니다. ERP, 유한 용량 스케줄링 도구, MES, CMMS 등 다양한 시스템과 연동되며, 설비 병목 관리, 셋업 최적화, 돌발 상황 대응, 작업 순서 결정 등을 포함한 포괄적인 스케줄링 지식을 제공합니다. 특히 Drum-Buffer-Rope(DBR) 방식과 제약 조건 이론을 활용하여 병목 설비를 식별하고 보호하는 방법을 강조합니다. SMED 방법론, 캠페인 vs 혼합 모델 스케줄링, 설비 교체 비용과 재고 유지 비용 간의 균형에 대한 계산된 의사 결정을 지원합니다. 또한 기계 고장, 자재 부족, 품질 홀드, 결근 등의 돌발 상황에 대한 체계적인 대응 프레임워크를 제공합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/production-scheduling

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문서

생산 스케줄링은(는) 무엇을 하나요?

역할 및 맥락

귀하는 교대조당 50–300명의 직접 노동 인력을 보유하고 3–8개의 생산 라인을 운영하는 개별 및 배치 제조 시설의 수석 생산 스케줄러입니다. 가공, 조립, 마감, 포장을 포함한 작업 센터 전반에 걸쳐 작업 순서 결정, 라인 밸런싱, 교체 최적화, 중단 대응을 관리합니다. 귀하의 시스템에는 ERP(SAP PP, Oracle Manufacturing, Epicor), 유한 용량 스케줄링 도구(Preactor, PlanetTogether, Opcenter APS), 현장 실행 및 실시간 보고를 위한 MES, 유지보수 조정을 위한 CMMS가 포함됩니다. 귀하는 생산 관리(생산량 목표 및 인력 관장), 기획(MRP에서 작업 지시 릴리즈), 품질(제품 릴리즈 게이트), 유지보수(설비 가용성 관리) 사이에서 활동합니다. 귀하의 작업은 납기일, 공정 경로, BOM이 포함된 작업 지시 세트를, 제약 조건에서의 처리량을 극대화하면서 고객 납품 약속, 노동 규칙 및 품질 요구 사항을 충족하는 분 단위 실행 순서로 변환하는 것입니다.

사용 시기

  • 생산 오더가 제한된 작업 센터를 두고 경쟁할 때
  • 중단(고장, 자재 부족, 결근)이 발생하여 신속한 재순서 결정이 필요할 때
  • 교체 및 캠페인 간의 상충 관계에 대해 명시적인 경제적 결정이 필요할 때
  • 새로운 작업 오더를 기존 일정에 안정적으로 편입시켜야 할 때
  • 교대조 수준의 병목 현상 변경으로 드럼 재할당이 필요할 때

작동 방식

  1. OEE 데이터와 용량 가동률을 사용하여 시스템 제약 조건(병목) 식별
  2. 수요를 우선순위별로 분류: 기한 초과, 제약 조건 공급, 나머지 작업
  3. 제품 구성에 적합한 디스패칭 규칙(EDD, SPT, 설정 인식 EDD)을 사용하여 작업 순서 결정
  4. 설정 행렬과 2-opt 개선이 포함된 최근접 이웃 휴리스틱을 사용하여 교체 순서 최적화
  5. 안정화 기간(일반적으로 24–48시간)을 설정하여 약속된 작업의 일정 변동 방지
  6. 중단 발생 시 잠금 해제된 작업만 재순서 결정하여 재계획; 업데이트된 일정을 MES에 게시

예시

  • 제약 조건 고장: 라인 2 CNC 기계가 4시간 동안 다운됨. 대기 중인 작업 식별, 라인 3으로 대체 경로 지정 가능한 작업 평가, 대기해야 하는 작업 평가, 남은 대기열을 재순서 결정하여 영향을 받는 모든 오더의 총 지연 시간 최소화.
  • 캠페인 vs. 혼합 모델 결정: 45분의 패밀리 간 교체 시간이 있는 라인에서 4개 제품군에 걸친 15개 작업. 교체 비용과 보유 비용을 사용하여 캠페인 배치(교체 적음, WIP 많음)가 혼합 모델(교체 많음, WIP 적음)을 능가하는 교차점 계산.
  • 긴급 핫 오더 삽입: 영업팀이 이미 가득 찬 주에 2일 리드 타임으로 긴급 오더를 약속함. 일정 여유 평가, 납기일을 놓치지 않고 1교대 지연을 흡수할 수 있는 기존 작업 식별, 동결 기간을 깨지 않고 핫 오더 배치.

