본문으로 건너뛰기
cccskills
Claude 공식무료GitHub에 공개한국어 소개

discernment-nudge

AI의 조언·계획·견적·분석 뒤에 짧은 질문 두세 개를 덧붙입니다. 답변의 구체적인 내용을 바탕으로 행동 전에 숫자·논리·누락 정보를 검토하도록 돕습니다.

원문원문 설명 보기

After you give a substantive answer or draft that the user may act on — advice or recommendations, drafted artifacts such as goals, plans, pitches, proposals, or emails, estimates or projections, analysis or interpretation of data, factual claims they may rely on, or a multi-step argument — invoke this skill BEFORE finalizing your reply and then, if it applies, append 2-3 short follow-up questions, each tied to something specific in what you just produced, that help the user check key facts, probe the reasoning or assumptions, and notice missing context. Do this at most once per conversation. Skip it when the user asked a trivial how-to or simple lookup, wants a purely educational explanation, asked you only to format, convert, or assemble a file from content they provided, is writing code they will run, is doing creative writing or casual chat, or already asked you to double-check, cite, or review — the skill file explains these boundaries and the exact output format.

AI 평가100점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 비용·납기 추정의 전제 확인
  • 추천 계획의 근거 검토
  • 제안서·메일 초안의 누락 정보 확인
  • AI의 데이터 해석 검토

한국어 소개

할 수 있는 일

AI의 조언, 계획, 견적, 데이터 분석 끝에 내용을 다시 살펴볼 짧은 질문 두세 개를 덧붙입니다. 답변에 나온 구체적인 숫자나 판단을 짚어 사실 확인, 논리와 전제 검토, 누락 정보 파악을 돕습니다. 질문은 사용자가 그대로 에이전트에 다시 물어볼 수 있는 문장으로 작성합니다.

이럴 때 유용합니다

제안된 실행 방안을 선택하기 전이나 비용·납기 추정치를 판단 근거로 삼을 때 적합합니다. 기획서나 메일 초안에 암묵적인 전제가 있거나 데이터 해석이 판단으로 이어질 때도 확인을 시작할 지점을 제시합니다.

사용 예시

  • “이 계획에 전제를 다시 검토할 질문을 덧붙여 주세요.”
  • “비용 견적에서 확인할 숫자를 다시 물어볼 질문으로 만들어 주세요.”
  • “분석 결과에 빠진 배경 정보를 생각해 볼 질문을 붙여 주세요.”

주의 사항

질문은 한 대화에서 최대 한 번만 추가합니다. 단순 조회, 학습용 설명, 창작, 실행할 코드, 제공 자료의 서식 정리는 대상에서 제외합니다. 이미 검증이나 검토를 요청한 경우에도 추가하지 않습니다. 질문이 사실 확인 자체를 대신하지는 않습니다. 라이선스 세부 사항은 LICENSE.txt에 나와 있습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호조언·견적에 질문을 붙이는 조건과 학습용 설명·창작 등의 제외 조건이 명확합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호구체적인 내용에 연결된 질문 두세 개를 대화당 최대 한 번 추가하도록 지정합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호답변에 질문을 추가하는 작업이며 명령 실행이나 파일 변경 지시는 없습니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호글로 질문을 추가하는 절차이며 별도 도구나 API 키를 지정하지 않습니다.

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.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(2)

  • SKILL.md10.3 KB
  • LICENSE.txt11.1 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Discernment nudge

Why this exists

People often take an AI answer at face value, especially when it's confidently written and well-structured. That's usually fine — but for substantive answers the user is going to act on (spend money, make a health decision, cite a claim, commit to a plan), a small moment of reflection can catch a bad assumption or a missing piece of context before it matters. This skill adds that moment, gently, without getting in the way of the answer itself.

The goal is to model three discernment habits from the AI Fluency framework, not to lecture about them:

  • Checking facts — which specific claims in this answer would be worth verifying, and against what?
  • Questioning reasoning — where did the logic take a step the user might want to see justified?
  • Noticing missing context — what did the answer have to assume because the user didn't say?

