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
등록된 데이터 사이트와 원본 데이터의 최신성을 확인하고 설정된 출처에서 데이터를 다시 가져와 대상을 재구성합니다. 게시 요청이 포함되면 지정된 명령으로 배포한 뒤 공개 페이지의 갱신된 값을 확인합니다.
Keeps your data-backed public sites and their source datasets current: freshness check, source repull, rebuild, gated deploy, live verify. USE WHEN update our data sites, refresh the data sites, are our datasets stale, data freshness, repull the data, refresh the dataset, update the data and the site, stale data check, which sites need updating, refresh any registered data property by name. NOT FOR system upgrades (Upgrade), uptime/security monitoring (Bunker/Workflows), US economic indicators (USStats), non-data deploys (use your deploy tooling).
실행 점수 미검증
설치 방법 보기DataRefresh는 등록 정보에 따라 데이터 기반 공개 사이트를 확인하고, 각 데이터 세트의 갱신 상태를 사이트별 갱신 주기와 비교해 보여 줍니다. 대상을 갱신할 때는 설정된 출처에서 데이터를 다시 가져와 사이트를 다시 빌드합니다. 게시 요청이 포함되면 등록된 절차로 배포하고, 공개 페이지에서 갱신된 값을 확인합니다. 전체 사이트의 최신성을 살펴보는 확인 작업과 지정 대상을 갱신하는 작업을 지원합니다.
여러 데이터 사이트 중 갱신이 필요한 곳을 찾거나, 특정 사이트의 원본 데이터를 다시 가져와 재구성하고 싶을 때 유용합니다. 데이터를 공개한 뒤 새 값이 실제 페이지에 반영되었는지 확인할 때도 사용할 수 있습니다.
대상과 데이터 출처, 빌드 절차, 배포 방법이 등록되어 있어야 합니다. 게시 작업은 요청에 포함된 경우에 수행합니다. 원본 데이터가 오래된 상태로 제공될 수도 있으므로 기록된 날짜가 갱신되었는지 확인해야 합니다.
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.
Registry-driven freshness engine for data-backed public sites. Each registered target carries its own fetch scripts, source-of-record dataset updater, build step, sanctioned deploy command, and live verify probe. One command reports staleness across the fleet; one command brings a target current.
| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| Status | "are our data sites stale", "data freshness", "status" | Intents/Status.md |
| Refresh | "update the data sites", "refresh <target>", "repull and redeploy" | Intents/Refresh.md |
| File | Read when |
|---|---|
Setup.md | first install, registry fields, accounts and secrets, the throwaway-target proof |
~/.claude/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/DataRefresh/Registry.json. $DATAREFRESH_REGISTRY overrides the path. With no registry, or one with no targets, the tool exits 1 and points at Setup.md.~/.claude/LIFEOS/MEMORY/OBSERVABILITY/datarefresh.jsonlUser: "are our data sites stale?"
→ Status intent
→ One table of every target with last pull, age vs cadence and STALE/FRESH, plus a one-line read and an offer to refresh what is stale
User: "refresh example-site"
→ Refresh intent, no --deploy (no publish intent)
→ Data repulled and rebuilt but not deployed; the report shows before → after record dates
User: "update the data sites"
→ Refresh intent with --all --deploy
→ Every target current, deployed through its sanctioned command, live freshness field shown advancing, repos committed
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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.