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
아직 없는 기능을 조사와 계획부터 테스트 우선 구현, 검토, 커밋까지 진행합니다. 단계별로 ECC 에이전트에 작업을 나누고 계획 승인과 커밋 전 확인을 거칩니다.
Orchestrate building a brand-new feature end to end — research, plan, TDD implementation, review, and gated commit — by delegating each phase to the matching ECC agent. Use when adding a capability that does not exist yet.
orch-add-feature는 아직 없는 기능을 추가할 때 조사, 계획, 구현, 검토, 커밋을 함께 진행하는 스킬입니다. 각 단계를 해당 ECC 에이전트에 배정하고 공통 엔진인 orch-pipeline으로 작업 규모를 판단합니다. 구현에는 테스트 주도 개발(TDD)을 적용합니다. 먼저 새 동작을 확인하는 실패 테스트를 작성한 뒤, 테스트를 통과하도록 코드를 구현합니다.
새 로그인 방식처럼 제품에 아직 없는 기능을 추가할 때 사용합니다. 보통 조사와 계획부터 시작하지만, 작은 기능 추가는 단계를 줄여 진행합니다. 인증 등 보안과 관련된 기능에는 security-reviewer를 추가해 확인합니다.
orch-add-feature로 OAuth2 로그인을 추가해 주세요.”공통 엔진인 orch-pipeline과 단계별 ECC 에이전트가 필요한 구성입니다. 계획 승인 단계와 커밋 전 확인 단계에서 멈춥니다. 기존 기능의 결함 수정이나 동작 변경은 별도 스킬의 대상으로 구분합니다.
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.
Actor · action · target: orch · add · feature. Thin wrapper over the shared
engine in orch-pipeline.
orch-fix-defect) and not an
alteration of existing behavior (orch-change-feature).orch-pipeline engine with the settings above.security-reviewer if the feature touches a security trigger.Related:
/feature-devis a standalone version of this flow.orch-add-featurediffers by sharing theorch-pipelineengine — the size classifier and the two gates — with the rest of the family, so it right-sizes trivial features to 4 → 5 → 6.
orch-add-feature: add OAuth2 login to nws-poller
→ research existing auth libs → plan task_list [GATE 1: approve]
→ TDD each task → code-review (+ security-reviewer: auth path)
→ commit [GATE 2: confirm]
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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.
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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.