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Elon Musk의 5단계 문제 해결 알고리즘을 적용하여 문제를 분석합니다. 문제 해결, 최적화, 프로세스 개선, 효율화, 단순화, First Principles, "이거 어떻게 해결하지", "더 효율적인 방법" 요청 시 활성화.
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基于 SOC 职业分类
| name | musk-algorithm |
| description | Elon Musk의 5단계 문제 해결 알고리즘을 적용하여 문제를 분석합니다. 문제 해결, 최적화, 프로세스 개선, 효율화, 단순화, First Principles, "이거 어떻게 해결하지", "더 효율적인 방법" 요청 시 활성화. |
| argument-hint | [해결할 문제 또는 개선할 대상] |
Elon Musk의 First Principles 기반 5단계 문제 해결 알고리즘입니다.
순서가 전부다: 요구사항 검증 -> 삭제 -> 최적화 -> 가속 -> 자동화 "존재하지 말아야 할 것을 최적화하는 것"이 가장 흔한 실수다.
"Make the requirements less dumb."
질문:
"If you're not forced to put back at least 10% of what you delete, you're not deleting enough."
질문:
"The most common mistake of smart engineers is to optimize a thing that should not exist."
질문:
"Any given thing can be done faster than you think."
질문:
"And then the fifth thing is to automate it."
질문:
## 문제 분석: [문제명]
### 현재 상태
- **문제**: [현재 문제 설명]
- **영향**: [문제로 인한 영향]
### Step 1: 요구사항 검증
| 요구사항 | 출처 | 타당성 | 판정 |
|----------|------|--------|------|
| [요구사항] | [누가 요청] | [검토 결과] | 유지/수정/제거 |
**결론**: [요구사항 검토 요약]
### Step 2: 삭제 분석
| 대상 | 삭제 시 영향 | 판정 |
|------|-------------|------|
| [기능/부품/단계] | [영향 분석] | 삭제/유지 |
**삭제 목록**: [삭제할 항목]
**10% 규칙 체크**: [충분히 과감했는가?]
### Step 3: 최적화 제안
| 대상 | 현재 상태 | 개선안 |
|------|----------|--------|
| [남은 항목] | [현재] | [단순화 방안] |
### Step 4: 가속화 방안
| 병목 | 현재 소요 | 개선 후 | 방법 |
|------|----------|---------|------|
| [병목 지점] | [현재 시간] | [목표 시간] | [방법] |
### Step 5: 자동화 대상
| 작업 | 빈도 | 자동화 방법 | ROI |
|------|------|------------|-----|
| [반복 작업] | [빈도] | [방법] | [투자 대비 효과] |
### 최종 권고
1. **즉시 실행**: [바로 할 수 있는 것]
2. **단기 개선**: [1-2주 내]
3. **장기 개선**: [1개월 이상]
### 예상 효과
- **효율성**: [X% 개선]
- **비용**: [X% 절감]
- **시간**: [X% 단축]
| 단계 | 질문 |
|---|---|
| 요구사항 | 이 기능이 정말 필요한가? |
| 삭제 | 이 코드/모듈을 제거할 수 있나? |
| 최적화 | 남은 코드를 단순화할 수 있나? |
| 가속 | 성능을 개선할 수 있나? |
| 자동화 | CI/CD로 자동화할 수 있나? |
| 단계 | 질문 |
|---|---|
| 요구사항 | 이 승인 단계가 왜 필요한가? |
| 삭제 | 이 회의/보고서를 없앨 수 있나? |
| 최적화 | 남은 프로세스를 간소화할 수 있나? |
| 가속 | 의사결정 시간을 줄일 수 있나? |
| 자동화 | 워크플로우 자동화가 가능한가? |
분석 완료 전 확인:
| 실수 | 왜 문제인가 | 올바른 접근 |
|---|---|---|
| 바로 최적화 | 불필요한 것을 개선함 | 삭제부터 시도 |
| 바로 자동화 | 잘못된 프로세스를 자동화 | 5단계 순서 준수 |
| 보수적 삭제 | 충분한 개선 못함 | 10% 규칙 적용 |
| 요구사항 수용 | 잘못된 문제 해결 | 항상 의심부터 |
소프트웨어 프로젝트의 소스 코드를 체계적으로 분석합니다. 프로젝트 경로를 입력하면 아키텍처, 데이터 흐름, 설계 패턴, 의존성을 단계별로 파악합니다. 소스 분석, 코드 분석, 리버스 엔지니어링, 아키텍처 분석, 코드베이스 파악 요청 시 활성화.
Claude Code Skill을 생성하거나 기존 스킬을 개선합니다. 스킬 생성, 스킬 수정, SKILL.md 작성, 새 스킬 만들기, 스킬 개선, 스킬 업데이트 요청 시 활성화.
Claude Code Skill을 생성하거나 기존 스킬을 개선합니다. 스킬 생성, 스킬 수정, SKILL.md 작성, 새 스킬 만들기, 스킬 개선, 스킬 업데이트 요청 시 활성화.
CHANGELOG.md에 변경 사항과 담당자를 정리하고 package.json 버전을 올립니다. changelog 작성, 변경 이력 정리, 버전 올리기, 릴리즈 노트, CHANGELOG 업데이트 요청 시 사용.
새 프로젝트를 프레임워크에 맞게 초기화하고 최신 버전과 모범 사례를 적용합니다. 초기화 완료 후 rule-manager 워크플로우를 참조하여 기본 규칙을 자동 생성합니다. 프로젝트 생성, 프로젝트 초기화, 새 프로젝트, project init, scaffold, boilerplate, 프로젝트 시작, 프로젝트 만들기 요청 시 활성화.
Skill 기반의 규칙을 레포지토리에 추가하고 관리합니다. 기존 구조 분석 → 적절한 위치 판단 → 사용자 확인 후 추가. 규칙 추가, 룰 추가, rule 추가, 새 규칙, 컨벤션 추가, 스타일 가이드 추가, 가이드라인 추가 요청 시 활성화.