Best use case
strategic-thinking is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.
체계적 의사결정 프레임워크. First Principles, Trade-off 분석, Cognitive Bias 점검
Teams using strategic-thinking should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.
When to use this skill
- You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.
When not to use this skill
- You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
- You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.
Installation
Claude Code / Cursor / Codex
Manual Installation
- Download SKILL.md from GitHub
- Place it in
.claude/skills/strategic-thinking/SKILL.mdinside your project - Restart your AI agent — it will auto-discover the skill
How strategic-thinking Compares
| Feature / Agent | strategic-thinking | Standard Approach |
|---|---|---|
| Platform Support | Not specified | Limited / Varies |
| Context Awareness | High | Baseline |
| Installation Complexity | Unknown | N/A |
Frequently Asked Questions
What does this skill do?
체계적 의사결정 프레임워크. First Principles, Trade-off 분석, Cognitive Bias 점검
Where can I find the source code?
You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.
SKILL.md Source
# Strategic Thinking 복잡한 의사결정을 위한 5단계 구조적 사고 프레임워크. ## When to Use - 아키텍처 결정 (5+ 파일 영향) - 기술/라이브러리/프레임워크 선택 - Performance vs Maintainability 트레이드오프 - 리팩토링 범위 결정, Breaking change 검토 단순 버그 수정이나 1-2 파일 변경에는 사용하지 않는다. ## 5-Phase Framework ### Phase 1: Assumption Audit (15%) 숨겨진 가정을 표면화한다. 5가지 질문: 1. 증거 없이 참이라고 가정하는 것은? 2. 이 가정이 틀리면 어떻게 되는가? 3. 이것은 hard constraint인가, 단순 선호인가? 4. 이 가정을 뒷받침하는 근거는? 5. 누가 이 가정을 검증해야 하는가? 가정 분류: Technical(기술 능력/성능/호환성) | Business(사용자/시장/예산) | Team(기술 수준/가용성) | Timeline(납기/의존성) 각 가정에 **confidence**(H/M/L), **risk if wrong**, **validation method** 기록. ### Phase 2: First Principles Decomposition (25%) 복잡성을 관통해 근본 원인을 찾는다. **Five Whys**: 표면 문제 → 직접 원인 → 근저 원인 → 프로세스 요인 → 근본 원인 **Constraint 분류**: - Hard: 비협상 (보안, 컴플라이언스, 물리적 한계) - Soft: 협상 가능 (일정, 기능 범위, 도구) - Self-imposed: 요구사항으로 위장한 가정 핵심 질문: 이 요청 뒤의 실제 목표는? / 제약이 없다면 해결책은? / 제거할 수 있는 것은? ### Phase 3: Alternative Generation (20%) 조기 수렴을 방지한다. 규칙: - **최소 3개** 대안 필수 - 비관습적 옵션 1개 이상 포함 - "do nothing"을 baseline으로 포함 대안 유형: Conservative(낮은 리스크, 점진적) | Balanced(중간, 유의미한 개선) | Aggressive(높은 리스크, 혁신적) | Radical(근본 가정에 도전) 창의 기법: - **Inversion**: 문제를 악화시키는 방법 → 반대로 - **Analogy**: 다른 도메인의 유사 해결법 - **Simplification**: 가장 단순한 해결책 ### Phase 4: Trade-off Analysis (25%) 암묵적 트레이드오프를 명시적으로 만든다. 평가 기준 (프로젝트 우선순위에 따라 가중치 배분, 합계 100%): - Performance: 속도, 처리량, 레이턴시 - Maintainability: 코드 명확성, 팀 친숙도 - Cost: 개발 시간, 복잡도, 학습 곡선 - Risk: 기술 리스크, 롤백 난이도 - Scalability: 성장 수용력, 유연성 - Security: 취약점 표면, 컴플라이언스 **가중 점수법**: 각 옵션을 기준별 1-10 점수 → 가중 합산 → 민감도 확인 문서화: **what we gain** / **what we sacrifice** / **why acceptable** / **mitigation plan** ### Phase 5: Cognitive Bias Check (15%) 사고 품질을 검증한다. 5대 편향: 1. **Anchoring**: 처음 접한 정보에 과도하게 의존 2. **Confirmation**: 기존 믿음을 뒷받침하는 증거만 탐색 3. **Sunk Cost**: 과거 투자 때문에 계속 진행 4. **Availability**: 최근/기억에 남는 사건에 과도한 가중치 5. **Overconfidence**: 자기 판단에 대한 과도한 확신 탐지 질문: - 내가 처음 생각해서 집착하는 건 아닌가? - 반대 증거를 적극적으로 찾았는가? - 과거 투자가 없었어도 이것을 추천하겠는가? - 무엇이 바뀌면 내 추천을 바꾸겠는가? 완화: **Pre-mortem**(실패 상상) | **Devil's advocate**(자기 반대 논증) | **Outside view**(기저율 확인) ## Quick Decision Matrix | 상황 | 적용 Phase | |------|-----------| | 단순 버그 수정 | 스킵 | | 기능 추가 | 1, 3, 4 | | 리팩토링 | 1, 2, 4 | | 기술 선택 | 전체 | | 아키텍처 변경 | 전체 + 확장 문서화 | ## Deep Questioning (보충) 복잡한 요구사항 분석 시 6계층 점진적 탐구: 1. **Surface**: 무엇을 원하는가? 2. **Structure**: 어떤 구조/제약이 있는가? 3. **Relationship**: 다른 시스템/결정과 어떻게 연결되는가? 4. **Assumption**: 어떤 전제를 깔고 있는가? 5. **Alternative**: 다른 접근법은? 6. **Validation/Risk**: 어떻게 검증하고, 리스크는? ## See Also - `/design-first` — 구현 전 점진적 설계 합의 - `/plan-review tdd` — 새 기능의 테스트 주도 개발 - `/safe-refactoring` — 기존 코드의 안전한 리팩토링 > Origin: moai-adk foundation-philosopher + foundation-thinking 통합
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