tech-decision
Provides data-driven analysis and recommendations for technical choices like library selection or architecture patterns.
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mkdir -p .claude/skills/tech-decision && curl -L -o skill.zip "https://agentskills.codes/api/skills/download/6709" && unzip -o skill.zip -d .claude/skills/tech-decision && rm skill.zipInstalls to .claude/skills/tech-decision
Activation
This is the description your AI agent reads to decide when to run this skill — the better it matches your request, the more reliably it fires.
This skill should be used when the user asks to "기술 의사결정", "뭐 쓸지 고민", "A vs B", "비교 분석", "라이브러리 선택", "아키텍처 결정", "어떤 걸 써야 할지", "트레이드오프", "기술 선택", "구현 방식 고민", or needs deep analysis for technical decisions. Provides systematic multi-source research and synthesized recommendations.Key capabilities
- →Analyze technical trade-offs between architectural patterns
- →Compare libraries and frameworks using multi-source data
- →Synthesize community sentiment from Reddit and Hacker News
- →Evaluate implementation strategies based on project context
- →Generate prioritized, two-part technical decision reports
How it works
It executes parallel research tasks across codebases, documentation, and community forums, then uses an analyzer agent to synthesize pros, cons, and scores into a final report.
Inputs & outputs
When to use tech-decision
- →Comparing React vs Vue for a project
- →Analyzing REST vs GraphQL trade-offs
- →Selecting the right database for a service
- →Deciding between monolithic and microservice architectures
About this skill
Tech Decision - 기술 의사결정 깊이 탐색
기술적 의사결정을 체계적으로 분석하고 종합적인 결론을 도출하는 스킬.
핵심 원칙
두괄식 결과물: 모든 보고서는 결론을 먼저 제시하고, 그 다음에 근거를 제공한다.
사용 시나리오
- 라이브러리/프레임워크 선택 (React vs Vue, Prisma vs TypeORM)
- 아키텍처 패턴 결정 (Monolith vs Microservices, REST vs GraphQL)
- 구현 방식 선택 (Server-side vs Client-side, Polling vs WebSocket)
- 기술 스택 결정 (언어, 데이터베이스, 인프라 등)
의사결정 워크플로우
Phase 1: 문제 정의
의사결정 주제와 맥락을 명확히 한다:
- 주제 파악: 무엇을 결정해야 하는가?
- 옵션 식별: 비교할 선택지들은 무엇인가?
- 평가 기준 수립: 어떤 기준으로 평가할 것인가?
- 성능, 학습 곡선, 생태계, 유지보수성, 비용 등
- 프로젝트 특성에 맞는 기준 우선순위 설정
- 상세 기준은
references/evaluation-criteria.md참조
Phase 2: 병렬 정보 수집
여러 소스에서 동시에 정보를 수집한다. 반드시 병렬로 실행:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 동시 실행 (Task tool로 병렬 실행) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. codebase-explorer agent │
│ → 기존 코드베이스 분석, 현재 패턴/제약사항 파악 │
│ │
│ 2. docs-researcher agent │
│ → 공식 문서, 가이드, best practices 리서치 │
│ │
│ 3. Skill: dev-scan │
│ → 커뮤니티 의견 수집 (Reddit, HN, Dev.to, Lobsters) │
│ │
│ 4. Skill: agent-council │
│ → 다양한 AI 전문가 관점 수집 │
│ │
│ 5. [선택] Context7 MCP │
│ → 라이브러리별 최신 문서 조회 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
실행 방법:
# Agents는 Task tool로 병렬 실행
Task codebase-explorer: "분석할 주제와 컨텍스트"
Task docs-researcher: "리서치할 기술/라이브러리"
# 기존 스킬은 Skill tool로 호출
Skill: dev-scan (커뮤니티 의견)
Skill: agent-council (전문가 관점)
Phase 3: 종합 분석
수집된 정보를 바탕으로 tradeoff-analyzer agent를 실행:
- 각 옵션별 pros/cons 정리
- 평가 기준별 점수화
- 충돌하는 의견 정리
- 신뢰도 평가 (출처 기반)
Phase 4: 최종 보고서 생성
decision-synthesizer agent로 두괄식 종합 보고서 작성 (상세 템플릿: references/report-template.md):
# 기술 의사결정 보고서: [주제]
## 결론 (Executive Summary)
**추천: [Option X]**
[1-2문장 핵심 이유]
## 평가 기준 및 가중치
| 기준 | 가중치 | 설명 |
|------|--------|------|
| 성능 | 30% | ... |
| 학습곡선 | 20% | ... |
## 옵션별 분석
### Option A: [이름]
**장점:**
- [장점 1] (출처: 공식 문서)
- [장점 2] (출처: Reddit r/webdev)
**단점:**
- [단점 1] (출처: HN 토론)
**적합한 경우:** [시나리오]
### Option B: [이름]
...
