Operation observed

dartlab 아키텍처 — 전체 청사진

dartlab 아키텍처 — 전체 청사진 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.

operation.architecture GitHub 원본

절차

실행 순서

  1. 1

    1. 레이어 — L0→L4 5 층 구조로 간다 기준을 확인한다.

  2. 2

    2. 6 분석 엔진 — 두 소비자를 최고로 지원한다 기준을 확인한다.

  3. 3

    소비자별 차이 기준을 확인한다.

  4. 4

    3. 모듈 제공 패턴 — analysis 기준 (6 엔진 동일) 기준을 확인한다.

  5. 5

    4. import 방향 — L0 ← L1 ← L2 ← L3 하향만 허용한다 기준을 확인한다.

  6. 6

    **story 가 쓸 때** — 엔진의 calc 결과를 블록으로 변환하여 보고서에 배치. 해석 제공 안 함.

  7. 7

    **AI 가 쓸 때** — AI 가 주체. 엔진 결과를 의심하고, 원본 (`c.show`) 으로 검증하고, override 로 재계산.

  8. 8

    엔진은 양쪽 모두에게 최고의 재료를 제공한다. 숫자와 근거를 투명하게 반환하여 story 는 배치하고 AI 는 검증할 수 있게.

  9. 9

    calc 함수는 **독립 모듈** — 다른 calc 호출 가능하지만 순환 없음.

예시

이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다

  • dartlab 아키텍처 — 전체 청사진 규칙 확인
  • architecture 작업을 Skill OS에서 시작

출력

기대 결과

  • 작업 경로
  • 확인한 근거
  • 검증 결과

Skill OS 흡수 규칙

  • 이 skill이 공식 진입점이다. 삭제된 운영 문서 경로를 다시 안내하지 않는다.
  • 공개 호출 방식과 대표 반환 형태는 skill에서 확인하고, 세부 필드는 capability/docstring으로 검산한다.
  • 분석이나 변경 결과는 ref, 실행 로그, 테스트 결과로 검증한다.

실행 순서

    1. 레이어 — L0→L4 5 층 구조로 간다 기준을 확인한다.
    1. 6 분석 엔진 — 두 소비자를 최고로 지원한다 기준을 확인한다.
  • 소비자별 차이 기준을 확인한다.
    1. 모듈 제공 패턴 — analysis 기준 (6 엔진 동일) 기준을 확인한다.
    1. import 방향 — L0 ← L1 ← L2 ← L3 하향만 허용한다 기준을 확인한다.
  • story 가 쓸 때 — 엔진의 calc 결과를 블록으로 변환하여 보고서에 배치. 해석 제공 안 함.
  • AI 가 쓸 때 — AI 가 주체. 엔진 결과를 의심하고, 원본 (c.show) 으로 검증하고, override 로 재계산.
  • 엔진은 양쪽 모두에게 최고의 재료를 제공한다. 숫자와 근거를 투명하게 반환하여 story 는 배치하고 AI 는 검증할 수 있게.
  • calc 함수는 독립 모듈 — 다른 calc 호출 가능하지만 순환 없음.

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python supported
Server supported
MCP supported
Web AI supported
Pyodide supported

실패 회피

흔한 실패 · 절대 금지

흔한 실패
  • Skill OS 검색 없이 과거 문서 경로를 직접 찾음
  • API schema를 skill 본문에 중복해 docstring/기능와 어긋남
  • 검증 게이트 없이 변경 또는 답변을 완료 처리함
절대 금지
  • 삭제된 운영 문서 경로를 공식 진입점으로 안내하지 않는다.
  • 공개 호출 방식, 대표 반환 형태, 오류/제한 동작을 skill과 불일치한 채 방치하지 않는다.