atlas-absorb

Solid

글에서 개념 뽑기. 회의록·기획서·PR 설명에서 개념 후보를 뽑되 중복부터 먼저 확인한다. 사람이 고르기 전에는 쓰지 않는다. "이 글에서 뽑아줘" · "이 문서 반영해줘" 일 때 쓴다.

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Issue Health 10%
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Description 5%
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Skill Content

# /atlas-absorb — 글을 그래프로 ## 이 스킬의 가장 큰 값은 「안 만드는 것」이다 산문에서 개념을 뽑을 때 가장 흔한 실패는 **이미 있는 것을 이름만 바꿔 또 만드는 것**이다. 그래서 순서가 「뽑고 나서 중복 확인」이 아니라 **「중복 확인하고 나서 뽑기」** 다. 1. **무엇을 읽나** - **볼트 안(또는 사용자가 가리킨) 파일**이면 → `absorb_document({ filePath })`. `confirm` 을 **빼고 먼저 부른다** — 그러면 쓰지 않고 제안만 돌려준다. - **대화에 붙여 넣은 글**이면 → 그 글을 직접 읽고 후보를 뽑는다. 2. **후보마다 중복을 먼저 본다** 후보 이름 하나하나에 대해 둘을 부른다. - `query_concepts({ filter: '<이름>' })` — 비슷한 이름이 이미 있나 - `find_evidence({ title: '<이름>' })` — 다른 이름으로 이미 들어와 있나 있으면 **새로 만들지 않는다.** 둘 중 하나를 한다 — `patch_concept`(`expected_mtime` 함께)로 내용을 채우거나, 관계만 더한다. 3. **글에 없는 것은 만들지 않는다** 산문은 사람이 대충 쓴다. 「~하면 좋겠다」 · 「~일 수도 있다」 는 아직 사실이 아니라 바람이다. **글이 실제로 주장하는 것만** 후보로 올린다. 애매하면 후보에는 올리되 「글의 근거가 약함」이라고 적어서 사람이 판단하게 한다. 4. **승인된 것만 쓴다 — 그리고 확인한다** - 파일이면 `absorb_document({ filePath, confirm: true })` - 붙여 넣은 글이면 `add_concepts` → (전부 성공한 뒤) `add_relations` - 그다음 `validate_vault({})` → `query_ontology({ operation: 'health' })` ## 이름은 이 볼트가 쓰는 방식대로 `title` 은 검색이 기준으로 삼는 단 하나의 정본 이름이라 **볼트 안에서 언어가 하나로 통일돼야** 한다. 섞이면 검색이 갈린다. 다른 언어 이름은 `display_ko` / `display_en` 에 넣는다. 지금 이 볼트가 어느 쪽인지는 `list_concepts` 로 먼저 본다. ## 이 스킬이 실패하는 방식 - 글에 없는 개념을 그럴듯하게 지어낸다 - 이미 있는 개념을 이름만 바꿔 또 만든다 - `confirm: true` 를 먼저 불러 사람이 보기 전에 써 버린다 - `title` 언어를 볼트와 다르게 넣어 검색이 갈린다

Details

Author
wlsdks
Repository
wlsdks/ontology-atlas
Created
4 months ago
Last Updated
today
Language
TypeScript
License
MIT

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다음 한 걸음. 이 볼트에 무엇을 더하면 값이 가장 큰지 후보를 근거와 함께 뽑아 보여 준다. 사람이 고르기 전에는 한 글자도 쓰지 않는다. "다음에 뭐 채워" · "빈 곳 찾아줘" · "더 넣을 거 있어" 일 때 쓴다.

103 Updated today
wlsdks
AI & Automation Listed

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특정 기술 주제에 대한 작업 흔적(한 세션 안에서 다룬 것이든, 여러 날에 걸쳐 쌓인 것이든)을 모아 읽을 수 있는 글로 정리한다. 명시적으로 블로그·포스팅 요청이면 SEO 최적화된 기술 블로그 글 초안을 만들고, 그냥 "정리해줘"류 요청이면 파일로 저장할지(HTML 기본 / 마크다운 / 저장 안 함)를 먼저 물어본 뒤 진행한다. 기본 출력 형식은 HTML(티스토리 등 HTML 편집 모드 붙여넣기용, 인라인 스타일 적용)이고, 마크다운으로도 만든다. 사용자가 "이거 블로그 글로 써줘", "블로그에 올릴 글 정리해줘", "이 주제로 포스팅해줘", "블로그 포스트 초안 만들어줘", "SEO 최적화해서 써줘", "상위노출 되게 써줘", "검색 잘 되게 정리해줘", "지난 [기간] 동안 한 거 글로 만들어줘", "이 내용 정리해줘", "지금까지 한 거 정리해줘", "방금 작업 정리해줘", "이거 정리해줘", "이 대화 정리해줘" 같은, 작업·대화 내용을 글로 정리해달라는 말을 하면 이 스킬을 사용할 것.

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한국어 기술 글에서 과잉 수사를 찾아낸다. 과한 한자 추상어, 설명을 대체하는 비유, 예고·회수 문장, 부정 대구, 콜론 제목, 볼드 남발을 검출하고 근거와 함께 교정 후보를 낸다. 기술 문서·회고·README·발표 원고를 다듬을 때, "AI 티 난다" "문장이 겉돈다" "담백하게" 같은 요청이 나올 때 쓴다. 맞춤법은 범위 밖이고 번역투는 얕게만 본다.

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