portfolio

name	portfolio
description	에이전트 포트폴리오 관리 — 단일 에이전트 추적(agent-portfolio)과 포트폴리오 전체 리포트(portfolio-report) 통합. 에이전트 상태 카드, 크로스-에이전트 비용 비교, 포트폴리오 헬스 스코어. Use when managing multiple deployed agents.
argument-hint	[--mode single|report|health]
allowed-tools	["Read","Write","Edit"]
model	inherit

Portfolio

에이전트 포트폴리오 관리 — T1~T5 티어링, 5축 스코어카드 비교, 주간 롤업 브리프

Core Goal

• N개 에이전트를 사업 임팩트·신뢰성·운영 비용 기준으로 T1~T5 5단계 티어링한다.
• 티어 × 인시던트 가중치로 운영 주의력을 분배해 "어디부터 손볼지" 결정한다.
• 5축 가중 루브릭으로 에이전트 간 단일 비교 점수 생성 — 투자·일몰 의사결정을 객관 데이터로 지원.
• 포트폴리오 헬스를 한 화면에서 — 총 N개, 활성 비율, T1 우선순위 리스트.

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Trigger Gate

Use This Skill When

• 단일 에이전트의 현재 상태 카드가 필요할 때 (--mode single)
• 포트폴리오 전체 5축 스코어카드 또는 주간 롤업이 필요할 때 (--mode report)
• 포트폴리오 전반의 헬스 스코어와 운영 주의력 분배가 필요할 때 (--mode health)
• 운영 중인 에이전트가 5개를 넘어서 단일 에이전트 KPI 뷰로는 우선순위가 안 보일 때
• 분기/월간 포트폴리오 리뷰 미팅 준비할 때
• 예산 삭감 요구가 와서 어떤 에이전트를 sunset 할지 결정할 때

Route to Other Skills When

• 개별 에이전트 KPI 정의가 우선이면 → metrics-design
• 신뢰도 SLO 설계는 → reliability
• 비용 단독 분석이 우선일 때 → ops-review --mode cost
• 이상치 에이전트에 대한 깊은 장애 분석이 필요할 때 → incident

Boundary Checks

• 이 스킬은 포트폴리오 메타 뷰이지 개별 에이전트 진단이 아니다.
• 에이전트 수 < 5면 과중 — metrics-design으로 충분하다.
• 티어링은 사업 영향을 기준으로 한다. "내가 좋아하는 에이전트"가 아니다.
• Scorecard 가중치 기본값은 3분 결정 한정. 본격 운영은 가중치 명시 필요.

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개념

Tier 정의 (T1~T5)

티어	정의	운영 주의력	예시
T1	사업 핵심·실시간·고객 직접 노출	24/7 모니터, 인시던트 즉시 대응	결제 라우터, 고객 응대 1차
T2	사업 중요·매일 실행·내부 의존	매일 헬스체크, 4시간 SLA	데일리 브리핑, 비용 모니터
T3	운영 효율·주기적·내부용	주 1회 리뷰	주간 회고, 콘텐츠 큐레이션
T4	실험·신규·검증 단계	격주 리뷰 + 자체 평가	신규 카피라이팅 에이전트
T5	레거시·sunset 후보	월 1회 점검, 삭제 후보군	사용 빈도 < 월 1회

5축 스코어카드

축	정의	기본 가중치
Accuracy	출력이 사양을 충족하는가 (LLM-as-judge / 사람 평가 0~100)	25
Reliability	실행 성공률 × P95 latency 충족률	25
Cost	(목표 CPE / 실측 CPE) × 100, 상한 100	20
Velocity	정규화 호출 수 × TTV 충족률	15
User Satisfaction	NPS/CSAT 정규화 점수 (0~100)	15

합계 100. 사업 컨텍스트에 맞게 재배분 가능.

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Instructions

You are managing the portfolio for: $ARGUMENTS

Parse --mode from the arguments:

• --mode single → Run Single Agent Status Card only
• --mode report → Run Portfolio Report (Scorecard or Rollup)
• --mode health → Run Portfolio Health + Tier distribution
• no --mode flag → Default to --mode health

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Single Agent Status Card (--mode single)

Step 1 — 에이전트 기본 정보

• 이름, 담당팀, 활성 여부, 마지막 실행일
• 1줄 정의 + Primary Goal
• 현재 티어 (T1~T5) + 부여 근거 한 줄

Step 2 — 헬스 시그널

• 마지막 인시던트 일시 및 내용
• 최근 30일 비용 및 실행 건수
• 성공률 (current vs target)

Output

에이전트: [name]
티어: T[N] — [근거]
상태: 정상/주의/위험
성공률: [%] → Target [%]
월간 비용: $[N]
마지막 인시던트: [날짜] — [내용]
다음 리뷰: [날짜]

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Portfolio Report (--mode report)

R1 — 스코어카드 (--view scorecard)

에이전트별 5축 점수 산출 및 가중 합산:

단일 점수 = Σ(축 점수 × 가중치) / 100

의사결정 기준:

점수 범위	상태	행동
≥ 80	정상	유지
60~79	주의	모니터링 강화
< 60	위험	즉시 개선 또는 sunset 검토

스코어카드 출력

에이전트 스코어카드 — [기간]
가중치: Accuracy [A] / Reliability [R] / Cost [C] / Velocity [V] / Satisfaction [S]

| 에이전트 | Accuracy | Reliability | Cost | Velocity | Satisfaction | 단일점수 | Δ주차 |
|---------|:--------:|:-----------:|:----:|:--------:|:------------:|:--------:|:-----:|