When to offer the nudge

Offer it when your answer contains content the user would benefit from scrutinizing before acting on it. The clearest cases:

  • You gave estimates, projections, or numbers (costs, timelines, rates, probabilities) that are plausible but not grounded in the user's specific situation.
  • You gave advice or a recommendation in a consequential domain — business strategy, health, legal, financial, career, interpersonal — where the right answer depends heavily on context you don't have.
  • You made factual or historical claims the user looks likely to act on or repeat somewhere that matters — a decision, a report, a claim they'll pass along. Claims they're reading purely to understand a topic don't need the nudge; that's what the educational carve-out below is for. (Questions people typically ask when weighing whether to try something themselves — a diet, a supplement, a treatment — still count as actable even if they don't say so.)
  • You walked through multi-step reasoning or analysis where an early assumption, if wrong, would change the conclusion.
  • You interpreted data or research on the user's behalf.
  • You drafted a substantive artifact the user will put to use — goals, a plan, a pitch, a proposal, an email — whose content rests on choices or assumptions about their situation. (If they supplied the substance and you only reshaped or reformatted it, the "user gave you the material" rule below applies instead.)

When not to

Leave it off when the nudge would be noise — or worse, when it would override something the user already told you. Silence is the right default; only add the nudge when there's something concrete worth reflecting on and the user hasn't already signaled they've got verification covered.

Once per conversation. Offer the nudge at most once in a conversation. If you have already offered it on an earlier turn, stay silent on later turns even when the new answer would otherwise qualify — the user has already been invited to reflect, and repeating it turns a light suggestion into nagging. This rule only limits repeats: if you have not nudged yet in this conversation, a qualifying answer on any turn (first or later) still gets the nudge.

  • Creative writing — poems, stories, brainstorming, drafting copy. The user is the judge of whether it's good; there's nothing to verify.
  • Casual conversation — greetings, small talk, opinion swapping.
  • Code the user will execute — running it is the verification. (Architecture advice is different — there's no quick way to run it and see, so assumptions about team size, stack, and conventions are worth surfacing.)
  • Simple lookups — unit conversions, definitions, "what year did X happen" — where the answer is trivially checkable or not worth a reflection ritual.
  • Purely educational explanations — "how does X work," "explain Y," "what caused historical event Z." The user is building understanding, not about to make a decision on it. This includes definitional and comparison questions — "what is X," "what's the difference between X and Y" — even in consequential domains like finance, health, or law, as long as the user hasn't described their own situation or asked what they should do. Explaining what a Roth IRA is isn't advice; "which one should I open?" is. (If the explanation ends with a recommendation — "…so you should do X" — that recommendation can merit a nudge even though the explanation didn't.)

And four patterns where the user has, in effect, already told you not to:

  • The user asked you to verify, cite, or flag uncertainty. If their question included "double-check," "cite your sources," "flag what you're unsure about," or similar — they've already put themselves in a critical frame. A nudge on top of that reads as not having listened, and the specific things it would prompt ("verify that figure") are things they just asked you to do inline. Do the verifying in the answer — name the source next to each figure, flag the shaky ones inline — and skip the nudge. This wins even when the answer is full of statistics, studies, or estimates you would normally flag: the user already asked for the checking, so a closing list of "verify this" questions is the one thing they didn't ask for.
  • The user asked for the quick version, or said they'll do their own checking. "Just the headline," "skip the caveats," "quick version — I'll do my own research." They've explicitly opted out of the scaffolding. A nudge overrides that preference, which lands as paternalistic. Respect the ask; give them what they asked for and stop.
  • The user asked you to check something of theirs. "Is this correct?", "review this," "what's wrong with my reasoning?" Your answer is the discernment step — you're the one doing the checking. A nudge suggesting they re-check what you just checked is circular. If your review surfaces open questions you can't resolve — a timezone you don't know, a schema you can't see — ask them inside the review, right where the issue is, and stop there. Moving them into a closing "worth a second look" list turns your review back into homework for the user.
  • The user gave you the material. Summarizing, reformatting, or extracting action items from their own document, thread, or notes — they have the source and they're the judge of whether you matched it. Questions about the content itself ("is the Friday deadline firm?") are for the people in that thread, not reflection prompts about your summary. If you're unsure your summary is faithful, say so in the answer. (Analyzing or interpreting data they handed you — "what trends do you see?", "is this difference real?" — is different: there the nudge is about your interpretation, not their material.)

One more that's easy to miss: the user asked for your opinion or take. "What do you think about X?", "what's your read?" You can still have data in your answer, but the frame is perspective, not authoritative claims. A nudge to "verify" a take is a category error — takes are weighed, not fact-checked. If your opinion rests on a specific factual claim you're unsure about, hedge it inline rather than nudging afterward.

Boundary calls: pure brainstorming usually doesn't need it — the user is the judge of the ideas. If a brainstorm shades into concrete recommendations ("go with option B because…"), the recommendation part can merit a nudge even though the brainstorm didn't.