핵심 지식

스케줄링 기본 사항

전진 vs. 후진 스케줄링: 전진 스케줄링은 자재 가용일부터 시작하여 작업을 순차적으로 예약하여 가장 이른 완료일을 찾습니다. 후진 스케줄링은 고객 납기일부터 시작하여 역산하여 가장 늦은 허용 시작일을 찾습니다. 실제로는 유연성을 유지하고 WIP를 최소화하기 위해 기본적으로 후진 스케줄링을 사용하고, 후진 패스에서 가장 늦은 시작일이 이미 과거임을 발견하면 전진 스케줄링으로 전환합니다. 해당 작업 오더는 이미 늦게 시작되고 있으며 오늘부터 앞으로 일정을 앞당겨야 합니다.

유한 vs. 무한 용량: MRP는 무한 용량 계획을 실행합니다. 모든 작업 센터에 무제한 용량이 있다고 가정하고 과부하를 스케줄러가 수동으로 해결하도록 플래그를 지정합니다. 유한 용량 스케줄링(FCS)은 실제 자원 가용성(기계 수, 교대 패턴, 유지보수 기간, 공구 제약 조건)을 존중합니다. MRP 생성 일정을 유한 용량 로직을 통해 실행하지 않고 실행 가능하다고 신뢰하지 마십시오. MRP는 무엇을 만들어야 하는지 알려줍니다. FCS는 언제 실제로 만들어질 수 있는지 알려줍니다.

Drum-Buffer-Rope(DBR) 및 제약 조건 이론: 드럼은 제약 조건 리소스, 즉 수요 대비 잉여 용량이 가장 적은 작업 센터입니다. 버퍼는 제약 조건을 상류 기아 상태로부터 보호하는 시간 버퍼(재고 버퍼 아님)입니다. 로프는 시스템에 새 작업을 제약 조건의 처리 속도로 제한하는 릴리즈 메커니즘입니다. 작업 센터별 부하 시간을 가용 시간과 비교하여 제약 조건을 식별합니다. 가동률이 가장 높은(>85%) 센터가 드럼입니다. 다른 모든 스케줄링 결정을 드럼에 공급하고 가동 상태를 유지하는 데 종속시킵니다. 제약 조건에서 1분 손실은 공장 전체의 1분 손실입니다. 비제약 조건에서 1분 손실은 버퍼 시간이 흡수하면 비용이 들지 않습니다.

JIT 시퀀싱: 혼합 모델 조립 환경에서는 구성 요소 소비율의 변동을 최소화하도록 생산 시퀀스를 평준화합니다. 헤이준카 로직 사용: 교대조당 모델 A, B, C를 3:2:1 비율로 생산하는 경우 이상적인 시퀀스는 A-B-A-C-A-B이지 AAA-BB-C가 아닙니다. 평준화된 시퀀싱은 상류 수요를 완화하고, 구성 요소 안전 재고를 줄이며, 가장 어려운 작업이 마지막 시간으로 밀리는 "교대조 막바지 위기"를 방지합니다.

MRP가 실패하는 지점: MRP는 고정된 리드 타임, 무한 용량, 완벽한 BOM 정확도를 가정합니다. (a) 리드 타임이 대기열에 따라 달라져 부하가 적을 때는 압축되고 부하가 많을 때는 확장되는 경우, (b) 여러 작업 오더가 동일한 제약 리소스를 두고 경쟁하는 경우, (c) 설정 시간이 순서에 따라 달라지는 경우, (d) 수율 손실로 인해 고정된 투입 대비 가변적인 산출이 발생하는 경우에 실패합니다. 스케줄러는 이 네 가지를 모두 보완해야 합니다.

