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RFP/TOR/입찰공고 문서를 분석하여 핵심 요구사항, 평가기준 배점, 필수 자격요건, 기술적 리스크를 구조화하여 추출한다. 공공조달(나라장터), ODA(KOICA, ADB, UNESCO), 민간 입찰 등 발주처별 양식에 대응한다. _context/ 폴더의 회사 데이터가 있으면 자격요건을 자동 대조하여 적합도 매트릭스를 생성한다. 사용자가 RFP 파일을 첨부하거나 입찰 공고 내용을 붙여넣을 때, 또는 '이 공고 분석해줘', '평가기준 정리해줘', '자격요건…

제안서의 자가평가를 실시한다. RFP 배점표를 기반으로 각 항목을 점수화하고, _context/ 데이터를 근거로 인용하여 개선이 필요한 영역을 구체적으로 식별한다. Go/No-Go 판단과 Gap 분석을 포함한다. 사용자가 '자가 점검', '제안서 점수', '평가 시뮬레이션', '몇 점이나 받을까', '제안서 검토', '배점표 기준으로 평가' 등을 언급할 때 이 스킬을 사용한다.

입찰에서 예상 경쟁사의 역량을 비교 분석한다. 실적, 전문인력, 네트워크, 기술역량, 가격 경쟁력을 매트릭스로 정리하고, _context/ 데이터를 활용하여 과거 경쟁 이력을 참조한다. 정량 비교 매트릭스를 포함한다. 사용자가 '경쟁사 분석', '경쟁업체', '누가 들어올까', '예상 경쟁자', '입찰 경쟁' 등을 언급할 때 이 스킬을 사용한다.

입찰을 위한 컨소시엄(공동수급체) 구성 전략을 수립한다. 역할 분담, 지분율, 강약점 보완, 파트너 선정 기준, 리스크 공유 방안을 체계적으로 설계한다. _context/ 데이터에서 회사 역량을 읽어 역할 배분에 반영한다. 사용자가 '컨소시엄', '공동수급', '파트너 구성', '컨소시엄 짜자', 'JV', '합작', '공동 입찰' 등을 언급할 때 이 스킬을 사용한다.

프로젝트의 _context/ 폴더를 자동 스캔하여 회사 프로필을 구축한다. IR보고서, 과거 제안서, 인력 CV, 부서별 데이터 등 형식에 관계없이 핵심 정보를 추출하고 구조화한다. 다른 스킬(analyze-rfp, bid-scoring 등)이 실행되기 전에 자동으로 호출되어 회사 데이터를 분석에 반영한다. 사용자가 '회사 데이터 로드', '컨텍스트 확인', '회사 정보 정리', '_context 읽어줘' 등을 언급할 때 이 스킬을 사용한다.

분석 결과나 제안서 초안을 hwpx_writer 또는 pptx_writer MCP 서버가 처리할 수 있는 마크다운 형식으로 변환하고, MCP 도구를 호출하여 HWP 또는 PPT 문서를 생성한다. proposal-writing SKILL의 마크다운 규칙을 준수한다. 사용자가 '문서 변환', 'HWP로', 'PPT로', '한글 파일', '파워포인트', '출력', '산출물 만들어' 등을 언급할 때 이 스킬을 사용한다.

입찰 시장의 트렌드, 발주처별 중점 분야, 분야별 전략을 분석하여 포지셔닝 기회를 식별한다. _context/ 데이터에서 회사 실적/매출 데이터를 활용하여 데이터 기반 시장 분석을 수행한다. 사용자가 '시장 동향', '트렌드', '발주처 전략', '어떤 사업이 나올까', '시장 분석', '중점 분야' 등을 언급할 때 이 스킬을 사용한다.

조달공고를 분석하고 요약 정리한다. 사업명, 예산규모, 마감일, 핵심 자격요건을 추출하여 입찰 기회를 신속하게 판단한다. _context/ 데이터를 활용하여 회사 적합도를 자동 평가하고, 브리핑 출력 형식을 지원한다. 사용자가 '공고', '입찰', '나라장터', '새로운 사업', '조달', '공모', 'RFP 나왔어' 등을 언급할 때 이 스킬을 사용한다.

source-adapter-* 가 생성한 카드 배열을 받아 시각 아키타입·템플릿·팔레트·index_label 을 최종 확정한다. knowledge/visual-archetype-library.md 의 매트릭스를 참조해 source_type × role 에 맞는 template 을 선택한다. card_script.json 생성의 마지막 단계.

