구현 전 신뢰도 평가 프레임워크입니다. 작업을 시작하기 전에 ≥90% 신뢰도를 요구합니다.
This skill inherits all available tools. When active, it can use any tool Claude has access to.
__init__.pyconfidence.py구현 전 신뢰도 평가 프레임워크입니다. 작업을 시작하기 전에 ≥90% 신뢰도를 요구합니다.
잘못된 방향의 작업을 방지하기 위해 구현 전에 신뢰도를 평가합니다.
토큰 예산: 100-200 토큰 ROI: 잘못된 방향 중단 시 25-250배 토큰 절약
테스트 결과 (2025-10-21):
| 기준 | 가중치 | 설명 |
|---|---|---|
| 중복 구현 없음 | 25% | grep/glob으로 기존 기능 검색 |
| 아키텍처 준수 | 25% | 기존 기술 스택(Supabase, UV, pytest) 확인 |
| 공식 문서 확인 | 20% | Context7 MCP, WebFetch로 공식 문서 검토 |
| OSS 참조 | 15% | GitHub에서 작동하는 예제 찾기 |
| 근본 원인 식별 | 15% | 에러 메시지와 로그를 통한 원인 분석 |
| 점수 | 행동 |
|---|---|
| ≥0.90 (90% 이상) | ✅ 구현 진행 |
| 0.70-0.89 (70-89%) | ⚠️ 대안 제시 및 명확화 질문 |
| <0.70 (70% 미만) | ❌ 중단하고 추가 컨텍스트 요청 |
from confidence import ConfidenceChecker
checker = ConfidenceChecker()
context = {
"task": "새 기능 구현",
"duplicate_check_complete": True,
"architecture_check_complete": True,
"official_docs_verified": True,
"oss_reference_complete": True,
"root_cause_identified": True
}
score = checker.assess(context)
recommendation = checker.get_recommendation(score)
print(f"신뢰도: {score:.0%}")
print(recommendation)
100-200 토큰의 신뢰도 검사 투자로 잘못된 방향의 작업을 방지하여 5,000-50,000 토큰을 절약할 수 있습니다.