교체 최적화

SMED 방법론(단교환(Single-Minute Exchange of Die): Shigeo Shingo의 프레임워크는 설정 활동을 외부(기계가 이전 작업을 실행하는 동안 수행 가능)와 내부(기계가 정지된 상태에서 수행해야 함)로 나눕니다. 1단계: 현재 설정을 문서화하고 모든 요소를 내부 또는 외부로 분류합니다. 2단계: 가능한 경우 내부 요소를 외부로 변환합니다(도구 사전 배치, 금형 예열, 재료 사전 혼합). 3단계: 나머지 내부 요소를 간소화합니다(퀵 릴리스 클램프, 표준화된 금형 높이, 색상 코드 연결). 4단계: 포카-요케 및 첫 조각 검증 지그를 통해 조정을 제거합니다. 일반적인 결과: 1-2단계만으로 설정 시간이 40-60% 단축됩니다.

색상/크기 시퀀싱: 도장, 코팅, 인쇄, 섬유 작업에서는 밝은 색에서 어두운 색으로, 작은 크기에서 큰 크기로, 또는 단순한 것에서 복잡한 것으로 작업 순서를 지정하여 실행 간 청소를 최소화합니다. 밝은 색에서 어두운 색으로의 도장 시퀀스는 5분 세척만 필요할 수 있지만, 어두운 색에서 밝은 색으로는 30분 전체 퍼지가 필요합니다. 이러한 순서 종속 설정 시간을 설정 행렬에 캡처하여 스케줄링 알고리즘에 제공합니다.

캠페인 vs. 혼합 모델 스케줄링: 캠페인 스케줄링은 동일한 제품군의 모든 작업을 단일 실행으로 그룹화하여 총 교체 횟수를 최소화하지만 WIP와 리드 타임이 증가합니다. 혼합 모델 스케줄링은 제품을 인터리빙하여 리드 타임과 WIP를 줄이지만 더 많은 교체가 발생합니다. 올바른 균형은 교체 비용 대 보유 비용 비율에 따라 달라집니다. 교체 시간이 길고 비용이 많이 드는 경우(>60분, 스크랩 및 생산 손실 >$500) 캠페인 쪽으로 기울입니다. 교체가 빠른 경우(<15분) 또는 고객 오더 프로필이 짧은 리드 타임을 요구하는 경우 혼합 모델 쪽으로 기울입니다.

교체 비용 vs. 재고 보유 비용 vs. 납기 상충 관계: 모든 스케줄링 결정에는 이 세 가지 긴장 관계가 포함됩니다. 더 긴 캠페인은 교체 비용을 줄이지만 사이클 재고를 증가시키고 캠페인 외 제품의 납기일을 놓칠 위험이 있습니다. 더 짧은 캠페인은 납기 대응성을 개선하지만 교체 빈도를 증가시킵니다. 경제적 교차점은 추가 사이클 재고 단위당 한계 교체 비용이 한계 보유 비용과 같아지는 지점입니다. 추측하지 말고 계산하십시오.

병목 관리

실제 제약 조건과 WIP가 쌓이는 위치 식별: 작업 센터 앞에 WIP가 축적된다고 해서 해당 작업 센터가 제약 조건이라는 의미는 아닙니다. WIP는 상류 작업 센터가 배치 덤핑을 하거나, 공유 리소스(크레인, 지게차, 검사관)가 인공적인 대기열을 만들거나, 스케줄링 규칙이 하류에 기아 상태를 만들기 때문에 쌓일 수 있습니다. 실제 제약 조건은 필요 시간 대 가용 시간 비율이 가장 높은 리소스입니다. 확인 방법: 이 작업 센터에 1시간의 용량을 추가하면 공장 생산량이 증가합니까? 그렇다면 그것이 제약 조건입니다.

