여러 업체와 공공기관의 사이버 보안 보고서를 검색하고 가져와 위협, 랜섬웨어, 침해 통계 등의 추세를 비교합니다. 분석에는 출처별 업체, 연도, 보고서를 표시하고 자료 간 차이도 따로 다룹니다.
- 분류별 위협 보고서를 찾을 때
- 특정 업체의 보고서를 가져올 때
- 여러 업체의 랜섬웨어 동향을 비교할 때
브리프와 제작 기준에 따라 이미지, 영상, 슬라이드, 사이트 화면 캡처의 시각 품질을 평가합니다. 두 비전 심사자가 점수와 결함 우선순위를 제시하고, 정해진 횟수 안에서 수정을 돕습니다. 평가를 통과한 결과물만 전달할 수 있으며, 사람의 점수와 의견은 별도 기록해 심사 보정에 활용합니다.
Directs visual quality across images, films, slides, and site captures through a direction council, two vendors' vision judgments against anchored craft criteria, ranked defects, bounded iteration, gated delivery, and recorded human calibration labels. USE WHEN critique this, art direction, quality loop, rate the visuals, is this pro, iterate until it's great, deliver the render, art council. NOT FOR producing the artifact itself (use the appropriate image, motion, story-film, video-essay, web-design, or slide-production capability), for text writing audits, or for rating and rendering an ISA (ISA).
실행 점수 미검증
설치 방법 보기ArtDirection은 브리프에 따라 이미지, 영상, 슬라이드, 사이트 화면 캡처를 평가합니다. 브리프에는 대상 독자, 참고 자료, 시각 방향과 품질 기준을 담습니다. 방향 설정 위원회는 시각적 의도를 정리해 Direction.md에 기록합니다. 이어서 비전 심사자들이 제작 기준에 따라 결과물에 점수를 매기고, 수정할 수 있는 결함을 우선순위대로 제시합니다. 수정이 필요하면 최대 네 차례까지 평가를 반복하며, 기준 통과 여부와 미달 시 남은 문제를 보고합니다. 평가를 통과한 결과물만 전달 단계로 넘어갑니다. 사람의 점수와 의견도 기록해 이후 심사 보정에 사용할 수 있습니다.
이미지나 영상의 공개 전 외관을 점검하거나, 평가 의견을 우선순위가 있는 수정 목록으로 정리할 때 유용합니다. 평가 기록을 함께 제공하며 기준을 통과한 결과물을 전달할 때도 사용할 수 있습니다.
심사 서비스 설정이 필요합니다. 영상 평가를 위한 최초 설정에는 ffmpeg도 필요합니다. ArtDirection은 제작이 끝난 결과물의 품질 평가와 전달을 지원하며, 이미지나 영상, 슬라이드, 사이트 화면 자체를 만들지는 않습니다. 글쓰기 감사나 ISA 평가 및 렌더링에는 사용하지 않습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 28일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
A shared quality loop for artistic deliverables: the Brief defines audience, register, references and bar; a Direction council resolves the visual intent into Direction.md; the domain skill produces the artifact against it; Critique yields two vendors' scores and ranked defects; iteration reaches the bar or reports the shortfall at four rounds; only a passing result reaches Deliver; and Calibrate records the principal's own verdict as evidence for later judge calibration. The domain skill makes the artifact; this skill supplies the quality evidence.
vendor_missing flag as weaker evidence.References/Rubric.md.| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| Loop | Full quality loop or iterate to the bar | Intents/Loop.md |
| Direction | Art council or new visual direction | Intents/Direction.md |
| Critique | Rate the visuals or inspect a render | Intents/Critique.md |
| Deliver | Hand over a passing artifact | Intents/Deliver.md |
| Calibrate | Record the principal's score and note | Intents/Calibrate.md |
| File | Read when |
|---|---|
References/Rubric.md | writing a brief or reading a critique: the anchored axes, document and figure rules, defect shape and the Brief.json schema (References/BriefExample.json is a filled brief); Critique reads it at runtime |
Setup.md | first-time setup: the two judge vendors' access, ffmpeg for films, and a no-cost proof |
Run with bun skills/ArtDirection/ prefixed to each tool path, from the config root.
| Tool | CLI contract |
|---|---|
| Critique | Tools/Critique.ts --video <mp4> | --image <png> [--images <glob>] --brief <Brief.json> [--bar 8.5] [--samples 12] [--concurrency N] [--vendors openai,anthropic] [--sample-seed <n>] [--out <dir>] [--json] [--allow-identity] |
| Deliver | Tools/Deliver.ts --artifact <file> [--critique <Critique.json>] --to <dir> |
| Calibrate | Tools/Calibrate.ts --artifact <file> --verdict <1-10> --note "<text>" |
Each intent file carries its tool's defaults, refusals and exit codes.
