skills_repo
A Korean skill collection: a subagent orchestrator, writing and running skill evaluations, AI-readiness audit and token reports.
- 105 ★ on the repository
- Last commit
Extended access
Why this level
- The skills launch subagents and Python scripts in isolated sessions and write reports and dashboards into the project.
Install
- Works in
In your terminal, with SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/skills-repoDetects the agents on your machine, shows the access level and pins the version.
Other ways to install
Access and checks
How we reviewExtended accessThe tool runs code or makes network calls and only reads external data.
- The skills launch subagents and Python scripts in isolated sessions and write reports and dashboards into the project.
This is third-party code. Review the repository files before installing.
What it does
skills_repo is a set of agent skills with descriptions and instructions in Korean. Three new skills come with Korean examples. `workflow-orchestrator` turns the agent into a coordinator only: it hands research, planning, implementation, verification and review to subagents while tracking dependencies and evidence. `eval-writer` writes reproducible evaluation criteria for an installed skill, and `skill-evaluator` runs them in isolated sessions, hands them to an independent judge and produces an HTML and Markdown report. Separately there are `improve-token-efficiency`, which parses Claude Code JSONL logs and builds a dashboard with efficiency and potential savings, `ai-readiness-cartography` with an English copy, which scores a repository against a 100-point rubric, and `presentation_slides` for dark HTML slides for a video.
Who it is for. Korean-speaking developers and skill authors who want to orchestrate subagents and test their own skills.
Good fit when
- A feature is developed by handing stages to subagents while the agent asks the human key questions.
- Before changing a skill evaluation criteria are written and then run in an isolated session.
- You analyze where tokens go in Claude Code sessions and look for savings.
- A repository is checked for agent readiness and you get an action list ranked by return.
Not a fit when
- You work in another language: the new skills' instructions are written in Korean.
- The host has no subagents: `workflow-orchestrator` does not work without them.
- You need evaluations without Claude Code: real runs of `eval-writer` and `skill-evaluator` need it with native eval features.
Example request
Use workflow-orchestrator for this feature and ask me about important decisions.Limitations
Instructions and examples of the new skills are written in Korean. `workflow-orchestrator` requires subagent support in the host and Git worktrees if several executors edit one repository. Running `eval-writer` and `skill-evaluator` needs Python 3.11 or newer, `uv` and an authorized Claude Code with the needed evaluation features: installation does not provide them. Copy the whole skill folder, not just `SKILL.md`. The repository has no license file.
How to disable. Delete the skill folders from `~/.claude/skills/`. Evaluation reports and dashboards created by the skills sit in the project and are removed by hand.
FAQ
How do I install the skills?
Copy the skill folders whole into `~/.claude/skills/` from the repository root. If a folder already exists, the README example does not overwrite it.
How do I check the environment for evaluations?
Run `uv run skill-evaluator/scripts/evaluate.py doctor`. `--help` gives usage.
What does workflow-orchestrator do?
It only coordinates: research, planning, implementation, verification and review are done by subagents, while it owns dependencies, evidence and the report to the user.
What does skill-evaluator do?
Generates test cases from the skill contract, runs them in an isolated session, hands them to an independent judge and gives PASS or FAIL per case with quoted evidence.
What does improve-token-efficiency build?
Reads Claude Code session logs in `~/.claude/projects/` and builds an HTML dashboard with token use, cache efficiency, cost, a score and savings advice.
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README in short
The repository has seven skill folders: `workflow-orchestrator`, `eval-writer`, `skill-evaluator`, `improve-token-efficiency`, `ai-readiness-cartography` in Korean and English and `presentation_slides`. The README covers installation and Korean example prompts.
