Provides data-driven analysis and recommendations for technical choices like library selection or architecture patterns.

Install

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.zip

Installs 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.
279 chars✓ has a “when” triggerlonger than Claude Code's old 250-char listing cap (fine on current versions)
Intermediate

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

You give it
Technical dilemma or comparison request
You get back
Structured decision report with prioritized recommendations

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:

  1. 주제 파악: 무엇을 결정해야 하는가?
  2. 옵션 식별: 비교할 선택지들은 무엇인가?
  3. 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.md 참조

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)

Agent역할
codebase-explorer기존 코드베이스 분석, 패턴/제약사항 파악
docs-researcher공식 문서, 가이드, best practices 리서치
tradeoff-analyzer옵션별 pros/cons 정리, 비교 분석
decision-synthesizer두괄식 최종 보고서 생성

기존 스킬 (Skill tool로 호출)

Skill용도호출 방법
dev-scanReddit, HN, Dev.to 등 커뮤니티 의견Skill: dev-scan
agent-council다양한 AI 전문가 관점 수집Skill: 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

  1. 컨텍스트 제공: 프로젝트 특성, 팀 규모, 기존 기술 스택 등 맥락 정보가 많을수록 정확한 분석 가능
  2. 평가 기준 확인: 사용자에게 중요한 기준이 무엇인지 먼저 확인
  3. 신뢰도 표시: 출처가 불분명하거나 오래된 정보는 명시
  4. 결론 먼저: 항상 두괄식으로 결론부터 제시

추가 리소스

참고 파일

  • references/report-template.md - 상세 보고서 템플릿
  • references/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.

SkillInstallsUpdatedSafetyDifficulty
tech-decision (this skill)17moNo flagsIntermediate
tech-stack-evaluator03moReviewBeginner
ito-research02moReviewBeginner
graph-thinking03moNo flagsAdvanced

Try saying

Example prompts that trigger this skill in your AI assistant.

More by team-attention

View all by team-attention

gmail

team-attention

This skill should be used when the user asks to "check email", "read emails", "send email", "reply to email", "search inbox", or manages Gmail. Supports multi-account Gmail integration for reading, searching, sending, and label management.

169

agent-council

team-attention

Collect and synthesize opinions from multiple AI agents. Use when users say "summon the council", "ask other AIs", or want multiple AI perspectives on a question.

29

session-analyzer

team-attention

This skill should be used when the user asks to "analyze session", "세션 분석", "evaluate skill execution", "스킬 실행 검증", "check session logs", "로그 분석", provides a session ID with a skill path, or wants to verify that a skill executed correctly in a past session. Post-hoc analysis of Claude Code sessions to validate skill/agent/hook behavior against SKILL.md specifications.

24

youtube-digest

team-attention

This skill should be used when the user asks to "유튜브 정리", "영상 요약", "transcript 번역", "YouTube digest", "영상 퀴즈", or provides a YouTube URL for analysis. Extracts transcript, generates summary/insights/Korean translation, and tests comprehension with 9 quiz questions across 3 difficulty levels. Optional Deep Research for web-based follow-up.

23

dev-scan

team-attention

개발 커뮤니티에서 기술 주제에 대한 다양한 의견 수집. "개발자 반응", "커뮤니티 의견", "developer reactions" 요청에 사용. Reddit, HN, Dev.to, Lobsters 등 종합.

10

google-calendar

team-attention

Google 캘린더 일정 조회/생성/수정/삭제. "오늘 일정", "이번 주 일정", "미팅 추가해줘" 요청에 사용. 여러 계정(work, personal) 통합 조회 지원.

11

You might also like

tech-stack-evaluator

alirezarezvani

Technology stack evaluation and comparison with TCO analysis, security assessment, and ecosystem health scoring. Use when comparing frameworks, evaluating technology stacks, calculating total cost of ownership, assessing migration paths, or analyzing ecosystem viability.

01

ito-research

withakay

Conduct structured research for feature development, technology evaluation, or problem investigation. Use when the user needs to explore options, analyze trade-offs, or investigate technical approaches.

00

graph-thinking

suwandre

Apply graph-based thinking to visualize complex relationships and solve

00

literature-review

K-Dense-AI

Conduct comprehensive, systematic literature reviews using multiple academic databases (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). This skill should be used when conducting systematic literature reviews, meta-analyses, research synthesis, or comprehensive literature searches across biomedical, scientific, and technical domains. Creates professionally formatted markdown documents and PDFs with verified citations in multiple citation styles (APA, Nature, Vancouver, etc.).

5591,298

openalex-database

davila7

Query and analyze scholarly literature using the OpenAlex database. This skill should be used when searching for academic papers, analyzing research trends, finding works by authors or institutions, tracking citations, discovering open access publications, or conducting bibliometric analysis across 240M+ scholarly works. Use for literature searches, research output analysis, citation analysis, and academic database queries.

48202

market-research-reports

davila7

Generate comprehensive market research reports (50+ pages) in the style of top consulting firms (McKinsey, BCG, Gartner). Features professional LaTeX formatting, extensive visual generation with scientific-schematics and generate-image, deep integration with research-lookup for data gathering, and multi-framework strategic analysis including Porter's Five Forces, PESTLE, SWOT, TAM/SAM/SOM, and BCG Matrix.

38162

Search skills

Search the agent skills registry