perilla-leaf-method은(는) 무엇을 하나요?
紫苏叶方法 Perilla-Leaf Method · 범용「증거→추론」판단법 — Claude skill로, 증거→추론 체인을 통해 무엇이든 (좋음/나쁨, A vs B) 판단하고 최소 HTML 추론 경로 다이어그램을 제공합니다.
출처: https://github.com/huangguang1999/perilla-leaf-method
푸시: 2026-06-02T05:59:42Z
紫苏叶方法 Perilla-Leaf Method · 범용「증거→추론」판단법 — Claude skill로, 증거→추론 체인을 통해 무엇이든 (좋음/나쁨, A vs B) 판단하고 최소 HTML 추론 경로 다이어그램을 제공합니다.
이 스킬은 사용자의 질문에 대해 증거(Evidence)를 수집하고, 그 증거로부터 논리적 추론(Inference)을 연쇄적으로 적용하여 최종 판단(Judgment)을 내리는 범용 판단 방법론입니다. 특히 '좋음/나쁨' 또는 'A vs B'와 같은 이분법적 판단에 효과적이며, 사용자가 원하는 판단 기준을 명시하면 Claude가 자동으로 증거-추론 체인을 구성합니다. 판단 과정은 단계별로 구조화되어 출력되며, 각 단계에서 사용된 증거와 추론이 투명하게 공개됩니다. 또한 최소한의 HTML로 구성된 추론 경로 다이어그램을 함께 생성하여 판단의 전체적인 흐름을 시각적으로 이해할 수 있도록 돕습니다. AI 에이전트 사용자는 복잡한 의사결정을 논리적이고 일관된 방식으로 처리해야 할 때 이 스킬을 유용하게 활용할 수 있습니다.
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紫苏叶方法 Perilla-Leaf Method · 범용「증거→추론」판단법 — Claude skill로, 증거→추론 체인을 통해 무엇이든 (좋음/나쁨, A vs B) 판단하고 최소 HTML 추론 경로 다이어그램을 제공합니다.
출처: https://github.com/huangguang1999/perilla-leaf-method
푸시: 2026-06-02T05:59:42Z
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Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
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The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
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