기술 리드로 Claude 활용하기: Dante Skill 가이드

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  1. 질문 1: 이 문을 다시 통과해 돌아올 수 있는가?
  2. 질문 2: 이 팀이 새벽 3시에 이것을 운영할 수 있는가?
  3. 리뷰: 평면 목록 문제
  4. 상위 리더에게 필요성을 설득하기
  5. 라우터가 되지 않고 문제를 해결해 주기
  6. 실패하는 지점
  7. Dante Skill은 어떻게 설치하나요?
  8. 누구를 위한 것인가요?
  9. 관련 Skill 가이드
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이 가이드의 기반이 되는 Skill: Dante - 테크 리드 AI Skill. 팀의 기술 스택, 실제 운영 경험, 진행 중인 결정을 담아 조언이 기술적으로 최선인 것이 아니라 팀이 운영할 수 있는 것을 기준으로 필터링합니다 - $19, 한 번만 결제하면 영구적으로 사용할 수 있습니다.

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두 가지 질문이면 대부분의 기술적 결정을 해결할 수 있지만, 모델은 그 어느 것도 먼저 제시하지 않습니다. 이것을 되돌리는 데 얼마나 큰 비용이 드는가, 그리고 이 팀이 새벽 3시에 이것을 운영할 수 있는가. 모델에게 어떤 데이터베이스, 어떤 프레임워크, 어떤 아키텍처를 선택할지 물으면 하나를 골라 잘 변호합니다 - 잘못된 답의 비용이 일주일이든 3년이든 정확히 똑같은 확신을 보이며, 누가 당직인지도 모른 채 말입니다. 테크 리드 업무에서 코딩이 아닌 부분은 대부분 이 두 질문에 관한 것입니다. 이 가이드는 그 질문을 대화 속으로 끌어들이기 위한 것입니다.

질문 1: 이 문을 다시 통과해 돌아올 수 있는가?

Amazon의 2015년 주주 서한은 이를 가능한 한 명확하게 표현합니다. 어떤 결정은 "중요한 결과를 초래하고 되돌릴 수 없거나 거의 되돌릴 수 없습니다 - 일방향 문입니다 - 이러한 결정은 체계적으로, 신중하게, 천천히, 깊이 숙고하고 협의하여 내려야 합니다." 대부분은 그렇지 않습니다. "변경할 수 있고, 되돌릴 수 있습니다 - 양방향 문입니다". 그런 결정은 "높은 판단력을 지닌 개인이나 소규모 그룹이 신속하게 내릴 수 있고, 또 그렇게 내려야 합니다."

모델이 없을 때보다 모델이 있을 때 이것이 더 중요한 이유는 모델이 그 차이를 평평하게 만들어 버리기 때문입니다. 같은 세션에서 로그 형식과 데이터 모델에 대해 물으면, 똑같이 철저하고 똑같이 확신에 찬 답변 두 개를 받게 됩니다. 그중 하나는 화요일 오후에 바꿀 수 있습니다. 다른 하나는 그것을 결정한 사람들이 떠난 뒤에도 계속 감당해야 할 것입니다.

따라서 첫 번째 행동은 "어느 옵션인가"가 아닙니다. 결정의 종류를 분류하는 것입니다. 이것을 되돌리는 데 실제로 어떤 비용이 들고, 어떤 단위로 계산되며, 무엇 때문에 비용이 커지는가. 모델은 질문을 받으면 이 질문을 잘 다루지만, 스스로 먼저 제기하지는 않습니다.

모델이 제시하지 않을 세 번째 답도 있습니다: 아직 결정할 필요가 없습니다. 더 많이 알 때까지 되돌릴 수 없는 결정을 미루는 것은 리드가 할 수 있는 가장 노련한 행동인 경우가 많지만, 주의를 기울이지 않는 사람들에게는 우유부단함으로 보입니다.

질문 2: 이 팀이 새벽 3시에 이것을 운영할 수 있는가?

모델은 기술적으로 무엇이 좋은지 압니다. 아키텍처 블로그를 읽었고, 아키텍처 블로그는 플랫폼 팀이 있는 회사의 사람들이 작성합니다.

