market-brief
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사용자의 목표 직무에 대한 시장 인텔리전스 브리프를 생성합니다. 직무 수요 동향, AI/자동화 대체 신호, 지역별 경쟁 상황 맥락을 포함하며 market-researcher 에이전트를 호출합니다. Generates a market intelligence brief for the user's target roles, including role demand trends, AI/automation displacement signals, and geographic competitiveness context. Invokes the market-researcher agent.
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How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository45 other files it gives its agents.
- add-sourceSkill
- ai-analysisSkill
- application-updateSkill
- artifact-savedSkill
- assessmentSkill
- ats-optimizationSkill
- benchmarkSkill
- career-planSkill
- compare-offersSkill
- contact-contextSkill
- content-suggestSkill
- cover-letterSkill
- daily-scheduleSkill
- draft-outreachSkill
- evaluate-offerSkill
- evaluate-postSkill
- event-intelligenceSkill
- event-radarSkill
- focus-careerSkill
- follow-upSkill
- follow-up-timingSkill
- interview-captureSkill
- launchSkill
- linkedin-post-analyticsSkill
- list-artifactsSkill
- mine-storiesSkill
- mock-interviewSkill
- negotiate-offerSkill
- networking-strategySkill
- network-mapSkill
- pattern-analysisSkill
- pipeline-statusSkill
- prep-interviewSkill
- reportSkill
- resume-scoreSkill
- salary-researchSkill
- search-jobsSkill
- setup-scheduleSkill
- setup-transcribeSkill
- skill-transferSkill
- story-retrievalSkill
- suggest-rolesSkill
- tailor-resumeSkill
- track-applicationSkill
- training-roiSkill
The file
Files
구직 폴더(
{user_dir}) 확인: 먼저 현재 작업 디렉터리에서CareerLoop/폴더(또는 한 단계 위·아래)를 찾아 그 폴더가 들어 있는 디렉터리를{user_dir}로 쓴다. 홈 디렉터리 전체를 검색하지 않는다. 작업 디렉터리에서 찾지 못하면 사용자에게 경로를 묻고, 그래도 없으면/careerloop:launch를 안내한다.
스케줄링 (Claude Cowork)
권장: Cowork **/schedule**로 주간 실행(예: 매주 같은 요일)하면 매일 쏟아지는 잡음 없이 시장 신호를 최신으로 유지할 수 있습니다. 예약 실행 페이로드 예시:
Run
/careerloop:market-brief(CareerLoopmarket-briefskill) for my configured{user_dir}.
market-researcher 에이전트를 호출하여 사용자의 목표 직무와 지역 선호에 기반한 최신 시장 인텔리전스 브리프를 생성합니다.
중요한 호출/데이터 소스 규칙:
- 에이전트 이름은 정확히
market-researcher를 사용합니다(별칭 금지). - 외부 웹 커넥터를 사용할 수 없다는 이유로 스킬을 실패시키지 않습니다.
- 사용자가 실시간 웹 소스를 명시적으로 요청하지 않는 한 로컬 근거(
profile.md,tracker.json,ExperienceLibrary.json, analyst 기준값 표, AI 보고서)를 기본으로 사용합니다. - 외부 소스를 요청받았으나 사용할 수 없으면 로컬 근거로 계속 진행하고 신뢰도의 한계를 표시합니다.
워크플로
1. 필수 컨텍스트 확인
지원 데이터는 references/tracker-schema.md에 정의된 분리 레이아웃을 사용합니다. 읽기/쓰기 전에 반드시 이 문서를 읽습니다.
{user_dir}/CareerLoop/profile.md를 읽습니다.
목표 직무가 없으면:
"시장 브리프를 생성하려면 목표 직무가 필요합니다. 먼저
/careerloop:launch를 실행하거나CareerLoop/profile.md에 목표 직무를 입력해 주세요."
지역 선호가 없으면 계속 진행하되 지역 신뢰도를 제한적으로 표시합니다.
