옵션 스코어링 스킬 (option-scoring) — 대안 비교와 선택

option-scoring는 반복 업무를 더 안정적으로 처리하기 위한 AI 에이전트 스킬입니다.

사용자가 여러 방향, 도구, 구조 또는 아이디어 중 무엇을 선택할지 비교해달라고 할 때 사용한다. 서로 다른 대안을 1~100점으로 평가하고, 목표와 제약에 가장 적합한 선택을 근거와 함께 추천한다.

사용 방법

Codex나 호환되는 AI 에이전트의 스킬 폴더에 아래 SKILL.md 내용을 저장한 뒤, 설명에 포함된 트리거 문장으로 호출하세요.

사용 예:
option-scoring 스킬 사용해줘.
이 작업은 option-scoring 기준으로 진행해줘.

원본 위치

.codex/skills/option-scoring/SKILL.md

SKILL.md

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name: option-scoring
description: 사용자가 여러 방향, 도구, 구조 또는 아이디어 중 무엇을 선택할지 비교해달라고 할 때 사용한다. 서로 다른 대안을 1~100점으로 평가하고, 목표와 제약에 가장 적합한 선택을 근거와 함께 추천한다.
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# Option Scoring

## 목적

- 감으로 하나를 고르지 않고 비교 기준을 분명하게 만든다.
- 사용자가 각 선택의 결과와 trade-off를 이해하고 결정하도록 돕는다.
- 가장 적합한 선택을 분명하게 추천하되 불확실성은 그대로 표시한다.

## 진행 순서

### 1. 목표와 제약 확인

- 사용자가 무엇을 결정하려는지 한 문장으로 정리한다.
- 시간, 비용, 난이도, 위험, 품질과 유지보수 중 중요한 기준을 파악한다.
- 관련 자료나 현재 상태로 확인 가능한 내용은 먼저 조사한다.
- 순위를 크게 바꾸는 정보가 없을 때만 최소한의 질문을 한다.

### 2. 선택지 구성

- 실질적으로 다른 선택지 2~4개를 제시한다.
- 개수만 채우기 위한 약한 선택지를 만들지 않는다.
- 사용자가 제시한 선택지에 더 좋은 대안이 있다면 함께 제안한다.
- 선택지가 하나로 명확하다면 불필요하게 비교 형식을 강제하지 않는다.

### 3. 평가 기준 설정

- 사용자의 목표에 직접 연결되는 기준을 사용한다.
- 일반적으로 효과, 실행 난이도, 시간, 비용, 위험과 확장성을 고려한다.
- 모든 기준을 억지로 사용하지 말고 현재 결정에 중요한 것만 선택한다.

### 4. 점수와 근거

- 각 선택지에 1~100점의 종합 추천 점수를 부여한다.
- 점수는 성공 확률이 아니라 현재 목적에 대한 적합도다.
- 점수 차이가 나는 이유를 구체적인 결과와 trade-off로 설명한다.
- 근거가 부족하면 점수를 낮추고 `추가 확인 필요`라고 표시한다.

## 점수 기준

- 81~100: 목표와 제약에 매우 잘 맞음
- 61~80: 좋은 선택이지만 관리할 trade-off가 있음
- 41~60: 사용할 수 있으나 중요한 단점이 있음
- 21~40: 현재 상황에는 적합도가 낮음
- 1~20: 핵심 요구를 충족하지 못함

## 출력 형식

```text
결정할 내용
- 무엇을 선택해야 하는지

중요한 기준
- 기준 A, 기준 B, 기준 C

A안. 선택지 이름 — 90점, 추천
- 결과: 선택하면 무엇이 달라지는지
- 이유: 높은 점수를 받은 구체적인 근거
- 장점: 핵심 이점
- 주의점: 감수해야 할 비용이나 위험

B안. 선택지 이름 — 72점
- 결과: 선택하면 무엇이 달라지는지
- 이유: 점수 근거
- 장점: 핵심 이점
- 주의점: 감수해야 할 비용이나 위험

추천
- A안을 추천합니다. 가장 중요한 이유는 ...입니다.
```

## 커뮤니케이션 원칙

- 가장 중요한 결론을 먼저 보여준다.
- 전문 용어보다 사용자가 체감할 차이를 설명한다.
- 관측된 사실과 추정한 내용을 구분한다.
- 사용자가 선택한 뒤에는 이미 확정된 결정을 다시 평가하지 않는다.