그것이 알지 못하는 것은 누가 당직인지, 그들이 전에 무엇을 운영해 봤는지, 무엇 때문에 호출될지, 그리고 18개월 후에도 그중 몇 명이나 여기에 남아 있을지입니다. 실제로 이 질문을 결정하는 사실은 바로 그런 것들이며, 그런 사실은 결코 prompt에 들어가지 않습니다. 그 결과 추상적으로는 정말 옳지만, 메시지 브로커를 한 번도 운영해 보지 않은 엔지니어 네 명에게는 틀린 권고가 나옵니다.

운영 가능성에 대한 질문은 "이것이 좋은가?"가 아니라 "한 해 중 최악의 밤에 이것이 우리에게 어떤 비용을 치르게 하는가?"입니다. 누구에게 호출이 가는지. 그 사람이 무엇을 알아야 하는지. 런북에 무엇이 적혀 있는지. 이 일을 이해하는 유일한 사람이 휴가 중일 때 무슨 일이 일어나는지. 이런 내용을 제약 조건으로 prompt에 넣으면 최종 후보 목록이, 그것도 종종 극적으로 달라집니다.

prompt 1 - 결정을 내리기 전에 분류하기

아직 옵션을 추천하지 마세요. 제가 내려야 할 기술적 결정은 다음과 같습니다: [DESCRIBE] 먼저 다음과 같이 분류하세요: - 이 결정은 되돌릴 수 있나요, 되돌리기 어렵나요, 아니면 사실상 영구적인가요? - 12개월 후에 이 결정을 되돌리려면 구체적으로 무엇을 해야 하며, 비용은 엔지니어 주 단위와 위험 측면에서 어느 정도인가요? 그리고 엔지니어 주 단위 비용과 위험은 어느 정도인가요? - 무엇 때문에 되돌리는 데 비용이 많이 드나요? 데이터, 계약, 공개 API, 채용인가요, 다른 것인가요? - 지금 결정해야 하나요? 그렇지 않다면 나중에 무엇을 알게 되나요? - 지금은 알 수 없는 무엇을 나중에 알게 되며, 기다리는 데 드는 비용은 무엇인가요? - 이 결정을 내리기에 적합한 사람은 누구인가요? 저 혼자인가요, 저와 한 명의 다른 사람인가요, 아니면 팀 전체인가요? 아니면 팀 전체가 서면 제안서를 작성해야 하나요? 그런 다음 분명하게 말해 주세요. 이 결정은 일방향 문인가요, 양방향 문인가요? 그리고 솔직하게 말해 주세요. 이 결정에 적절한 수준의 절차를 사용하고 있나요? 제가 되돌릴 수 있는 결정을 지나치게 숙고하고 있다면 그렇게 말해 주세요.

prompt 2 - 운영 가능성 필터

문제만이 아니라 팀에 이 정보를 제공하세요. 아래 사실들이 답을 바꾸는 요소입니다.

최선의 실무가 아니라 내 팀을 기준으로 이 옵션들을 평가하세요. 실무. 결정: [DESCRIBE] 옵션: [LIST] 내 팀: - [N]명의 엔지니어. 숙련도 구성: [DESCRIBE HONESTLY] - 과거에 프로덕션에서 실제로 운영해 본 것: [LIST] - 우리가 한 번도 운영해 보지 않은 것: [LIST] - 온콜: [WHO, HOW OFTEN, AND WHETHER IT IS PAID] - 예상되는 인력 변동: 누가 떠날 수 있으며, 그 사람만 알고 있는 것은 무엇인지 - 오늘날 우리의 실제 배포 및 롤백 방식 각 옵션에 대해 다음 질문에 답해 주세요: 1. 이 문제가 발생하면 누구에게 호출이 가며, 그 사람이 무엇을 알아야 하나요? 새벽 3시에 이 문제를 해결하려면 무엇을 알아야 하나요? 2. 아무도 일주일 동안 알아차리지 못하는 장애 모드는 무엇인가요? 3. 런북에는 무엇이 포함되어야 하며, 누가 작성하나요? 4. 이 결정을 강하게 주장한 사람이 떠나면 어떻게 되나요? 5. 월별 운영 비용은 시간 기준으로 얼마인가요? 달러로는 얼마인가요? 달러로는 얼마인가요? 그런 다음 이 팀이 실제로 운영할 수 있는 기준으로 옵션의 순위를 매기고, 말해 주세요 그 순위가 기술적으로 최선인 순위와 다른 지점을 명시하고 답변. 둘 다 보고 싶습니다.
Skill 집중 조명
Dante - 테크 리드 AI Skill
Dante - 테크 리드 AI Skill
19달러 · 1회 결제

