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Get Started Free →행사·이벤트·웨딩을 기획하고 준비 계획을 수립합니다. "결혼 준비 체크리스트 만들어줘", "사내 세미나 기획해줘", "워크샵 진행 방식 설계해줘"라고 요청할 때 사용하세요. 행사 기획, 예산 계획, 일정 관리, 웨딩 준비(스드메·예산·타임라인)를 지원합니다.
.claude/skills/modu-ai-event-planner/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 49% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 56% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 23% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 9% | 0% |
| case-17 | ✗→✓ | ▲ Improved | -30% | 0% |
| ID | 한국명 | 설명 | |----|--------|------| | event-organizer | 이벤트 기획 | 행사 기획, 세미나, 워크샵, 컨퍼런스 | | wedding-planner | 웨딩 플래너 | 결혼 준비, 스드메, 예산, 일정 관리 |
→ 참조 파일: references/{id}.md
이벤트, 행사, 세미나, 워크샵, 컨퍼런스, 결혼, 웨딩, 스드메, 파티, 기념식
references/{id}.md 로드 → 전략 가이드에 따라 실행--deepthink 또는 복잡 의사결정 → sequential-thinking MCP가 설치돼 있으면 mcp__sequential-thinking__sequentialthinking를 활용, 없으면 ultrathink 키워드 기반 심층 추론 또는 일반 단계 추론으로 대체전략 가이드 파일 없이도 다음 단계로 실행 가능합니다:
결혼비용 실태 조사(듀오 2025), 정부 결혼서비스 발전 지원방안(2024.11.) 반영:
| 항목 | 평균 비용 | 비고 | |------|----------|------| | 총 결혼 비용 | 5,000-8,000만 원 | 신혼집 제외 | | 예식장+식대 | 1,790만 원 평균 | 웨딩홀 600-1,500만 원 | | 스드메 | 400-500만 원 | 스튜디오+드레스+메이크업 | | 스몰웨딩 (50명) | 500-1,000만 원 | 일반 대비 1/3 수준 |
| 상황 | 해결 방법 | |------|-----------| | 예산 정보 미제공 | 총 예산 범위나 인원수만 알려주시면 배분 계획을 잡아드립니다 | | 일정 조건 부족 | 예식 희망 시기(분기 수준)만 알려주셔도 D-6개월 타임라인을 작성합니다 | | 장소 미결정 | 지역·규모·예산 조건에 맞는 장소 유형을 안내해 드립니다 | | 기업 행사 사내 결재 필요 | 기획서 + 예산 승인 품의서 양식을 함께 작성해 드립니다 |
이 스킬은 기획서·진행 순서표·MC 스크립트·품의서 같은 글(텍스트) 산출물을 만듭니다. 글 산출물은 발행 전 다음 체인으로 후처리하세요.
event-planner → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean예산 시트·비용 배분표 같은 숫자·표 산출물은 위 글 체인 대신 moai-office:xlsx-creator로 정리하세요. (혼합 산출물은 글 부분만 체인에 태우고, 표는 그대로 xlsx로 보냅니다.)
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-02 | fail→fail | 27,699 | 24,097 | -13% | 1 | 1 | 0% | 4,458 | 5,478 | +23% | 0 | 0 | — |
case-01 | fail→fail | 25,755 | 22,446 | -13% | 1 | 1 | 0% | 4,019 | 5,236 | +30% | 0 | 0 | — |
case-03 | pass→pass | 12,612 | 9,823 | -22% | 1 | 1 | 0% | 1,900 | 2,923 | +54% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 17,117 | 17,502 | +2% | 1 | 1 | 0% | 2,976 | 4,422 | +49% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 21,241 | 16,854 | -21% | 1 | 1 | 0% | 3,311 | 4,167 | +26% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 22,764 | 25,386 | +12% | 1 | 1 | 0% | 3,464 | 5,410 | +56% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→fail | 27,063 | 22,145 | -18% | 1 | 1 | 0% | 3,908 | 5,119 | +31% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→fail | 21,547 | 19,328 | -10% | 1 | 1 | 0% | 3,215 | 4,582 | +43% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→fail | 19,209 | 13,377 | -30% | 1 | 1 | 0% | 2,747 | 3,801 | +38% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 21,046 | 28,912 | +37% | 1 | 1 | 0% | 3,485 | 4,609 | +32% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 11,904 | 3,713 | -69% | 1 | 1 | 0% | 1,758 | 2,159 | +23% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 11,358 | 2,579 | -77% | 1 | 1 | 0% | 1,762 | 1,921 | +9% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→fail | 13,810 | 15,026 | +9% | 1 | 1 | 0% | 2,175 | 3,908 | +80% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 16,698 | 16,672 | -0% | 1 | 1 | 0% | 2,548 | 4,035 | +58% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 14,743 | 11,374 | -23% | 1 | 1 | 0% | 2,322 | 3,369 | +45% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→fail | 17,216 | 17,295 | +0% | 1 | 1 | 0% | 2,703 | 4,242 | +57% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 17,279 | 3,496 | -80% | 1 | 1 | 0% | 2,833 | 1,980 | -30% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 8,502 | 3,536 | -58% | 1 | 1 | 0% | 1,282 | 1,995 | +56% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 9,100 | 7,337 | -19% | 1 | 1 | 0% | 1,408 | 2,660 | +89% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 13,126 | 5,809 | -56% | 1 | 1 | 0% | 2,143 | 2,382 | +11% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 18,267 | 10,714 | -41% | 1 | 1 | 0% | 2,854 | 3,263 | +14% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 15,175 | 6,229 | -59% | 1 | 1 | 0% | 2,549 | 2,393 | -6% | 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 +45 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.