책 원고(.md 또는 .hwpx)에서 카드뉴스 8장 시리즈 초안을 뽑아 공통 스키마 card_script.json 으로 정규화한다. 문단·제목·인용문을 분석해 훅-본문-인용-CTA 구조로 배치한다. 사용자가 책/챕터/단행본 원고를 카드뉴스로 바꾸려 할 때 사용.

교육사업 실적/사업케이스 폴더(bid-pilot/_context/sector/education 하위)를 분석해 B2B 마케팅용 카드뉴스 8장 시리즈로 정규화한다. 수행실적·수치·성과를 훅/evidence/step 구조로 배치. 사용자가 교육과정이나 사업실적을 카드뉴스로 만들려 할 때 사용.

GitHub 레포의 README.md(+ 선택적 docs/, package.json)를 분석해 개발자 브랜딩용 카드뉴스 8장 시리즈로 정규화한다. 문제 정의-기능-코드 스니펫-CTA 구조. 코드블록은 code-card 템플릿으로 자동 분기. 사용자가 GitHub 프로젝트를 카드뉴스로 홍보하려 할 때 사용.

챕터 마크다운 파일을 읽고 구조를 분석하여, 영상 씬으로 변환할 수 있는 장면 후보를 식별하고 추천 씬 라인업을 제안한다. 시리즈 가이드(_series_guide.json)와 절 목록(_manifest.json)이 있으면 장르·청중·scenes_per_episode를 참조한다. 사용자가 챕터를 첨부하거나 '분석해줘', '씬 나눠줘', '대본 만들어줘'라고 요청하면 이 스킬을 사용한다.

완성된 씬 데이터(프롬프트, 내레이션, scene_meta)를 마스터 대본 JSON, 마크다운 대본, CSV 파일로 저장한다. JSON은 FlowGenie/TTS/SceneWeaver가 소비하는 마스터 포맷이다. 모든 씬 상세가 확정된 후 자동으로 실행되거나, '파일 생성해줘', '저장해줘'라고 요청하면 사용한다.

확정된 씬 라인업의 각 씬에 대해 영문 이미지 프롬프트, 한국어 내레이션 텍스트, scene_meta를 작성한다. 시리즈 가이드의 장르 프로필·청중과 knowledge/prompt-style-guide.md를 참조하여 일관된 스타일을 유지한다. 씬 라인업이 확정된 후 자동으로 실행되거나, '프롬프트 만들어줘'라고 요청하면 사용한다.

workspace/ch{NN}/{images, audio, subtitles}을 CapCut 8.x 데스크톱이 더블클릭만 하면 열리는 드래프트 폴더로 자동 변환. build_draft.py + install_draft.py + inject_subtitles_v2.py 세 스크립트가 한 줄 명령으로 빌드·자막 주입·설치까지 끝낸다. 사용자가 "드래프트 빌드", "CapCut 드래프트", "/weave-draft"라고 하면 이 스킬을 사용한다.

workspace/ch{NN}/script.json의 scenes[].narration_text를 한국어 SRT 자막으로 변환한다. 문장 단위 분절, narration_seconds 기반 타이밍 계산, UTF-8 BOM + CRLF 인코딩, 줄 길이·큐 길이 규칙 검증을 수행하고 편집 권장 목록을 제시한다. 씬별 SRT + 합본 SRT를 저장한다. 사용자가 "자막 만들어줘", "SRT 생성", "/weave-subtitle"라고 요청하면 이 스킬을 사용한다.

ScriptForge의 마스터 대본 JSON과 FlowGenie의 이미지, TTS의 내레이션 오디오를 한 챕터 단위로 workspace/ch{NN}/ 아래에 수집한다. 파일명은 상류의 ch{NN}_{SS}_* 패턴을 그대로 승계하고, script.json의 씬 수와 실제 파일 수를 비교하여 누락 자산을 리포트한다. 사용자가 "자산 수집", "드래프트 준비", "/weave-ingest"라고 요청하면 이 스킬을 사용한다.