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무료GitHub에 공개한국어 소개

deep-think-maximum-cognitive-effort-protocol-mq8kvw92

판단 오류의 영향이 큰 복잡한 과제를 전제 확인, 조사, 다각도 분석, 실행 후 검증으로 나누어 진행하고 근거와 위험을 정리해 제안합니다.

원문원문 설명 보기

Use this plugin when the user wants a maximum-effort reasoning workflow for a complex, high-stakes, or ambiguous task.

AI 평가80점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 시스템 구조 대안을 비교합니다
  • 여러 시스템의 변경 계획을 세웁니다
  • 모호한 요청의 전제를 재검토합니다
  • 되돌릴 수 없는 작업의 위험을 확인합니다

한국어 소개

할 수 있는 일

복잡한 과제의 전제를 정리하고 근거를 모으며 여러 관점에서 검토한 뒤 권장안과 실행 절차를 작성합니다. 과제를 세 가지 복잡도로 분류해 필요한 단계를 선택합니다. 큰 변경은 현재 상태와 목표의 차이를 확인하고 작은 작업으로 나누어 실행·검증하며, 마지막으로 반증과 누락을 점검합니다.

이럴 때 유용합니다

시스템 구조 선택, 여러 시스템에 걸친 변경, 되돌리기 어려운 작업처럼 속도보다 판단의 질이 중요한 상황에 적합합니다. 기술뿐 아니라 사업 목표, 사용성, 운영 관점도 함께 비교하고 권장안의 절충점, 위험, 성공 조건을 정리할 때 유용합니다.

사용 예시

  • “/deep-think로 구조 대안을 비교하고 권장안, 위험, 성공 조건을 정리해 주세요.”
  • “여러 시스템의 변경 계획을 전제 확인부터 실행 후 검증까지 구성해 주세요.”

주의 사항

예상 소요 시간은 5~15분입니다. 외부 검색과 참고 자료를 사용하는 단계가 있으며, 사용 가능하면 기억 시스템이나 MCP 도구도 참조합니다. 도구를 사용할 수 없으면 제약을 기록하고 진행합니다. 중대한 판단의 확신도가 80% 미만이면 사용자에게 의견을 구하도록 설계되어 있습니다.

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

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호구조 결정과 되돌릴 수 없는 작업을 대상으로 복잡도별 수행 단계를 제시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호여덟 단계, 실행 전 다섯 가지 확인 항목, 제안에 담을 내용을 명시합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
B일부 부족실행 전 확인은 있으나 외부 검색과 기억 기록의 확인 범위는 불명확합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
B일부 부족MCP와 기억 시스템은 선택 사항이나 검색 도구의 설치 방법은 없습니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 20일 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.md6.6 KB
  • open-design.json701 B
  • references/source-1-mpj79mp4-deep-think.md399 B

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

/deep-think — Maximum Cognitive Effort Protocol

Goal: Activate the highest level of cognitive architecture for complex, multi-step, or ambiguous tasks where quality matters more than speed. Time: 5-15 minutes depending on complexity tier. When to use: Architecture decisions, multi-system changes, irreversible actions, anything where being wrong is expensive.

This is NOT /reason. /reason = "follow the reasoning engine checklist" (fast, lightweight). /deep-think = "maximum effort with structured thinking, research, gap analysis, multi-perspective debate, and adversarial review" (slow, thorough).


Complexity Gate (decide first)

Before starting, classify the task:

TierWhenPhases Used
SIMPLEQuick but thorough — single-domain analysis, clear questionPhases 1 + 5 only
MEDIUMResearch + analysis — multi-source synthesis, comparisonPhases 1-5
COMPLEXFull adversarial — architecture decisions, multi-system changes, irreversible actionsAll 8 phases

Phase 1: ORIENT (Memory + Context)

Load ALL available context before forming any opinion.

  1. Read project memory if available (e.g., MEMORY.md, SESSION.md, or status logs)
  2. Read known pitfalls and gotchas for the target domain (e.g., knowledge/gotchas.md if present)
  3. Read the most relevant local knowledge, READMEs, or chunk files
  4. Query any active workspace memory system (e.g., Honcho or agentmemory) when recent session continuity is needed
  5. Check conversation logs or history for prior attempts or context on this topic
  6. Identify which projects, modules, or systems are involved

If any tool fails: Note "degraded mode" and continue with available sources. Do NOT stall.