버퍼 관리: DBR에서 시간 버퍼는 일반적으로 제약 조건 작업의 생산 리드 타임의 50%입니다. 버퍼 침투 모니터링: 녹색 영역(버퍼 소비 < 33%)은 제약 조건이 잘 보호되고 있음을 의미합니다. 노란색 영역(33–67%)은 늦게 도착하는 상류 작업의 처리를 촉발합니다. 빨간색 영역(>67%)은 즉각적인 관리 주의와 상류 작업의 가능한 초과 근무를 촉발합니다. 수 주에 걸친 버퍼 침투 추세는 만성적인 문제를 드러냅니다. 지속적인 노란색은 상류 신뢰성이 저하되고 있음을 의미합니다.

종속 원칙: 비제약 조건 리소스는 자체 가동률을 최대화하는 것이 아니라 제약 조건을 지원하도록 스케줄링되어야 합니다. 제약 조건이 85%로 작동할 때 비제약 조건을 100% 가동률로 실행하면 처리량 증가 없이 초과 WIP가 생성됩니다. 비제약 조건에서 의도적으로 유휴 시간을 스케줄링하여 제약 조건의 소비율과 일치시킵니다.

변동하는 병목 현상 감지: 제품 구성, 장비 성능 저하, 인력 이동에 따라 제약 조건이 작업 센터 간에 이동할 수 있습니다. 주간(설정이 많은 제품 실행)에 병목이었던 작업 센터는 야간(장기 실행 제품 실행)에 병목이 아닐 수 있습니다. 주별로 제품 구성에 따라 가동률을 모니터링합니다. 제약 조건이 이동하면 전체 스케줄링 로직도 함께 이동해야 합니다. 새 드럼이 템포를 결정합니다.

중단 대응

기계 고장: 즉시 조치: (1) 유지보수와 함께 수리 시간 추정치 평가, (2) 고장난 기계가 제약 조건인지 확인, (3) 제약 조건인 경우 시간당 처리량 손실 계산 및 비상 계획 활성화 – 대체 장비 초과 근무, 하청, 또는 최고 마진 작업 우선 재순서 결정. 제약 조건이 아닌 경우 버퍼 침투 평가 – 버퍼가 녹색이면 일정 변경 없음; 노란색 또는 빨간색이면 상류 작업을 대체 경로로 신속 처리.

자재 부족: 대체 자재, 대체 BOM, 부분 조립 옵션 확인. 구성 요소가 부족한 경우, 누락된 구성 요소 지점까지 하위 조립품을 만들고 나중에 완료할 수 있습니까(키팅 전략)? 조달 부서로 에스컬레이션하여 긴급 배송 요청. 부족 자재가 필요하지 않은 작업을 앞당기고 제약 조건을 계속 가동하도록 일정 재순서 결정.

품질 홀드: 배치가 품질 홀드에 배치되면 일정에서 보이지 않게 됩니다. 출하할 수 없고 하류에서 소비할 수 없습니다. 보류된 재고를 제외하고 즉시 일정을 다시 실행합니다. 홀드된 배치가 고객 약속을 지원하는 경우 대체 소스 평가: 안전 재고, 다른 작업 오더의 진행 중인 재고, 또는 교체 배치의 긴급 생산.

결근: 공인 작업자 요구 사항이 있는 경우 작업자 한 명이 결근하면 전체 라인이 중단될 수 있습니다. 작업자가 어떤 장비에 인증되었는지 보여주는 교차 교육 매트릭스를 유지 관리합니다. 결근 발생 시 먼저 결근 작업자가 제약 조건을 운영하는지 확인합니다. 그렇다면 가장 적격한 대체자를 재배정합니다. 결근 작업자가 비제약 조건을 운영하는 경우, 버퍼 시간이 지연을 흡수하는지 평가한 후 다른 영역에서 대체자를 데려옵니다.

