2d-games
무료2D game development principles. Sprites, tilemaps, physics, camera.
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VoDaiLocz/kilo-kit-mcp282026년 9월 13일 업데이트
무료GitHub에 공개
architecture
Architectural decision-making framework. Requirements analysis, trade-off evaluation, ADR documentation. Use when making architecture decisions or analyzing system design.
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설치 방법 보기포함된 파일(6)
- SKILL.md1.7 KB
- context-discovery.md1.6 KB
- examples.md2.4 KB
- pattern-selection.md2.6 KB
- patterns-reference.md2.3 KB
- trade-off-analysis.md1.5 KB
SKILL.md(원문)
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Architecture Decision Framework
"Requirements drive architecture. Trade-offs inform decisions. ADRs capture rationale."
🎯 Selective Reading Rule
Read ONLY files relevant to the request! Check the content map, find what you need.
| File | Description | When to Read |
|---|---|---|
context-discovery.md | Questions to ask, project classification | Starting architecture design |
trade-off-analysis.md | ADR templates, trade-off framework | Documenting decisions |
pattern-selection.md | Decision trees, anti-patterns | Choosing patterns |
examples.md | MVP, SaaS, Enterprise examples | Reference implementations |
patterns-reference.md | Quick lookup for patterns | Pattern comparison |
🔗 Related Skills
| Skill | Use For |
|---|---|
@[skills/database-design] | Database schema design |
@[skills/api-patterns] | API design patterns |
@[skills/deployment-procedures] | Deployment architecture |
Core Principle
"Simplicity is the ultimate sophistication."
- Start simple
- Add complexity ONLY when proven necessary
- You can always add patterns later
- Removing complexity is MUCH harder than adding it
Validation Checklist
Before finalizing architecture:
- Requirements clearly understood
- Constraints identified
- Each decision has trade-off analysis
- Simpler alternatives considered
- ADRs written for significant decisions
- Team expertise matches chosen patterns
리뷰
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Create aesthetically beautiful interfaces following proven design principles. Use when building UI/UX, analyzing designs from inspiration sites, generating design images with ai-multimodal, implementing visual hierarchy and color theory, adding micro-interactions, or creating design documentation. Includes workflows for capturing and analyzing inspiration screenshots with chrome-devtools and ai-multimodal, iterative design image generation until aesthetic standards are met, and comprehensive design system guidance covering BEAUTIFUL (aesthetic principles), RIGHT (functionality/accessibility), SATISFYING (micro-interactions), and PEAK (storytelling) stages. Integrates with chrome-devtools, ai-multimodal, media-processing, ui-styling, and web-frameworks skills.
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Use when implementing or managing persistent, hierarchical memory systems for AI agents. Covers cross-session state, fact supersession, and self-managed memory tools to enable long-term recall and adaptive agent behavior.
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Use when monitoring, tracing, or debugging agentic workflows in production. Keywords: observability, tracing, OpenTelemetry, Langfuse, latency, token cost, loop detection, telemetry.
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Use when building self-correcting retrieval systems for AI agents. Keywords: RAG, retrieval, Corrective RAG, Self-RAG, query decomposition, reranking, hallucination, grounding.
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