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