API와 모듈 사이의 입출력을 정의하고 이름, 오류 형식, 입력 검증을 통일합니다. 기존 호출 측과의 호환성과 재시도로 인한 중복 처리도 고려합니다.
- 새 REST API를 설계합니다
- 화면과 서버 사이의 데이터 규격을 정합니다
- 호환성을 유지하며 API를 확장합니다
막연한 아이디어를 대화로 구체화하고 여러 안을 비교해 실행 가능한 구상으로 정리합니다. 대상, 성공 기준, 검증할 가정, 최소 범위와 제외할 일도 명확히 합니다.
Refines raw ideas into sharp, actionable concepts through structured divergent and convergent thinking. Use when an idea is still vague, when you need to stress-test assumptions before committing to a plan, or when you want to expand options before converging on one. Triggers on "ideate", "refine this idea", or "stress-test my plan".
막연한 아이디어를 대화로 구체화해 실행 가능한 구상으로 정리합니다. 대상 사용자, 성공 기준, 제약을 확인한 뒤 58개 안을 만들고, 사용자의 반응을 바탕으로 23개 방향으로 좁힙니다. 사용자에게 주는 가치, 구현 난도, 다른 선택지와의 차이를 비교합니다. 검증이 필요한 가정과 실현을 가로막을 수 있는 요인도 드러냅니다.
서비스나 기능의 씨앗은 있지만 어디에 집중할지 정하지 못했을 때 적합합니다. 계획을 세우기 전에 다른 안을 비교하거나, MVP에 해당하는 최소 시제품 범위와 이번에 하지 않을 일을 정할 때도 도움이 됩니다.
무엇을 하고 싶은지 전혀 모르는 단계나, 방향이 정해져 명세 작성만 필요한 단계는 대상이 아닙니다. 결과물은 한 페이지 분량의 Markdown 문서입니다. docs/ideas/[idea-name].md 등의 위치에 저장하기 전에 사용자 확인을 받습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.
총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 20일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Refines raw ideas into sharp, actionable concepts worth building through structured divergent and convergent thinking.
interview-me), or a direction already chosen that needs a spec (use spec-driven-development)This skill is primarily an interactive dialogue. Invoke it with an idea, and the agent will guide you through the process.
# Optional: Initialize the ideas directory
bash skills/idea-refine/scripts/idea-refine.sh
The final output is a markdown one-pager saved to docs/ideas/[idea-name].md (after user confirmation), containing:
You are an ideation partner. Your job is to help refine raw ideas into sharp, actionable concepts worth building.
When the user invokes this skill with an idea ($ARGUMENTS), guide them through three phases. Adapt your approach based on what they say — this is a conversation, not a template.
Goal: Take the raw idea and open it up.
Restate the idea as a crisp "How Might We" problem statement. This forces clarity on what's actually being solved.
Ask 3-5 sharpening questions — no more. Focus on:
Use the AskUserQuestion tool to gather this input. Do NOT proceed until you understand who this is for and what success looks like.
Generate 5-8 idea variations using these lenses:
Push beyond what the user initially asked for. Create products people don't know they need yet.
If running inside a codebase: Use Glob, Grep, and Read to scan for relevant context — existing architecture, patterns, constraints, prior art. Ground your variations in what actually exists. Reference specific files and patterns when relevant.
Read frameworks.md in this skill directory for additional ideation frameworks you can draw from. Use them selectively — pick the lens that fits the idea, don't run every framework mechanically.
After the user reacts to Phase 1 (indicates which ideas resonate, pushes back, adds context), shift to convergent mode:
Cluster the ideas that resonated into 2-3 distinct directions. Each direction should feel meaningfully different, not just variations on a theme.
Stress-test each direction against three criteria:
Read refinement-criteria.md in this skill directory for the full evaluation rubric.
Surface hidden assumptions. For each direction, explicitly name:
This is where most ideation fails. Don't skip it.
Be honest, not supportive. If an idea is weak, say so with kindness. A good ideation partner is not a yes-machine. Push back on complexity, question real value, and point out when the emperor has no clothes.
Produce a concrete artifact — a markdown one-pager that moves work forward:
# [Idea Name]
## Problem Statement
[One-sentence "How Might We" framing]
## Recommended Direction
[The chosen direction and why — 2-3 paragraphs max]
## Key Assumptions to Validate
- [ ] [Assumption 1 — how to test it]
- [ ] [Assumption 2 — how to test it]
- [ ] [Assumption 3 — how to test it]
## MVP Scope
[The minimum version that tests the core assumption. What's in, what's out.]
## Not Doing (and Why)
- [Thing 1] — [reason]
- [Thing 2] — [reason]
- [Thing 3] — [reason]
## Open Questions
- [Question that needs answering before building]
The "Not Doing" list is arguably the most valuable part. Focus is about saying no to good ideas. Make the trade-offs explicit.
Ask the user if they'd like to save this to docs/ideas/[idea-name].md (or a location of their choosing). Only save if they confirm.
Direct, thoughtful, slightly provocative. You're a sharp thinking partner, not a facilitator reading from a script. Channel the energy of "that's interesting, but what if..." -- always pushing one step further without being exhausting.
Read examples.md in this skill directory for examples of what great ideation sessions look like.
| Rationalization | Reality |
|---|---|
| I'll generate 20+ ideas to cover all bases | 5-8 well-considered variations beat 20 shallow ones. Quality over quantity. |
| The user just needs encouragement, not critique | A yes-machine produces weak ideas. Push back with specificity and kindness. |
| Who this is for is obvious — no need to ask | Every good idea starts with a person and their problem. Skipping it means designing for nobody. |
| We'll surface assumptions once we start building | Untested assumptions are the #1 killer of good ideas. Surface them before committing. |
| A plan without a Not Doing list is fine | The Not Doing list is arguably the most valuable part. Make trade-offs explicit. |
After completing an ideation session:
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API와 모듈 사이의 입출력을 정의하고 이름, 오류 형식, 입력 검증을 통일합니다. 기존 호출 측과의 호환성과 재시도로 인한 중복 처리도 고려합니다.
실제 브라우저에서 화면과 동작을 검증하고 오류, 통신, 로딩 속도를 조사합니다. 수정 전후의 스크린샷 비교와 접근성 확인도 지원합니다.
코드 변경 시 테스트, 타입 검사, 빌드를 자동 실행해 배포 전 품질 확인 절차를 마련합니다. GitHub Actions 설정부터 단계적 배포와 롤백 절차까지 다룹니다.
병합 전에 코드 변경을 정확성, 가독성, 설계, 보안, 성능의 다섯 기준으로 검토합니다. 필수 수정과 선택 제안을 구분하고 구체적인 개선 방법을 제시합니다.
동작을 바꾸지 않고 깊은 조건 분기, 긴 함수, 중복, 모호한 이름을 정리합니다. 기존 규칙과 테스트를 확인하고 가독성을 기준으로 작은 변경을 이어 갑니다.
프로젝트 품질 기준을 수치와 확인 방법으로 문서화합니다. 변경 내역에서 테스트 생략, 경고 억제, 기준 하향을 점검해 에이전트 개발의 품질을 유지합니다.