User customizations live at <configRoot>/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/ArtDirection/ (configRoot is $CLAUDE_CONFIG_DIR when set, else ~/.claude). When it exists, its PREFERENCES.md, configurations and resources override the defaults here; when absent, the defaults stand. First-time setup (accounts, keys, config, a proof it works) is in Setup.md.
"calibration": "<target>". Critique then adds that Calibrate target's Taste.json (the principal's labeled likes and dislikes) to the judge prompt and records its labels_hash in the report; a target with no profile yet is noted under outstanding. Briefs without the field produce the prompt they always did.~/.claude/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/ArtDirection/labels.jsonl (fields in Intents/Calibrate.md).art_judges in <configRoot>/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/ArtDirection/Config.md (OpenAI, Anthropic and Google have seats; a missing file or key stops the critique with an error naming both). That folder's PREFERENCES.md, when present, is appended to References/Rubric.md as install-specific judging rules, and check_set.version hashes the two together. OpenAI vision runs as codex exec -i through the codex CLI signed in to ChatGPT (Assay/Tools/OpenAIVision.ts; no API key is read); Anthropic vision runs through LIFEOS/TOOLS/Inference.ts image input (the claude CLI on the subscription), never falling back to another vendor. Panel selection (--vendors) is in Intents/Critique.md. No credentials belong in briefs or logs.LIFEOS/TOOLS/models.ts: CROSS_VENDOR.openaiJudge for OpenAI and the high rung of EFFORT_MODEL for Anthropic, never pinned here..claude location.Deliver.ts because a first-draft video reached the principal with no critique on 2026-09-17, while the rule lived only in prose (the story is in the USER extension's History.md).concept (does the artifact carry its idea as one metaphor a stranger reads at a glance), and overall follows concept most. Changed 2026-09-28 after the principal's first Calibrate scores showed the old craft-first rubric ranking the scored artifacts almost at random (the measurement is in the USER extension's History.md).User: "iterate until it's great" on a render → Loop intent → Brief.json and Direction.md exist, critique rounds run until the artifact passes the bar, or the four-round cap is reported with its shortfall.
User: "rate the visuals" → Critique intent → Critique.json with both vendors' scores, ranked defects and a pass, fail or unavailable verdict.
User: "that one's a 6, the type is cramped" → Calibrate intent → one label appended with verdict 6 and the note in the principal's words.
아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
여러 업체와 공공기관의 사이버 보안 보고서를 검색하고 가져와 위협, 랜섬웨어, 침해 통계 등의 추세를 비교합니다. 분석에는 출처별 업체, 연도, 보고서를 표시하고 자료 간 차이도 따로 다룹니다.
기능이나 구성 요소 자체의 설계 요구와 시스템 전체의 목표를 세 단계로 비교합니다. 설계상의 충돌과 적절한 구현 범위를 정리하고, 제안한 설계가 전체 방향과 맞는지 평가합니다.
글의 주제에 맞는 격언과 인용문을 찾아 저자와 선정 이유를 함께 제안합니다. 출처가 있는 인용문을 추가하고, 사상가의 말을 주제별로 조사하며, 사용 기록을 관리해 같은 인용문을 반복하지 않도록 돕습니다.
블로그 삽화, 기술 도표, 비교 그림, 만화, 아이콘 등을 용도에 맞는 절차로 제작합니다. 구도와 색상, 이미지 모델을 정하고 검토용 이미지를 출력합니다.
주제, 연구 분야, 논문 ID로 arXiv 논문을 찾고 제목, 저자, 초록, 링크를 정리합니다. 새 논문을 확인하고, 제공되는 경우 AlphaXiv의 AI 생성 개요도 가져옵니다.
코드 검사나 보정된 모델 평가자로 프롬프트, 모델, 에이전트를 평가하고 반복 시험이나 A/B 실행 결과를 비교합니다. 신뢰도 지표를 제공하며 주관적 판단을 구조화된 평가 질문과 파이프라인으로 정리할 수 있습니다.