'feedback' 검색 결과

Durable categorized record-keeping for any predicate-enabled walk. Trigger when: - Classifying a step's output for recording (decision, finding, debt, feedback). - Promoting a scratch artifact to the ledger, to repo/docs, or to a category home (.ledger/tech-debt/, .ledger/process-feedback/). - Auditing whether a draft is structurally ready for its destination. - Running a zero-context sensibility read before committing to promotion. - Recording a known limitation as a tech-debt entry (not prose in the log). - Recording a friction, miss, improvement, or process amendment. - Prompt contains: /record, record-keeping, promote, ledger note, zettelkasten, scratch-to-ledger, zero-context read, over-strip, classification trigger, tech-debt, process-feedback, amendment.

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Synthesises exit interview notes or leaver survey responses into a DRAFT themed report: coded themes with record counts and shares, anonymised verbatim evidence, breakdowns by broad group only for groups that meet a minimum group size, referred items and open questions for the people team, without naming or identifying any individual. Use when the user asks to analyse, summarise, code, theme or report on exit interviews, leaver feedback, attrition interviews or departure surveys, or says "what are our leavers telling us", "theme these exit interviews" or "summarise the leaver survey". Do not use for customer or product feedback, use customer-feedback-theme-synthesis instead; for redacting one document with no theming, use document-deidentification-pass. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Synthesises a batch of customer feedback (survey answers, reviews, ticket and chat comments) into a DRAFT themed report: coded themes with record counts and shares, anonymised verbatim quotes cited to record codes, contradictions and unverified claims, and the follow-up questions to answer next. Produces no sentiment score or percentage positive as fact; ratings appear only as distributions with n. Use when the user asks to "theme this feedback", "what are customers saying", "summarise these survey answers", "analyse these reviews", "find the top complaints in these comments" or "code this voice of the customer data". Do not use for exit interviews, use exit-interview-synthesis instead; for sorting a live queue and drafting replies, use ticket-triage-pack; for project retrospectives, use lessons-learned-synthesis. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.

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Monitor PR review comments and automatically classify and address reviewer feedback including code changes, questions, and nits. Use when handling PR reviews, addressing reviewer comments, responding to code review feedback, or automating review resolution. Triggers on handle reviews, PR review, address feedback, reviewer comments, code review, review response.

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Interaktives Reißverschluss-Audit-Verfahren für eine Serie von Apps/Prüfobjekten: der User testet live und gibt kurzes Feedback im Chat, der Agent startet dabei bereits das nächste Objekt UND wertet parallel das Feedback des vorigen aus (strukturiert erfassen, Reparaturaufträge sofort an Worker delegieren) — statt sequenziell zu warten. Nutze diesen Skill bei "human-loop-audit", "lass uns die Apps im Reißverschluss durchtesten", "ich teste, du wertest aus und reparierst", oder wenn eine Reihe von GUIs/Produkten gemeinsam mit dem Nutzer durchgetestet werden soll und Befunde sofort in Reparaturen münden sollen. Abschluss ist eine strukturierte Befundliste je Objekt (Funktioniert/Defekt/Wunsch) plus die Liste der bereits gestarteten Reparaturen.

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360 feedback register: reviewer, subject, review cycle, visibility, due date and score, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for 360 reviews or peer feedback cycles.

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Use when the user asks to "triage launch feedback", "cluster reviews, comments, and board posts into themes", or "set up a you asked, we shipped loop"; produces a feedback theme digest (frequency, severity, representative quotes per theme), an open→planned→started→completed/declined status loop with duplicate-merge and notification rules, shipped-change announcement material, and a compliant social-proof harvest protocol (never incentivized store reviews). Not for repurposing or amplifying the harvested proof — use content-amplifier; not for executing testimonial outreach threads — use outreach-manager. 反馈分诊/状态环/社证收割/评测合规

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Triage application logs, open GitHub issues, pending feedback, in-app Issues, and agent conversations. Runs five phases: logs → close shipped issues → feedback → in-app issues → agent FAQ gaps. Use when /whats shows pending feedback, checking app logs, cleaning up shipped issues, or working the in-app Issues backlog.

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Design AI feedback loops for continuous improvement. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-feedback-loop related tasks.

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Build AI customer feedback analysis systems. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-feedback-analyzer related tasks.

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Build feedback collection for AI outputs. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-feedback-collector related tasks.

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Design 360-degree feedback programs with surveys. TRIGGERS - Use when user needs help with 360-feedback related tasks.