## 종합 비교
| 기준 | Option A | Option B | Option C |
|------|----------|----------|----------|
| 성능 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 학습곡선 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| **총점** | **X점** | **Y점** | **Z점** |
## 추천 근거
1. [핵심 근거 1 with 출처]
2. [핵심 근거 2 with 출처]
3. [핵심 근거 3 with 출처]
## 리스크 및 주의사항
- [주의점 1]
- [주의점 2]
## 참고 출처
- [출처 목록]
활용하는 리소스
Agents (이 플러그인)
| Agent | 역할 |
|---|---|
codebase-explorer | 기존 코드베이스 분석, 패턴/제약사항 파악 |
docs-researcher | 공식 문서, 가이드, best practices 리서치 |
tradeoff-analyzer | 옵션별 pros/cons 정리, 비교 분석 |
decision-synthesizer | 두괄식 최종 보고서 생성 |
기존 스킬 (Skill tool로 호출)
| Skill | 용도 | 호출 방법 |
|---|---|---|
dev-scan | Reddit, HN, Dev.to 등 커뮤니티 의견 | Skill: dev-scan |
agent-council | 다양한 AI 전문가 관점 수집 | Skill: agent-council |
MCP (선택적)
- Context7: 라이브러리별 최신 공식 문서 조회
빠른 실행 가이드
1. 간단한 비교 (A vs B)
사용자: "React vs Vue 뭐가 나을까?"
실행:
1. Task docs-researcher + Task codebase-explorer (병렬)
2. Skill: dev-scan
3. Task tradeoff-analyzer
4. Task decision-synthesizer
2. 깊은 분석 (복잡한 의사결정)
사용자: "우리 프로젝트에 상태관리 라이브러리 뭘 쓸지 고민이야"
실행:
1. Task codebase-explorer (현재 상태 분석)
2. 병렬 실행:
- Task docs-researcher (Redux, Zustand, Jotai, Recoil 등)
- Skill: dev-scan
- Skill: agent-council
3. Task tradeoff-analyzer
4. Task decision-synthesizer
3. 아키텍처 결정
사용자: "모놀리스 vs 마이크로서비스 어떻게 해야 할까?"
실행:
1. Task codebase-explorer (현재 규모/복잡도 분석)
2. 병렬 실행:
- Task docs-researcher (각 아키텍처 best practices)
- Skill: agent-council (아키텍트 관점)
3. Task tradeoff-analyzer (팀 규모, 배포 복잡도 등 고려)
4. Task decision-synthesizer
주의사항
- 컨텍스트 제공: 프로젝트 특성, 팀 규모, 기존 기술 스택 등 맥락 정보가 많을수록 정확한 분석 가능
- 평가 기준 확인: 사용자에게 중요한 기준이 무엇인지 먼저 확인
- 신뢰도 표시: 출처가 불분명하거나 오래된 정보는 명시
- 결론 먼저: 항상 두괄식으로 결론부터 제시
추가 리소스
참고 파일
references/report-template.md- 상세 보고서 템플릿references/evaluation-criteria.md- 평가 기준 가이드
When not to use it
- →When the user has not provided project context or constraints
- →When the decision requires proprietary internal data unavailable to public sources
Limitations
- →Requires project context for accurate analysis
- →Relies on the availability of external documentation and community discussions
How it compares
Unlike manual research, it automates parallel data gathering from multiple specialized agents and community sources to produce a standardized, two-part decision report.
Compared to similar skills
tech-decision side by side with the closest alternatives in the catalog.
| Skill | Installs | Updated | Safety | Difficulty |
|---|---|---|---|---|
| tech-decision (this skill) | 1 | 7mo | No flags | Intermediate |
| tech-stack-evaluator | 0 | 3mo | Review | Beginner |
| ito-research | 0 | 2mo | Review | Beginner |
| graph-thinking | 0 | 3mo | No flags | Advanced |
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