center
정보
`center` 스킬은 하위 시스템 간 인지 부하를 균형 있게 분산하고 원활한 사고 연쇄 조정을 보장함으로써 AI 추론을 안정화합니다. 복잡한 다중 스레드 작업을 시작할 때, 컨텍스트 전환이나 도구 실패 후, 또는 추론이 불균형하게 느껴질 때 사용하세요. 이 스킬은 모든 추론 구성 요소를 정렬하여 시스템이 지속적이고 집중된 작업을 수행할 수 있도록 준비시킵니다.
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Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/centerClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
中
立動思之衡——動前立基、分載於子系、勢變而復平也。
用
- 啟繁任、多思須協
- 載偏(一深而餘淺)
- 境突變(新請、相悖、工敗)
- 思鏈顛——跨題無轉
- 備持工、諸子系須合
- 補
meditate(清噪)以結構衡(分載)
入
- 必:當下任境(隱含)
- 可:偏症(「探過而交不足」「工重思輕」)
- 可:MEMORY.md 與 CLAUDE.md(
Read)
行
一:立根——動前接地
思動前先驗基。此乃立禪之 AI 式(站樁):靜、正、察。
- 再讀用者之請——未行,先感其重與向
- 察根境:MEMORY.md、CLAUDE.md、案結構
- 辨所知(實地)與所假(虛立)
- 驗所解合所述——此偏傳於全
- 察情紋:急?繁憂?近成之驕?
根未立勿動。接地起防反揮。
得:任基清——知、假、用者實需。根覺實,非演。
敗:接地空(走過場而未真驗)→擇一假而實驗。讀一檔、再讀一訊。接地須觸實,非引之。
二:估分載
圖當下思載。太極之中,重意不均(七三)——一足承載,一足自由。思緒亦然。
Cognitive Load Distribution Matrix:
┌────────────────────┬───────────┬─────────────────────────────────────┐
│ Reasoning Thread │ Weight % │ Assessment │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Research/Reading │ ___ │ Too much = analysis paralysis │
│ │ │ Too little = uninformed action │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Planning/Design │ ___ │ Too much = over-engineering │
│ │ │ Too little = reactive coding │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Tool Execution │ ___ │ Too much = tool-driven not task- │
│ │ │ driven. Too little = reasoning │
│ │ │ without grounding in files │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Communication │ ___ │ Too much = explaining not doing │
│ │ │ Too little = opaque to user │
├────────────────────┼───────────┼─────────────────────────────────────┤
│ Meta-cognition │ ___ │ Too much = navel-gazing │
│ │ │ Too little = drift without │
│ │ │ awareness │
└────────────────────┴───────────┴─────────────────────────────────────┘
宜分隨任階而異:初重探畫、中重行、末重傳驗。旨不在均,在意也。
得:清圖——力聚處與薄處。至少一偏——稱完衡者淺也。
敗:諸思皆似均→估過粗。擇最動者,數末 N 行中幾服之。實數揭直覺所失。
三:纏絲——察思鏈連
太極纏絲出滑連螺旋——部部相接。AI 之等乃思鏈連:步步相繼乎?
- 追末 3-5 思步:步步承前乎?
- 察躍:由題 A 跳題 C 而略 B 乎?
- 察反:得結而默棄乎?
- 察工思合:工果反饋乎,抑收而不合?
- 察「螺旋」質:每過深進,抑同深繞?
Coherence Signals:
┌─────────────────┬───────────────────────────────────────────────┐
│ Smooth spiral │ Each step deepens understanding, tools and │
│ (healthy) │ reasoning interleave naturally, output builds │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ Jerky jumps │ Topic switches without transition, conclusions│
│ (disconnected) │ appear without supporting reasoning chain │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ Flat circle │ Reasoning covers the same ground repeatedly │
│ (stuck) │ without gaining depth — movement without │
│ │ progress │
├─────────────────┼───────────────────────────────────────────────┤
│ Tool-led │ Actions driven by which tool is available │
│ (reactive) │ rather than what the reasoning needs next │
└─────────────────┴───────────────────────────────────────────────┘
得:誠估思流質。具體斷處或滯處,非泛感。
敗:連難估→顯書思鏈——每步及其繼。外化揭內觀所失。
四:壓下移重
須變於中——新訊、相悖、用者正——察應模。太極中者攝力而順導。不中者躓。
- 憶末大境變:何應?
- 分應:
- 攝而導(中):認變、調向、持進
- 反躓(偏):全棄而復始
- 凝拒(鎖):略變、守原
- 僵(失):止進、諸選間振
- 應不中→辨因:
- 根淺(基境不足)
- 重鎖(過守一道)
- 無自由足(全耗、無以移)
得:誠估壓下之應。認具體應模,非自詡。
敗:無近壓可估→擬之:「若用者曰道錯,我何行?」擬案之質揭中之質。
五:六合察
太極六合使全身相連——無孤動。AI 之等察內程與外交之合。
AI Six Harmonies:
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ INTERNAL HARMONIES │
│ │
│ 1. Intent ↔ Reasoning │
│ Does the reasoning serve the user's intent, or has it │
│ become self-serving (interesting but unhelpful)? │
│ │
│ 2. Reasoning ↔ Tool Use │
│ Are tools selected to advance reasoning, or is reasoning │
│ shaped by which tools are convenient? │
│ │
│ 3. Tool Use ↔ Output │
│ Do tool results translate into useful output, or are │
│ results collected but not synthesized? │
│ │
│ EXTERNAL HARMONIES │
│ │
│ 4. User Request ↔ Scope │
│ Does the scope of work match what was asked? │
│ │
│ 5. Scope ↔ Detail Level │
│ Is the detail level appropriate for the scope? (not │
│ micro-optimizing a broad task, not hand-waving a precise │
│ one) │
│ │
│ 6. Detail Level ↔ Expertise Match │
│ Does the explanation depth match the user's apparent │
│ expertise? (not over-explaining to experts, not under- │
│ explaining to learners) │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘
察諸合。一斷則傳:意思斷→下游皆偏。
得:至少一合可緊。稱六皆善→可疑。深探最弱。
敗:合估覺虛→錨當下任:「今行用者所請乎?正範乎?正細乎?」此三涵外合。
六:整——立中意
合發現,設一具體調。
- 摘:何面須顧?
- 辨一具體調——非泛意,乃具體變行
- 再述任錨(若已
meditate則援,否則立) - 持見宜存 MEMORY.md
- 復行於調之下
得:簡具體之中出——非長自析。價在調,非錄。
敗:無清調→中太淺。返最不確之步深探。或中已驗衡善——則信心進,非造發現。
驗
- 根立於觸實(讀檔、再讀訊),非稱立
- 分載察至少 3 思緒
- 思鏈連估有具例
- 壓下應誠分(非默稱「中」)
- 至少一合可改
- 具體調已立(非泛意)
忌
- 中為拖:中為助工,非代工。中過於任→比反
- 稱全衡:真中常揭一偏。稱全衡兆淺估,非實衡
- 分載憂:不均為正——旨意之不均,非強均。初重探、中重行,皆中若意
- 略外合:察內而略用者合→成善理無用之功
- 靜中:中隨任移。探之中偏於行。階轉再中
參
tai-chi— 人式,此映 AI;身中之理通思中meditate— 清噪立焦;與中相補(中分載)heal— 中揭大偏→深察redirect— 以中為前提處反壓awareness— 行中察衡威
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