본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개한국어 소개

archify-tuning

Archify의 실제 도표와 에이전트 작업 기록으로 정확성·가독성·완료 시간을 평가합니다. 변경 전후를 비교해 배치, 연결선 경로와 작성 절차를 개선합니다.

원문원문 설명 보기

Improve Archify diagram accuracy, visual quality and complete authoring speed with fewer repairs. Use for generation experiments or evaluating changes to layout, routing, diagnostics, authoring instructions and acceptance rules against actual diagrams and agent traces.

AI 평가100점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 도표 배치와 연결선 경로 비교하기
  • 도표 수정이 반복되는 원인 조사하기
  • 도표 작성 절차의 개선 효과 검증하기
  • 도표 합격 판정 규칙 재검토하기

한국어 소개

할 수 있는 일

Archify의 도표와 에이전트 작업 기록을 조사해 내용의 정확성, 가독성, 완료 시간을 개선하는 실험을 진행합니다. 배치, 연결선 경로, 진단 메시지, 작성 절차, 합격 판정 규칙을 대상으로 원인에 대한 가설을 세우고 변경 전후를 비교합니다. 검사 통과 여부와 실제로 읽기 쉬운 도표인지는 별도로 평가합니다.

이럴 때 유용합니다

도표 수정을 여러 번 반복하거나 연결선을 읽기 어렵거나 검사 규칙이 적절한지 판단하기 어려울 때 적합합니다. 고정된 입력으로 렌더링 변화를 살피고, 작성 절차의 변경이 완료까지의 작업에 도움이 되는지 확인할 수 있습니다. 초안과 실패 기록도 보존하므로 수정된 결과에만 치우치지 않고 비교할 수 있습니다.

사용 예시

  • “이 도표의 연결선이 읽기 어려운 원인을 배치와 경로로 나눠 조사해 주세요.”
  • “작성 절차 변경으로 수정 횟수가 줄었는지 실제 작업 기록을 비교해 주세요.”

주의 사항

Node 22.13 이상이 필요합니다. shots.mjs는 Chrome 또는 Chromium을 사용합니다. 수집에는 Devin CLI 이력이나 다른 에이전트가 지정된 형식으로 제공한 기록을 사용합니다. 실험 데이터에는 비공개 정보가 포함될 수 있으므로 저장소 밖에 보관하고 커밋하지 않습니다.

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
A양호도표와 작업 기록으로 정확성, 시각적 품질, 전체 작성 속도를 개선하는 용도를 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호가설 설정부터 비교·검증·결론까지 여섯 단계와 측정 항목, 기록 내용을 제시합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호비공개 정보가 담긴 데이터는 저장소 밖에 보관하고 커밋을 금지하며 실험용 배치는 사본을 사용합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호Node 22.13 이상, Chrome 또는 Chromium, 기록 형식, 저장 위치와 관련 설정을 명시합니다.

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

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(9)

  • SKILL.md8.9 KB
  • references/experiment-design.md4.1 KB
  • references/trace-export.md2.2 KB
  • references/trace-signals.md4.8 KB
  • scripts/collect.mjs13.2 KB
  • scripts/lib.mjs7.8 KB
  • scripts/replay.mjs6.2 KB
  • scripts/round.mjs4.5 KB
  • scripts/shots.mjs5.6 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Archify Tuning

Users describe a system and an agent authors the diagram. Optimize that complete journey, from understanding the source to delivering a usable artifact. Keep this priority:

  1. Accurate: facts, relationships, directions, conditions, ownership and sources match the system.
  2. Readable and attractive: a clear reading path, distinguishable connections, legible text and balanced composition.
  3. Efficient: short complete delivery time, few failed repairs and little repeated work.

Tests and validators serve these outcomes and are themselves candidates for improvement. A passing check does not establish a good diagram; a failing check can expose an unsuitable rule. Judge the artifact and authoring experience before choosing what to change.

