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Superior

큰 시스템, 아키텍처 또는 전략의 문제를 실제 목표에서부터 다시 살펴봅니다. 적절한 검토 범위를 정하고 독립적인 해결책을 구상한 뒤, 현재 계획과의 차이를 실행 가능한 개선안으로 바꾸며 실제 제약은 유지합니다.

원문원문 설명 보기

Thinking skill for big problems that swaps the solver: reads the scope it was given, infers the scope the asker most likely means, maps that, then asks how a vastly smarter, fully informed intelligence with none of our habits or invented limits would do it, and turns every gap between its approach and ours into a change we can make. Built for large scope (how a whole system is implemented, an architecture, a strategy); when the intended scope is unclear or too small, a short interview settles it first. USE WHEN superior, how would a smarter intelligence do this, what would a genius or superintelligence do, if you knew everything, are we thinking too small, best possible approach, how should this whole system be built, analyze how this big thing is implemented. NOT FOR constraint teardown (FirstPrinciples), many options (BeCreative), attacking a plan (RedTeam).

danielmiessler/LifeOS스타 19,635(GitHub 19,635 + cccskills 0)

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 시스템 설계를 큰 관점에서 재검토할 때
  • 전략의 전제와 방향을 다시 살필 때
  • 복잡한 문제의 검토 범위를 정할 때
  • 계획에 포함된 가정을 찾아낼 때

한국어 소개

할 수 있는 일

큰 문제를 다룰 때 요청자가 제시한 범위에서 실제로 해결하고자 하는 일을 추정하고 적절한 검토 범위를 정합니다. 그 범위를 지도처럼 정리한 다음, 기존 계획에 끌려가지 않고 관련 분야의 지식과 현재의 방법을 고려해 독립적인 해결책을 구상합니다. 새 접근법과 현재 계획의 차이를 찾아 각각 실행 가능한 변경안으로 만들거나, 실제로 극복할 수 없는 제약이라고 명시합니다. 범위가 모호하면 짧은 질문으로 확인하고, 요청자가 범위를 지정했다면 그대로 유지합니다.

이럴 때 유용합니다

시스템 전체의 구성, 아키텍처, 여러 요소가 포함된 개발 작업, 전략처럼 여러 판단이 누적되는 문제에 적합합니다. 작은 함수나 단일 작업보다 더 큰 목표나 결정을 다시 검토할 때 활용할 수 있습니다. 계획에서 가정에 따라 제약을 설정한 부분이 있는지도 살펴볼 수 있습니다.

사용 예시

  • “노트 앱의 동기화 방식을 설계하고 더 나은 방법도 검토해 주세요.”
  • “이 재시도 처리 문제를 적절한 범위에서 다시 살펴봐 주세요.”
  • “현재 안에 끌려가지 말고 이 전략을 생각해 주세요.”

주의 사항

검토 범위가 너무 작거나 모호하면 먼저 범위를 확인합니다. 요청자가 정한 제약은 유지합니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

문서 점검

AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.

안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호외부 전송이나 파괴적 작업은 제시되지 않으며 요청자가 정한 제약을 유지합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호필수 외부 도구나 키는 명시되지 않았고, 설정이 없으면 기본값으로 진행합니다.

점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 28일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(3)

  • SKILL.md8.5 KB
  • Intents/Elevate.md6.0 KB
  • Tools/.gitkeep0 B

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Superior

Every approach we take is shaped by the mind taking it: what it happens to know, what it has seen done before, what it assumes is expensive or impossible, how much effort it expects to spend. Superior holds the task fixed and replaces that mind. It asks how an intelligence far beyond ours would do this exact task — one that knows everything relevant including the current frontier, carries no habits or inherited conventions, invents no constraints, reasons cleanly from first principles, and cares only about the real goal behind the request. Then it measures the distance between that approach and the one we were about to take, and closes as much of it as reality allows.

Superior is built for big problems: how a whole system is implemented, an architecture, a strategy, a multi-part build. On a one-function question the superior mind and ours give the same answer, so the pass earns nothing. The value appears at scale, where habits and invented limits compound across many decisions.

FirstPrinciples changes what we believe about the problem. Superior changes who is solving it. They pair well: Superior often surfaces a constraint we invented, and FirstPrinciples is the tool for proving it was invented.

