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Get Started Free →금리·환율·물가 같은 경제지표를 '내 돈' 관점에서 읽도록 도와주는 스킬입니다. '금리 오르면 어떻게 돼', '환율이 내 자산에 미치는 영향', '경제지표 읽는 법', 'GDP가 뭐야', '경기 사이클'처럼 말하면 됩니다. 금리·환율·물가(CPI)·GDP·고용·수출입 지표가 대출·예금·투자·소비에 어떻게 연결되는지 쉬운 언어로 설명합니다.
.claude/skills/modu-ai-econ-literacy/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 37% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 3% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 39% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 22% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 30% | 0% |
경제 뉴스의 금리·환율·물가·GDP를 남의 이야기가 아니라 내 대출·예금·투자·소비에 어떻게 영향을 주는지로 번역한다. 지표 자체의 정의보다 "그래서 내 돈은 어떻게 되나"를 우선한다.
면책 고지: 일반적인 경제 교육 정보이며 투자 자문이나 시장 예측이 아닙니다. 지표는 참고일 뿐 투자 결정과 결과는 본인 책임입니다.
경제지표, 금리, 기준금리, 환율, 물가, 인플레이션, CPI, GDP, 경기, 경기 사이클, 고용지표, 수출입, 경제 읽는 법
| 지표 | 오르면 내 돈에 미치는 영향 | |------|---------------------------| | 기준금리 | 대출 이자 부담↑, 예적금 이자↑, 일반적으로 주식·부동산엔 부담 | | 환율(원/달러) | 수입물가·해외여행·직구 비용↑, 해외주식 원화 환산액 변동 | | 물가(CPI) | 생활비↑, 현금의 실질가치↓ → 인플레 헤지 자산에 관심 | | GDP/성장률 | 경기·기업 실적·고용 전반의 체온계 | | 고용지표 | 소득·소비 여력, 경기 방향성 신호 | | 수출입 | 한국 경제·환율·수출기업 실적과 직결 |
금리는 거의 모든 자산의 기준점이다.
경기는 회복 → 활황 → 후퇴 → 침체를 순환한다.
wealth-roadmapinvest-primer예시 1: "기준금리 오르면 내 변동금리 대출은 어떻게 돼?" → 이자 부담 증가 메커니즘 + 고정 전환·상환 우선순위 점검
예시 2: "환율이 오르는데 해외 주식·직구에 어떤 영향이야?" → 원화 환산·수입물가 영향 설명 + 환율 변동을 자산에 반영하는 관점
예시 3: "경제 뉴스가 너무 어려운데 뭐부터 봐야 해?" → 금리·물가·환율 3종부터 + 각 지표를 내 돈으로 번역하는 법
경제지표 일반 개념(금리·환율·물가·GDP) + 사용자 vault 경제·재테크 노트 참고. 설명·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-07 | pass→pass | 19,465 | 16,791 | -14% | 1 | 1 | 0% | 3,039 | 3,918 | +29% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→pass | 20,572 | 53,324 | +159% | 1 | 1 | 0% | 3,351 | 4,585 | +37% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 27,312 | 20,799 | -24% | 1 | 1 | 0% | 4,446 | 4,585 | +3% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 21,566 | 22,073 | +2% | 1 | 1 | 0% | 3,433 | 4,757 | +39% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 18,619 | 14,447 | -22% | 1 | 1 | 0% | 2,883 | 3,520 | +22% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 17,259 | 14,033 | -19% | 1 | 1 | 0% | 2,607 | 3,396 | +30% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 21,357 | 21,856 | +2% | 1 | 1 | 0% | 3,731 | 4,982 | +34% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 19,665 | 19,827 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,943 | 4,005 | +36% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 13,126 | 15,390 | +17% | 1 | 1 | 0% | 2,104 | 3,691 | +75% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 14,851 | 15,447 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,078 | 3,383 | +63% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 14,140 | 14,750 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,248 | 3,388 | +51% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 18,320 | 17,370 | -5% | 1 | 1 | 0% | 2,954 | 3,933 | +33% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 14,766 | 15,132 | +2% | 1 | 1 | 0% | 2,430 | 3,683 | +52% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 15,004 | 15,108 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,487 | 3,545 | +43% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 15,660 | 20,050 | +28% | 1 | 1 | 0% | 2,383 | 4,372 | +83% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→fail | 19,785 | 17,002 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,995 | 3,692 | +23% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 16,993 | 16,560 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,558 | 3,822 | +49% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 19,741 | 20,864 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,837 | 4,371 | +54% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→fail | 18,247 | 17,818 | -2% | 1 | 1 | 0% | 2,704 | 3,852 | +42% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 21,954 | 22,354 | +2% | 1 | 1 | 0% | 3,272 | 4,661 | +42% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 17,036 | 15,301 | -10% | 1 | 1 | 0% | 2,698 | 3,671 | +36% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 17,776 | 17,627 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,745 | 3,896 | +42% | 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 +27 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.
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.