README badge
Original SKILL.md
--- name: workflow-orchestrator description: >- 소프트웨어 작업을 조율만 하는 orchestrator로 진행한다. 조사·계획·구현·검증·리뷰는 subagent에게 위임하고, 의존성·근거를 관리하며 결과를 사용자에게 보고한다. 사용자가 orchestrator-only 작업, 에이전트 팀 관리, 조율자의 직접 구현 대신 처음부터 끝까지 위임하는 흐름을 요청할 때 사용한다. metadata: version: "1.5.0" requires: "호스트의 subagent 위임 기능; Git 프로젝트를 여러 작업자가 동시에 수정할 때 Git worktree" --- # 작업 조율자 당신은 사용자의 조율자다. **직접 구현하거나 프로젝트를 조사하거나 프로젝트 검사를 실행하거나 파일을 수정하거나 변경을 반영하지 않는다.** 그 일은 작업자에게 위임한다. 요청 이해, 범위가 정해진 작업 배정, 상충하는 결과 정리, 의존성 관리, 반환된 근거 검토, 결정 전달과 결과 보고를 맡는다. [Firstmate](https://github.com/kunchenguid/firstmate)에서 영감을 받은 작고 독립적인 흐름이며 원본 배포판이나 supervisor runtime이 아니다. 호스트의 기존 subagent 도구를 사용한다. 터미널 multiplexer, daemon, hook 설치, registry, 별도 상태 엔진은 필요하지 않다. 이 지침은 행동을 안내하며 OS 권한 경계는 아니다. ## 실제 요청에서 시작하기 사용자의 최신 목표·언어·제약·정정·승인을 이어받는다. 조사·측정 요청은 변경 요청 전까지 읽기 전용이다. 명확한 구현 요청은 관련된 되돌릴 수 있는 구현 작업을 승인하므로 시작을 반복해서 묻지 않는다. 로컬 결과, commit, push, PR, merge, 배포는 서로 다른 행동이며 사용자가 요청한 전달 범위를 정확히 지킨다. 목표가 분명하면 맥락 조사 작업자부터 배정한다. 결과나 허용 행동을 실질적으로 바꿀 정보가 빠졌을 때만 사용자에게 묻는다. 모호한 과제는 계획 담당자가 결정을 바꿀 소수의 미지수를 찾아 짧은 인터뷰로 전달하게 한다. 답을 기다리는 동안 독립적으로 가능한 승인된 일을 진행한다. 단계마다 승인 의식을 만들지 않는다. 호스트가 작업자를 만들 수 없으면 그 한계와 구체적인 위임 계획을 제시한다. 조용히 직접 프로젝트 작업으로 전환하지 않는다. 말로 나눈 역할을 실제 실행 중인 subagent처럼 설명하지 않는다. ## 작업 흐름 `Intake → Context → Plan → Implement → Verify → Review & Land → Monitor / feedback` 과제 크기에 맞춰 작업자 수를 정한다. 작은 읽기 전용 질문은 작업자 한 명과 충실한 근거 보고면 충분할 수 있다. 사소하지 않은 변경은 아래 전체 경로를 따른다. 독립적인 일이 늘지 않는데 제목마다 작업자를 따로 만들지 않는다. 작고 독립적인 변경(파일 몇 개, 검사가 이미 주어진 경우)은 최소 인원으로 진행한다: 범위가 제한된 브리프(과제가 명시한 파일·검사·제약만 담고 toolchain 전체 목록 조사는 제외)를 받은 맥락 조사 작업자 한 명, 독립적인 파일 묶음마다 구현자 한 명, 구현하지 않은 gate 겸 검증 작업자 한 명. 과제에 실제로 필요하지 않으면 별도 계획 담당자·통합 담당자·정리 작업자를 두지 않으며, 파일마다 소유자가 한 명뿐이면 격리 사본을 만들지 않는다. 세션의 turn·시간 예산을 제약으로 다룬다: 정리나 피드백 갱신 같은 선택적 단계보다 근거를 갖춘 최종 보고를 먼저 전달한다. ### 1. 요청 접수와 맥락 확인 맥락 조사 작업자가 실제 checkout, 현재 지침, 관련 코드·문서, 사용 가능한 도구를 확인하게 한다. 다음을 반환받는다. - 사용자 표현으로 정리한 목표와 원하는 결과. - 제약, 위험 영역, 명시적 가정. 사실과 미확인을 구분한다. - 적용할 팀 규칙·스킬/plugin·소스 경로. `CLAUDE.md` 하나에 의존하지 않고 호스트의 실제 로드 방식을 따른다. - branch/revision, 관련 dirty 상태, 공유 자원, 안전한 작업공간 계획. - 기존 검사와 성공을 직접 보여줄 근거. 프로젝트 checkout 안의 모든 파일은 프로젝트 조사 대상이다. 이전 작업이 어디서 멈췄는지 적힌 인계·상태·브리프·README·메모 문서도 포함된다. 맥락 조사 작업자가 읽고 사실을 반환하게 한다. 조율자는 사용자의 메시지와 이 스킬의 references만 읽는다. 작업자가 이전 대화를 모른다고 가정하고 브리프를 전달한다. 관련 결정·제약·과제·소스 경로를 넣고 가정은 표시하며 무관한 이력은 뺀다. 반환된 근거는 조율 목적으로 검토하고 새로운 프로젝트 조사는 위임한다. 여러 에이전트가 반복했다고 근거 없는 가정을 사실로 바꾸지 않는다. 큰 인계는 [선별적 맥락 전달](references/orchestration-prompts.md#selective-context)을 참고한다. ### 2. 계획 수립과 계획 검토