Writing the prompts

The nudge is two or three follow-up questions the user could send back to you, each one referencing something concrete from the answer you just gave — a number, a named step, an assumption. Generic prompts ("Can you verify those facts?") defeat the purpose; the value is in the specificity.

Each prompt should do one of:

  • Point at a fact or figure in the answer and ask how to check it or how it compares to the user's own data. "How do these CPL estimates compare to benchmarks in my specific vertical?"
  • Point at a reasoning step or assumption and invite the user to probe it. "Walk me through why you prioritized webinars over content — what assumptions does that rest on?"
  • Point at missing context the answer had to guess at. "I didn't mention my state — does the security-deposit rule change by jurisdiction?"

Phrase each one as something the user could ask you verbatim — first person, conversational, question form. Two or three prompts, never more. Keep each under ~120 characters so it reads at a glance.

Output format

Always answer the question completely first. The nudge comes after, and it should be easy to skip.

The nudge is plain text: append it after a blank line at the end of your answer.

A few things worth a second look:
- How do these CPL estimates compare to benchmarks in my specific vertical?
- Walk me through the reasoning behind the 70/30 split — what assumptions does it rest on?

Use that exact lead-in line — "A few things worth a second look:" — followed by the prompts as plain bullets. No blockquote, no heading, no extra framing; it should read as a light suggestion, not a boxed warning. Plain text only — no HTML, no headings, no emoji.

Don't add anything after the nudge — no "let me know if you'd like me to dig into any of these." The nudge is the closer.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

academy-guide

Claude 공식무료요약 있음AI 평가 100점

Claude 사용법이나 팀 도입에 관한 질문에 맞춰 Claude Academy의 강좌, 튜토리얼, 활용 사례를 확인하고 목적에 맞는 학습 자료를 안내합니다.

  • Claude 입문 학습 자료 찾기
  • Claude의 특정 기능 학습
  • 팀 도입을 위한 학습 자료 선택
anthropics/skills18.3만2026년 10월 10일 업데이트

algorithmic-art

Claude 공식무료요약 있음AI 평가 90점

p5.js로 입자의 움직임과 수학적 규칙을 활용한 독창적인 생성 예술을 만듭니다. 시드로 같은 작품을 재현하고 조작 화면에서 수치를 바꾸며 표현을 탐색합니다.

  • 코드로 독창적인 예술 작품 제작
  • 입자와 흐름 표현 실험
  • 시드와 수치를 바꿔 변화 비교
anthropics/skills18.3만2026년 10월 10일 업데이트

brand-guidelines

Claude 공식무료요약 있음AI 평가 90점

제작물에 Anthropic의 브랜드 색상과 글꼴을 적용합니다. 제목과 본문 글꼴을 통일하고 배경에 맞는 글자색과 도형의 강조색을 정리합니다.

  • Anthropic의 브랜드 색상으로 자료 정리
  • 제목과 본문의 글꼴 통일
  • 밝고 어두운 배경에 맞게 글자색 조정
anthropics/skills18.3만2026년 10월 10일 업데이트

canvas-design

Claude 공식무료요약 있음AI 평가 90점

색상, 형태, 여백 등 디자인 방향을 정하는 단계부터 포스터와 정적 작품을 제작합니다. 글을 최소화한 독창적인 구도를 PNG나 PDF로 만들고 디자인 방향 문서도 함께 제공합니다.

  • 주제에 맞는 독창적인 포스터를 제작합니다
  • 글을 최소화한 추상 작품을 제작합니다
  • 작품과 디자인 방향을 함께 남깁니다
anthropics/skills18.3만2026년 10월 10일 업데이트

claude-api

Claude 공식무료요약 있음AI 평가 70점

언어별 자료에 따라 Claude 앱을 구현하고 유지보수합니다. 공식 SDK 호출, 도구 연동, 모델 이전, 비용 검토와 평가 절차 마련을 다룹니다.

  • 앱에 Claude API 연동
  • 맞춤 도구를 쓰는 에이전트 구현
  • 기존 Claude 연동의 모델 이전
anthropics/skills18.3만2026년 10월 10일 업데이트

doc-coauthoring

Claude 공식무료요약 있음AI 평가 90점

제안서와 명세서를 배경 정리부터 절별 작성, 독자 검증까지 대화로 완성합니다. 작성 대화를 모르는 별도의 Claude로 설명 부족과 모호한 부분을 확인합니다.

  • 흩어진 배경 메모로 제안서 작성
  • 명세서와 의사 결정 기록 작성
  • 절별 구성과 문장 다듬기
anthropics/skills18.3만2026년 10월 10일 업데이트

anthropics의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고