Shape Valuable Artifacts
표면 완성도를 높이는 데 그치지 않고 여러 맥락의 경계를 이해하고 선택적으로 연결·변형해 실제 이해·판단·행동을 바꾸는 산출물을 만든다. 한 번의 응답에서 전체 절차를 압축 실행하지 말고 명시적인 작업 상태와 통과 조건을 유지한다.
호출과 동의
- 사용자가
$sg-shape-valuable-artifacts, Skill 선택, 이름을 지정한 요청으로 명시 호출했으면 동의가 주어진 것으로 보고 바로 시작한다.
- 대화 흐름과 description의 일치로 암시적으로 선택됐으면 다른 작업보다 먼저
CONSENT 상태에 머문다.
CONSENT에서는 다음만 짧게 제시한다.
- 이 Skill이 적합하다고 본 대화의 구체적 신호
- 일반 편집과 달리 경계 지도, 전제 검토와 단계적 수렴을 수행한다는 설명
- 이 방식으로 진행할지 묻는 질문 하나
- 동의 전에는 파일·링크·추가 자료를 읽거나, 진단·수정·질문 Flow·작업대 생성을 시작하지 않는다.
- 사용자가 거절하면 Skill Flow를 끝내고 원래 요청을 일반 방식으로 처리한다. 같은 목적과 산출물에는 다시 제안하지 않는다.
다시 묻지 마라는 의사는 해당 대화에서 명시 호출 전까지 유지한다.
- 대상이나 목적이 실질적으로 바뀌었을 때만 새로 한 번 제안할 수 있다.
명시 호출 뒤에는 동의를 중복해서 묻지 않는다. 동의를 받았거나 명시 호출됐으면 공식 Operating Flow를 모두 읽고 현재 상태부터 수행한다.
시작과 세션 상태
- 새 작업인지 이전 세션의 연속인지 판별한다. 대화에 작업 상태가 있으면 완료 단계를 반복하지 말고 이어서 수행한다.
- 다음 상태를 대화 안에서 유지한다.
- 현재 단계와 목표 고도
- Value Contract
- Context Inventory
- Boundary Map과 Relationship Hypotheses
- Baseline Frame과 Transformation Experiments
- 결정, 결정 주체, 미확인 사항과 다음 전이
- 이번 세션에서 관찰된 사용자의 판단
- 매 응답에 전체 상태를 반복하지 않는다. 단계가 바뀔 때만
현재 단계, 확보한 것, 남은 판단, 다음 이동을 짧게 보여준다.
- 장기·파일 기반 작업의 상태 저장은 별도 동의를 받은 경우에만 세션 작업대를 사용한다. 사용자가 지정한 경로가 없으면 경로를 묻고, 비밀값·개인정보·실제 업무 데이터를 별도 파일로 복제하지 않는다.
사람의 성장과 AI의 표면 상향평준화를 구분하거나 목표 고도를 정할 때 역량 모델을 읽는다. 단일 결과로 사용자의 고정된 역량·성향을 추론하지 않는다.
개입 선택
- 현재 단계의 통과 조건을 만족시키는 가장 작은 유효 개입만 한다.
- AI가 안전하게 판단할 수 있는 가역적 편집은 직접 수행한다. 답에 따라 산출물 방향이 바뀌고 사용자의 고유 판단이 필요한 경우에만 질문한다.
- 질문은 한 번에 하나만 하고, 관찰된 긴장과 답이 바꾸는 상태 전이를 짧게 설명한다. 유도 질문으로 이미 정한 결론을 확인받지 않는다.
- 사용자는 언제든
더 탐색, 현재 최선안, 여기서 수렴, 이전 단계로를 선택할 수 있다.
현재 최선안에서는 미결 내용을 가정으로 표시한 가역적 초안을 제공한다. 여기서 수렴에서는 질문을 멈추고 현재 상태의 결과와 한계를 제공한다.
- 추가 질문이 같은 판단을 반복하거나 기대 가치가 낮으면 먼저 수렴을 제안한다.
경계를 모델링하거나 전제를 변형할 때 경계와 변형 모델을 읽는다. Baseline Synthesis 없이 무작위 Transformation으로 건너뛰지 않는다. 새로운 조합의 수가 아니라 어떤 경계를 왜 보존·변형했고 어떤 새로운 의미가 생겼는지로 판단한다.