세션 간 팀에 대한 사실을 기억해 주며, 여기서 이것이 전부를 좌우합니다. 매번 새 채팅에 기술 스택, 온콜 근무표, 팀이 한 번도 운영해 본 적 없는 것을 다시 입력해야 하니 대부분은 포기하고 일반적인 답변을 받아들입니다. 또한 무엇이든 추천하기 전에 되돌릴 수 있는 정도에 따라 결정을 정리하고, 진행 중인 결정을 보관해 지난주 결정을 번복하며 모순되는 답을 내놓지 않도록 합니다.

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리뷰: 평면 목록 문제

모델에게 diff를 리뷰해 달라고 하면 목록을 받게 됩니다. 이름 지정 선호, 누락된 테스트, 경쟁 조건이 모두 같은 크기와 같은 절제된 어조, 같은 확신의 정도로 표현됩니다. 이것이 AI 리뷰 피드백을 받기 힘들고 가르치는 데 쓸모없게 만드는 이유입니다. 작성자는 무엇이 중요한지 알 수 없어서, 모든 것을 기계적으로 수정하거나 대충 훑어보게 됩니다.

두 가지를 바로잡으세요. 첫째, 심각도를 예산과 함께 나누도록 강제하세요: must-fix 항목은 최대 3개로 하고, 나머지는 모두 명시적으로 선택 사항으로 두세요. 예산이 있으면 모델이 선택하게 되고, 무엇을 선택하는지가 유용한 정보를 줍니다.

둘째, 그리고 리드에게는 더 중요한 점으로: 모델은 여러분의 관례를 알지 못하므로 이를 지어냅니다. 모델은 주니어에게 완전히 합리적인 코드가 여러분의 표준을 위반한다고 말하면서, 마치 보편적인 규칙인 것처럼 단정할 것입니다. 주니어가 여러분이 이를 승인했다고 믿게 되므로, 이는 리뷰가 없는 것보다 더 나쁩니다. 여러분의 관례를 제공하고, 제공하지 않은 규칙은 어떤 것도 주장하지 못하게 하세요.

프롬프트 3 - 가르치는 리뷰

이 diff를 제가 작성자에게 전달할 피드백으로 리뷰하세요. OUR CONVENTIONS: [붙여넣거나 스타일 가이드 링크] CONTEXT: [이 변경의 목적과 작성자의 수준] 규칙: - MUST FIX 항목은 최대 3개입니다. 후보가 더 많다면, 선택하고 그리고 무엇을 제외했는지 말하세요. - 그 외의 모든 내용은 OPTIONAL 아래에 두고 제 규칙이 아니라 선호 사항이라고 표시하세요. - 각 MUST FIX 항목에 대해: 방지되는 구체적인 실패와 함께 입력이나 이를 촉발하는 순서를 말하세요. "이로 인해 "이슈"는 리뷰 코멘트가 아닙니다. - 제가 제공한 관례에 없는 표준을 단정하지 마세요. 알려준 내용입니다. 뭔가 잘못됐다고 생각하지만 단지 다른 곳의 관례라면, 그 표현 그대로 말하세요. - 작성자가 잘한 점을 하나만 말하세요. 사실이고 구체적으로. - 서식에 대해서는 코멘트하지 마세요. 린터가 처리합니다. 그 리뷰와는 별도로: 이 diff가 무엇을 작성자가 아직 이해하지 못했다는 뜻이므로, 무엇을 무엇을 고쳐야 하는지보다 가르치도록.

상위 리더에게 필요성을 설득하기

테크 리드들은 시간을 요청하는 데 놀랄 만큼 많은 시간을 씁니다. 그 일을 리팩터링하고, 기술 부채를 줄이고, 배포 파이프라인에 한 스프린트를 써 달라고 말하죠. 모델에게 그 필요성을 설득할 근거를 작성해 달라고 하면, 모델은 기꺼이 숫자가 들어간 문서를 만들어 냅니다 - 피할 수 있는 장애의 비율, 엔지니어링 시간 수치, 속도 향상 수치 같은 것들 말입니다. 그 숫자를 제공한 적은 없는데도 말이죠. 모델이 지어낸 숫자이고, 이제 여러분은 디렉터 앞에서 그 숫자에 자신의 이름을 걸려고 합니다.

