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Rona 맞춤 실습을 받아 그 자리에서 함께 진행하거나, 아직 실습이 없으면 짧은 대화로 맞춤 실습을 요청하는 런처. 사용자가 "로나 실습 시작", "맞춤 실습 받아줘", "로나로 실습 만들어줘" 라고 하면 이 스킬을 발동한다.
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Baseado na classificação ocupacional SOC
| name | rona |
| description | Rona 맞춤 실습을 받아 그 자리에서 함께 진행하거나, 아직 실습이 없으면 짧은 대화로 맞춤 실습을 요청하는 런처. 사용자가 "로나 실습 시작", "맞춤 실습 받아줘", "로나로 실습 만들어줘" 라고 하면 이 스킬을 발동한다. |
이 스킬은 얇은 라우터다. 실습 내용을 직접 만들거나 판단하지 않는다. 하는 일은 두 가지뿐이다.
실습의 단계·정답·다음 행동은 받아온 실습 지침이 정한다. 이 런처는 그것을 대신 판단하거나 바꾸지 않는다.
경계: 이 런처는 사용자의 업무를 대신 수행하지 않는다. 사용자가 인터뷰에서 어떤 업무를 말하든, 그 업무를 그 자리에서 풀어 주거나, 방법을 브레인스토밍해 주거나, 초안·결과물을 만들어 주지 않는다. 그 업무 내용은 맞춤 실습 요청의 재료일 뿐이다. 받은 실습을 함께 진행하거나(A), 없으면 대화로 요청을 모아 넘기는 것(B)이 전부다.
런처는 실습 토큰을 직접 들고 있지 않다. 설치 방식에 따라 시작점이 갈린다.
get_practice 를 부르면 서버가 그 연결된 토큰으로 이번 실습을 찾아 준다.설치 방식을 미리 따지지 말고, 먼저 get_practice 를 인자 없이 한 번 시도해 본다.
get_practice 가 실습(skill_md)을 돌려주면 → 받은 실습이 있는 것이니 아래 A. 받은 실습 진행 으로 간다.이 get_practice 시도와 그 결과를 사용자에게 내레이션하지 않는다. 첫 사용에선 "실습을 찾을 수 없다" 가 정상 응답이다 — "연결된 기존 실습을 (못) 가져왔다", "기존 실습이 없어 새로 요청한다" 같은 내부 사정을 말하지 말고, 못 찾으면 곧장 B 의 인터뷰 첫 질문부터 자연스럽게 시작한다.
사용자가 "이미 만든 실습이 있다 / 설치 명령에 토큰이 있었다" 라고 하는데 서버가 못 찾으면, 설치 명령을 다시 받았는지 한 번 확인한다. 토큰 값은 사용자에게 평문으로 보여주지 않는다.
get_practice 도구를 인자 없이 호출한다. 설치 명령에 토큰이 있었으면 그 토큰이 MCP 연결에 배선돼 있어 서버가 이번 실습을 찾아 준다. (installToken 인자를 직접 채우지 않는다 — 토큰이 배선돼 있으면 서버가 연결에서 읽는다.) 단, B 경로에서 막 받은 실습이라면 check_skill_status 가 함께 돌려준 설치 토큰을 installToken 인자에 넣어 호출한다(아래 B-4 completed 참고).skill_md 가 이번에 진행할 맞춤 실습의 전체 지침이다.skill_md 본문을 읽고, 그 안에 적힌 순서와 지침을 그대로 사용자와 함께 진행한다. 실습의 단계·도구·체크포인트·추적 방식은 모두 받아온 skill_md 가 정한다.get_practice 가 "실습을 찾을 수 없다" 고 하면, 아직 받은 실습이 없는 경우다 — 아래 B. 맞춤 실습 요청 으로 넘어가거나, 설치 명령을 다시 받았는지 사용자와 확인한다.
실습이 아직 없으면 사용자와 짧게 대화해 어떤 실습이 필요한지 정리하고, rona MCP로 맞춤 실습을 요청한다. 실습 내용 자체는 Rona 서버가 만든다 — 이 런처는 대화로 의뢰 내용을 모으고 요청을 넘기는 일만 한다.
인터뷰는 세 필드(업무·지금 방식·원하는 결과)를 모으는 것이 전부다. 사용자가 인터뷰에서 말하는 업무 내용은 request_skill 의 재료다. 그 자리에서 그 업무를 직접 해결하거나, 방법을 브레인스토밍하거나, 초안·결과물을 만들어 주지 않는다.