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Debrief a finished Otameshi Tenshoku trial from the employer's side: set the observed facts against the completion criteria agreed before the start, keep expectations added afterwards, second-hand or off-the-job observations and the company's own late or missing support apart, settle the hours actually worked separately from any evaluation, and draft feedback to the candidate that states facts, support gaps and what happens next without promising a hire or continuation the company has not decided. Use when a hiring manager, recruiter or small-business owner wants to review a trial, decide what to tell the candidate, or work out the settlement after a shortfall; do not use to judge the candidate's aptitude or predict a hire, to cut pay or demand unpaid rework because of dissatisfaction, to compare candidates, or to send the feedback, pay, or update records on the user's behalf.

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Validates agent outputs against schemas and quality criteria, scores confidence, detects hallucinations, monitors convergence, decides when to iterate, and synthesizes actionable feedback. Use when checking if a node's output is acceptable, scoring confidence, detecting fabricated content, deciding whether to re-execute, or generating improvement feedback. Activate on "validate output", "check quality", "confidence score", "hallucination check", "should we iterate", "improvement feedback". NOT for executing DAGs (use dag-runtime), planning DAGs (use dag-planner), or matching skills (use dag-skills-matcher).

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Collect and submit developer feedback to the LiveAvatar team. Use when: (1) A LiveAvatar integration is done, working, finished, or complete, (2) The user says "it works", "we're done", "that's it", "ship it", (3) The user is frustrated, stuck, or giving up — "this is broken", "this doesn't work", "I'm stuck", "I give up", "this is frustrating", "I want to report an issue", (4) The user explicitly asks to give feedback, report a bug, file an issue, or share a suggestion about LiveAvatar, (5) You've seen 3+ failed attempts at the same integration step, (6) You just finished writing or generating LiveAvatar integration code for the user.

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Use when designing a course, assessment, or student-feedback workflow and deciding where AI assistance is acceptable, when grading or feedback must stay within academic-integrity and FERPA/KVKK boundaries, or when AI-use rules for students need stating.

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OpenClaw Control UI의 화면 변경을 상태별 비교 갤러리와 실제 브라우저 조작 테스트로 확인하고, 사용자 의견과 변경 전후 이미지를 보관합니다.

• 로딩·빈 화면·오류 상태 비교
• 화면 변경에 대한 의견 수집
• 모의 Gateway로 채팅 조작 검증

로컬 계획서나 HTML을 브라우저에서 열어 특정 부분에 대한 주석, 채팅, 승인과 수정 요청을 받습니다. 파일을 저장하면 화면이 갱신되어 검토를 이어갈 수 있습니다.

• 구현 계획 검토와 승인
• 디자인에서 수정할 부분 지정
• 보고서와 비교 자료에 주석 추가

공개 사이트와 API에서 채용 공고, 가격, 뉴스 등을 정기 수집하는 시스템을 만듭니다. AI 요약·분류·평가, 저장소 연동, 사용자 선택을 다음 평가에 반영하는 설계를 다룹니다.

• 채용 공고 수집 및 조건 일치도 평가
• 상품 가격 정기 추적
• 뉴스 수집 및 주제별 분류

반복해서 요청하는 작업을 재사용할 스킬로 만들고 기존 스킬을 개선·평가합니다. 출력 비교와 사용자 의견을 바탕으로 지침과 호출 조건을 조정합니다.

• 반복 작업을 재사용할 스킬로 정리
• 사용자 의견으로 기존 스킬 개선
• 스킬 사용 여부에 따른 결과 비교

Paperclip 변경을 풀 리퀘스트로 정리합니다. 커밋 정리, 설명 작성, 리뷰 의견 수정, 테스트와 CI 확인을 진행하고 인계에 필요한 결과를 보고합니다.

• Paperclip 변경의 리뷰 준비
• Greptile 지적과 검사 실패 대응
• 큰 변경을 여러 PR로 분할

GitHub, GitLab, Perforce 변경의 검토 의견, 자동 검사 실패와 설명 누락을 확인하고, 할 일을 정리하며 요청에 따라 수정과 처리된 스레드 해결을 지원합니다.

• 변경 사항을 제출하기 전에 점검합니다
• 실패한 검사와 수정할 항목을 확인합니다
• 사람과 봇의 검토 의견을 정리합니다

기존 웹 화면에 버튼 조작 피드백과 상태 변화를 전하는 절제된 애니메이션을 추가합니다. 글과 레이아웃을 유지하며 동작 줄이기 설정도 지원합니다.

• 버튼에 조작 피드백을 추가할 때
• 화면의 상태 변화를 전달할 때
• 주요 콘텐츠의 등장 효과를 다듬을 때

Turn a repeatable workflow into a skill, or improve an existing one through test prompts and feedback. Compare results with and without the skill, review performance measurements, and refine its description so it triggers appropriately.

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• Turn a recurring workflow into a reusable skill
• Improve an existing skill using feedback
• Compare outputs with and without a skill