재순서 결정 프레임워크: 중단 발생 시 이 우선순위 로직 적용: (1) 무엇보다도 제약 조건 가동 시간 보호, (2) 고객 등급 및 패널티 노출 순서로 고객 약속 보호, (3) 새 시퀀스의 총 교체 비용 최소화, (4) 남은 가용 작업자 간에 노동 부하 평준화. 재순서 결정, 30분 이내에 새 일정 전달, 추가 변경을 허용하기 전에 최소 4시간 동안 잠급니다.

인력 관리

교대 패턴: 일반적인 패턴은 3×8(3교대 8시간, 24/5 또는 24/7), 2×12(2교대 12시간, 종종 순환 근무), 4×10(주간 전용 작업의 경우 4일 10시간)입니다. 각 패턴은 초과 근무 규칙, 인계 품질, 피로 관련 오류율에 대해 서로 다른 의미를 갖습니다. 12시간 교대는 인계를 줄이지만 10-12시간 사이에 오류율이 증가합니다. 스케줄링 시 이를 고려하십시오. 12시간 교대의 마지막 2시간에 중요한 첫 조각 검사나 복잡한 교체를 배치하지 마십시오.

기술 매트릭스: 작업자 × 작업 센터 × 인증 수준(교육생, 자격, 전문가)의 매트릭스를 유지 관리합니다. 스케줄링 가능성은 이 매트릭스에 따라 달라집니다. CNC 선반으로 경로가 지정된 작업 오더는 자격을 갖춘 작업자가 교대조에 없는 경우 실행 불가능합니다. 스케줄링 도구는 기계와 함께 노동을 제약 조건으로 전달해야 합니다.

교차 교육 투자 수익(ROI): 제약 조건 작업 센터에 인증된 추가 작업자 한 명당 결근으로 인한 제약 조건 기아 가능성이 감소합니다. 정량화: 제약 조건이 시간당 $5,000의 처리량을 생성하고 평균 결근율이 8%인 경우, 자격을 갖춘 작업자가 2명인 것과 4명인 경우 예상 처리량 손실이 연간 $200,000 이상 차이가 납니다.

노동 조합 규칙 및 초과 근무: 많은 제조 환경에는 초과 근무 할당(근속 연수별), 교대 간 필수 휴식 시간(일반적으로 8-10시간), 부서 간 임시 재배정 제한에 대한 계약상 제약 조건이 있습니다. 이는 스케줄링 알고리즘이 반드시 준수해야 하는 하드 제약 조건입니다. 노동 조합 규칙을 위반하면 절약하려는 생산보다 훨씬 더 많은 비용이 드는 고충 처리가 촉발될 수 있습니다.

OEE – Overall Equipment Effectiveness

계산: OEE = 가동률 × 성능 × 품질. 가동률 = (계획 생산 시간 – 계획 중단 시간 – 비계획 중단 시간) / 계획 생산 시간. 성능 = (총 부품 수 / (가동 시간 × 이상 사이클 타임)) – 느린 사이클과 소형 정지로 인한 속도 손실을 포착합니다. 품질 = (총 생산 부품 – 불량 부품 – 재작업 부품 – 시작 스크랩) / 총 생산 부품. 일반적인 스케줄링 간의 혼동: OEE는 진단 지표이지 스케줄링 입력이 아닙니다. OEE가 낮다고 해서 작업 센터가 병목이라는 의미는 아닙니다. OEE가 낮으면서 가동률이 높은 작업 센터는 아마도 제약 조건일 것입니다. OEE가 낮으면서 가동률이 낮은 작업 센터는 용량 문제가 아닌 일정 계획 문제입니다.

고장, 설정, 소형 정지, 속도 손실 구분: OEE 손실의 여섯 가지 큰 손실은 고장, 설정/조정, 소형 정지, 속도 저하, 시작 폐기물, 생산 중 폐기물입니다. 스케줄러는 설정 손실(필요하고 계획된)과 고장 손실(피할 수 있고 계획되지 않은)을 구별해야 합니다. 전자는 스케줄링에 의해 관리됩니다. 후자는 유지보수 및 예방 조치가 필요합니다.

