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Ai collab evaluator

Skill basejb/skills/skills/ai-collab-evaluator

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npx -y skills add basejb/skills --skill ai-collab-evaluator

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
  • 5 stars5 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

Claude Code 세션 로그를 "AI 활용 문제해결 역량" 채용 기준 4가지(AI를 다루는 방식·활용하는 방식·질문하는 방식·트레이드오프 과정)로 평가하고, 본인 발화 Before→After 재작성·습관 교정·다음 세션 체크리스트 등 개선 피드백과 채용 제출물 변환 가이드를 준다. "세션 평가해줘", "내 AI 활용 평가", "채용 기준으로 봐줘", "AI 사용 습관 어떻게 개선하지", "이 세션 제출물로 만들 수 있나", "AI 협업 역량 점검" 같은 요청에 발동. 세션 미지정 시 후보를 찾아 골라준다.

SKILL.md

7.8 KB, ~3.1k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

AI 협업 역량 평가 (ai-collab-evaluator)

AI 기업 열린 채용의 평가 기준 — AI를 다루는 방식 / 활용하는 방식 / 질문하는 방식 / 트레이드오프 과정 — 으로 실제 세션 로그를 평가한다. 평가자가 보는 건 AI 실력이 아니라 판단력: "AI가 뭘 했나"가 아니라 "사용자는 뭘 결정했나".

절차

1. 세션 선정

사용자가 세션을 지정하지 않았으면:

# 프로젝트 디렉토리 최신순
ls -lt ~/.claude/projects/ | head -10
# 특정 프로젝트의 세션들 (크기·시간)
ls -lhSt ~/.claude/projects/<dir>/*.jsonl | head -8

각 후보의 첫 사용자 발화 2~3개를 뽑아 "무슨 작업이었는지" 파악한 뒤 AskUserQuestion으로 고르게 한다. 추천 기준: 문제정의→반복수정→산출물 흐름이 완결된 세션. 트레이드오프 평가가 가능하려면 방향 전환·폐기·선택이 있어야 한다. 단순 조회성 세션은 평가 깊이가 안 나온다.

2. 스켈레톤 추출

원본 jsonl을 직접 읽지 말 것 (수 MB, 대부분 tool_result 노이즈). 스크립트 사용:

python3 <이 스킬 디렉토리>/scripts/extract_skeleton.py <session.jsonl>

출력: 사용자 발화 전문(600자) + 도구 호출(이름+힌트) + AI 텍스트 앞부분(250자)

  • 포크 알림. 출력이 커서 파일로 persist되면 Read로 읽는다.

3. 루브릭 평가

4개 기준 × 각 5점. 모든 판정에 세션 원문 인용을 증거로 붙인다 — 인용 없는 칭찬/지적 금지.

기준 1 — AI를 다루는 방식 (오케스트레이션)

찾을 증거신호
검증 루프AI 출력을 다른 수단(스킬·테스트·외부 근거·별도 세션)으로 재검증했나
컨텍스트 관리단계 분리, CLAUDE.md/스킬로 규칙 고정, 세션 리셋
역할 분리생성과 검증을 같은 컨텍스트에 안 시켰나. 포크/서브에이전트 병렬 운용
실패 처리AI가 반복 실패할 때 프롬프트 수정이 아니라 접근 자체를 바꿨나. 에이전트 kill = 통제권 증거
도구 전환같은 목적에 도구 여러 개 비교(예: Excalidraw→TikZ)

감점: AI가 가져온 근거를 재확인 없이 수용, 출력 그대로 복붙.

기준 2 — AI를 활용하는 방식 (위임 판단)

찾을 증거신호
위임/직접 경계초안·반복·리서치 = AI, 방향 판단·승인·우선순위 = 본인
문제 분해큰 문제를 AI가 잘하는 단위로 쪼갰나
선택적 수용AI 제안(백로그·옵션) 중 골라냈나, 전부 시켰나
문제/해법 분리"이거 이상해. 어떻게 수정할래?" — 발견은 본인, 생성은 AI
비용 판단AI 안 쓰는 게 빠른 일을 직접 했나

기준 3 — AI에게 질문하는 방식 (명세 능력)

찾을 증거신호
선제 명세첫 프롬프트에 청중·목적·제약·성공 기준이 있었나. 늦게 나온 명세 = 낭비된 iteration 횟수로 환산해 감점
전제 의심AI 산출물의 전제 자체를 되묻는 소크라테스형 질문 (최고 배점)
자기설명 요구"이게 결국 뭘 말하는 문서야?" — 일관성 검증 기법
비판형 질문"이 표현 정말 필요해?" 톤·프레임 비판
반복 개선피드백→수정 사이클. 감각 언어("구려")는 방향 전환엔 유효하나 명세로는 감점 반, 언어화 권고

