qiushi-skill: AI 에이전트의 전략적 추론 및 문제 해결을 향상시키는 방법론 기반 스킬 세트

해결하고자 하는 문제

AI 에이전트는 복잡한 문제 해결 시 충분한 조사 없이 결론에 급히 도달하거나, 핵심 목표에 집중하지 못하는 경우가 많습니다. 이 프로젝트는 변증법적 유물론과 실천 철학에서 파생된 구조화된 인지 도구 세트를 제공하여 AI 에이전트가 보다 체계적으로 사고하고, 교조주의를 피하며, 더 깊은 전략적 깊이로 작업을 수행하도록 돕습니다.

작동 방식

프로젝트는 이러한 철학을 "스킬"(프롬프트와 가이드라인) 형태로 구현하여 AI 에이전트에 주입합니다. 계층적 구조를 사용합니다:

• 일반 원칙: "실사구시"(实事求是)는 모든 판단에 적용되는 최상위 제약 조건입니다.
• 철학적 기반: 모순 분석 및 실천 인지를 위한 도구로 문제의 근원을 분석합니다.
• 작업 방법: 조사, 대중선(feedback) 및 자기비판을 위한 프레임워크를 통해 결과를 정제합니다.
• 전략 전술: 장기 실행을 위한 장기전 전략, 병력 집중, 전체 계획에 대한 안내를 제공합니다.

이 스킬들은 CLI 도구(npx qiushi-skill)를 통해 Claude Code, Cursor 등 다양한 AI 환경에 설치됩니다.

대상 사용자

에이전트의 추론, 전략적 기획 및 문제 해결 능력을 구조화된 방법론으로 향상시키고자 하는 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor) 개발자 및 사용자.

주요 특징

• 아홉 가지 인지 무기: 모순 분석, 조사 우선, 장기전 전략 등을 포함한 포괄적인 도구 세트.
• 다중 플랫폼 지원: Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode 등 다양한 환경에 손쉽게 설치 가능.
• uma 워크플로 오케스트레이션: 복합 작업을 위해 여러 스킬을 연결하는 /workflows 레이어 포함.
• 원본 텍스트 기반: 각 스킬은 원본 인용을 통해 방법론이 원본 자료에 충실하도록 보장.
• 서브에이전트 프롬프트: 조사, 모순 매핑, 피드백 종합 전용 에이전트를 만들기 위한 특화 프롬프트 제공.