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nova-algorithm

nova-algorithm 收录了来自 TeamSPWK 的 6 个 skills,并提供仓库级职业覆盖和站内 skill 详情页。

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2026-06-09
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这个仓库中的 skills

wiki-upload
软件开发工程师

swk-wiki(회사 장기기억)의 10_Raw 에 사람이 손에 든 자료를 투입(업로드)하는 가이드 스킬. 리서치·조사·외부 기사·회의 메모·데이터 덤프 등을 받아, 메타(제목·출처·시점·민감도·맥락)를 에이전트가 대화·파일·git 맥락에서 **최대한 추론**해 10_Raw/ingest 에 날짜-slug 스냅샷으로 떨군다(append-only). 묻기는 최후 수단 — 추론값으로 먼저 만들고 근거를 보고해 사용자가 틀린 것만 고치게 한다. 투입 시 읽기 좋게 가볍게 다듬되, 한 번 들어간 Raw 는 절대 수정하지 않는다(업데이트=새 스냅샷). restricted 자료는 AI API 전송 차단. 대상 레포는 항상 ~/workspace/swk-wiki (어디서 호출하든 절대경로). Use when: "raw 에 올려줘", "위키에 올려줘/넣어줘", "이 자료 기록/저장해줘", "조사한 거 남겨줘", 손에 든 자료를 회사 기억에 남기고 싶을 때. Do NOT use for: Slack/Notion 자동 수집(collector 담당), 20_Wiki 본문 작성·구조화(gardener), Decision/가격/계약/보안 문서(PR-only).

2026-06-09
doc-publish
软件开发工程师

레포의 `docs/` 문서를 HTML 페이지로 출간 — md 만으로는 어려운 이해를 다이어그램·탭·TOC·박스 같은 HTML 시각화로 돕고, `~/public_html/` 에 symlink 로 Tailscale 멤버에게 공유. 본문 톤은 `josh-dev:9999/markwand/` 와 1:1 정렬 (베이지/녹색/Inter/GFM Alert). 오류·문제 분석(버그 RCA·이슈·장애·정합성)은 항상 최상단 sticky 2탭(🙂 쉬운 분석 먼저 / 🔬 상세 분석)으로 만든다. Use proactively when user says "HTML 로 만들어줘", "테일스케일로 띄워줘", "도식화해서 보여줘", "남에게 보여주게 페이지로", "공유 페이지 만들어줘", "doc publish", "/doc-publish", "이거 페이지로 띄워줘". Triggers: doc-publish, HTML 공유, 도식화, 시각화 페이지, share as html, publish html, tailnet share. Do NOT use for: 일반 markdown 으로 충분한 문서, 코드/룰북(CLAUDE.md, AGENTS.md, .claude/rules/), 단발 메모, 시크릿/자격증명 포함 가능 문서, 개인 작업물(이미 ~/public_html/ 자유 공간).

2026-06-08
claude-filter
软件开发工程师

프롬프트, CLAUDE.md, 에이전트 설정, 스킬 정의를 프로덕션 에이전트 설계 원칙으로 평가. "review my prompt", "audit this", "evaluate my CLAUDE.md", "score this skill", "check my agent config", "is this prompt good enough", "이 프롬프트 괜찮아?", "이거 리뷰해줘", "개선점 있어?" 등 프롬프트/에이전트/스킬 품질 피드백 요청 시 사용. 시스템 프롬프트, CLAUDE.md, 스킬 파일을 붙여넣고 의견을 구하는 경우에도 트리거. Claude 전용이 아닌 모든 LLM 프롬프트/에이전트 설정에 적용 가능.

2026-04-08
pikes-filter
软件开发工程师

Rob Pike 5원칙 기반 코드 리뷰 & 리팩토링 방법론. 추측성 최적화, 과도한 알고리즘, 로직/데이터 불균형을 진단하고 데이터 중심 설계로 개선하는 자동화된 코드 분석 스킬. 어떤 언어/프로젝트든 적용 가능한 범용 원칙.

2026-04-08
deep-dive-task
软件开发工程师

Multi-AI consultation for structured TASK document creation + Team-based implementation. Phase 1-2: Parallel AI consultation + self-review → Implementation-ready document. Phase 3: Agent team implementation with Critic + Explorer teammates → Validated code.

2026-04-05
llm-review
软件开发工程师

Multi-LLM consultation wrapper for external AI reviews. Supports Gemini and GPT with hardcoded model names to prevent agent modifications.

2026-04-05