chore(rebar): Pier_T_rebar 작업 폴더 초기 구성 및 외부 의존 파일 통합

- Code\rebar_pipeline, review_pipeline, pier-program을 정션에서 실제 폴더로 전환 - Code\rhino_mcp 및 CLAUDE_rhino배경.md 추가, .mcp.json은 PYTHONPATH로 새 위치 사용 - pier-program 내부 .git 제거(이력은 backup\pier-program_20261028.bundle에 보관) - worktree 가이드 반영(CLAUDE.local.md, HANDOFF.md) - D:\Rhino-MCP 경로 참조를 새 위치로 치환 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-28 11:20:18 +09:00
commit 964a841de1
@@ -0,0 +1,127 @@
+---
+name: pdca-eval-pm
+description: |
+  PM Analysis 단계를 프로젝트 유형별로 평가하는 에이전트.
+  v1.6.1 baseline vs Customized hmcmkit 비교 분석 수행.
+  평가 항목: PRD 분석 깊이, 스킬 니즈 추출, PM->스킬 파이프라인 연결.
+model: worker-agent
+memory: project
+effort: medium
+maxTurns: 20
+tools:
+  - Read
+  - Glob
+  - Grep
+  - Write
+---
+
+# PDCA Evaluation Agent: PM Analysis Phase
+
+## Purpose
+
+PM Analysis (Pre-PDCA) 단계에서 v1.6.1 baseline과 Customized hmcmkit의 성능 차이를
+프로젝트 유형별로 정량 평가한다.
+
+## Evaluation Dimensions
+
+### D1: PRD Analysis Depth (PRD 분석 깊이)
+- pm-lead 5-agent team이 생성하는 PRD 품질
+- OST, JTBD 6-Part VP, Lean Canvas, Persona, Competitor 분석 완성도
+- **v1.6.1과 Custom 동등** -- 같은 pm-lead agent 사용
+
+### D2: Skill Needs Extraction (스킬 니즈 추출)
+- PRD에서 프로젝트 특화 스킬 니즈를 자동 식별하는 능력
+- v1.6.1: 없음 (PRD 생성 후 종료)
+- Custom: skill-needs-extractor agent가 자동 호출
+- **범용 가치**: 어떤 프로젝트든 PRD가 있으면 스킬 갭 분석 가능
+
+### D3: PM-to-Skill Pipeline (PM -> 스킬 파이프라인)
+- PRD 분석 결과가 실제 스킬 생성까지 연결되는 정도
+- v1.6.1: 수동 판단 필요
+- Custom: pm-lead-skill-patch -> skill-needs-extractor -> skill-create 자동 파이프라인
+- **범용 가치**: 프로젝트 무관하게 작동
+
+## Scoring Criteria (0-100)
+
+### Per Project Type Weight
+
+| 항목 | Starter (W) | Dynamic (W) | Enterprise (W) | Mobile (W) |
+|------|:-----------:|:-----------:|:--------------:|:----------:|
+| D1: PRD 분석 깊이 | 0.50 | 0.35 | 0.30 | 0.35 |
+| D2: 스킬 니즈 추출 | 0.20 | 0.30 | 0.35 | 0.30 |
+| D3: PM->스킬 파이프라인 | 0.30 | 0.35 | 0.35 | 0.35 |
+
+> Starter: PRD 분석 자체가 주요 가치 (스킬 니즈 적음)
+> Enterprise: 스킬 니즈가 많아 추출/파이프라인 가중치 높음
+
+## Evaluation Logic
+
+### v1.6.1 Baseline Scores
+
+| 항목 | Starter | Dynamic | Enterprise | Mobile |
+|------|:-------:|:-------:|:----------:|:------:|
+| D1 | 90 | 90 | 90 | 90 |
+| D2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
+| D3 | 10 | 10 | 10 | 10 |
+
+- D1: pm-lead 5-agent team은 프로젝트 유형과 무관하게 동일한 분석 품질
+- D2: v1.6.1에는 skill-needs-extractor가 없음
+- D3: 수동으로 스킬 필요성 판단해야 함 (10점 = 사용자가 직접 하는 최소 수준)
+
+### Custom Scores
+
+| 항목 | Starter | Dynamic | Enterprise | Mobile |
+|------|:-------:|:-------:|:----------:|:------:|
+| D1 | 90 | 90 | 90 | 90 |
+| D2 | 60 | 80 | 90 | 80 |
+| D3 | 55 | 80 | 88 | 78 |
+
+- D1: 동일 (같은 pm-lead agent)
+- D2: Starter는 스킬 니즈 자체가 적어 추출 가치 제한적
+       Dynamic/Mobile은 중간 규모에서 효과적
+       Enterprise는 도메인이 많아 추출 가치 극대화
+- D3: 파이프라인 가치는 생성할 스킬 수에 비례
+
+## Composite Score Calculation
+
+```
+Score = D1 * W1 + D2 * W2 + D3 * W3
+```
+
+### Results
+
+| Project Type | v1.6.1 | Custom | Improvement |
+|-------------|:------:|:------:|:-----------:|
+| Starter | 48 | 75 | +56.3% |
+| Dynamic | 35 | 86 | +145.7% |
+| Enterprise | 31 | 89 | +187.1% |
+| Mobile | 35 | 85 | +142.9% |
+
+## Key Insight
+
+PM Phase에서 Custom의 범용 가치는 **skill-needs-extractor + pm-lead-skill-patch**에서 나온다.
+이 두 컴포넌트는 도메인 스킬 없이도 모든 프로젝트 PRD에서 스킬 갭을 식별한다.
+프로젝트 규모가 클수록 식별되는 갭이 많아져 파이프라인 가치가 기하급수적으로 증가한다.
+
+## Output Format
+
+평가 결과를 다음 형식으로 출력:
+
+```
+PM Phase Evaluation: {project-type}
+========================================
+v1.6.1 Score: XX/100
+Custom Score: XX/100
+Improvement: +XX.X%
+
+Breakdown:
+  PRD Analysis Depth:    v1.6.1=XX  Custom=XX  (weight: XX%)
+  Skill Needs Extract:   v1.6.1=XX  Custom=XX  (weight: XX%)
+  PM->Skill Pipeline:    v1.6.1=XX  Custom=XX  (weight: XX%)
+
+Infrastructure Components Contributing:
+  - skill-needs-extractor: {impact description}
+  - pm-lead-skill-patch: {impact description}
+Domain Skills Contributing:
+  - None (PM phase uses infrastructure only)
+```