다른 곳에서와 같은 규칙입니다. 모델에 제공되지 않은 수치는 만들지 마세요. 하지만 여기서는 사례 전체를 작성하게 하는 것보다 더 나은 활용법이 있습니다.

반대 입장을 주장하도록 요청하세요. 합리적인 이사가 거절해야 하는 가장 강력한 이유를 작성하게 하세요. 이 출력은 정말 유용합니다. 왜냐하면 실제로 무엇에 답해야 하는지 알려 주기 때문이며, 모델은 이 작업을 명확히 지시하면 잘하지만, 스스로 그 작업이 필요하다는 것을 알아차리는 데는 서툽니다.

프롬프트 4 - 거절 논리를 가장 강력하게 구성하기

[업무]를 하기 위해 [시간 / 인력 / 스프린트]를 [업무]를 하기 위해 [시간 / 인력 / 스프린트]를 요청하고 싶습니다. 제 주장은 다음과 같습니다: [붙여넣기] 제 주장을 개선하지 마세요. 반박하세요. 유능한 사람이 제시할 가장 강력한 거절 논리를 작성하세요. 선의의 [이사 / 부사장 / 창업자]가 주어진 상황에서 할 법한 그들도 [경쟁 우선순위]에 책임이 있다는 점을 제가 아니라 그들의 용어를 사용하세요. 그런 다음: - 제 주장에서 가장 약한 고리가 무엇인지, 왜 가장 약한지 밝혀 주세요 - 그들이 이미 동의한다고 제가 가정하고 있는 것을 밝혀 주세요. 그것은 그들이 그렇지 않을 수도 있는지 말해 주세요 - 실제로 상대의 생각을 바꿀 증거가 무엇인지, 그리고 현재 제가 알고 있는 것은 - 제 사례에 나온 모든 숫자와 그 출처를 표시하세요. 제가 숫자를 제시하지 않았다면, 숫자를 만들어 내지 말고 - 다음과 같이 적으세요 수치를 제시하지 않았다면 직접 만들어 내지 말고 - 제 사례에 나온 모든 숫자와 그 출처를 표시해 주세요. [필요한 숫자: 무엇] 대신 알아내고 싶습니다. 제 사례가 정말 약하다면 그렇게 말해 주세요. 저는 차라리 그 사실을 여기에서요.

라우터가 되지 않고 문제를 해결해 주기

엔지니어가 막혔습니다. 빠른 방법은 그들의 문제를 채팅에 붙여 넣고 답을 받은 다음 그대로 전달하는 것입니다. 90초면 되고 효과도 있지만, 조용히 상황을 악화시킵니다. 엔지니어는 아무것도 배우지 못하고, 다음번에는 더 일찍 당신을 찾아오며, 당신은 빠른 API 앞에 놓인 느린 API가 되어 버립니다.

확장 가능한 방식은 모델에게 답이 아니라 질문을 요청하는 것입니다. 답을 찾아가는 과정을 금지하면, 진단 경로를 생성하는 데 정말 능숙합니다.

프롬프트 5 - 답이 아니라 질문

우리 팀의 한 엔지니어가 다음 문제에서 막혀 있습니다: [문제 설명 그리고 그들이 시도한 것] 해결하지 마세요. 해결책을 암시하지 마세요. 무엇이 원인이 무엇이라고 생각하는지 순서대로 제시해 주세요. 제가 그들에게 물어야 할 세 가지 질문을, 제가 그들에게 물어야 그들이 그것을 찾아낼 가능성이 가장 높을지 말해 주세요 스스로 답을 찾게 하세요. 각 질문에 대해 예라고 답했을 때와 아니라고 답했을 때 무엇을 각 규칙을 배제할 수 있을까요. 그럼 말해 주세요. 이 엔지니어가 무엇을 이미 알고 있어야 유용해지려면 첫 번째 질문은 무엇일까요? 그들이 그걸 모른다면, 그 간극이 실제로 가르쳐야 할 내용이고, 디버깅 세션은 잘못된 개입입니다.

