By shwoo03
Reusable AI agent harness skeleton with canonical skills, rules, ledgers, and verification gates.
Use for read-only codebase, documentation, or repository research where the output should be bounded findings with file references.
Use for bounded implementation after the plan, write scope, and validation command are explicit.
Use after implementation to independently verify behavior, run checks, inspect evidence, and classify outcomes against the project spec.
Use for architecture, tradeoff analysis, implementation planning, and final review when a task needs coherent decisions before execution.
새 프로젝트 부트스트랩 시 사용자와 대화하며 골격을 프로젝트에 맞게 채우는 메타 스킬. 처음 시작할 때 가장 먼저 트리거.
references.yaml의 추적 repo를 갱신하고 변경사항을 우리 패턴에 반영할지 검토.
구현 중 막혔을 때 재계획하는 표준 절차. 같은 task에서 3회 초과 시 자동 정지.
외부 라이브러리·오픈소스를 도입할 때 10개 후보 → 필터 → 정밀 검토 → 사용자 컨펌 절차를 따르는 스킬.
새 skill을 표준 형식으로 생성하는 절차. 골든 케이스 동시 작성 권장.
Executes bash commands
Hook triggers when Bash tool is used
Modifies files
Hook triggers on file write and edit operations
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Sign in to claimBased on adoption, maintenance, documentation, and repository signals. Not a security audit or endorsement.
AI_STUDY는 사용자가 알고 싶은 AI, 보안, 시스템, 개발 주제를 AI가 조사하고, 초급부터 고급까지 이어지는 교재형 lesson으로 정리해 Notion에 안전하게 누적하는 학습 운영 프로젝트입니다.
이 저장소는 "AI로 공부한다"를 일회성 답변이 아니라 반복 가능한 학습 파이프라인으로 만듭니다. 사용자가 주제를 요청하면 에이전트는 범위를 먼저 고정하고, 최신 자료와 1차 출처를 확인하고, 한 번에 한 page를 충분한 설명 밀도로 작성한 뒤, QA와 Notion 안전 업데이트 절차를 거쳐 학습 지식으로 저장합니다.
핵심 기능은 다음과 같습니다.
Topic Brief로 좁혀 이번 page의 목표와 제외 범위를 정합니다.Source Pack으로 출처, 검증일, 최신성 판단을 남깁니다.# 초급, # 중급, # 고급 구조로 한 page를 교재처럼 자세히 작성합니다.AI에게 학습 주제를 물어보면 빠른 답은 얻을 수 있지만, 시간이 지나면 출처, 구조, 깊이, 이전 학습과의 연결이 흩어지기 쉽습니다. AI_STUDY는 이 문제를 줄이기 위해 학습 결과를 "검증 가능한 한 page" 단위로 쌓습니다.
이 프로젝트의 목표는 단순 요약이 아닙니다. 처음 보는 사람도 큰 그림을 이해하고, 중급자는 실제 흐름을 따라가며, 고급 독자는 내부 원리와 실패 모드까지 확인할 수 있는 설명을 만드는 것입니다.
기본 운영 흐름은 다음 순서입니다.
Topic Brief로 잠급니다.Source Pack을 만듭니다.현재 위치, 이번 글의 목표, 선행 지식, 핵심 그림, 초급, 중급, 고급, 출처 순서로 작성합니다.lesson-qa-check.py, source-pack-check.py, topic-brief-check.py로 저장 전 품질을 확인합니다.notion-safe-update-check.py로 write plan을 먼저 검증합니다.AI_STUDY를 따르면 학습 결과는 다음 상태로 남습니다.
새 기능을 추가하기 전에 기존 lesson 파이프라인으로 해결 가능한지 먼저 봅니다.
프로젝트 상태 확인:
python scripts/verify-skeleton.py
python scripts/list-open-questions.py --count
lesson 관련 검증:
python scripts/topic-brief-check.py <topic-brief.md>
python scripts/source-pack-check.py <source-pack.md>
python scripts/lesson-qa-check.py <lesson.md>
Notion write plan 검증:
python scripts/notion-safe-update-check.py <plan.json>
AGENTS.mddocs/PROJECT_PROFILE.mddocs/PROJECT_SPEC.mddocs/LESSON_QUALITY_STANDARD.mddocs/README.mddocs/OPERATING_LOOP.mddocs/NOTION_DOCUMENTATION_RULES.mdruntime/validation/runtime/activity-log.jsonlruntime/state/session-handoff.mdnpx claudepluginhub shwoo03/ai_studyReusable AI agent harness skeleton with canonical skills, rules, ledgers, and verification gates.
Reusable AI agent harness skeleton with canonical skills, rules, ledgers, and verification gates.
Ultra-compressed communication mode. Cuts ~75% of tokens while keeping full technical accuracy by speaking like a caveman.
Multi-model consensus engine integrating OpenAI Codex CLI, Gemini CLI, and Claude CLI for collaborative code review and problem-solving.
Curate auto-memory, promote learnings to CLAUDE.md and rules, extract proven patterns into reusable skills.
Memory compression system for Claude Code - persist context across sessions
Comprehensive UI/UX design plugin for mobile (iOS, Android, React Native) and web applications with design systems, accessibility, and modern patterns