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
파일, 도구, 하위 시스템 또는 코드베이스의 목적과 의존 관계를 먼저 조사합니다. 근거를 들어 중복이나 미사용 요소를 분류하고, 승인된 변경만 적용한 뒤 변경 전후의 기준 검사를 비교해 기존 동작이 유지되는지 확인합니다.
Research-first simplification of any file, skill, tool, subsystem or codebase against its ideal state: reads its ISA or derives its purpose, maps every dependent (callers, imports, references, hooks, settings, docs, tests), classifies each element with evidence as load-bearing, duplicate, dead, cruft or over-abstracted, then proposes and applies cuts that keep every behaviour a dependent relies on, proven by before-and-after parity checks. USE WHEN simplify, simplify this, simplify this system, remove cruft, remove duplication, dedupe, dead code, clean this up, this has gotten bloated, too complicated, reduce complexity, consolidate, strip this down without breaking it, what can we delete. NOT FOR always-on context files (Trim), cleanup of just the current diff (/simplify), harmony across many systems (Unify), auditing prompt rules for over-prompting (BitterLessonEngineering), bug hunting (/code-review).
실행 점수 미검증
설치 방법 보기Simplify는 파일, 기술, 도구, 하위 시스템 또는 저장소를 더 간결하게 정리하도록 돕습니다. 먼저 대상의 목적을 확인하고 호출 관계, 가져오기, 참조, 설정, 문서, 테스트 등의 의존성을 조사합니다. 각 요소를 근거와 함께 필수, 중복, 미사용, 불필요하게 쌓인 내용, 과도한 추상화로 분류합니다. 조사 결과를 바탕으로 순서를 매긴 변경안을 제안합니다. 사용자가 승인한 변경만 적용하며, 변경 전후에 기준 검사를 실행해 다른 부분이 의존하는 동작이 유지되는지 확인합니다. 조사만 하거나, 제안까지 받거나, 승인된 변경을 적용하는 단계에서 작업을 마칠 수 있습니다.
코드베이스나 도구가 복잡해졌을 때, 무엇을 삭제할 수 있는지 알아보고 싶을 때, 또는 변경 전에 하위 시스템을 파악하고 싶을 때 유용합니다. 겉으로 보이는 모양만으로 불필요한 항목을 판단하지 않고 참조 관계와 동작 검사를 살펴봅니다.
변경을 적용하려면 제안 내용에 대한 승인이 필요합니다. 조사, 제안, 적용 기록은 대상 가까이에 있는 LIFEOS/MEMORY/WORK/{slug}/simplify/에 저장됩니다.
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.
Simplify makes a target smaller and clearer without breaking anything that depends on it. A target can be a file, a skill, a tool, a subsystem or a whole repo. The work comes in three intents, each building on the record from the one before: Survey maps the target read-only, Propose ranks the cuts and holds them for a yes, and Apply lands the approved cuts with proven parity. The central rule: a cut never drops a behaviour that a dependent or ISA criterion relies on, and anything the evidence cannot explain stays. Records sit next to the target's ISA when there is one.
LIFEOS/MEMORY/WORK/{slug}/simplify/, so the next stage builds on evidence rather than on memory.| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| Survey | "simplify X", "what can we delete", "map this before we cut", "is this dead" | Intents/Survey.md |
| Propose | "what would you cut", "propose the simplifications", follows Survey in the same run | Intents/Propose.md |
| Apply | "apply them", "y" or approved row numbers after a proposal | Intents/Apply.md |
A bare "simplify X" runs Survey and then Propose, and stops at the proposal. A Survey-only request, which is how a read-only analysis calls this skill, stops at the survey.
None. This skill reads no config and needs no account or key. Each stage writes its record under LIFEOS/MEMORY/WORK/{slug}/simplify/ next to the target's ISA, if it has one; nothing else is created.
settings.json, launchd plists, workflow YAML, skill routing tables, spawned commands and dynamic imports. ReferenceCheck.ts --shipped-paths exists because plain path scans missed spawn and dynamic-import specifiers.Example 1: Simplify a tool
User: "simplify LIFEOS/TOOLS/ReferenceCheck.ts"
→ Survey intent, then Propose
→ Purpose from its header and DocCheck lineage, every caller, findings per function, test baseline
→ A ranked table of cuts, each with its parity check, held for y
Example 2: Land the approved cuts
User: "y, but skip 4"
→ Apply intent
→ Rows 1–3 and 5 land as separate commits, tests show the same pass count before and after, and the measured reduction sits beside the estimate
Example 3: An always-on context file
User: "simplify CLAUDE.md"
→ Routed to Trim, which owns always-on context files and their directive-coverage gate
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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.