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Get Started Free →업무 프로세스를 문서화하고 표준화합니다. "SOP 만들어줘", "구매 요청서 써줘", "회의록 정리해줘", "운영 매뉴얼 작성해줘"라고 요청할 때 사용하세요. 운영 매뉴얼, SOP(표준 운영 절차), 조달 문서(구매 요청서·발주서), 회의록 작성 및 안건 관리를 지원합니다.
.claude/skills/modu-ai-process-manager/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | -25% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | -31% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 6% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | -17% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | -39% | 0% |
| ID | 한국명 | 설명 | |----|--------|------| | operations-manual | 운영 매뉴얼 | 업무 프로세스, 운영 규정, 워크플로우 설계 | | procurement-docs | 조달 문서 | 구매 요청서, 발주서, 벤더 평가 | | sop-writer | SOP 작성 | 표준 운영 절차, 매뉴얼, 가이드라인 | | meeting-strategist | 회의 전략가 | 회의록 작성, 안건 관리, 후속 조치 |
→ 참조 파일: references/{id}.md
references/{id}.md 로드 → 전략 가이드에 따라 실행--deepthink 또는 복잡 프로세스 설계 → sequential-thinking MCP가 설치돼 있으면 mcp__sequential-thinking__sequentialthinking를 활용, 없으면 ultrathink 키워드 기반 심층 추론 또는 일반 단계 추론으로 대체프로세스, 운영 매뉴얼, 업무 절차, SOP, 조달, 구매, 발주, 회의록, 안건, 워크플로우
전략 가이드 파일 없이도 다음 단계로 실행 가능합니다:
| 상황 | 해결 방법 | |------|-----------| | 결재 라인 정보 부족 | 조직도 또는 결재 권한 범위를 알려주시면 맞춤 작성 가능합니다 | | 조달 규정 확인 불가 | 일반적인 내부 구매 기준으로 작성 후 담당 부서 검토를 권장합니다 | | 기존 프로세스와 충돌 | 현행 절차 문서를 공유해 주시면 개선안으로 작성해 드립니다 | | 업종·도메인 특화 요구 | 해당 업종 규정이나 컴플라이언스 기준을 함께 제공해 주세요 |
SOP, 운영 매뉴얼, 회의록, 조달 문서 등 서술형 산출물은 다음 체인으로 마무리합니다.
process-manager → moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-koreanmoai-core:ai-slop-reviewer — 문서 본문의 AI 티 패턴을 검수·수정합니다.moai-content:humanize-korean — 검수된 본문을 자연스러운 한국어 실무 문체로 다듬습니다.이 플러그인에서 활용할 수 있는 다른 플러그인의 에이전트:
| 에이전트 | 소속 | 용도 | |---------|------|------| | quality-evaluator | moai-core | 산출물 품질 PASS/FAIL 판정 | | format-converter | moai-office | HWPX/PPTX/DOCX/XLSX 파일 변환 |
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 17,699 | 18,740 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,845 | 4,280 | +50% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 13,329 | 12,766 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,230 | 3,040 | +36% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 14,015 | 4,697 | -66% | 1 | 1 | 0% | 2,378 | 1,784 | -25% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 14,147 | 3,389 | -76% | 1 | 1 | 0% | 2,275 | 1,572 | -31% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 12,786 | 8,915 | -30% | 1 | 1 | 0% | 2,276 | 2,414 | +6% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 11,474 | 3,912 | -66% | 1 | 1 | 0% | 2,020 | 1,669 | -17% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 13,773 | 2,711 | -80% | 1 | 1 | 0% | 2,385 | 1,466 | -39% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 18,133 | 13,298 | -27% | 1 | 1 | 0% | 2,779 | 3,225 | +16% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→fail | 16,589 | 14,383 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,569 | 3,256 | +27% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 16,954 | 13,077 | -23% | 1 | 1 | 0% | 2,504 | 2,940 | +17% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 15,256 | 12,234 | -20% | 1 | 1 | 0% | 2,279 | 2,797 | +23% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 14,863 | 13,468 | -9% | 1 | 1 | 0% | 2,489 | 3,191 | +28% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 13,367 | 2,747 | -79% | 1 | 1 | 0% | 2,035 | 1,512 | -26% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 12,054 | 2,842 | -76% | 1 | 1 | 0% | 1,835 | 1,430 | -22% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 13,935 | 7,407 | -47% | 1 | 1 | 0% | 2,184 | 2,462 | +13% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 14,898 | 3,128 | -79% | 1 | 1 | 0% | 2,635 | 1,526 | -42% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 10,190 | 2,091 | -79% | 1 | 1 | 0% | 1,604 | 1,352 | -16% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 10,367 | 5,307 | -49% | 1 | 1 | 0% | 1,658 | 1,944 | +17% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 21,983 | 15,710 | -29% | 1 | 1 | 0% | 3,935 | 3,610 | -8% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 7,335 | 9,138 | +25% | 1 | 1 | 0% | 1,126 | 2,385 | +112% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 20,661 | 16,603 | -20% | 1 | 1 | 0% | 3,251 | 3,835 | +18% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 12,629 | 16,529 | +31% | 1 | 1 | 0% | 2,000 | 3,757 | +88% | 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 +59 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.