R2 — 주간 롤업 (기본)

• 티어별 평균 + 전주 Δ
• Top 이동자 (상승 Top-3, 하락 Top-3)
• 이상치 탐지: 단일 점수 < 60, 한 축 ≥30 하락

롤업 출력

주차: [week-id] (N agents)

티어 평균:
  T1 [avg] (Δ [+/-])
  T2 [avg] (Δ [+/-])
  T3 [avg] (Δ [+/-])
  T4 [avg] (Δ [+/-])
  T5 — (sunset N건)

Top 상승: [agent] +[N], [agent] +[N], [agent] +[N]
Top 하락: [agent] -[N], [agent] -[N], [agent] -[N]

이상치 (< 60): [agent]([score])
이상치 (한 축 ≥30 하락): [agent]([axis] -[N])

운영 권고:
1. [권고 1]
2. [권고 2]
3. [권고 3]

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Portfolio Health (--mode health)

H1 — 인벤토리

운영 중 에이전트 전수 목록화 (이름, 담당팀, 활성 여부, 마지막 실행일)

H2 — 티어 부여

각 에이전트를 T1~T5 중 하나로 배정. 근거 한 줄 명시 (사업 영향, 호출 빈도, 의존도)

H3 — 운영 주의력 분배

• T1 합산 % / T2 합산 % / ... 백분율 계산
• 권장 균형: T1 ≤ 20%, T2 3040%, T3 3040%, T4~T5 ≤ 15%
• 균형 벗어나면 조정 권고

H4 — 헬스 시그널

각 에이전트의 마지막 인시던트 / 비용 / 호출 수 요약. 티어 가중치 × 인시던트 = 우선순위 점수

H5 — 포트폴리오 헬스 출력

• 포트폴리오 헬스 표 (티어별 그룹화)
• 이번 주 운영 주의 권고 Top-3

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Failure Handling

실패 상황	감지	대응
티어 부여 근거가 추상적 ("중요해서 T1")	Step H2 출력 점검	사업 영향 수치(매출/비용/사용자 수)로 재정의
T1이 50% 초과	Step H3 백분율 점검	진짜 T1인지 재검토 — 통상 T1은 ≤ 20%
가중치 합이 100이 아님	R1 스코어카드 검증	자동 정규화 + 사용자 확인 요청
입력 데이터 없음	롤업 시 scorecard 산출물 부재	--mode report --view scorecard를 먼저 실행 안내
sunset 후보가 T5에 안 모임	T5가 비어있음	사용 빈도 < 월 1회인 에이전트 명시 → T5 분류
Accuracy LLM-as-judge bias	평가 대상과 같은 모델 패밀리로 자기 채점	채점 모델을 다른 패밀리로 변경

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Quality Gate

Health

• 모든 활성 에이전트가 정확히 한 티어에 속하는가
• 각 티어 부여 근거가 수치 기반인가
• T1 비율이 ≤ 20%인가
• 운영 주의 권고 Top-3가 명시되었는가

Scorecard

• 가중치 합 = 100
• 5개 축 모두 측정 방법이 명시되었는가
• 점수 < 60 에이전트에 대한 권고가 있는가

Rollup

• 모든 활성 에이전트가 롤업에 포함되었는가
• 티어별 평균 Δ가 표시되었는가
• 이상치 명단이 표시되었는가

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Examples

Good Example — --mode health

입력: "운영 중인 에이전트 N개, 여러 팀. 포트폴리오 헬스 확인해줘."

출력:
- T1: 4개 (18%) — 결제, 응대 1차, 인시던트 라우터, 비용 가드
- T2: 8개 (36%) — 데일리 브리핑, 주간 회고 등
- T3: 7개 (32%) — 콘텐츠 큐레이션, 리뷰 봇 등
- T4: 2개 (9%) — 신규 카피라이팅(2주 운영)
- T5: 1개 (5%) — sunset 검토: legacy-summarizer (월 0회 실행)

운영 주의 Top-3:
1. T1 응대 1차 — P99 latency 2배 증가, 즉시 조사
2. T2 데일리 브리핑 — 3일 연속 실패, SLA 임박
3. T5 legacy-summarizer — sunset 결정 필요

Good Example — --mode report (rollup)

입력: "2026-W19 포트폴리오 리포트 만들어줘."

주차: 2026-W19 (22 agents)
티어 평균: T1 84.2 (Δ +1.5) / T2 76.1 (Δ -2.3) / T3 71.4 (+0.8) / T4 68.0 (-5.0)
Top 상승: daily-brief +12, cost-guard +9, weekly-recap +7
Top 하락: copywriter-exp -18, mail-router -11, news-curator -8
이상치 (< 60): copywriter-exp(54)
이상치 (한 축 ≥30): mail-router(reliability -34)
운영 권고:
1. mail-router reliability 즉시 진단
2. copywriter-exp 4주차 하락 → 승격 보류 검토
3. T2 평균 -2.3 → cost-guard 외 T2 전체 점검

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Contextual Knowledge (auto-loaded)

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Good Example

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Domain Context

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