Phase 2: QUESTION (Challenge the Request)

Before solving, challenge the problem statement itself.

  1. Use a sequential thinking or reasoning tool (such as sequential-thinking MCP, if available) to decompose the problem into component parts
  2. Ask explicitly:
    • "Is this the right question? Is there a better framing?"
    • "What assumptions are embedded in this request?"
    • "What would go wrong if I do the obvious thing?"
    • "Has this been attempted before? What happened?"
  3. If the framing reveals a deeper issue, address THAT instead

Phase 3: RESEARCH (Evidence Collection)

Gather evidence from multiple sources. Do NOT rely on training data alone.

  1. Run web searches for current best practices, official documentation, and known issues
  2. Use available documentation search tools (such as Context7 MCP, if available) for any referenced libraries, frameworks, or APIs
  3. Check repository skills and custom workspace procedures (e.g., under .agent/skills/ or similar locations)
  4. Load domain-specific context or chunk files using workspace routing maps (e.g., WORKSPACE-AUTOMAP.md or equivalent)
  5. Review workspace-specific conventions and code style files (e.g., knowledge/conventions.md or local READMEs) for established patterns

Rule: Every factual claim must trace to a retrieved source, not memory.


Phase 4: AUDIT (Gap Analysis)

For architecture and system tasks. Skip for pure analysis questions.

  1. What exists? List all relevant files, tools, configs currently in place
  2. What SHOULD exist? Based on research and requirements, what's the ideal state?
  3. What's the delta? Enumerate every gap between current and ideal
  4. What's stale? Cross-reference sources for contradictions and outdated information
  5. What's broken? Check tool health, file integrity, reference validity

Phase 5: SYNTHESIZE (Multi-Perspective Analysis)

Evaluate the problem from multiple expert perspectives.

  1. Council of Experts — consider the problem as:
    • A Lead Developer: Is this technically sound? What are the edge cases?
    • A Business/Product Strategist: Does this serve the core project objectives and business outcomes?
    • A UX/Ops Pro: Is this maintainable? Will it create friction?
  2. Reconcile conflicts between perspectives and sources
  3. Produce a structured recommendation with:
    • The recommended approach
    • The key tradeoff
    • The risk if wrong
    • The success criteria

Phase 6: PLAN (Surgical Execution Design)

Break the recommendation into executable steps.

  1. Decompose into the smallest possible steps — each independently verifiable
  2. Run the 5-step Pre-Action Verification Protocol on EACH step:
    • Are assumptions stated?
    • Am I targeting the correct file/resource?
    • Is scope minimal?
    • Is action reversible?
    • What are the success criteria?
  3. Define measurable success criteria for the overall task
  4. Sequence steps so failures are caught early (dependencies first)

Phase 7: EXECUTE + VERIFY (Work → Check → Correct)

Execute the plan one step at a time.

  1. One step at a time. Verify output after each step before proceeding.
  2. Work → Verify → Self-Correct loop. Do not assume success.
  3. Anti-Bulk Enforcement: Use the most surgical edit mechanism available. Never rewrite files unless creating from scratch.
  4. 80% Confidence Threshold: If confidence drops below 80% on a high-stakes decision, STOP and ask the user/product owner for input.
  5. Follow Karpathy Doctrine: surgical, minimal, explicit.

Phase 8: CHALLENGE (Adversarial Self-Review)

After producing the result, attack it.

  1. Re-read the original request word by word. Did you actually answer THE question?
  2. What did you miss? What would a senior expert critique about this output?
  3. Would you stake your reputation on this? If not, what needs to change?
  4. Edge cases: What happens under unusual conditions? Empty inputs? Scale? Concurrent use?
  5. Save key learnings to the appropriate memory layer:
    • Debugging insights → update known gotchas (e.g., knowledge/gotchas.md)
    • New patterns → update conventions/standards (e.g., knowledge/conventions.md)
    • Decisions made → update decisions log (e.g., knowledge/decisions.md)
    • Recent continuity worth reusing soon → write a milestone/handoff breadcrumb to the workspace memory system (e.g., Honcho or agentmemory)

What This Workflow Does NOT Do

  • It does NOT replace /reason for quick analysis — use /reason for fast reasoning engine activation.
  • It does NOT save session state — that's /wrap.
  • It does NOT consolidate memory — that's /dream.

리뷰

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