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wiki-candidate-harvest

Find and prioritize project files that should be promoted into the KEG workspace LLM wiki. Use when scanning the repo for durable knowledge candidates, turning raw strategy/product/submission documents into wiki backlog, or refreshing the list of notes that deserve `concepts/`, `problems/`, `theses/`, `comparisons/`, `entities/`, or `sources/` pages.

Manus에서 실행

개요

설치 명령

npx skills add https://github.com/River-181/KEG-Mangsanggwedo --skill wiki-candidate-harvest

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출처

River-181/KEG-Mangsanggwedo

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업데이트2026년 4월 9일 11:25

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4 개 파일

SKILL.md

readonly

name	wiki-candidate-harvest
description	Find and prioritize project files that should be promoted into the KEG workspace LLM wiki. Use when scanning the repo for durable knowledge candidates, turning raw strategy/product/submission documents into wiki backlog, or refreshing the list of notes that deserve `concepts/`, `problems/`, `theses/`, `comparisons/`, `entities/`, or `sources/` pages.

Wiki Candidate Harvest

Overview

이 스킬은 이 저장소에서 06_LLM위키/로 승격할 만한 문서를 찾고, 왜 후보인지 설명 가능한 backlog로 정리할 때 사용한다.

Read First

.agent/AGENTS.md
.agent/system/contracts/llm-wiki-operations.md
.agent/skills/obsidian-workspace/SKILL.md
references/candidate-signals.md

Workflow

06_LLM위키/index.md, 06_LLM위키/overview.md, 06_LLM위키/log.md를 먼저 읽어 이미 승격된 축을 확인한다.
python3 scripts/scan_candidates.py --root <repo>를 실행해 후보 파일과 추천 wiki type을 뽑는다.
상위 후보를 실제로 열어 다음 중 무엇으로 승격할지 정한다.
- concept
- problem
- thesis
- comparison
- entity
- source
결과를 06_LLM위키/tasks/ 아래 backlog note로 남기고, 필요하면 즉시 승격한다.
구조를 바꿨으면 bash _system/tools/obsidian/tag-audit.sh로 tags/up 누락을 점검한다.

Selection Rules

반복 조회 가능성이 높을수록 우선한다.
raw log보다 synthesis 가능한 문서를 우선한다.
심사 문법, 문제 정의, 제품 구조, 제출 전략에 영향을 주는 문서를 우선한다.
이미 위키에 같은 축이 있으면 새 note를 만들기보다 기존 note 보강을 우선한다.
단순 초안, 일회성 메모, 개인 운영 로그는 낮게 본다.

Output Format

빠른 스캔만 필요하면 스크립트 출력 그대로 사용한다.
기록이 필요하면 06_LLM위키/tasks/에 아래 형식으로 남긴다.

# 프로젝트 지식화 후보 스캔

## Top candidates
- `<path>` -> `<recommended type>` | `<why>`

## Fast-track promotions
- 바로 승격할 2-5개

## Later backlog
- 추가 검토 후보

Resources

`scripts/scan_candidates.py`

프로젝트 전역의 Markdown 파일을 스캔해 점수, 추천 wiki type, 추천 이유를 출력한다.

`references/candidate-signals.md`

어떤 문서가 좋은 wiki 후보인지 판단하는 규칙과 path/type 매핑 기준이다.

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River-181

River-181/KEG-Mangsanggwedo

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파일 사무원사무 및 행정 지원직43-4071L4

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description	Find and prioritize project files that should be promoted into the KEG workspace LLM wiki. Use when scanning the repo for durable knowledge candidates, turning raw strategy/product/submission documents into wiki backlog, or refreshing the list of notes that deserve `concepts/`, `problems/`, `theses/`, `comparisons/`, `entities/`, or `sources/` pages.

Wiki Candidate Harvest

Overview

이 스킬은 이 저장소에서 06_LLM위키/로 승격할 만한 문서를 찾고, 왜 후보인지 설명 가능한 backlog로 정리할 때 사용한다.

Read First

.agent/AGENTS.md
.agent/system/contracts/llm-wiki-operations.md
.agent/skills/obsidian-workspace/SKILL.md
references/candidate-signals.md

Workflow

06_LLM위키/index.md, 06_LLM위키/overview.md, 06_LLM위키/log.md를 먼저 읽어 이미 승격된 축을 확인한다.
python3 scripts/scan_candidates.py --root <repo>를 실행해 후보 파일과 추천 wiki type을 뽑는다.
상위 후보를 실제로 열어 다음 중 무엇으로 승격할지 정한다.
- concept
- problem
- thesis
- comparison
- entity
- source
결과를 06_LLM위키/tasks/ 아래 backlog note로 남기고, 필요하면 즉시 승격한다.
구조를 바꿨으면 bash _system/tools/obsidian/tag-audit.sh로 tags/up 누락을 점검한다.

Selection Rules

반복 조회 가능성이 높을수록 우선한다.
raw log보다 synthesis 가능한 문서를 우선한다.
심사 문법, 문제 정의, 제품 구조, 제출 전략에 영향을 주는 문서를 우선한다.
이미 위키에 같은 축이 있으면 새 note를 만들기보다 기존 note 보강을 우선한다.
단순 초안, 일회성 메모, 개인 운영 로그는 낮게 본다.

Output Format

빠른 스캔만 필요하면 스크립트 출력 그대로 사용한다.
기록이 필요하면 06_LLM위키/tasks/에 아래 형식으로 남긴다.

# 프로젝트 지식화 후보 스캔

## Top candidates
- `<path>` -> `<recommended type>` | `<why>`

## Fast-track promotions
- 바로 승격할 2-5개

## Later backlog
- 추가 검토 후보

Resources

`scripts/scan_candidates.py`

프로젝트 전역의 Markdown 파일을 스캔해 점수, 추천 wiki type, 추천 이유를 출력한다.

`references/candidate-signals.md`

어떤 문서가 좋은 wiki 후보인지 판단하는 규칙과 path/type 매핑 기준이다.