HuggingFace router의 모델 목록과 chat-ui 설정을 비교해 미등록 모델을 조사합니다. 짧은 영어 설명을 작성하고 운영용·개발용 설정에 함께 추가합니다.
- 라우터의 새 모델을 추가할 때
- 모델 특징을 짧은 설명으로 정리할 때
- 운영용·개발용 모델 정보를 함께 갱신할 때
ruvnet/ruflo7.9만2026년 10월 22일 업데이트
무료GitHub에 공개한국어 소개
review-team-deliverables
AI 팀의 결과물을 수락 기준 및 증거와 대조합니다. 확인된 사실과 에이전트의 주장을 구분하고, 불확실한 점과 남은 작업을 정리해 완료 판단의 근거를 제시합니다.
원문원문 설명 보기
Checks an AI team run against its acceptance criteria using the evidence bundle. Use when the user asks whether the work is done or correct, or before completing a run. Separates verified evidence from agent claims.
이럴 때 유용합니다
- AI 팀 실행 종료 전 증거 확인
- 결과물의 수락 기준 충족 여부 검토
- 확인된 결과와 에이전트 주장 구분
- 불확실한 결과와 미완료 작업 파악
한국어 소개
할 수 있는 일
AI 팀의 작업 결과를 수락 기준 및 수집된 증거 자료와 대조합니다. 각 기준에 구체적인 작업 결과나 결과물 참조를 연결하고, 확인된 사실, 에이전트의 주장, 불확실한 점, 남은 작업을 구분해 보고합니다. 기록된 예산도 전달하지만, 이를 강제되는 한도나 실제 청구 금액으로 취급하지 않습니다.
이럴 때 유용합니다
AI 팀에 맡긴 일이 끝났는지, 결과물이 조건을 충족하는지 확인할 때 유용합니다. 실행을 종료하기 전에 완료 보고를 뒷받침하는 자료가 갖춰졌는지 점검할 수도 있습니다. 조건과 결과를 연결해 살펴보면서 판단에 필요한 증거 중 무엇이 부족한지 정리합니다.
사용 예시
- “이번 실행의 결과물이 모든 수락 기준을 충족하는지 확인해 주세요.”
- “확인된 사실과 에이전트의 주장을 구분하고 미완료 작업을 정리해 주세요.”
주의 사항
RuFlo AI Team 커넥터인 ruflo-ai-team을 사용하며, team_get, task_list, memory_search, evidence_export로 정보를 가져옵니다. 모든 필수 기준에 증거가 있을 때만 완료를 권장합니다. 실행을 완료할지는 사용자가 결정합니다.
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
- A양호완료 확인이나 실행 종료 전에 수락 기준과 증거를 대조한다고 명시합니다.
- 절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
- A양호기준과 결과물 참조를 연결하고 사실, 주장, 불확실성, 남은 작업을 나누어 보고하도록 지정합니다.
- 안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
- A양호정보 조회 도구를 명시하며, 모든 필수 기준의 증거를 확인한 뒤에도 완료 결정은 사용자에게 맡깁니다.
- 도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
- B일부 부족ruflo-ai-team과 필요한 도구는 명시하지만 커넥터 설정 절차는 없습니다.
총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 21일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기
포함된 파일(1)
- SKILL.md826 B
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Review Team Deliverables
Uses the RuFlo AI Team connector (server name ruflo-ai-team): the tools team_get, task_list, memory_search and evidence_export.
Retrieve the evidence bundle and compare each acceptance criterion with a concrete task result or artifact reference. Separate verified facts, agent assertions, uncertainty, and missing work. Report the recorded budget without presenting it as enforced or billed. Recommend completion only when every required criterion has evidence; the user decides whether to complete the run.
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