Product requirements and adjustable rules

  • Protect source facts and supported user behavior. First drafts can be wrong: retain originals and record source-backed corrections or additions. Counts of deleted elements flag a semantic review; they do not decide whether an edit is correct.
  • Treat spacing, preferred direction, bend counts and single-screen fit as design strategies to assess in context. An extra bend or readable scrolling can improve the whole diagram. Preserve explicit geometry and supported contracts unless an agreed change covers them.
  • Before repairing a failed check, identify the user harm it is meant to prevent and whether that harm is present. For an unsuitable rule, revise its scope, threshold or severity; update or retire obsolete tests with the rationale and actual before/after evidence. Keep the original failure visible. Changing an expected value alone proves no benefit.
  • Early diagnostics and browser checks should agree where they measure the same requirement and state their different scopes elsewhere. Neither is an unquestionable oracle. Taste that cannot be judged reliably can remain advice or visual review instead of a hard failure.

Measures

RoleMeasureEvidence
OutcomeAccurate, visually acceptable final deliverySource audit and actual screenshots; separate machine pass from visual acceptance
OutcomeComplete elapsed time, failed repairs and repeated workTimed trace from task start through reading, first draft, repairs, viewing and delivery
ProcessFirst-draft quality and time to first usable resultPreserve the first attempt, every failure and the last verified usable artifact
RegressionFixed-input pass/fail and changed outputreplay.mjs, affected tests and visual comparisons; render pass excludes finalize/browser acceptance
DiagnosticBends, crossings, route length, text size and CLI timeExplain an observed benefit or tradeoff; none is a substitute for whole-diagram quality

Report delivered outcomes and failed/unfinished tasks separately. A failed run ending sooner is not a speed gain. Keep synthetic regressions separate from the frozen first-draft denominator; additions to the corpus form a versioned cohort. Repaired drafts never replace their original benchmark entries.

Setup

  • Tuning home: $ARCHIFY_TUNING_HOME, default ~/.local/share/archify-tuning. It holds journal.md, bench/, rounds/ and replays/. It stays outside the repository because drafts carry content from source projects, which may be private: never commit it.
  • Resume: read the journal, available checkpoint and current goal state. Respect pauses and prior product decisions; continue an active round instead of duplicating it. Use the user's chosen diagram types; cover others when shared changes affect them.
  • Versions: refresh the target remote revision and record source, base and candidate identities. Use separate durable worktrees or frozen snapshots. Record remote movement without overwriting a comparison baseline or a running author's runtime.
  • Evidence selection: follow Choose evidence by impact. Reuse unchanged evidence with its original revision and scope.
  • Tools: Node 22.13 or later and Chrome or Chromium for shots.mjs (ARCHIFY_CHROME overrides discovery). The collector accepts Devin CLI history or a normalized trace export from another agent. It does not read other agents' private history databases.

Loop

  1. Bound the question. Record one user-visible problem, the hypothesis, evidence that would support or refute it, and a time/attempt budget in the journal. Rank it by frequency, harm, likely benefit and ongoing complexity. Prefer existing evidence before starting another generation.
  2. Choose the experiment. Use fixed JSON for renderer/rule changes, independent comparable authors for instruction or complete-flow claims, and a new project to discover problems or check transfer. For author runs, timing or screenshot comparisons, read Experiment design. Discovery is not proof of improvement.
  3. Attribute. Read the trace and inspect the complete diagram using Trace signals. Record the primary cause, contributing factors and uncertainty. Distinguish source misunderstanding, placement, routing, diagnostics, instruction usability and unsuitable acceptance rules. Reproduce with valid placement before blaming the router; a rule being documented does not establish that it is useful or easy to apply.
  4. Change the smallest responsible scope. Prefer a minimal reproduction before a runtime fix. Trace other callers before changing a shared path. Evaluate main-path arrangement, interacting modules, branch/merge space and return paths together with routing. Keep experimental placements on copies; an automatic route fix must honor authored pins. Add guidance only for a demonstrated information gap, then evaluate whether authors benefit.
  5. Verify the claim. Select affected public-behavior tests and fixed inputs; add a regression for a demonstrated runtime defect when existing coverage does not capture it. Inspect changed outputs with the same viewport and state. Investigate each changed pass/fail result: distinguish real regressions, corrected false failures and intended rule changes with evidence. Unexplained failures remain open. A local improvement must survive the complete diagram and relevant contrasting cases before adoption. Rebuild generated outputs only when their authoritative inputs changed.
  6. Conclude and consolidate. Record confirmed facts, rejected approaches, remaining problems and one disposition: confirmed problem, verified local fix, experimental candidate, rejected approach or candidate ready for independent review. State limits on visual, speed and generalization claims. Prepare small reviewable changes once benefits are established; separate unrelated fixes and prototypes. Follow CONTRIBUTING.md for integration; this skill grants no push, PR, merge, release or live-install authority.