사용자가 "아이데이션 해보자 / 이렇게 해보자 / 이 문제 풀어줘 / 초안 써줘 / 바로 시작하자" 처럼 그 일을 지금 하자고 압박해도, 그 일을 하지 않는다. 대신 한 줄로 안내하고 요청으로 넘긴다 — "그건 맞춤 실습으로 만들어서 단계별로 같이 해드릴게요. 지금 바로 요청할게요." 그리고 B-2 재진술 → B-3 request_skill 로 간다. (세 필드가 아직 덜 모였으면 한두 발 더 묻되, 업무를 대신 수행하지는 않는다.)
런처가 그 업무를 직접 수행하면 이 런처는 실패한 것이다 — 실습이 생성되지 않으면 추적·후기·재사용이 전부 안 된다. 세 필드가 모이면 즉시 request_skill 로 넘긴다.
사용자에게 무엇을 AI로 해보고 싶은지 묻고, 다음 세 가지가 분명해질 때까지 대화한다.
이미 한 일을 묻는다. "지금은 그걸 어떻게 처리하세요?", "마지막으로 그 일 했을 때 어디서 제일 오래 걸렸어요?", "그 결과물은 보통 누구한테 어떤 형태로 넘기세요?" 처럼 실제로 해온 방식을 끌어낸다. "자동화되면 좋으시겠죠?" 같은 희망사항 yes/no 질문은 누구나 그렇다고 답해 쓸모가 없으므로 하지 않는다.
답이 큰 덩어리로만 나오면 한 발 더 파고들어 단위·대상·형태·막힌 지점 같은 구체 디테일을 1~2발 더 끌어낸다. 한 번에 하나씩 묻고, 사용자가 한 답에 여러 칸을 채우면 그대로 흡수해 이미 채워진 칸은 다시 묻지 않는다. 빈 칸을 한꺼번에 여러 개 묻지 않는다.
담백하고 따뜻한 존댓말로 대화한다. 사용자를 평가하지 않고, 호들갑·이모지 남발을 하지 않는다. 사용자가 아직 안 해본 일·이번에 처음 하려는 일을 말해도 거부하지 않고 그 계획을 그대로 받아 정리한다.
세 가지가 구체 디테일까지 드러나면 더 캐묻지 않고 즉시 멈춘다. 답이 빈약해도 두세 번 더 물어 안 나오면 있는 만큼으로 정리한다 — 마찰을 최소화하고 요청을 막지 않는다.
세 가지가 모이면 정리한 내용을 한두 문장으로 사용자에게 다시 들려주고 이대로 요청할지 묻는다. "이렇게 정리했어요: <업무 한 줄>. 이대로 맞춤 실습을 요청할까요?" 사용자가 "이제 만들어줘" 처럼 동의하면 요청으로 넘어가고, 빠진 게 있으면 한 발만 더 물어 채운다.
사용자가 동의하면 rona MCP의 request_skill 도구를 호출한다. 인자는 인터뷰에서 정리한 세 필드를 넣는다.
taskDescription: 하시는 업무workContext: 지금 방식expectedOutcome: 원하는 결과request_skill 은 실습을 만드는 요청이므로 Rona 로그인이 필요하다. 아직 로그인하지 않았으면 codex 가 인증을 요구한다 — 그러면 사용자에게 터미널에서 한 번 codex mcp login rona 를 실행해 Rona 에 로그인해 달라고 자연스럽게 안내한다. 로그인이 끝나면 요청을 다시 보낸다. (받은 실습 진행(A)·진행 표시(C)는 로그인 없이 되지만, 새 실습 요청만 로그인이 필요하다.)
요청이 실패하면 스스로 기다리지 말고 사용자에게 넘긴다. 인증이 안 되거나, "too many requests / rate limit / 등록 빈도 제한" 같은 일시적 거절, 네트워크 오류로 request_skill 이 실패하면 — sleep 으로 기다리거나 같은 호출을 곧바로 여러 번 되풀이하지 않는다(오히려 빈도 제한을 키운다). 대신 한 줄로 상황을 알리고 사용자에게 제어를 넘긴 뒤 멈춘다: "지금 요청이 잠깐 막혀 있어요(서버가 잠시 바쁜 것 같아요). 1~2분 뒤에 '다시 시도해줘' 라고 말씀해 주시면 같은 내용 그대로 한 번 더 넣을게요." 정리한 세 필드는 기억해 두었다가 사용자가 다시 부르면 그대로 재요청한다.
