evidence-rubriclisted

# Evidence Rubric — 100-Point Idea Scoring Running for: **$ARGUMENTS** ## Core Goal - 아이디어를 100점 루브릭으로 측정하여 "PRD 쓰기 전에 인터뷰가 더 필요한지" 명확한 신호를 만든다. - 8개 축 각각의 점수 + 부족한 axis 목록을 반환해서, 다음 인터뷰에서 어떤 신호를 들어야 하는지 좁힌다. - LLM의 직감 평가가 아닌 결정론적 스크립트(`generate_report.py`)로 점수화해 hand-wave를 차단한다. ## Trigger Gate ### Use This Skill When - 사용자가 아이디어 한 문장 + 타깃 + 가설 + 대체재 + 기능 후보를 제시했을 때 - Spec-Kit / Kiro / GStack / Superpowers 워크플로우 진입 *전* - 이미 인터뷰 노트가 있어 evidence strength를 객관적으로 측정하고 싶을 때 - "build로 가야 할까 interview를 더 해야 할까" 고민이 등장했을 때 ### Route to Other Skills When - 점수가 낮고 인터뷰 자체가 부족할 때 → `interview-synthesis` (hplan plugin) - 이미 점유된 영역으로 보일 때 → `exclusions` (hplan plugin) check - 점수는 충분한데 비용 구조가 불확실할 때 → `cogs-sentinel` (hplan plugin) - 아이디어 발굴 단계로 돌아가야 할 때 → `opp-tree` (discover plugin) ### Boundary Checks - ❌ 이 skill은 *아이디어 발굴*이 아니다 (그건 `discover/opp-tree`). 이미 아이디어가 있을 때만 호출. - ❌ 이 skill은 PRD 작성을 *허락하지 않는다*. 점수가 충분해도 Product Gate + Build Gate를 거쳐야 한다. - ❌ 점수만 높고 인터뷰가 0건이면 `interview` 결정이 강제된다. ## Inputs JSON 파일 또는 인라인 입력: ```json { "idea": "한 문장 ��설", "target": "ICP 행동 기술 (인구통계 금지)", "hypothesis": "현재 상황", "alternatives": "대체재 콤마 구분", "features": "MVP 기능 후보 콤마 구분", "interview_notes": "인터뷰 발화 한 줄당 하나" } ``` ## Steps 1. Read `examples/good-01.md` to internalize the rubric. 2. If user input is freeform, structure it into the 6 fields above. 3. Save to `harness/evidence/last_input.json`. 4. Run `python3 hplan/scripts/generate_report.py <path> --json`. 5. Report score