When to stop an experiment

  • At the budget limit, record the result and remaining uncertainty. Extend only for a concrete new hypothesis and a fresh bounded test.
  • Stop or change focus when attempts repeat without new causal evidence, depend on project-specific coordinate search, improve selected lines while worsening the whole graph, or add complexity disproportionate to the benefit.
  • Preserve the last verified artifact separately from an unsuccessful experiment. Ending an experiment does not complete the overall goal. Consolidate useful fixes before accumulating another batch.

Tools and reporting

Run from the repository root; these tools supply evidence for the selected experiment, not a mandatory sequence every round. round, collect and replay print usage with no arguments.

NeedCommand
Fixed-input comparisonnode .agents/skills/archify-tuning/scripts/replay.mjs --base <base>/archify
Prepare author tasksnode .agents/skills/archify-tuning/scripts/round.mjs <project-path> --types <selected-types> --archify <frozen-runtime>/archify
Collect traces and content-change signalsnode .agents/skills/archify-tuning/scripts/collect.mjs <round> --dump (add --trace-export <file.json> outside Devin)
Initial light-theme image comparisonnode .agents/skills/archify-tuning/scripts/shots.mjs <replay-dir> --height 900

The collector does not establish semantic correctness or complete elapsed time; supplement it with source review and timing records. Preserve failure logs and unknown outcomes. Diagnostics should name the affected element and a verified repair, or explain why no repair was found. Keep authoring guidance concise and reachable in required reads; avoid accumulating advice that has no observed benefit.

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

archify

무료요약 있음AI 평가 90점

자연어, Mermaid, 코드 근거로 시스템 구성도와 업무 흐름, 시간선 등을 만들고 검증하여 독립적으로 열람할 수 있는 대화형 HTML로 출력합니다.

  • 코드를 바탕으로 시스템 구성도를 만듭니다
  • 승인 절차나 여행 계획을 정리합니다
  • 데이터베이스 테이블 관계를 시각화합니다
tt-a1i/archify8.7만2026년 10월 20일 업데이트

archify-review

무료요약 있음AI 평가 90점

Archify의 이슈, PR, 코드를 가치·비용·영향으로 검토합니다. 향후 유지보수 부담까지 고려해 지금 처리할지, 다른 방법을 택할지 근거와 함께 정리합니다.

  • 보고된 이슈의 우선순위 정하기
  • PR의 비용과 영향 확인하기
  • 코드의 유지보수성 평가하기
tt-a1i/archify8.7만2026년 10월 20일 업데이트

simplify-codebase

무료요약 있음AI 평가 100점

사용하지 않는 코드, 중복 상태, 불필요한 API와 계층을 조사해 삭제·통합 후보를 근거와 함께 정리합니다. 조사만 하거나 허용된 변경과 검증까지 진행합니다.

  • 삭제할 수 있는 코드 찾기
  • 중복 상태나 API 통합하기
  • 오래된 호환 처리와 설계 기록 검토하기
tt-a1i/archify8.7만2026년 10월 20일 업데이트

test-value

무료요약 있음AI 평가 100점

느리거나 불안정하고 중복된 테스트를 검토합니다. 보호할 동작과 실행·유지보수 부담을 바탕으로 추가·통합·삭제 여부와 변경에 맞는 검증 범위를 판단합니다.

  • 느리거나 불안정한 테스트 검토하기
  • 변경한 동작에 맞는 테스트 선택하기
  • 커밋이나 PR 전 테스트 변경 검토하기
tt-a1i/archify8.7만2026년 10월 20일 업데이트

tt-a1i의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고