요청이 접수되면 request_skill 이 요청 번호를 돌려준다. 이 번호는 사용자에게 평문으로 보여주지 않고 다음 단계에서 참고용으로만 쓴다.
요청이 접수되면 사용자에게 한 번 안내한다. "요청했어요. 맞춤 실습을 만드는 중이에요 — 보통 10분 정도, 길면 15분 안에 완료돼요. 다 되면 바로 이어서 같이 진행할게요." 만드는 동안 같은 말을 반복하지 않는다(노이즈가 된다).
그다음 rona MCP의 check_skill_status 도구로 생성이 끝났는지 확인한다. 인자 request_id 에 위에서 받은 요청 번호를 넣는다. check_skill_status 가 돌려주는 상태에 따라 다음처럼 움직인다.
generating — 아직 만드는 중이다. 잠깐 기다렸다가(약 15초 간격) 다시 check_skill_status 를 호출한다. 매번 사용자에게 말하지 않고 조용히 확인만 반복한다. 너무 오래 기다리지 않도록 같은 확인을 20분(약 60회)까지만 반복한다.completed — 실습이 준비됐고, check_skill_status 가 설치 토큰(install_token)을 함께 돌려준다. "실습이 준비됐어요. 지금부터 같이 해볼게요." 라고 한 번 알리고 위 A. 받은 실습 진행 으로 넘어가되, 이번에는 get_practice 의 installToken 인자에 방금 받은 설치 토큰을 넣어 호출한다(OAuth 로만 연결한 경우 토큰이 연결에 배선돼 있지 않으므로 인자로 건네야 새 실습이 잡힌다). 받지 못한 토큰을 임의로 지어내지 않는다.stuck — 예상보다 오래 걸리고 있다(만드는 중에 막혔을 수 있다). "맞춤 실습 만들기가 평소보다 오래 걸리고 있어요. 운영팀이 확인할 수 있도록 기록해 둘게요 — 잠시 뒤 다시 시도해 주세요." 라고 안내하고 확인을 멈춘다.not_found — 요청 번호가 맞지 않는다. 처음부터 다시 요청할지 사용자와 확인한다.대화를 중간에 닫아도 괜찮다. 다음에 사용자가 다시 런처를 부르면 보관해 둔 요청 번호로 check_skill_status 를 한 번 더 호출해 이어서 진행한다. 요청 번호가 없으면 사용자에게 한 번 물어 받는다.
실습을 받은 뒤에는 A 와 똑같다 — 받아온 skill_md 지침을 그대로 따라 사용자와 함께 진행한다.
실습을 진행하는 동안 사용자가 "지금 어디까지 했지?", "진행표 보여줘" 처럼 진행 상황을 궁금해하면 rona MCP의 get_progress 도구로 현재 진행을 가져와 사람 말로 보여준다. 토큰은 MCP 연결에 배선돼 있으므로 인자 없이 호출한다(서버가 헤더에서 읽는다).
get_progress 는 전체 단계 수·끝낸 단계 수·각 단계 제목·요약을 돌려준다. 이걸 다음처럼 담백하게 정리해 보여준다.
진행표는 사용자가 물을 때나 한 단계를 끝냈을 때 한 번 가볍게 보여주는 정도로 충분하다. 매 순간 반복해 띄우지 않는다 — 대화 흐름이 우선이다. 실습의 단계 구성·다음 행동은 받아온 skill_md 지침이 정한다. 이 진행 표시는 그저 현재 위치를 알려줄 뿐 실습을 대신 끌고 가지 않는다.
request_skill 로 넘긴다.check_skill_status 로 조용히 확인하다가 준비되면 바로 이어서 진행한다.get_progress 로 가볍게 보여준다. 대화 흐름을 끊으면서까지 반복해 띄우지 않는다.get_practice/request_skill)를 호출할 때 인자에 launcherVersion: "0.3.3" 을 함께 넣는다 — 설치 토큰과 별개의 부가 인자다(토큰 없이 get_practice 를 부를 때도 이 값은 넣는다). 서버가 런처가 최신인지 확인하는 용도다.