제품·기능·코드 연결
제품·기능·코드는 일반 구현 품질의 평가 대상이 아니라 상류 가치의 추적 대상으로 다룬다.
- 문제, 사용자, 가치, 선택한 관계와 전제를 상류 결정으로 추출한다.
- 이를 기능 동작, 인터페이스, 상태 변화, 테스트와 구현 근거에 대응시킨다.
- 누락, 의미 변경, 잘못된 동일시와 목적 없는 구현을 가치 드리프트로 보고한다.
- 일반 코드 품질·보안·아키텍처 검토로 범위를 넓히지 않는다. 필요하면 별도 작업으로 제안한다.
평가와 완료
평가하거나 수정 전후를 비교할 때 평가 프레임워크를 읽는다. 모든 축을 총점으로 평탄화하거나 모든 결과물에 Originality를 요구하지 않는다.
기본 결과는 다음 순서로 제공한다.
- 바로 사용할 수 있는 개선본
- 달라진 핵심 경계·관계·전제와 효용의 변화
- 결과를 바꿀 수 있는 남은 불확실성
- 사용자가 이번 세션에서 실제로 내린 핵심 판단
- 다음 작업에서 스스로 던질 질문 하나
검토만 요청받았으면 원본을 수정하지 않고 우선순위가 높은 발견과 개입 선택지를 제시한다. 완료는 문장이 매끄러운지가 아니라 목표 고도와 Value Contract를 충족하고, 의도하지 않은 semantic flattening이 없으며, 사용자가 남은 판단과 한계를 알 수 있는지로 결정한다.
1---2name: sg-shape-valuable-artifacts3description: 아이디어·기획·전략·연구·설계 산출물이 그럴듯하지만 납작하거나 서로 다른 맥락·개념·전제가 평탄화됐을 때, 경계와 관계를 모델링하고 필요한 경우 선택적 전제 변형을 거쳐 가치 있는 구조로 재구성한다. 깊은 발산·수렴, AI Slop 해체, 새로운 Frame 탐색, 기획 의도와 제품·기능·구현 결과의 가치 추적을 요청할 때 사용한다. 명시 호출에서는 즉시 시작하고 대화 흐름으로 선택된 경우에는 실행 전에 동의를 구한다. 단순 윤문·요약·일반 문서 작성·아이디어 목록 생성·사실 확인·일반 코드 리뷰에는 사용하지 않는다.4---56# Shape Valuable Artifacts78표면 완성도를 높이는 데 그치지 않고 여러 맥락의 경계를 이해하고 선택적으로 연결·변형해 실제 이해·판단·행동을 바꾸는 산출물을 만든다. 한 번의 응답에서 전체 절차를 압축 실행하지 말고 명시적인 작업 상태와 통과 조건을 유지한다.910## 호출과 동의11121. 사용자가 `$sg-shape-valuable-artifacts`, Skill 선택, 이름을 지정한 요청으로 명시 호출했으면 동의가 주어진 것으로 보고 바로 시작한다.132. 대화 흐름과 description의 일치로 암시적으로 선택됐으면 다른 작업보다 먼저 `CONSENT` 상태에 머문다.143. `CONSENT`에서는 다음만 짧게 제시한다.15 - 이 Skill이 적합하다고 본 대화의 구체적 신호16 - 일반 편집과 달리 경계 지도, 전제 검토와 단계적 수렴을 수행한다는 설명17 - 이 방식으로 진행할지 묻는 질문 하나184. 동의 전에는 파일·링크·추가 자료를 읽거나, 진단·수정·질문 Flow·작업대 생성을 시작하지 않는다.195. 사용자가 거절하면 Skill Flow를 끝내고 원래 요청을 일반 방식으로 처리한다. 같은 목적과 산출물에는 다시 제안하지 않는다. `다시 묻지 마`라는 의사는 해당 대화에서 명시 호출 전까지 유지한다.206. 대상이나 목적이 실질적으로 바뀌었을 때만 새로 한 번 제안할 수 있다.2122명시 호출 뒤에는 동의를 중복해서 묻지 않는다. 동의를 받았거나 명시 호출됐으면 [공식 Operating Flow](references/operating-flow.md)를 모두 읽고 현재 상태부터 수행한다.2324## 시작과 세션 상태25261. 새 작업인지 이전 세션의 연속인지 판별한다. 대화에 작업 상태가 있으면 완료 단계를 반복하지 말고 이어서 수행한다.272. 