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
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.
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).
실행 점수 미검증
설치 방법 보기큰 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.
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.
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.
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.
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.
| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| Elevate | any Superior request; invoked as a thinking skill on a hard task | Intents/Elevate.md |
The lens is defined by what that mind has and lacks, never by adjectives like "more careful" or "more thorough":
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.
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.
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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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.