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Get Started Free →회의가 산으로 가지 않게 아젠다를 짜고 결론까지 끌고 가는 진행을 도와주는 스킬입니다. '회의 아젠다 짜줘', '이 회의 어떻게 진행하지', '회의가 자꾸 산으로 가', '의사결정 회의 준비', '회의록 정리'처럼 말하면 됩니다. 목적 정의 → 아젠다 설계 → 진행 규칙 → 의사결정 → 회의록·후속 액션의 5단계로 결론이 남는 회의를 설계합니다.
.claude/skills/modu-ai-collab-meeting/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 62% | 0% |
| case-16 | ✗→✓ | ▲ Improved | 132% | 0% |
| case-17 | ✗→✓ | ▲ Improved | 7% | 0% |
| case-20 | ✗→✓ | ▲ Improved | 57% | 0% |
| case-03 | ✓→✓ | ＝ Same ✓ | 94% | 0% |
회의가 길어지는 이유는 보통 사람이 많아서가 아니라 목적이 흐릿하고 진행 규칙이 없어서다. 이 스킬은 회의 전 목적·아젠다·산출물을 못 박고, 회의 중에는 시간과 발언을 관리하며, 회의 후에는 결정과 담당자가 남게 하는 진행 설계를 돕는다. 모이는 시간을 줄이고 남는 결론을 늘린다.
회의, 회의 진행, 아젠다, 퍼실리테이션, 산으로 가는 회의, 의사결정 회의, 회의록, 회의 준비, 미팅 진행, 회의 규칙, 후속 액션
회의를 잡기 전에 한 줄로 답한다. 답이 안 나오면 회의 대신 메시지로 끝낼 일이다.
| 유형 | 목적 | 끝났을 때 남는 것 | |------|------|------------------| | 의사결정 | 선택지 중 결정 | 결정 + 담당자 + 기한 | | 정렬·공유 | 같은 그림 맞추기 | 합의된 이해·다음 단계 | | 발산·아이디어 | 가능성 펼치기 | 후보 목록 + 다음 판단 기준 | | 문제 해결 | 막힌 곳 풀기 | 원인 + 해결안 + 책임자 |
안건마다 목적·시간·산출물을 붙인다. 막연한 "○○ 논의"는 금지.
회의 시작 30초에 규칙을 합의하면 끌고 가기 쉬워진다.
결정이 안 나는 회의를 끝내려면 결정 방식을 미리 정한다.
기록의 핵심은 회의 내용 받아쓰기가 아니라 결정과 할 일이다.
예시 1: "내일 주간 회의가 매번 1시간 넘게 늘어지는데 어떻게 줄이지?" → 목적 재정의 → 안건별 시간 박스 아젠다 → 타임키퍼·주차장 규칙 → 3줄 회의록 템플릿
예시 2: "신규 기능 우선순위를 정하는 의사결정 회의를 진행해야 해" → 결정 방식 사전 합의 → 후보 2~3안 압축 → 비교 기준표 → 결정 문장화 + 담당·기한
예시 3: "회의가 자꾸 딴 얘기로 새서 결론이 안 나" → 주차장 규칙 + 결론 신호 멘트 → 안건 5개 초과 시 분할·비동기화 → 진행 멘트 스크립트
회의록·진행 멘트 등 문장 산출물을 작성한 뒤에는 아래 체인으로 마무리한다.
moai-coworker를 쓴다. 이 스킬은 진행 설계에 집중한다.moai-coworker를 사용한다.회의 퍼실리테이션 일반 프레임워크(아젠다 시간 박스·주차장·의사결정 방식) + 사용자 vault 노트 참고. 표현·예시는 2026년 한국 기준 자체 구성.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 26,473 | 24,932 | -6% | 1 | 1 | 0% | 3,167 | 4,787 | +51% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 20,218 | 14,710 | -27% | 1 | 1 | 0% | 2,435 | 3,933 | +62% | 0 | 0 | — |
case-03 | pass→pass | 19,471 | 22,260 | +14% | 1 | 1 | 0% | 2,207 | 4,283 | +94% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 20,600 | 13,888 | -33% | 1 | 1 | 0% | 2,443 | 3,808 | +56% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 21,767 | 19,117 | -12% | 1 | 1 | 0% | 2,267 | 3,821 | +69% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→pass | 18,017 | 10,037 | -44% | 1 | 1 | 0% | 2,056 | 3,249 | +58% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 22,676 | 20,381 | -10% | 1 | 1 | 0% | 2,757 | 4,057 | +47% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 17,787 | 16,955 | -5% | 1 | 1 | 0% | 1,817 | 3,548 | +95% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 20,223 | 16,503 | -18% | 1 | 1 | 0% | 2,317 | 4,171 | +80% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 19,941 | 19,503 | -2% | 1 | 1 | 0% | 2,147 | 3,767 | +75% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 20,704 | 18,060 | -13% | 1 | 1 | 0% | 1,813 | 3,675 | +103% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 20,821 | 20,850 | +0% | 1 | 1 | 0% | 2,470 | 4,059 | +64% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 15,285 | 11,099 | -27% | 1 | 1 | 0% | 1,566 | 3,378 | +116% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 22,492 | 21,145 | -6% | 1 | 1 | 0% | 2,635 | 4,305 | +63% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 16,949 | 18,568 | +10% | 1 | 1 | 0% | 1,960 | 3,791 | +93% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 17,938 | 16,227 | -10% | 1 | 1 | 0% | 2,062 | 3,403 | +65% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 9,743 | 14,456 | +48% | 1 | 1 | 0% | 1,716 | 3,981 | +132% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 24,547 | 13,644 | -44% | 1 | 1 | 0% | 2,902 | 3,106 | +7% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 15,109 | 20,856 | +38% | 1 | 1 | 0% | 2,371 | 4,003 | +69% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 18,720 | 15,559 | -17% | 1 | 1 | 0% | 2,248 | 3,533 | +57% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 26,039 | 25,460 | -2% | 1 | 1 | 0% | 3,493 | 4,770 | +37% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 26,979 | 30,951 | +15% | 1 | 1 | 0% | 4,000 | 6,112 | +53% | 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 +18 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.