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
미국의 공개 데이터에서 도시별 범죄율, 최근 사건 요약, 전년 대비 변화와 도시 비교 자료를 가져옵니다. 각 수치에 출처와 데이터 연도를 표시하고 FBI 통계 지연이나 일부 기관만 포함하는 사건 자료의 한계도 설명합니다.
Pulls US city crime statistics from public sources (FBI crime data, city police data portals, state open-data portals, rate aggregators): rates per 100K, year-over-year trends, recent incidents and city comparisons, defaulting to a configured home city. USE WHEN crime stats, crime rate, crime trends, violent crime, property crime, recent incidents, neighborhood safety, compare cities, is my city safe. NOT FOR people investigations.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기CrimeStats는 FBI 범죄 통계, 경찰 공개 자료, 주 정부의 열린 데이터 등에서 미국 도시의 범죄 정보를 모읍니다. 인구 10만 명당 범죄율과 전년 대비 변화, 폭력 범죄와 재산 범죄의 구분, 최근 보고된 사건을 정리하고 여러 도시나 지역을 비교할 수 있습니다. 도시를 지정하지 않으면 설정된 기본 도시를 대상으로 합니다. 각 수치에 출처와 데이터 연도를 붙이며 FBI 자료의 발표 지연이나 일부 기관만 제공하는 사건 자료 같은 한계도 함께 설명합니다.
미국의 거주지나 여행지를 살펴보거나 지역별 추세를 비교하고 최근 사건 정보를 확인할 때 사용할 수 있습니다. 인구가 적은 도시에서는 사건 몇 건만으로 인구 대비 비율이 크게 달라질 수 있으므로 실제 건수도 함께 확인할 수 있습니다.
대상은 미국 도시입니다. 처음 사용할 때 설정 파일에 도시 정보를 등록해야 합니다. 설정이 없으면 도시와 주를 확인합니다. FBI API 키는 선택 사항으로 기재되어 있습니다. 사건 관련 개인의 이름을 보고하거나 저장하지 않으며, 개인 조사에는 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.
Contents: Ideal State · Anti-criteria · Intent Routing · Data & Config · Data Storage · Gotchas · Examples
Pulls and analyzes US city crime statistics from public data sources — rates per 100K, year-over-year trends, recent incidents, and regional comparisons — for the configured default city or any named one. Crime stats live across a dozen sites that disagree with each other, FBI UCR data lags, incident feeds are partial, and a city name can be ambiguous across states, so the skill knows which source to trust for which question: the configured city's police portal (Config.md) for local incident data, AreaVibes, CrimeGrade and HomeSnacks for rate snapshots, CityRating and FBI UCR for multi-year trends, SpotCrime and Patch for recent incidents, and the state DOJ open-data CSVs for agency-level data.
| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| QuickStats | "crime stats", "how safe is", "crime rate for" | Intents/QuickStats.md |
| TrendAnalysis | "crime trends", "getting worse", "increasing crime" | Intents/TrendAnalysis.md |
| IncidentReport | "recent incidents", "what happened", "police reports this week" | Intents/IncidentReport.md |
| CompareRegion | "compare", "vs", "safer than", "how does X compare" | Intents/CompareRegion.md |
| File | Read when |
|---|---|
DataSources.md | choosing or calling a source: URL patterns, the police-portal access patterns by type (CitizenRIMS, Socrata, ArcGIS, map-only), FBI and state DOJ access, the dated national averages |
Setup.md | first-time setup: filling Config.md, finding the police portal type, the optional FBI API key, a proof command |
All city-specific values (default city, county, state, ZIP, neighboring cities, the local police portal URL, and the concrete per-city source URLs) live in the principal's own config, not in this skill. First-time setup and a proof command: Setup.md.
<configRoot>/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/CrimeStats/Config.md
configRoot is $CLAUDE_CONFIG_DIR when set, else ~/.claude.
Default city: when no city is specified, use default_city (with its state, ZIP, and population) from Config.md. If Config.md is absent or default_city is unset, ask which city and state to use, and point at Setup.md so the answer can become the default; never guess a city. Load Config.md for the local police portal, neighboring cities, and city-resolved source URLs whenever an intent needs them. Skill files stay generic and describe the procedure against "the configured city."
Neighboring cities for comparison: the neighboring_cities list in Config.md (or, for any other target city, geographically adjacent cities of similar size).
Historical data persists at: ~/.claude/LIFEOS/MEMORY/DATA/CrimeStats/. The directory does not exist on a fresh install, so every intent runs mkdir -p ~/.claude/LIFEOS/MEMORY/DATA/CrimeStats before its first write.
File naming: YYYY-MM-DD_{city}_{state}_{intent}.json
Example: 2026-03-22_springfield_xx_quickstats.json
toDateString() form with the correct weekday ("Tue Mar 24 2026") and returns 500 on a wrong one; generate the string, never type it (DataSources.md Tier 0). Socrata and ArcGIS take ISO timestamps.population in Config.md or the census figure for a named city) a handful of incidents moves the rate noticeably. Always show absolute numbers alongside per-100K rates.Example 1: Quick city snapshot
User: "What are the crime stats for my city?" (or a named city + state)
-> QuickStats intent (default city from Config.md if none named)
-> Rates per 100K, % vs national and YoY change for each category, a safety grade and a one-line takeaway, sources cited
Example 2: Trend analysis
User: "Is violent crime going up here?"
-> TrendAnalysis intent
-> YoY table against neighboring cities, the state and the nation, plus a multi-year table when the data exists and 3-5 key findings
Example 3: Recent incidents
User: "What crimes were reported in my city this week?"
-> IncidentReport intent
-> Incident list with dates, locations, types, a count summary and any patterns
Example 4: Regional comparison
User: "How does my city compare to the neighboring one for crime?"
-> CompareRegion intent (neighbors from Config.md)
-> Side-by-side table of every metric with the national baseline, YoY trends, victimization risk, and the safest city named
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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.
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.
주제, 연구 분야, 논문 ID로 arXiv 논문을 찾고 제목, 저자, 초록, 링크를 정리합니다. 새 논문을 확인하고, 제공되는 경우 AlphaXiv의 AI 생성 개요도 가져옵니다.