선택적으로 읽을 파일:
- 사용자별 전환율/타임라인 신호를 위한
{user_dir}/CareerLoop/tracker.json— 요약 행(status,outcome,date_applied,latest_stage,latest_stage_date)에 이 신호가 담겨 있습니다. 이 스킬은 지원 건별 단계 이력이 필요하지 않으므로detail_file은 열지 않습니다 - 역량 적합성 맥락을 위한
{user_dir}/CareerLoop/ExperienceLibrary.json
2. market-researcher 호출
market-researcher에 다음을 넘겨 위임합니다.
- 전체
CareerLoop/profile.md - 전체
CareerLoop/tracker.json(있는 경우) — 요약 행만 사용합니다. 단계 이력은applications/<application_id>.json에 있으며 이 브리프에는 필요하지 않다고 에이전트에 알립니다 - 전체
CareerLoop/ExperienceLibrary.json(있는 경우) - 필수 세 섹션을 모두 포함하라는 지시:
- Role demand trends (직무 수요 동향)
- AI/automation displacement outlook (AI/자동화 대체 전망)
- Geographic competitiveness signals (지역 경쟁력 신호)
사용자가 특정 직무/지역에 대해 물으면 브리프에서 이를 우선하고 프로필의 다른 목표는 부차적으로 다룹니다.
에이전트 이름/도구 문제로 호출이 실패하면:
- 정확한
market-researcher이름으로 한 번 재시도합니다. - 그래도 실패하면 로컬 파일을 바탕으로 구조화된 부분 결과를 반환하고 에이전트 호출이 실패했음을 명확히 밝힙니다.
3. 브리프 제시
반환된 출력을 다음 구조로 렌더링합니다.
**Market Brief** — {오늘 날짜}
대상 직무: {목록}
지역: {범위}
신뢰도: {Preliminary / Directional / Moderate / High}
HIGHLIGHTS
- 수요: {1줄}
- AI 전망: {1줄}
- 지역: {1줄}
ROLE DEMAND TRENDS
{직무별 수요 상황과 시사점}
AI/AUTOMATION DISPLACEMENT OUTLOOK
{고위험 vs 지속 가능한 업무 군집 + 포지셔닝 전환}
GEOGRAPHIC SIGNALS
{시장별 경쟁 상황과 타임라인 시사점}
PRIORITIZED NEXT MOVES (30-60 days)
1. ...
2. ...
3. ...브리프는 실용적으로 유지합니다. 간결하고 근거 기반이며 탐색 의사결정과 직접 연결되어야 합니다.
4. 브리프를 디스크에 저장
렌더링한 브리프를 별도의 파일 쓰기 호출로 {user_dir}/Market-Brief-{YYYY-MM-DD}.md에 씁니다.
파일 도구가 실패하면: 전체 브리프를 펜스 마크다운 블록으로 출력하고 사용자에게 직접 저장하라고 안내합니다. 파일이 저장되지 않았다면 인덱스 갱신은 건너뜁니다.
성공하면 별도의 호출로 {user_dir}/CareerLoop/artifacts-index.json을 갱신합니다. 다음을 추가합니다.
{
"id": "{uuid}",
"type": "market_brief",
"filename": "Market-Brief-{YYYY-MM-DD}.md",
"path": "{user_dir}/Market-Brief-{YYYY-MM-DD}.md",
"target_company": null,
"target_role": null,
"date_created": "{today}",
"source": "generated",
"notes": "Market intelligence brief — {comma-separated target roles}"
}5. PDF 생성을 위해 writer에 위임
writer 에이전트를 market-brief-pdf 모드로 호출하며 다음을 전달합니다.
- 4단계에서 저장한 마크다운 파일 경로
- 오늘 날짜
writer는 마크다운을 PDF로 변환하여 {user_dir}/에 마크다운과 나란히 저장하고, 확인된 PDF 경로를 이 작업의 최종 산출물로 사용자에게 제시합니다.
6. 다음 단계 제안
최우선 권고에 따라:
- 타기팅 전환이 필요하면: 직무/지역 필터를 다듬어
/careerloop:search-jobs를 제안합니다. - 내러티브 전환이 필요하면:
/careerloop:assessment후/careerloop:tailor-resume를 제안합니다. - 실행 주기가 문제라면:
/careerloop:follow-up과/careerloop:track-application을 제안합니다.
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
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.