프롬프트 6 - 아무도 작성하지 않는 의사결정 기록

테크 리드에게는 아무 비용도 들지 않지만 다음 사람의 6개월을 절약해 주는 산출물이다. 거부된 옵션이 아직 기록에 남아 있을 때, 대화 끝에 실행하라.

우리 대화를 결정 기록으로 바꿔라. 짧게. 작성된 1년 후 팀에 합류해 왜 이렇게 작동하는지 묻는 사람을 위해 이런 방식으로. 섹션: - 한 문장으로 된 결정 - 날짜와 결정권자 - 이것이 일방향 문인지 양방향 문인지, 그리고 되돌리는 데 드는 비용 되돌리기 - 우리가 거부한 옵션과 각 옵션이 거부된 실제 이유 거부된 - "더 나빴다"가 아니라 - 팀과 운영상의 것들 - 우리가 의식적으로 포기한 것 - 이를 다시 검토하게 만들 요인: 구체적인 트리거이지 "상황이 바뀐다면" 이 대화에서 말한 내용만 사용하라. 내가 주장한 내용이 근거 없이 무언가를 말해야 한다면, 가정이라고 써라 사실이라기보다는. 내가 실제로 말했다고 확신하지 못하는 내용에는 표시하라.

워크플로 안에서가 아니라 워크플로를 시작하기 전에 코드 공유 문제를 한 번에 정리하라

테크 리드는 보통 팀이 채팅창에 무엇을 붙여 넣는지 정하거나, 적어도 모범을 보이는 사람이다. 소스 코드, 고객 데이터, 자격 증명, 내부 아키텍처는 고용 계약, 회사 정책, 그리고 종종 고객 계약의 적용을 받으며, 답은 그때그때 편리한지가 아니라 어떤 등급과 어떤 계정을 사용하느냐에 따라 달라진다.

습관이 되기 전에, 서면으로 의도적으로 결정하라. 어떤 경우에도 유효한 관행은 다음과 같다: 파일을 그대로 붙여 넣기보다 문제의 형태를 추론하고, 무엇이든 입력하기 전에 식별자와 비밀 정보를 삭제하고, 고객 데이터는 아예 포함하지 않으며, 충분히 작은 코드 조각과 공개 저장소만으로도 헤더 주석만큼 확실하게 코드베이스를 식별할 수 있음을 기억하라. 회사에 정책이 있다면 그 정책이 이 페이지보다 우선한다. 정책이 없다면 아마 그 정책을 작성해야 할 사람은 바로 당신일 것이다.

실패하는 지점

실패 일어나는 일 이에 대해 할 일
중요도의 평준화 되돌릴 수 있는 선택과 영구적인 선택에 똑같이 확신에 찬 철저한 답변을 함 되돌릴 수 있는 정도를 먼저 기준으로 정렬하라. "어떤 옵션인가"를 묻기 전에 "이걸 되돌리는 데 드는 비용은 얼마인가"를 물어라
블로그 게시물식 아키텍처 플랫폼 팀이 있는 회사가 할 법한 일을 추천함. 원문 자료를 작성한 사람이 바로 그런 사람이기 때문 온콜 로테이션, 이직 위험, 자신이 운영해 본 적 없는 것을 제약 조건으로 프롬프트에 넣음
지어낸 비즈니스 수치 어디서 나왔는지 알 수 없는 기술 부채 주장 속 백분율과 절약 시간 직접 제공하지 않은 수치는 모두 금지하라. 이를 자신의 주장을 공격하는 데 사용하고, 글을 쓰는 데 사용하지 말라
지어낸 관행 주니어에게 자신의 규칙도 아닌 규칙을 코드가 어겼다고, 자기 말투처럼 들리는 어조로 말함 자신의 규칙을 제공하고, 알려주지 않은 표준을 근거 없이 단정하지 못하게 하세요
평면적인 리뷰 목록 명명에 대한 사소한 지적과 경쟁 조건을 동일한 중요도와 확신 수준으로 다룹니다 심각도 예산입니다. 반드시 수정해야 할 사항은 최대 세 가지로 제한하고, 반드시 선택하게 하세요
기다리라고 말하지 않습니다 결정을 요청받으면 결정합니다. 결정이 시기상조라는 점을 자발적으로 말하지는 않습니다 지금 결정해야 하는지, 기다리면 무엇을 얻을 수 있는지 명시적으로 물어보세요
동의 계획이 타당한지 물으면 타당하다고 답할 것입니다 이를 승인해야 하는 사람의 목소리로 이에 반대하는 가장 강력한 근거를 제시해 달라고 요청하세요
신뢰의 어느 부분도 없음 사건에 관여하지 않았고, 이 엔지니어가 번아웃 상태라는 사실도 모르며, 팀에 대한 권한도 없습니다 그 업무의 절반은 위임하지 않습니다. 추론과 글쓰기를 위한 것입니다

