Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.
Get Started Free →AI 기반 다차원 진단 분석 스킬. 기술, 프로세스, 사람, 비즈니스 4차원 병렬 진단을 통해 근본 원인을 식별하고 우선순위별 해결책을 제시합니다. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: - "시스템 진단", "문제 분석", "원인 파악", "diagnostic", "트러블슈팅" - "근본 원인", "현황 점검", "문제 해결", "시스템 이슈" - 복합적 원인이 의심되는 문제 상황 진단 - 성능 저하, 오류 원인, 병목 파악
.claude/skills/modu-ai-ai-diagnostic/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 51% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 16% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 88% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 80% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 27% | 0% |
AI 기반 다차원 진단 분석 스킬입니다. Supervisor 패턴으로 기술, 프로세스, 사람, 비즈니스 4차원을 병렬 진단합니다.
단순한 증상 기반 해결을 넘어 근본 원인(Root Cause)을 식별하기 위한 체계적인 진단 프레임워크를 제공합니다. 4개 차원(기술, 프로세스, 사람, 비즈니스)을 동시에 분석하고 결과를 통합하여 전체적인 진단 보고서를 생성합니다.
증상과 컨텍스트를 체계적으로 수집합니다:
증상을 바탕으로 검증 가능한 가설을 생성합니다:
4개 차원을 병렬로 진단합니다:
차원 1: 기술 진단
차원 2: 프로세스 진단
차원 3: 사람 진단
차원 4: 비즈니스 진단
다양한 기법을 활용하여 근본 원인을 도출합니다:
근본 원인별 실행 가능한 해결책을 제시합니다:
증상:
- 지난 2주간 API 평균 응답 시간 200ms → 800ms로 악화
- 오후 2시~4시에 심각 (최대 3초)
- 사용자 불만 50건/일 접수
컨텍스트:
- 2주 전 신규 기능 배포 (검색 엔진 변경)
- AWS, RDS MySQL 사용
- 온콜 엔지니어 1명, 번아웃 위험진단 결과 개요:
근본 원인: 품질 프로세스(성능 테스트, 코드 리뷰) 부재와 인력 부족 복합 작용
해결책:
증상:
- 분기별 기능 릴리스 5개 → 2개로 감소
- 스프린트 완료율 60% (이전 85%)
- 팀원 사기 저하, 퇴사 2명 발생
컨텍스트:
- 시리즈 A 투자 유치로 팀 10명 → 25명으로 급성장
- PO 3명, 각자 다른 우선순위
- 기술 부채 누적, 재택근무 전환진단 결과 개요:
근본 원인: 급격한 조직 성장에 따른 프로세스·문화·인프라 업그레이드 지연
해결책:
진단 보고서는 다음 섹션들을 포함합니다:
진단 보고서(근본 원인 분석·해결책 서술) 등 문장 산출물을 작성한 뒤에는 아래 체인으로 마무리한다.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 23,701 | 22,702 | -4% | 1 | 1 | 0% | 4,037 | 6,108 | +51% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 29,455 | 19,470 | -34% | 1 | 1 | 0% | 4,654 | 5,392 | +16% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 24,930 | 30,215 | +21% | 1 | 1 | 0% | 3,959 | 7,427 | +88% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 9,600 | 10,880 | +13% | 1 | 1 | 0% | 1,901 | 4,361 | +129% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 14,647 | 6,525 | -55% | 1 | 1 | 0% | 787 | 3,646 | +363% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 10,466 | 11,106 | +6% | 1 | 1 | 0% | 1,875 | 4,229 | +126% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 22,054 | 22,225 | +1% | 1 | 1 | 0% | 3,220 | 5,781 | +80% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 35,953 | 16,751 | -53% | 1 | 1 | 0% | 3,910 | 4,982 | +27% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 18,967 | 18,137 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,990 | 5,218 | +75% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 22,988 | 22,568 | -2% | 1 | 1 | 0% | 3,669 | 6,107 | +66% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 24,505 | 21,374 | -13% | 1 | 1 | 0% | 3,697 | 5,712 | +55% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 25,942 | 45,021 | +74% | 1 | 1 | 0% | 4,046 | 6,623 | +64% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 22,245 | 19,629 | -12% | 1 | 1 | 0% | 3,208 | 5,426 | +69% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 23,185 | 34,493 | +49% | 1 | 1 | 0% | 3,426 | 6,778 | +98% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 19,643 | 27,041 | +38% | 1 | 1 | 0% | 2,827 | 6,374 | +125% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 19,569 | 23,182 | +18% | 1 | 1 | 0% | 2,893 | 5,850 | +102% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 22,878 | 27,520 | +20% | 1 | 1 | 0% | 3,534 | 6,660 | +88% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 20,242 | 24,296 | +20% | 1 | 1 | 0% | 3,097 | 5,990 | +93% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 19,067 | 27,656 | +45% | 1 | 1 | 0% | 3,114 | 6,593 | +112% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 19,013 | 24,068 | +27% | 1 | 1 | 0% | 2,861 | 6,266 | +119% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 19,164 | 25,515 | +33% | 1 | 1 | 0% | 3,049 | 6,520 | +114% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 21,295 | 20,658 | -3% | 1 | 1 | 0% | 3,650 | 5,715 | +57% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +77 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.