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Use when the user wants to design an in-app user survey or questionnaire — triggers include "인앱 설문", "사용자 설문 만들어줘", "설문 문항 설계", "설문지 만들어줘", "in-app survey", "user survey questionnaire". Produces a Korean questionnaire that enforces The Mom Test and survey validity/reliability principles so any teammate gets consistent, decision-driven surveys.

기획 브레인스토밍 스킬. "아이디어 정리해주세요", "뭘 만들지 같이 고민해주세요", "설계 논의", "디자인 같이 해주세요", "이거 어떻게 만들면 좋을까요?", "기능 구상", "접근법 제안해주세요" 등의 요청 시 트리거. 구현에 들어가기 전에 아이디어를 탐색하고, 접근법을 비교하고, 디자인을 확정하는 협업 대화 스킬. 새로운 기능, 컴포넌트 생성, 기존 동작 변경 등 모든 창작 작업 전에 반드시 이 스킬을 먼저 사용해야 한다. AI Driven Development 파이프라인의 1단계이자 진입점 — 대상 프로젝트와 Memory URL을 확정하여 이후 스킬로 전파한다.

기획 시작 스킬. "기획 시작", "기획 시작해주세요", "플래닝 시작", "새 기획", "기획 킥오프" 등의 요청 시 트리거. plan-1이 확정한 프로젝트의 Memory(용어집·플로우차트)를 로드하고, 기존 플로우/로직과의 정합성을 검사하여 기획 초안을 작성한다. AI Driven Development 파이프라인의 2단계.

기획 Edge Case 검사 스킬. "edge case 검사", "엣지케이스 검토", "예외 상황 검토", "예외 케이스", "edge case 분석" 등의 요청 시 트리거. plan-2 기획 초안에서 Constraint 위반을 먼저 경고하고 누락된 edge case를 식별한다. AI Driven Development 파이프라인의 3단계. 반드시 Step 2(기획 시작)이 완료된 상태에서 사용한다.

기획 UI Layout 스킬. "UI 레이아웃", "화면 구성", "UI 설명", "레이아웃 만들어주세요", "화면 그려주세요" 등의 요청 시 트리거. 사용자가 대략적으로 설명하는 UI를 듣고 텍스트 기반 와이어프레임으로 표현하고, flowchart Memory와 진입 경로 일관성을 검증한다. AI Driven Development 파이프라인의 4단계. 반드시 Step 3(Edge Case 검사)가 완료된 상태에서 사용한다.

HTML 와이어프레임 생성 스킬. "와이어프레임 만들어주세요", "wireframe", "HTML 와이어프레임", "화면 프로토타입" 등의 요청 시 트리거. plan-4(UI Layout)의 화면 정의를 기반으로 B&W HTML 와이어프레임을 단일 파일로 생성한다. AI Driven Development 파이프라인의 5단계. 반드시 Step 4(UI Layout)가 완료된 상태에서 사용한다.

[Plan] 기획자용 기획서 작성 스킬. "기획서 작성해주세요", "기획서 써주세요", "플랜 문서 작성" 등의 요청 시 트리거. Step 1-5의 결과를 종합하여 가설 기반 기획서 [Plan]을 작성하고 Notion에 저장한다. 스킬 내장 writing-style 규칙과 Notion Memory(glossary/principle)를 적용하여 스타일·용어·원칙 일관성을 보장한다. AI Driven Development 파이프라인의 6단계(최종).

기존 PR들과 Claude Code 세션을 분석하여 하네스 도입 전 baseline 데이터를 수집한다. 하네스 효과 측정의 비교 기준점을 만드는 진단 전용 스킬이다.

baseline-report.json을 기반으로 하네스 적용 재작업에 사용할 구조화된 프롬프트 스펙을 자동 생성한다. 재작업자가 동일 조건에서 하네스 효과를 공정하게 비교할 수 있도록 작업 요청서를 만든다.

기존 PR들과 Claude Code 세션을 분석하여 하네스 도입 전 baseline 데이터를 수집한다. 하네스 효과 측정의 비교 기준점을 만드는 진단 전용 스킬이다.

baseline-report.json을 기반으로 하네스 적용 재작업에 사용할 구조화된 프롬프트 스펙을 자동 생성한다. 재작업자가 동일 조건에서 하네스 효과를 공정하게 비교할 수 있도록 작업 요청서를 만든다.

baseline-report.json과 하네스 적용 후 작업 결과를 비교하여 하네스 효과를 수치화한다.

baseline-report.json과 하네스 적용 후 작업 결과를 비교하여 하네스 효과를 수치화한다.

iOS 프로젝트의 CLAUDE.md, rules, hooks, governance 구조를 셋업하거나 개선할 때 현재 저장소 상태를 진단한다. 파일 생성 없이 discovery만 수행한다.

Android 프로젝트의 CLAUDE.md, rules, hooks, governance 구조를 셋업하거나 개선할 때 현재 저장소 상태를 진단한다. 파일 생성 없이 discovery만 수행한다.

사용자가 미해결 governance 질문에 답한 뒤, 루트 CLAUDE.md, 모듈 CLAUDE.md, rules, settings 초안을 생성한다.

이 저장소에 필요한 다음 하네스 엔지니어링 단계를 제안한다. 추가뿐 아니라 제거, 통합, 재배치까지 제안한다.

생성이 완료된 뒤 governance 아티팩트의 중복, 충돌, 잘못된 배치, 강제 누락, always-on vs on-demand 배치 문제를 독립적으로 검토한다.