Communitygithub.com

TIKAZI/TIKAZ-Codex-Knowledge-Research

추적 가능한 조사와 의사 결정을 위한 증명 원장, 불일치, 신뢰도 및 지식 피드백을 제공합니다.

TIKAZ-Codex-Knowledge-Research란 무엇인가요?

이 스킬은 지식 연구와 의사 결정 과정을 체계적으로 추적하고 문서화하는 TIKAZ 방법론을 구현합니다. 사용자는 질문 정의, 증거 원장 구축, 신뢰도 및 불일치 기록을 통해 투명하고 재현 가능한 연구 결과를 얻을 수 있습니다. 주로 Codex와 같은 AI 어시스턴트 플랫폼에서 사용되며, 학술 연구, 제품 전략, 개인 비즈니스 운영 등 다양한 소유자 모드를 지원합니다. 완료 게이트를 통해 출처 추적 가능성, 불확실성 표시, 반대 증거 포함, 허위 인용 금지 등 엄격한 품질 기준을 강제합니다.

지원 대상~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add TIKAZI/TIKAZ-Codex-Knowledge-Research

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

지식 및 연구

TIKAZ가 설계, 통합, 리팩터링 및 지속적으로 유지 관리합니다.

TIKAZ 방법

  1. 질문, 결정, 시간 경계, 출처 유형, 증거 임계값을 정의합니다.
  2. document-to-markdown을 사용하여 필요할 때만 원본 파일을 변환합니다. 변환은 검증이 아닙니다.
  3. 소유자를 선택합니다: academic-research, product-strategy, 또는 solo-business-operations.
  4. 중요한 재사용 작업 전에 personal-knowledge-memory로 개인 지식을 검색하되, 후보 과거 컨텍스트로만 취급합니다.
  5. 출처, 날짜, 주장, 지지, 반박, 신뢰도, 관련성을 포함한 증거 원장을 구축합니다.
  6. 실행을 변경할 때만 지식 채택을 기록하고, 사용자 또는 목표 증거가 있을 때만 성공을 기록합니다.

완료 게이트

재현 가능한 출처 추적, 가시적인 불확실성, 반대 증거, 허위 인용 금지, 원래 질문과 일치하는 결정 또는 종합, 미래 재검증이 필요한 주장 목록이 필요합니다.

references/routing.md 및 references/output-contract.md를 읽으십시오.

관련 스킬