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재귀 결정 원장

사용자가 반복적 롤아웃, 명시적 결정 과정, 고차원 검색, 확률적 최적화, 지역 최적점 탐색, 앙상블 비교, 또는 가시적인 증거 추적이 포함된 재귀적 추론을 요청할 때 사용합니다.

재귀 결정 원장란 무엇인가요?

Recursive Decision Ledger(재귀 결정 원장)는 AI 에이전트가 반복적인 롤아웃, 재귀적 추론, 또는 시뮬레이션 루프를 실행할 때 체계적이고 안전하게 의사 결정을 추적하도록 설계된 스킬입니다. 이 스킬은 각 롤아웃에 대해 롤아웃 ID, 타임스탬프, 이전 수용된 승자, 신규 정보, 검색 공간 크기, 사용된 모델/휴리스틱, 시행 횟수, 상위 후보, 결정 마크, 일관성 점수, 프로모션 게이트 결과 등의 상세 정보를 JSONL(기계 처리용) 또는 마크다운(인간 요약용) 형식으로 기록합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 호환되며, 트레이딩, 자본 배분, 프로덕션 배포, 마이그레이션 등 위험한 작업에 대해 '재귀적 확신이 승인을 의미하지 않는다'는 원칙을 강조합니다. 기본적으로 종이(paper), 드라이런, 읽기 전용, 미리보기, 스테이징 모드로 실행하며, 사용자의 명시적 승인 없이는 라이브 작업을 수행하지 않도록 설계되어 안전성과 추적 가능성을 보장합니다.

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

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문서

재귀 결정 원장은(는) 무엇을 하나요?

사용자가 반복적 롤아웃이나 'Prime Gauss' 스타일의 재귀적 프롬프팅을 통해 더 깊은 계산을 강제하려 할 때 이 스킬을 사용하십시오. 유용한 부분(반복 시행, 이전 메모리, 신규 정보, 명시적 마크)은 유지하고, 안전하지 않은 부분(루프가 확실성을 증명한다고 가정하는 것)은 제거하십시오.

원장 규약

모든 롤아웃은 다음을 기록해야 합니다:

  • 롤아웃 ID 및 타임스탬프;
  • 이전 수용된 승자 및 이전 감시 목록;
  • 수집된 신규 정보;
  • 검색 공간 크기;
  • 사용된 모델 패밀리 또는 휴리스틱;
  • 시행 횟수 및 유효 시행 횟수;
  • 상위 후보;
  • 결정 마크;
  • 이전 원장에 대한 일관성 점수;
  • 프로모션 게이트 결과.

추가 전용 원장에는 JSONL, 사람이 읽는 요약에는 마크다운을 선호합니다.

롤아웃 루프

  1. 이전 원장을 로드합니다.
  2. 시간 단계 0에서 신규 정보를 캡처합니다.
  3. 제한된 검색을 실행합니다.
  4. 각 후보를 표시합니다: 수용, 관찰, 거부, 관찰 하향 조정, 또는 재시연 필요.
  5. 승자를 이전 승자 및 최신 표시된 롤아웃과 비교합니다.
  6. 이전 표시를 무효화하는 드리프트, 꼬리 위험, 오래된 데이터, 또는 실패한 재시연이 있을 때 후보를 하향 조정합니다.
  7. 요약하기 전에 아티팩트를 추가합니다.

일관성 점수

다음과 같은 간결한 일관성 점수를 포함합니다:

앙상블이 이전 승자와 일치: 참
재귀가 이전 승자와 일치: 거짓
최신 롤아웃 일치: 참
라이브 프로모션 허용: 거짓
이유: 재시연 및 신선도 게이트가 충족되지 않음

프로모션 규칙

트레이딩, 자본 배분, 프로덕션 배포, 마이그레이션 또는 파괴적 작업의 경우 재귀적 확신은 승인이 아닙니다.

사용자가 라이브 작업을 명시적으로 승인하고 리포지토리/서비스 게이트가 이를 지원하지 않는 한 기본적으로 종이, 드라이런, 읽기 전용, 미리보기 또는 스테이징 모드를 사용합니다.

다음 조건에서만 프로모션합니다:

  • 후보가 선택된 메트릭에서 이전 수용된 승자를 능가하는 경우;
  • 정확성 및 재시연 검사가 통과된 경우;
  • 위험 한도가 명시적인 경우;
  • 증거가 지속 가능한 경우;
  • 사용자가 필요한 경우 라이브 단계를 승인한 경우.

요약 형식

결론을 먼저 제시하고, 드라마는 뒤에 둡니다:

롤아웃 15 완료. 이전 승자는 여전히 유지되지만, 가장자리(edge)가 17% 악화되었습니다.
상태: 관찰, 라이브 아님. 다음 게이트: 신규 주문장 연령이 임계값 미만인 20회 재시연 채움.

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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