리서치를 감사 가능한 기술 또는 제품 결정으로 전환합니다: 결정과 제약 조건을 정의하고, 출처와 함께 증거를 수집하며, 증거와 가정을 분리하고, 명시적 기준에 따라 대안을 비교하여 ADR(아키텍처 결정 기록)을 생성합니다.
이 스킬은 개발자가 복잡한 기술 또는 제품 결정을 체계적으로 문서화할 수 있도록 돕습니다. 'Kafka vs SQS' 또는 'build vs buy'와 같이 여러 기술/접근법 중에서 선택할 때, 또는 이미 내린 결정의 근거를 명확히 기록해야 할 때 사용합니다. 이 스킬은 결정과 제약 조건을 명확히 정의하고, 신뢰할 수 있는 출처에서 증거를 수집하며, 증거와 가정을 명확히 분리하여 편향을 줄입니다. 그런 다음 명시적인 평가 기준을 사용하여 대안을 비교하고, 최종적으로 표준 형식의 ADR(아키텍처 결정 기록)을 출력합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 주요 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 결정 실행(구현)이나 무제한 탐색적 연구에는 적합하지 않습니다.
npx skills add https://github.com/alphasafal/production-agent-skills/tree/main/skills/research-to-decision리서치를 감사 가능한 기술 또는 제품 결정으로 전환합니다: 결정과 제약 조건을 정의하고, 출처와 함께 증거를 수집하며, 증거와 가정을 분리하고, 명시적 기준에 따라 대안을 비교하여 ADR을 생성합니다. 기술/접근법 선택("Kafka vs SQS", "build vs buy") 시, 이미 내린 결정의 근거를 문서화할 때, 또는 "이것을 리서치하고 추천해 주세요"라는 요청을 받았을 때 사용하세요. 선택한 옵션 구현(별도 스킬)이나 최종 결정이 없는 개방형 리서치에는 사용하지 마세요.
This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.
Runs an end-to-end structured tabular data science workflow: problem framing, schema/leakage/missingness checks, EDA, baseline before modeling, feature engineering, model comparison against the baseline, and error/slice analysis. Use when asked to analyze a dataset, build a predictive model, evaluate a model's performance, or investigate a data quality issue in tabular data. Do not use for pure data engineering/ETL with no analysis or modeling question, for unstructured data (images/audio/free text at scale) without a tabular framing, or when the task is answerable by a single summary statistic with no need for the full workflow — say so and just answer it.
Agent skill 'debugging-investigator' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'feature-to-production' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'production-code-review' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'product-manager' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'repo-architect' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'system-design-reviewer' from alphasafal/production-agent-skills.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".