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
가족의 음식, 음료, 식당 취향 기록을 바탕으로 갈 곳이나 주문할 메뉴를 추천하고 새로 좋아하게 된 식당도 기록합니다. 기록에 없는 정보는 추측하지 않고 미정으로 다룹니다.
The household's food and restaurant preferences, used to recommend where and what to eat. USE WHEN where should we eat, restaurant recommendation, what do we like to eat, our favorite restaurants, pick a place for dinner, date night dinner, find a spot for a cuisine, what beer do we like, food preferences, suggest a restaurant near X, best restaurants in <city>, where to eat on our trip, add a favorite restaurant, remember this place. NOT FOR phoning to book a table, ordering delivery, business search or reviews (a scraping skill or Google Maps), groceries or recipes, business research (an OSINT skill, if installed).
실행 점수 미검증
설치 방법 보기Restaurants는 가족이 기록해 둔 음식, 음료, 요리 종류, 식당 취향을 참고해 식사 장소나 주문할 메뉴를 추천합니다. 위치나 식사 목적을 알려 주면 해당 조건과 취향을 함께 고려하고, 추천이 잘 맞는 이유도 설명합니다. 기록된 기피 조건에 맞지 않는 곳은 후보에서 제외하며, 기록에 없는 식당은 새로운 제안이라고 표시합니다. 좋아하는 식당을 추가해 취향 기록을 갱신해 달라고 요청할 수도 있습니다.
저녁이나 데이트 장소를 정하거나, 여행지에서 식당을 찾거나, 가족이 좋아하는 음식과 맥주를 확인할 때 사용할 수 있습니다. 음식 취향을 기록해 두면 다음 식당을 고를 때도 참고할 수 있습니다.
추천 전에 취향 설정 파일을 확인합니다. 파일이 없으면 초기 설정을 안내하며, 기본 취향을 가정해 식당을 추천하지 않습니다. 예약 전화, 배달 주문, 식료품이나 조리법 검색에는 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.
Holds the household's food, cuisine, restaurant, and drink taste profile — what they love, what they avoid, where they like to eat, what they drink — and uses it to recommend a place, suggest what to order, or recall their preferences. The data lives in LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/Restaurants/Preferences.md, the source of truth; this file only routes and holds no taste rules.
TBD, so later picks never inherit a guess.TBD or missing: a short drink list or cuisine ranking is reported as short, and a place's cuisine, address, or menu is never invented to fill a gap.| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| Recommend | "where should we eat", "recommend a restaurant", "pick a place", "find a spot for a cuisine", "date night dinner", "what should we order" | Intents/Recommend.md |
| AddPreference | "add a favorite", "remember this place", "we love X now", "log this restaurant", "update our food prefs" | Intents/AddPreference.md |
For a plain "what do they like?" lookup, read the Preferences data file and answer — no intent needed.
| File | Read when |
|---|---|
Setup.md | first-time install: creating the Preferences data file and its sections |
All taste data lives under the USER tree, not in this skill: LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/Restaurants/Preferences.md (taste profile, ranked cuisines, favorite restaurants, drinks, and optionally companion restrictions). First-time setup is in Setup.md. Read the file before every recommendation. When the file is missing, stop and point the user at Setup.md; never recommend from a default taste profile.
The file grows through AddPreference, or a direct edit for small fixes.
Example 1: Pick a place
User: "Where should we go for dinner tonight?"
→ Recommend intent
→ One clear pick (or 2-3 ranked), each with a line tying it to the taste profile, no dealbreaker hit, any location or occasion given factored in
Example 2: Capture a new favorite
User: "We tried a new place in town and loved it — add it"
→ AddPreference intent
→ The restaurant is a dated row in Favorite Restaurants with location, cuisine and notes, and the reply says what was added
Example 3: Plain lookup
User: "What beer do we like again?"
→ No intent
→ The answer comes from the file's Drinks → Beer section, with any TBD favorites said plainly
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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.
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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.