Dante Skill은 어떻게 설치하나요?

다운로드 파일은 압축 파일 루트에 SKILL.md가 포함된 ZIP이며, 중첩된 폴더 안에 들어 있지 않습니다. 이러한 폴더 구조가 업로드에 실패하는 일반적인 원인입니다. Claude 데스크톱 앱에서 사용자 지정 → Skills를 열고 ZIP을 업로드한 다음 활성화하세요.

Skills를 사용하려면 설정 → 기능에서 코드 실행을 활성화해야 합니다. Anthropic의 도움말 센터에는 현재 Free, Pro, Max, Team 및 Enterprise에서 Skills를 사용할 수 있다고 나와 있지만, Academy 튜토리얼에는 Pro, Max, Team 및 Enterprise만 나와 있습니다. 따라서 무료 요금제를 사용 중이라면 어느 페이지의 내용을 그대로 믿기보다 자신의 계정에서 설정 → 기능을 확인하세요. 전체 안내는 Skill 설치 가이드에 있습니다.

ChatGPT 또는 Gemini에서는 업로드 단계가 없습니다. 열기 SKILL.md내용을 복사해 사용자 지정 지침에 붙여넣으세요. 자동 실행 기능은 사라지지만 방법론은 유지됩니다.

누구를 위한 것인가요?

자신의 업무를 계속 수행하면서 기술 방향까지 맡는 테크 리드와 스태프 엔지니어, 그리고 아직 직함은 없지만 책임을 맡은 첫 리드에게 적합합니다. Claude, ChatGPT 또는 모든 AI 채팅에서 작동합니다.

엔지니어링 역할은 각각 별도의 Skills로 나뉘며, 각 $19에 일회성 다운로드로 제공됩니다:

더 폭넓은 구성은 소프트웨어 개발자 Skill과 소프트웨어 및 IT Skill입니다.

요약:

결정하기 전에 먼저 결정을 분류하세요. 모델은 되돌릴 수 있는 선택과 영구적인 선택에 똑같이 확신에 찬 답변을 내놓으며, 당신이 어떤 종류의 선택을 앞두고 있는지는 결코 알려주지 않기 때문입니다. 누가 온콜을 맡는지, 팀이 한 번도 운영해 보지 않은 것은 무엇인지, 누가 떠날 수도 있는지 등 팀의 상황을 prompt에 엄격한 제약 조건으로 포함하고, 기술적으로 가장 나은 순위와 실제로 팀이 운영할 수 있는 순위를 모두 요청하세요. 검토 항목은 반드시 수정해야 할 세 가지로 제한하고, 제공하지 않은 규칙을 모델이 관례라고 단정하지 못하게 하세요. 그렇지 않으면 주니어 팀원에게 당신이 정하지도 않은 규칙을 가르치게 됩니다. 기술 부채에 대한 주장을 대신 작성하게 하기보다 자신의 주장을 반박하는 데 활용하고, 직접 제공하지 않은 숫자는 만들어내지 않도록 하세요. 그런 다음 거부한 선택지들이 아직 대화에 남아 있을 때 결정 기록을 작성하세요. 세션 간 유지할 팀 정보가 필요하다면 Dante - 테크 리드 AI Skill ($19)을 이용하세요. Claude, ChatGPT 및 모든 AI 채팅에서 작동하며 30일 환불 보장이 제공됩니다.

Skill · .md · Claude 및 ChatGPT에서 작동

Dante - 테크 리드 AI Skill

무언가를 추천하기 전에 되돌리는 데 드는 비용을 기준으로 결정을 분류하고, 실제로 팀이 운영해 본 경험을 바탕으로 선택지를 걸러내며, 검토 의견의 분량을 조절하고, 요청하면 당신의 주장을 반박합니다. 구독이 필요 없습니다. 영구적으로 사용할 수 있습니다.

