목표(goal)를 프롬프트로 받으면, 매 루프마다 최신 기술 동향을 web_search/web_fetch로 조사하고 그 결과로 작업 프롬프트를 스스로 개선하면서 목표가 달성될 때까지 자율적으로 반복 실행하는 KernForge 내장 스킬. 사용자가 "이 목표 달성될 때까지 알아서 반복해줘", "스스로 프롬프트 개선하면서 끝까지 해줘", "자가 개선 루프 돌려줘", "목표 달성할 때까지 자율로 진행", "self-improving loop", "iterate until it works", "keep improving the prompt until the goal is met" 같이 말하거나, 한 번에 끝나지 않고 조사-개선-재시도를 반복해야 하는 열린(open-ended) 목표를 줄 때 사용한다. 단발성 질문이나 단순 1회 작업에는 쓰지 않는다.
마크다운 문서에서 AI가 작성한 티가 나는 단어, 문장, 문장부호, 구조, 톤을 사람 전문가가 직접 쓴 글처럼 고치는 반복 루프 KernForge 내장 스킬. 매 루프마다 web_search로 최신 AI 문체 판별 동향(AI스러운 단어/문장/문장부호 목록)을 수집해 체크리스트를 갱신하고, 탐지-수정-블라인드 판정을 목표 달성까지 반복한다. "휴머나이즈", "humanize", "AI 티 제거", "AI 냄새", "AI스러운 문장 고쳐줘", "사람이 쓴 것처럼", "AI 문체 제거", "자연스러운 문장으로 다듬어", "말투가 기계 같아/로봇 같아", "결론적으로, 살펴보겠습니다 같은 상투 말투 없애줘", "make this sound human", "remove AI writing style" 등의 요청에 트리거한다. "AI"라는 단어가 없어도 마크다운 문서/스크립트/블로그 글의 기계적인 말투나 상투 표현을 없애 달라는 요청이면 사용한다. 문서를 공개/제출/게시하기 전에 문체를 사람답게 다듬어 달라는 요청, AI 초안을 최종본으로 완성해 달라는 요청에도 사용한다.
KernForge 내장 멀티 에이전트 오케스트레이션. 복잡한 작업을 나눠 read-only 조사 서브태스크(spawn_task)를 병렬로 띄우고, 서로의 결과를 교차 검증하게 한 뒤, 메인 에이전트가 최종 결과를 종합한다. 독립 검증이 필요한 작업에 쓴다: 코드 리뷰(보안/정확성/성능), 아키텍처 결정, 버그 조사, 종합 분석. "thorough review", "comprehensive analysis", "double-check", "철저히 리뷰", "교차 검증", "여러 관점으로 확인" 같은 요청, 또는 한 번에 훑으면 놓칠 만큼 복잡한 작업에서 트리거한다. 안티치트 코드 리뷰, 커널 드라이버 분석, 보안 감사, 리팩터링 계획처럼 품질과 정확성이 중요한 작업에 적극적으로 쓴다.
Generate beautiful, self-contained HTML pages that visually explain systems, code changes, plans, and data — a KernForge built-in skill. Use when the user asks for a diagram, architecture overview, diff review, plan review, project recap, comparison table, or any visual explanation of technical concepts. Also use proactively when you are about to render a complex ASCII table (4+ rows or 3+ columns) — write a styled HTML page instead. Triggers on "diagram", "시각화", "다이어그램", "아키텍처 그림", "비교표", "visual explanation".