Ideal State

  • The pass runs at the proper scope of § Scope Comes First and states it in one line with its reason; an ask too small to earn anything is widened by a scope interview or by stating the inferred scope, never run on the small scope as given. A scope the caller fixed runs as given, with no interview.
  • The superior approach comes from the mind defined in § The Superior Mind, written before our current plan is reread (or by a blind agent when anchoring is likely), and is concrete enough to execute.
  • Every difference between that approach and ours ends as an executable change or a named real limit, and no constraint the principal actually set is dropped.

Intent Routing

IntentTriggerFile
Elevateany Superior request; invoked as a thinking skill on a hard taskIntents/Elevate.md

The Superior Mind

The lens is defined by what that mind has and lacks, never by adjectives like "more careful" or "more thorough":

  • It knows the field. The best existing methods, the frontier work, the tools and prior art we have not heard of, how experts in adjacent fields solve the same shape of problem.
  • It sees the goal, not the ticket. It may reframe the task, solve a bigger version that makes this one trivial, or show that the task should not exist.
  • It invents no limits. Time, cost, tooling and "how it's done here" are questioned unless they are physics or a constraint the principal actually set. Real constraints it respects completely.
  • It reaches for leverage. It looks for the one move that makes most of the work unnecessary before doing the work.
  • It is not anchored. It never saw our first idea, so it is not improving our plan; it is producing its own.

Scope Comes First

The pass begins from the scope it was given (the named file, feature, system or question) and works out what the asker most likely means by it. The literal ask is evidence, not the boundary: "how is the login implemented" usually means the auth flow end to end, not the one handler that was opened, and almost never means the whole product.

Abstract up to the proper scope, and no further. The proper scope is the smallest unit that contains the real goal: the level where the decision the asker cares about actually lives, reasoned from what was named, the surrounding conversation, the project, and what the answer will be used for. "The whole system" is the scope only when the ask points there. The result is stated before mapping, in one line: Scope: <inferred scope>, from <what was asked>, because <reason>.

When the inference is not confident, Elevate's scope interview settles it. Its questions find the right level: what this belongs to, what decision the answer feeds, and how far to reach (this piece, the feature, the subsystem). A scope the caller already fixed is the scope.

Data & Config

User customizations, when present, live at <configRoot>/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/Superior/ (configRoot is $CLAUDE_CONFIG_DIR when set, else ~/.claude). Any PREFERENCES.md, configurations, or resources there override the defaults; when the directory does not exist, proceed with skill defaults.

Gotchas

  • Scope is inferred, never defaulted (principal, 2026-10-09). There are two failures. Run on the literal file or function named, and the superior approach matches ours with an empty gap table. Jump to "the whole system" by default, and the pass maps something nobody asked about. The first version of this rule made the second mistake. Reason from the ask to the level where the real goal lives, and say why in the scope line.
  • Anchoring is the main failure (design-time, 2026-10-07). Run inline after a plan already exists, the "superior" answer comes back as that plan with adjectives. Full mode exists for this: the agent sees the goal and the real constraints, never our draft.
  • Full mode audits the facts in the brief, not just the plan (2026-10-07, first real run). Asked how to reach a target figure, the blind agent first checked the baseline it was handed and found it overstated, because the tool reporting it had been built that same day. Hand it the sources behind every figure, not only the figures, so it can do that.

Examples

Example 1: Hard design work

User: "Design the sync layer for the notes app. Run Superior on it."
→ Elevate, full mode: scope map of the app, server API and clients first; a fresh agent gets the map, goal and constraints, never our draft design
→ It returns a CRDT-based local-first design; we had planned server-authoritative REST with conflict prompts
→ Gap table: knowledge (CRDT libraries are mature), convention (server-as-truth), invented constraint ("offline is an edge case")
→ Changed plan adopts local-first; the one real limit (existing server API) is kept as a migration path

Example 2: Ask too small to run

User: "Superior on this retry helper."
→ The helper alone is too small, and it has callers in two places, so two scopes are plausible
→ Elevate asks: "I'd read this as the job runner's retry path; is that right, or is it the HTTP client?"
→ Principal: "Job runner; jobs keep double-firing."
→ Scope: the job runner's retry and dispatch path, not the whole runner; the map shows retries in three layers; the superior approach is idempotent jobs, which makes the helper unnecessary

Example 3: Inline lens during a max-effort run

A depth turn ("think deeply") on a strategy question; Superior runs beside FirstPrinciples
→ Elevate, light mode: one inline pass, stated before the current plan is reread
→ Superior approach dissolves half the task by reframing who the audience is
→ Two gaps adopted, one blocked by a principal-set budget, recorded in the ISA Decisions

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