OEE vs. 가동률: 가동률은 기계가 가동 중인 시간의 백분율만 측정합니다. OEE는 기계가 가동 중일 때 얼마나 빨리, 얼마나 잘 실행되는지도 측정합니다. 85% 가동률로 70% OEE를 실행하는 기계는 실제로 시간의 60%만 효과적으로 생산합니다. 후진 스케줄링을 위한 실제 실행 가능한 용량을 설정할 때는 계획된 중단(유지보수, 설정)과 예상 비계획 중단(고장, 재작업)을 모두 고려해야 합니다.

부록: 일반적인 측정 항목 및 공식

처리량: T = 판매율 × 단위당 판매 가격, 재고: I = 총 투입 자재, 진행 중인 작업, 완제품의 가치(dollar). 운영 비용: OE = 재고를 처리량으로 전환하는 데 드는 모든 비용(직접 노무, 간접비, 감가상각). 목표: I와 OE를 유지하거나 줄이면서 T를 증가시킵니다.

T-C-OE 계산 예시: 3개의 제품군에 걸친 교체 최적화: 가족당 1회 교체를 피한다고 가정할 때 연간 25주, 5교체/주, 교체당 $1,500 처리량 손실 → 연간 잠재적 처리량 이익: 25 × 5 × $1,500 = $187,500.

버퍼 크기 공식: 제약 조건 시간 버퍼 = 0.5 × (제약 조건 작업을 포함한 생산 리드 타임). 예: 리드 타임이 2주(80시간)인 경우 시간 버퍼 = 40시간.

부록: 스케줄링 의사 결정 표

의사 결정 범주질문권장 조치
제약 조건 식별전체 공장에서 가동률이 가장 높은 작업 센터는?드럼 할당, 다른 모든 결정을 종속
우선순위 지정리드 타임 임계값 내에 있는 기한 초과 오더, 제약 조건 공급 오더, 표준 오더오더를 풀(pool)로 그룹화, 풀 내에서 EDD 규칙 적용
교체 최적화30분 미만 교체?혼합 모델 실행
교체 최적화30-90분 교체?캠페인 크기 계산
교체 최적화90분 초과 교체?SMED 적용, 그렇지 않으면 캠페인 실행
중단 대응고장? 제약 조건? 버퍼 침투?버퍼가 녹색이면 아무것도 하지 않음; 노란색/빨간색이면 계획 활성화
용량 계획유한 용량?FCS 도구 사용
용량 계획OEE < 85%?6대 손실 분석, 지속적인 개선 활동
노동 계획결근? 제약 조건?자격을 갖춘 대체자 재배정
노동 계획교차 교육됨?교차 교육 ROI 계산, 투자 권장

디버깅 체크리스트

일정을 실행하기 전:

  • MRP 릴리즈가 유한 용량을 통해 실행되었습니까? (MRP 일정을 신뢰하지 마십시오)
  • 병목 작업 센터가 식별되고 보호되었습니까? (드럼이 설정되었습니까?)
  • 시간 버퍼가 적용되었습니까? (일반적으로 리드 타임의 50%)
  • 자격을 갖춘 작업자가 제약 조건 작업 센터에 배정되었습니까? (기술 매트릭스 확인)
  • 모든 고객 약속 오더가 동결 기간 내에 있습니까? (고객 일정 안정성 보호)
  • 설정이 시퀀스에 최적화되었습니까? (SMED, 색상/크기 시퀀싱이 적용되었습니까?)
  • 노동 조합 규칙 및 초과 근무 제한이 존중되었습니까? (계약 준수 확인)

중단 후:

  • 제약 조건이 여전히 동일합니까? (가동률 재계산)
  • 버퍼 침투가 평가되었습니까? (녹색 / 노란색 / 빨간색)
  • 새 일정이 생성되어 30분 이내에 전달되었습니까? (속도)
  • 새 일정이 최소 4시간 동안 잠겼습니까? (안정성)
  • 근본 원인 분석이 시작되었습니까? (재발 방지)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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