기준 4 — 트레이드오프 과정 (대부분 최약점)

찾을 증거신호
대안 존재결정 시점에 대안 2개 이상 있었나 (AI가 제시한 것 포함)
비교 축축을 본인이 정했나
포기 명시"A 선택, B 잃음, 감수 이유 C"가 남았나
메타 트레이드오프"이건 AI 쓰면 검증 비용이 더 커서 직접" 판단

주의: 결정만 있고 근거 기록이 없으면 트레이드오프가 아니라 pick. 결정 목록을 뽑아서 "대안/버린 이유/감수한 것" 소급 기록을 보강 과제로 제시한다.

4. 개선 피드백 (코칭)

채점으로 끝내지 않는다. 약한 기준마다 사용자 본인의 발화를 소재로 교정한다:

  • Before → After 재작성: 세션에서 실제 발화를 인용하고, 같은 의도를 더 잘 전달하는 버전으로 고쳐 보여준다. 일반론 금지 — 반드시 본인 문장 소재.
    • 예: "이딴거 너무 구려" → "이 라벨은 청중에게 문서 뼈대를 중계하는 메타 정보라 몰입을 깨. 본문에서 빼고 오프닝에만 남겨줘"
    • 예: 목적 명세가 5번째 발화에 나왔다면 → "이 명세를 첫 프롬프트에 넣었을 때의 버전"을 재구성해 보여주고, 절약됐을 iteration 횟수를 명시
  • 습관 교정 1~3개: 이번 세션에서 반복된 패턴만. 한 번 나온 실수는 넘어간다. 각 항목은 "다음 세션에서 이렇게" 형태의 실행 가능한 문장으로.
  • 트레이드오프 소급 기록 템플릿: 세션에서 발견한 결정 목록을 표로 주고 "대안 / 버린 이유 / 감수한 것" 빈칸을 사용자가 채우게 한다. 채우면 제출물 4번 항목이 완성되는 구조.
  • 다음 세션 체크리스트: 시작 전 3줄 (청중·목적·성공 기준 / 검증 수단 / 위임 경계), 진행 중 1줄 (결정마다 근거 한 줄), 종료 후 1줄 (실패 1개 기록).
  • 재평가 루프: 다음 작업 세션 후 이 스킬 재실행 → 점수 추이 비교 권고. 같은 약점이 두 번 나오면 습관, 한 번이면 상황.

5. 출력 형식

## 총평 한 줄
<최강점 + 최약점 + 제출물 전환 가능성>

| 기준 | 점수 | 한 줄 판정 |
|---|---|---|
(4행, ★ 5개 만점)

## 기준별 상세
각 기준: 증거 인용(세션 원문) → 판정 → 감점 사유

## 세션 하이라이트
제출물 1순위 장면 1개 지목 (보통 전제 의심 or 실패→재정의 순간)

## 제출물 변환 가이드
- 스토리 구조: 문제 → 분해 → 위임 결정 → 반복 → 트레이드오프 → 결과 → 회고
  에 세션 사건을 매핑
- 보강 필수 항목 (보통: 트레이드오프 소급 기록 + 정량화)
- 실패 사례 1개 반드시 포함시킬 것 (완벽한 성공담 = 각색 의심)

## 개선 피드백
- Before → After: 본인 발화 인용 → 개선판 재작성 (약한 기준당 1개 이상)
- 습관 교정: 반복 패턴만, "다음 세션에서 이렇게" 형태 1~3개
- 트레이드오프 소급 기록 표: 결정 목록 + 대안/버린 이유/감수한 것 빈칸
- 다음 세션 체크리스트 (시작 전 3줄 / 진행 중 1줄 / 종료 후 1줄)
- 재평가 권고: 다음 세션 후 재실행, 점수 추이 비교

판정 철학

  • 실패→수정 사이클이 성공 사례보다 높은 배점. "한 방에 됐다"는 오히려 신뢰 하락.
  • 전제 의심 질문 1개 > 잘 쓴 생성형 프롬프트 10개.
  • 정량화 요구: "빨라졌다" ❌ → "리서치 3일→4시간, 검증에 2시간 추가 투자" ✅.
  • 최종 판단은 사용자 몫. 점수는 스냅샷이며, 세션 골라서 재평가 가능함을 명시.

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Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.