Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
- 아이콘 버튼에 설명 추가
- 키보드 조작과 모달 초점 점검
- 대비와 조작 대상 크기 확인
정기 작업, 훅, MCP 서버, 외부 연동의 설정과 가동 상태를 증거와 함께 조사합니다. 고장, 중복, 누락을 정리하고 유지·통합·폐기·수정 우선순위를 제시합니다.
Evidence-first automation inventory and overlap audit workflow for ECC. Use when the user wants to know which jobs, hooks, connectors, MCP servers, or wrappers are live, broken, redundant, or missing before fixing anything.
자동화 설정과 실제 가동 상태를 조사해 수정 전 판단에 필요한 근거를 정리합니다. cron 작업, GitHub Actions, 로컬 훅, 에이전트를 외부 기능과 연결하는 MCP 서버, 커넥터, 보조 스크립트 등을 다룹니다. 설정됨, 인증됨, 최근 동작 확인됨, 오래되었거나 고장 남, 미도입 상태를 구분하고 파일, 실행 이력, 로그를 근거로 첨부합니다.
자동화가 늘어나 무엇이 작동하는지 파악하기 어렵거나 같은 일을 하는 장치가 중복될 때 사용합니다. 다른 에이전트 환경에서 이전한 뒤 이어받은 기능과 누락된 기능을 확인할 때도 유용합니다. 조사 결과로 유지, 통합, 폐기, 다음 수정 대상을 정리합니다.
ECC용 작업 흐름이며 필요에 따라 관련 스킬을 함께 사용합니다. 설정, 로그, 실행 이력에 접근할 수 있어야 합니다. 수정을 명시적으로 요청하지 않으면 읽기 전용으로 조사합니다. 설정에 있다는 이유만으로 가동 중이라고 판단하지 않으며, 근거가 모호한 상태는 그대로 표시합니다.
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 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this when the user asks what automations are live, which jobs are broken, where overlap exists, or what tooling and connectors are actually doing useful work right now.
This is an audit-first operator skill. The job is to produce an evidence-backed inventory and a keep / merge / cut / fix-next recommendation set before rewriting anything.
Pull these ECC-native skills into the workflow when relevant:
workspace-surface-audit for connector, MCP, hook, and app inventoryknowledge-ops when the audit needs to reconcile live repo truth with durable contextgithub-ops when the answer depends on CI, scheduled workflows, issues, or PR automationecc-tools-cost-audit when the real problem is webhook fanout, queued jobs, or billing burn in the sibling app reporesearch-ops when local inventory must be compared against current platform support or public docsverification-loop for proving post-fix state instead of relying on assumed recoveryRead the current live surface before theorizing:
Group them by surface:
For every surfaced automation, mark:
Then classify the problem type:
Back every important claim with a concrete source:
If the current state is ambiguous, say so directly instead of pretending the audit is complete.
For each overlapping or suspect surface, return one call:
The value is in collapsing noisy automation into one canonical ECC lane, not in preserving every historical path.
CURRENT SURFACE
- automation
- source
- live state
- proof
FINDINGS
- active breakage
- overlap
- stale status
- missing capability
RECOMMENDATION
- keep
- merge
- cut
- fix next
NEXT ECC MOVE
- exact skill / hook / workflow / app lane to strengthen
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Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
인공지능 에이전트의 문제를 지시, 기억, 도구 실행, 화면 표시 등 12개 계층에서 조사합니다. 코드와 로그를 근거로 원인을 정리하고 심각도에 따른 지적 사항과 수정안을 제시합니다.
실제 개발 과제로 여러 코딩 에이전트를 비교합니다. 성공률, 확인 가능한 API 비용, 소요 시간과 반복 실행의 안정성을 측정해 도입 결정과 업데이트 후 평가에 활용합니다.
AI 에이전트의 도구 구성, 입력과 출력 형식, 오류 복구 절차를 설계합니다. 문맥 정보량을 관리하고 완료율, 재시도 횟수, 성공한 작업당 비용으로 개선을 평가합니다.
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AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.