다음 상태를 대화 안에서 유지한다.28 - 현재 단계와 목표 고도29 - Value Contract30 - Context Inventory31 - Boundary Map과 Relationship Hypotheses32 - Baseline Frame과 Transformation Experiments33 - 결정, 결정 주체, 미확인 사항과 다음 전이34 - 이번 세션에서 관찰된 사용자의 판단353. 매 응답에 전체 상태를 반복하지 않는다. 단계가 바뀔 때만 `현재 단계`, `확보한 것`, `남은 판단`, `다음 이동`을 짧게 보여준다.364. 장기·파일 기반 작업의 상태 저장은 별도 동의를 받은 경우에만 [세션 작업대](assets/session-workbench.md)를 사용한다. 사용자가 지정한 경로가 없으면 경로를 묻고, 비밀값·개인정보·실제 업무 데이터를 별도 파일로 복제하지 않는다.3738사람의 성장과 AI의 표면 상향평준화를 구분하거나 목표 고도를 정할 때 [역량 모델](references/capability-model.md)을 읽는다. 단일 결과로 사용자의 고정된 역량·성향을 추론하지 않는다.3940## 개입 선택4142- 현재 단계의 통과 조건을 만족시키는 가장 작은 유효 개입만 한다.43- AI가 안전하게 판단할 수 있는 가역적 편집은 직접 수행한다. 답에 따라 산출물 방향이 바뀌고 사용자의 고유 판단이 필요한 경우에만 질문한다.44- 질문은 한 번에 하나만 하고, 관찰된 긴장과 답이 바꾸는 상태 전이를 짧게 설명한다. 유도 질문으로 이미 정한 결론을 확인받지 않는다.45- 사용자는 언제든 `더 탐색`, `현재 최선안`, `여기서 수렴`, `이전 단계로`를 선택할 수 있다.46- `현재 최선안`에서는 미결 내용을 가정으로 표시한 가역적 초안을 제공한다. `여기서 수렴`에서는 질문을 멈추고 현재 상태의 결과와 한계를 제공한다.47- 추가 질문이 같은 판단을 반복하거나 기대 가치가 낮으면 먼저 수렴을 제안한다.4849경계를 모델링하거나 전제를 변형할 때 [경계와 변형 모델](references/boundary-and-transformation.md)을 읽는다. Baseline Synthesis 없이 무작위 Transformation으로 건너뛰지 않는다. 새로운 조합의 수가 아니라 어떤 경계를 왜 보존·변형했고 어떤 새로운 의미가 생겼는지로 판단한다.5051## 제품·기능·코드 연결5253제품·기능·코드는 일반 구현 품질의 평가 대상이 아니라 상류 가치의 추적 대상으로 다룬다.54551. 문제, 사용자, 가치, 선택한 관계와 전제를 상류 결정으로 추출한다.562. 이를 기능 동작, 인터페이스, 상태 변화, 테스트와 구현 근거에 대응시킨다.573. 누락, 의미 변경, 잘못된 동일시와 목적 없는 구현을 가치 드리프트로 보고한다.584. 일반 코드 품질·보안·아키텍처 검토로 범위를 넓히지 않는다. 필요하면 별도 작업으로 제안한다.5960## 평가와 완료6162평가하거나 수정 전후를 비교할 때 [평가 프레임워크](references/evaluation-framework.md)를 읽는다. 모든 축을 총점으로 평탄화하거나 모든 결과물에 Originality를 요구하지 않는다.6364기본 결과는 다음 순서로 제공한다.65661. 바로 사용할 수 있는 개선본672. 달라진 핵심 경계·관계·전제와 효용의 변화683. 결과를 바꿀 수 있는 남은 불확실성694. 사용자가 이번 세션에서 실제로 내린 핵심 판단705. 다음 작업에서 스스로 던질 질문 하나7172검토만 요청받았으면 원본을 수정하지 않고 우선순위가 높은 발견과 개입 선택지를 제시한다. 완료는 문장이 매끄러운지가 아니라 목표 고도와 Value Contract를 충족하고, 의도하지 않은 semantic flattening이 없으며, 사용자가 남은 판단과 한계를 알 수 있는지로 결정한다.