대규모 조사나 생성 작업을 여러 AI 모델에 분담해 계획 검토, 병렬 실행, 결과 검증과 통합을 진행합니다. 담당별 진행 상황과 재시도도 기록합니다.
- 여러 경쟁사를 병렬로 조사
- 대규모 생성 작업 분담
- 조언자에게 계획이나 초안 검토 요청
음성 입력이나 긴 독백에서 목표, 결정 사항, 미해결 질문을 정리합니다. 바뀐 방향과 보류한 주제도 남기고, 에이전트의 추측을 분리해 작업 전에 이해를 확인합니다.
A contract for what the agent does when a long, messy, stream-of-consciousness ramble arrives (usually voice dictation): act on nothing until the echo brief is approved. The echo audits the entire transfer, mission, locked decisions and constraints, open questions, flips and parked tangents, with the model's inferences and guesses quarantined away from the user's own phrasing, so the user verifies what the model believes, not just what it doubts. Use when the user says "let me think out loud" or wants to ramble a bit before building anything, when a message opens with a speech-to-text preamble like "switching to voice, sorry for typos", when input is a long weakly punctuated stream with restarts and mid-message reversals ("actually no, wait, scrap that idea entirely"), or when the user asks to be interviewed about a fuzzy half-formed idea. Includes an optional capture mode for rambles spread across several messages and an optional targeted interview.
thinking-out-loud는 음성 입력이나 생각나는 대로 말한 긴 설명을 작업 전에 확인할 수 있는 짧은 정리문으로 만듭니다. 목표, 결정 사항과 제약, 미해결 질문, 중간에 바꾼 방향, 보류한 주제를 나누어 보여 줍니다. 에이전트가 덧붙인 해석과 추측은 별도로 표시하므로, 말하지 않은 전제가 섞였는지 확인할 수 있습니다. 사용자가 내용을 승인하기 전에는 구현이나 해결책 작성에 들어가지 않습니다.
구상이 정해지기 전에 말하면서 생각하거나, 긴 설명을 에이전트가 어떻게 이해했는지 확인할 때 유용합니다. 여러 메시지에 걸친 생각도 종료 신호를 받은 뒤 정리할 수 있습니다. 원하면 미해결 사항과 추측에 관해 한 번에 하나씩, 최대 다섯 가지 질문을 합니다.
말을 그대로 옮기는 전사, 회의록, 짧고 명확한 요청 처리는 대상이 아닙니다. 저장에는 사용자 확인이 필요하며, CLAUDE.md에 추가하거나 날짜가 있는 파일로 저장하거나 대화에만 남길 수 있습니다. 라이선스는 Apache-2.0입니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.
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.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
A ten minute voice ramble transfers more context than any prompt a person would type, and models reconstruct rambles well. The failure is downstream and invisible: the model fills every gap in the ramble confidently. "The usual model" silently becomes a specific model. "The standard size" becomes a specific viewport. A position the user reversed mid-ramble survives as fact. None of this registers as uncertainty from the inside, so none of it ever becomes a clarifying question. The model then acts on a misreading it fully believes, and the user discovers it an hour of generated work later.
This skill is the fix: before acting on any ramble, produce an echo, a short structured audit of everything absorbed, with the model's own additions quarantined from the user's words. The user corrects three lines instead of debugging a built artifact.
Asking clarifying questions is good, and the interview below does it. But questions alone cannot secure a ramble, for two structural reasons:
One structured reply. Dense, scannable, and short: the user should find and fix an error in seconds. Full template with a worked example in references/echo-format.md.
Compression rules, non-negotiable:
Close by inviting corrections and offering the interview.
Follow-up questions have their place: after the audit, not instead of it. Only if the user accepts the offer, or asked to be interviewed up front.
Not needed for dictation tools, where the whole ramble arrives as one message. Use it when the user invokes the skill before rambling and then adds thoughts across several messages, possibly over a long stretch.
After the user approves the echo, offer exactly three options:
docs/rambles/YYYY-MM-DD-<topic>.mdThe approved brief then governs the rest of the session: honor its decisions and constraints without re-asking.
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