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Get Started Free →한국 팀의 주간 비즈니스 리뷰(WBR) 보고서 자동 생성 스킬입니다. 일일 노트·완료 태스크·KPI 데이터를 입력받아 임원/팀 두 버전(격식체/구어체)으로 작성합니다. Notion·Linear·Asana·Slack MCP가 가용하면 자동 데이터 fetch, 없어도 자유 텍스트 입력 fallback. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: - "주간보고 작성", "WBR 준비", "이번 주 한 일 정리" - "주간 회의 자료", "위클리 리포트", "주간 업무 보고" - "임원 주간보고", "팀 주간보고" [책임 경계] 제품 발견·로드맵/마일스톤 기획은 moai-product:roadmap-manager, 본 스킬은 운영 케이던스(주간보고)
.claude/skills/modu-ai-weekly-report/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 79% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 120% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 90% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 7% | 0% |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | 81% | 0% |
매주 돌아오는 주간보고를 "뭐 했더라" 하며 매번 처음부터 쓰는 부담을 줄인다. 한 주 동안 한 일을 성과·진행·이슈·다음 주 계획의 정해진 틀로 정리하고, 받는 사람(팀장·임원·동료)과 조직 톤에 맞춰 문장을 다듬어 제출용 초안을 만든다. 이 스킬은 기존 moai-pm:weekly-report를 흡수·대체한다.
주간보고, 주간업무보고, 업무보고, 한 주 리뷰, 이번 주 한 일, 업무일지, 주간 업무 정리, 위클리 리포트, 주간 보고서
먼저 흩어진 한 주의 일을 모은다(업무일지·메신저·커밋·캘린더에서).
notion-template-kit 연계"한 일 나열"이 아니라 "결과·영향"이 보이게 정리한다.
조직에서 흔히 쓰는 4블록 틀에 채운다.
| 블록 | 내용 | |------|------| | 금주 주요 성과 | 완료·진척이 있는 핵심 3~5개 | | 진행 중 업무 | 현재 단계·예상 완료 시점 | | 이슈·요청 | 막힌 점, 의사결정·지원 요청 | | 차주 계획 | 다음 주 집중할 일 3개 |
→ 너무 길게 쓰지 않는다. 핵심만, 읽는 데 1분 안에.
받는 사람과 조직 문화에 맞춰 문장 톤을 정한다.
time-system으로 블록 배치moai-core:ai-slop-reviewer 후처리 권장retro-builder로 가볍게 이어간다예시 1: "이번 주 한 일 정리해서 팀장님께 보낼 주간보고 써줘" → 업무 수집 → 성과 중심 4블록 정리 → 격식체 개조식 초안
예시 2: "슬랙에 올릴 위클리 가볍게 정리해줘" → 핵심 3~5개 → 구어체 톤 → 짧은 스캔용 포맷
예시 3: "이번 주 막힌 일 있는데 보고에 어떻게 쓰지?" → 이슈 + "필요한 의사결정/지원" 명시 → 차주 계획에 후속 반영
ai-slop-reviewer로 AI 패턴을 다듬는 것을 권장한다.moai-product를 사용한다.moai-comms로 보낸다.moai-office 계열이 맞다.직장 주간업무보고 일반 작성 프레임워크(성과 중심 4블록·톤 맞춤) + 사용자 vault 업무일지 노트 참고. 표현·예시는 2026년 한국 기준 자체 구성. 기존 moai-pm:weekly-report 흡수·대체.
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 10,172 | 8,840 | -13% | 1 | 1 | 0% | 1,638 | 2,939 | +79% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 9,163 | 9,936 | +8% | 1 | 1 | 0% | 1,388 | 3,053 | +120% | 0 | 0 | — |
case-03 | pass→pass | 9,293 | 16,496 | +78% | 1 | 1 | 0% | 1,432 | 3,127 | +118% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 8,938 | 9,878 | +11% | 1 | 1 | 0% | 1,404 | 3,066 | +118% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 12,651 | 11,093 | -12% | 1 | 1 | 0% | 1,927 | 3,182 | +65% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 10,431 | 11,046 | +6% | 1 | 1 | 0% | 1,763 | 3,358 | +90% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 14,509 | 10,340 | -29% | 1 | 1 | 0% | 2,340 | 3,052 | +30% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 10,601 | 11,466 | +8% | 1 | 1 | 0% | 1,766 | 3,308 | +87% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 14,826 | 12,254 | -17% | 1 | 1 | 0% | 2,370 | 3,329 | +40% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 18,139 | 11,072 | -39% | 1 | 1 | 0% | 2,925 | 3,130 | +7% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 15,757 | 15,547 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,307 | 3,791 | +64% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 34,916 | 24,429 | -30% | 1 | 1 | 0% | 6,190 | 5,404 | -13% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 10,039 | 10,499 | +5% | 1 | 1 | 0% | 1,625 | 2,915 | +79% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 10,802 | 10,411 | -4% | 1 | 1 | 0% | 1,698 | 2,989 | +76% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 9,244 | 8,103 | -12% | 1 | 1 | 0% | 1,573 | 2,840 | +81% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 11,355 | 9,668 | -15% | 1 | 1 | 0% | 1,818 | 2,937 | +62% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 10,044 | 9,172 | -9% | 1 | 1 | 0% | 1,608 | 2,941 | +83% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 11,345 | 9,877 | -13% | 1 | 1 | 0% | 1,755 | 2,944 | +68% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 9,400 | 7,871 | -16% | 1 | 1 | 0% | 1,533 | 2,632 | +72% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 12,285 | 9,319 | -24% | 1 | 1 | 0% | 2,085 | 2,893 | +39% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 10,559 | 8,053 | -24% | 1 | 1 | 0% | 1,703 | 2,561 | +50% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 11,274 | 8,624 | -24% | 1 | 1 | 0% | 1,758 | 2,838 | +61% | 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.
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.