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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

리서치 진행 과정을 세션 종료 후 에필로그로 기록합니다. 코딩 또는 리서치 세션이 끝날 때 대화 기록을 스캔하여 결정, 실험, 막다른 길, 주장, 발견법, 방향 전환 등을 추출하고, 사용자 대 AI 출처 태그와 함께 ara/ 디렉토리에 기록하여 연구 프로젝트가 실제로 어떻게 진화했는지 충실하고 감사 가능한 추적을 유지합니다.

AI-Research-SKILLs란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex 등)를 사용한 리서치 또는 코딩 세션이 끝난 후, 전체 대화 기록을 자동으로 분석하여 연구 과정에서 발생한 주요 결정, 수행한 실험, 실패한 접근법, 주장, 발견한 발견법, 중요한 방향 전환 등을 구조화된 형식으로 추출합니다. 추출된 정보는 프로젝트의 ara/ 디렉토리에 저장되며, 각 항목은 사용자(인간)가 제안했는지 AI가 생성했는지를 나타내는 출처 태그(User vs AI)가 함께 기록됩니다. 이는 연구 프로젝트의 실제 진화 과정을 충실하고 투명하게 추적할 수 있게 해주며, 특히 협업 환경이나 장기 프로젝트에서 의사 결정 과정의 감사(audit)와 재현(reproducibility)을 가능하게 합니다. 중요한 점은 이 스킬이 세션 중간이 아닌 종료 시점에만 실행되어야 한다는 것으로, 실행 중에 끼어들지 않고 깔끔하게 전체 맥락을 한 번에 정리할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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문서

AI-Research-SKILLs은(는) 무엇을 하나요?

코딩 또는 리서치 세션이 끝날 때 대화 기록을 스캔하여 결정, 실험, 막다른 길, 주장, 발견법, 방향 전환 등을 추출하고, 사용자 대 AI 출처 태그와 함께 ara/ 디렉토리에 기록합니다. 세션 중간이 아닌 세션 종료 후 에필로그로만 사용하십시오. 이를 통해 연구 프로젝트가 실제로 어떻게 진화했는지에 대한 충실하고 감사 가능한 추적을 유지할 수 있습니다.

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