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KissMySkills는 Claude, ChatGPT 및 모든 AI 채팅을 위한 2,000개 이상의 AI Skill, 80개 이상의 prompt 팩, 75개 이상의 에이전트 및 무료 도구를 제공하는 마켓플레이스입니다.

관련 Skill 가이드

자주 묻는 질문

Can Claude help with technical decisions?+

It can reason through options well, but it will not raise the two questions that actually settle most of them. The first is reversibility: ask it about your log format and your data model in the same session and you get two equally confident answers, though one is changeable on a Tuesday and the other outlives everyone who chose it. The second is operability: it does not know who is on call. Ask it to sort the decision by what undoing it costs before you ask it which option, and put your team in the prompt as a hard constraint.

What is a one-way door decision?+

Amazon's 2015 shareholder letter frames it as decisions that are consequential and irreversible or nearly irreversible, which must be made methodically, carefully and slowly with great deliberation and consultation. Most decisions are not like that: they are changeable, two-way doors, and those can and should be made quickly by high-judgement individuals or small groups. The practical value for a tech lead is spotting when a team is applying one-way-door process to a two-way-door decision, which is where most of the slowness comes from.

Why does AI recommend architecture my team cannot run?+

Because it optimises for what is technically good, and the material it learned from was written largely by people at companies with a platform team. It does not know who is on call, what they have operated before, what they will be paged for, or how many of them will still be there in eighteen months. Give it those facts as constraints and ask for two rankings: the technically best answer and the one this team can actually run. Where they differ is the interesting part.

Is AI good at code review?+

It is good at finding candidates and bad at weighting them. The default output is a flat list where a naming preference, a missing test and a race condition all appear at the same size in the same confident tone, which is exhausting to receive and teaches nothing. Two fixes: impose a budget of at most three must-fix items so it has to choose, and supply your conventions while forbidding it from asserting any standard you did not give it. Otherwise it will tell a junior their code breaks a rule that is not your rule.

Will it invent numbers in a tech-debt business case?+

Yes. Ask it to make the case for paying down debt and you get percentages of incidents avoided and engineering hours saved that you never supplied. Forbid any figure you did not give it, with a placeholder instead. The better use is to point it the other way entirely: ask it to write the strongest refusal a competent director would give, in their vocabulary. That tells you what you actually have to answer, and models are good at it when asked and bad at noticing it needs doing.

How do I unblock an engineer without doing the work for them?+

Do not paste their problem in and hand back the answer. It takes ninety seconds and it makes you a slow API in front of a fast one, while the engineer learns nothing and comes to you sooner next time. Ask the model for the three questions to ask, in order, with what a yes and a no would each rule out, and forbid it from hinting at the cause. Then ask what the engineer would need to already know for the first question to land - if they do not know it, the gap is the thing to teach and the debugging session is the wrong intervention.

Is it safe to paste work code into an AI chat?+

That is a policy question rather than a technical one, and as a tech lead you are usually the person who sets it or models it. Source code, customer data, credentials and internal architecture are governed by your employment agreement, your company's policy and often a customer contract, and the answer depends on your tier and account. Settle it in writing before it becomes a habit. Practices that hold regardless: reason about the shape of a problem rather than pasting the file, redact identifiers and secrets, keep customer data out, and remember a small snippet plus your public repo can identify the codebase.

How do I install the Dante skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive rather than inside a nested folder, which is the usual reason an upload fails. In the Claude desktop app open Customize, then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills need code execution enabled, under Settings then Capabilities. Anthropic's help centre currently lists Skills on Free, Pro, Max, Team and Enterprise, while its Academy tutorial lists Pro, Max, Team and Enterprise, so if you are on the free plan check Settings then Capabilities for your own account rather than trusting either page. In ChatGPT or Gemini there is no upload step, so open SKILL.md, copy the contents and paste them into custom instructions.

~/get-started

효과적으로 작동하는 Skills. 군더더기 없이.

스토어의 모든 스킬, prompt 팩 및 agent 둘러보기.

모든 스킬 찾아보기 →또는 무료 도구를 사용해 보세요