agentleFS
Sign inStart free
gihwan-devgihwan-dev/claude-code-gui/.claude/skills/survey/SKILL.md

survey

Skill1 starsChanged 9 months agoMITView on GitHub

SPEC.md 기반 아키텍처 결정 문서 생성. "요구사항 분석", "아키텍처 질문", "설문 만들어" 등의 요청 시 사용

21 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

Used with

Projects with it also use daily-arxiv, exp-eval and 10 more.

Other files people use alongside this one.

Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
  • LambenthanSkill

    daily-arxiv

    每日从 arXiv 拉取新论文，过滤相关性，auto-ingest 高优先级论文，检测 SOTA 更新

    Also in 5 projects that use this

  • LambenthanSkill

    exp-eval

    实验判决门：Review LLM 独立评判实验结果 → 4 种判决路径 → 自动更新 claims confidence、ideas status、graph edges

    Also in 5 projects that use this

  • skyllwtSkill

    exp-pilot-eval

    Pilot result evaluation — read pilot results, apply success criteria, update idea page (pilot_result, failure_reason if failed), generate PILOT_VERDICT_REPORT. Called by /ideate Phase 5 after /exp-pilot-run.

    Also in 4 projects that use this

  • skyllwtSkill

    exp-pilot-run

    Pilot experiment execution — read Pilot Spec YAML, write pilot code, run experiment(Confirm with the user before operation and require the applicant to conduct manual inspection), return results. Called by /ideate Phase 5. Does NOT modify wiki pages or judge pass/fail.

    Also in 4 projects that use this

  • phanghonghaoSkill

    poster

    HTML/CSS A4 海报生成。从沙龙/活动 Markdown 文件生成科技风 A4 海报 PDF/PNG。Use when user mentions: poster, 海报, 海报生成, make poster, generate poster, 活动海报, 沙龙海报.

    Also in 4 projects that use this

  • +6 more from Lambenthan
  • +1 more from skyllwt

The file

Create a free account to mount
Files
SKILL.md

워크플로우: SPEC.md 기반 아키텍처 결정 문서 생성

목표: SPEC.md의 요구사항을 분석하고, 아키텍처 결정이 필요한 질문을 도출하여 사용자와 함께 survey.md를 작성합니다.

1단계: SPEC.md 읽기

프로젝트 루트의 SPEC.md 파일을 읽습니다.

  • SPEC.md가 없는 경우: 사용자에게 "/spec을 먼저 실행하여 SPEC.md를 생성하세요"라고 안내하고 종료합니다.
  • SPEC.md가 있는 경우: 다음 항목을 파악합니다:
    • 기능 요구사항 (F1, F2, ...)
    • 비기능 요구사항
    • 제약조건
    • 사용자 시나리오

2단계: 아키텍처 질문 도출

SPEC.md의 내용을 아래 참고 자료와 대조하여 아키텍처 결정이 필요한 질문들을 도출합니다.

  • 참고 자료의 6개 카테고리에서 SPEC.md 내용에 관련된 질문만 필터링합니다.
  • SPEC.md에서 이미 결정된 사항은 질문에서 제외합니다.
  • 질문은 한국어로 생성합니다.

3단계: 사용자 응답 수집

AskUserQuestion 도구를 사용하여 아키텍처 관련 질문을 사용자에게 제시하고 답변을 수집합니다.

  • 질문은 카테고리별로 그룹화하여 제시합니다.
  • 사용자의 답변을 기록합니다.

4단계: survey.md 생성

SPEC.md 요구사항 + 사용자 아키텍처 결정을 합쳐서 survey.md를 프로젝트 루트에 작성합니다.

  • 필수: 생성되는 내용은 반드시 한국어여야 합니다.

참고 자료: React 아키텍처 전략

1. 프로젝트 범위 및 제약조건 (구현 전)

  • 팀 & 일정: 팀 구성(규모, 스쿼드)은 어떠한가? 유지보수 주기는?
  • 비즈니스 동인: 핵심 가치는 무엇인가?
  • 규모: 소규모 MVP인가, 대규모 엔터프라이즈 앱인가? (FSD vs Bulletproof React 결정 기준)

2. 도메인 모델링 (DDD)

  • 엔터티: 핵심 불변 데이터 구조(예: User, Product)가 식별되었는가?
  • 기능 시나리오: 주요 기능 흐름(예: "결제", "상품 검색")은 무엇인가?
  • 유비쿼터스 언어: 디자인/비즈니스/개발 간 용어 불일치가 있는가?

3. 비기능 요구사항 (NFR 체크리스트)

  • 확장성: 모듈 경계, 저장소 구조 (모노레포 여부)
  • 유지보수성: 의존성 규칙
  • 성능: Core Web Vitals 목표 (LCP, INP). SSR 또는 CSR?
  • 테스트 용이성: 로직 격리 전략. 커스텀 훅 vs 로직 클래스
  • 접근성: 준수 수준 (WCAG). 헤드리스 UI 필요 여부
  • 보안: 인증 패턴, 토큰 저장 방식

4. 아키텍처 방법론 선택

  • FSD (Feature-Sliced Design): 엄격한 레이어링, 단방향 흐름. 복잡한 장기 프로젝트에 적합.
  • Bulletproof React: 기능 기반 폴더, 실용적. 스타트업/중규모에 적합.
  • 클린 아키텍처: UI와 도메인의 엄격한 분리 (어댑터/포트). 보일러플레이트 높지만 테스트 용이성 높음.

5. 데이터 및 상태 전략

  • 서버 상태: React Query / SWR
  • URL 상태: 필터/페이지네이션에 검색 파라미터 사용 여부
  • 클라이언트 전역 상태: Zustand/Redux (최소화 권장)
  • 로컬 UI 상태: 코로케이션 (관련 위치에 배치)
  • 데이터 페칭: Render-then-Fetch vs Render-as-you-fetch (Loaders/Actions)

6. 테스트 및 품질

  • 정적 분석: ESLint 경계 규칙
  • 통합 테스트: MSW + RTL (트로피 모델)
  • E2E: Cypress/Playwright로 핵심 경로 검증

출력 형식 (survey.md):

# [SPEC.md의 기능명] 아키텍처 설문

> 기반 문서: SPEC.md
> 작성일: YYYY-MM-DD

## 1. 프로젝트 맥락

- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 2. 도메인 분석

- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 3. 비기능 요구사항

- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 4. 아키텍처 방법론

- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 5. 데이터 및 상태 전략

- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 6. 테스트 및 품질

- [질문]: [사용자 답변/결정]

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free