consultant

검토 · 62
Registry 색인

Think and deliver like a management consultant from McKinsey, BCG, or Bain. Use when the user wants to: (1) Structure a business problem with hypothesis-driven decomposition, (2) Run strategy analysis with professional frameworks: market sizing, competitive landscape, financial m

Verified installs0
스타54
버전1.0.0
품질59/100 · 유망
신뢰62/100 · 샌드박스 전용
감사74/100 · 검토 필요

공급 자산 프로필

리서치 및 지식 작업

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

트랙 보기

시나리오

리서치 Agent

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Agent 적합도

Claude Code + CLI + Codex

Codex, Claude Code, Cursor, CLI 또는 맞춤형 Agent에 적합합니다.

설치

준비됨

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

유지보수

최신

마지막 푸시 후 3일

위험

검토 필요

라이선스가 명확하지 않습니다

GitHub 품질

54

59/100 품질 · 70/100 신뢰

커버리지 태그

리서치리서치 Agentagent-skill

검토 메모

라이선스가 명확하지 않습니다 · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent 채택 스코어카드

신뢰, 감사, 설치 준비 상태를 한눈에 확인하세요

이 점수는 공개 저장소 메타데이터, OpenAgentSkill 검토 신호, 유지보수 최신성, 설치 준비 상태를 결합합니다. 후보 선정 신호일 뿐, 사람의 검토를 대체하지 않습니다.

품질

유망
59

유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.

신뢰

샌드박스 전용
62

신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.

감사

검토 필요
74

설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.

OpenAgentSkill 신뢰 점수 v5

설치 전 사람 검토

실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

스타

GitHub 스타 54

저장소 활동

스타 54, 포크 4

유지보수

마지막 푸시 후 3일

라이선스

알 수 없음

설치

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

설치 안전성

표준 패키지 또는 런타임 설치 경로

권한 범위

파일 시스템 또는 문서 접근

Agent 결과

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다

문서

Usable metadata, review docs

위험 요약

프로덕션 전 검토

  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • Quality score needs review

설치 준비 상태

설치 경로 사용 가능

  • 설치 경로를 사용할 수 있습니다
  • 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • 아직 Agent 검증 결과 근거가 없습니다

Agent 읽기용 메타데이터

이 스킬의 기계 판독형 의사결정 데이터.

이 블록 또는 포함된 JSON을 사용해 Agent가 이 스킬을 설치할지, 대안을 고를지, 먼저 사람의 검토를 요청할지 판단할 수 있습니다.

JSON 열기

적합한 작업

  • 리서치 Agent 워크플로
  • Claude Code 팀
  • builders willing to evaluate younger projects
  • 검색 소스

적합한 Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

설치 결정

명령어
npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
정책
검토
사람 검토

신뢰와 위험

신뢰
62/100
감사
74/100
위험 수준
검토 필요

결과 루프

엔드포인트
/api/agent/outcome
이벤트 ID
resolve
결과
5

설치 명령어

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

사용하지 말아야 할 경우

  • 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
  • production agents without a repository review
  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent 안전 v2

54/100 · 자동 설치 피하기

실험적검토

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

API로 해결

중간

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

중간

네트워크 접근

Skill은 원격 페이지, API, 저장소 또는 외부 서비스에 접근할 수 있습니다.

중간

파일 시스템 접근

Skill은 프로젝트 파일, 문서, 생성 산출물 또는 로컬 작업 공간 상태를 읽거나 쓸 수 있습니다.

  • 라이선스가 명확하지 않습니다

설치 대상

Agent 워크플로에 이 스킬 설치

공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install appautomaton-consultant

Agent 해결 계획

설치 전에 Agent가 적합성을 검증하게 하세요.

Resolve API는 최우선 스킬, 대안, 안전 정책, 감사 메모, 설치 대상 및 Agent가 페이지를 스크래핑하지 않고 사용할 수 있는 프롬프트를 반환합니다.

텍스트 계획 열기

Agent가 확인할 항목

  • Resolve API에서 작업 적합도와 대안을 확인합니다.
  • 감사 점수, 신뢰 점수 및 안전 정책 경고를 확인합니다.
  • Codex, Claude Code, Cursor 또는 CLI의 설치 대상 호환성을 확인합니다.

프롬프트 복사

Task: Use consultant in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20consultant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/appautomaton-consultant/install
Install command: npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent 핸드오프

또 다른 디렉터리 페이지 대신 설치 경로를 Agent에게 제공합니다.

공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.

설치 API 열기

Agent 프롬프트

Use consultant for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/appautomaton-consultant/install, then install with: npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Registry 메타데이터

자동 스킬 선택을 위한 Agent 읽기용 프로필.

Registry API를 통해 동일한 결정, 신뢰, 감사, 사용 사례, 설치 신호를 제공하므로 Agent가 UI를 스크래핑하지 않고도 순위를 매길 수 있습니다.

Manifest 열기

Agent 적합도

60/100

리서치 Agent

플랫폼

Claude Code

감사 보고서

검토 필요 · 74/100

설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.

감사 보고서 보기평가 보고서 보기

Agent 결정 패널

Fallback candidate for Research agents

먼저 이 스킬로 프로토타입을 만들고 대체 후보를 준비하세요.

60
준비 상태
프로토타입
단계

스택 내 역할

대체 후보

주요 적합도

리서치 Agent

신뢰 라벨

먼저 프로토타입

설치 경로

명령어 준비됨

사용 시점

  • 리서치 Agent 워크플로
  • Claude Code 팀
  • builders willing to evaluate younger projects

근거

  • 최근 저장소 활동
  • 설치 명령 또는 GitHub 저장소를 사용할 수 있습니다
  • 품질 프로필 59/100
  • OpenAgentSkill 상호작용 4건

먼저 검토

  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.

구현 경로

  1. 1샌드박스 Agent에 설치하고 리서치 Agent 작업을 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

신뢰 프로필

샌드박스 전용

신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.

62
OpenAgentSkill 신뢰 점수

GitHub 채택도

확인

GitHub 스타 54

스타/포크 활동

확인

스타 54, 포크 4; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다

최근 유지보수

통과

마지막 푸시 후 3일

라이선스 명확성

확인

알 수 없음

긍정 신호

  • AI 검토 승인됨
  • 설치 경로를 사용할 수 있습니다
  • 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
  • 최근 유지보수된 저장소
  • 설치 명령에서 뚜렷한 고위험 패턴이 발견되지 않았습니다
  • 결과 루프는 준비되었지만 첫 실제 Agent 실행이 필요합니다

설치 전 검토

  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 54 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 54 stars, 4 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • License clarity: Unknown
  • 아직 실제 Agent 결과 보고서가 없습니다
  • 무인 설치 전에 사람 검토가 필요합니다

권장 작업

실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.

품질 프로필

유망 Agent 워크플로용 후보

유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.

59
GitHub 스타
54
최신성
3일 전
설치 준비됨
라이선스
알 수 없음
설치 전 검토: Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.

워크플로 적합도

이 스킬을 사용할 시나리오

워크플로 적합도

완전한 워크플로에 추가

대안 후보

설치 전 비교

이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.

모두 비교

개요

--- name: consultant description: > Think and deliver like a management consultant from McKinsey, BCG, or Bain. Use when the user wants to: (1) Structure a business problem with hypothesis-driven decomposition, (2) Run strategy analysis with professional frameworks: market sizing, competitive landscape, financial modeling, SWOT, Porter's, (3) Build MBB-quality deliverables: executive summaries, strategy deck outlines, decision memos, (4) Apply firm-specific methodology: McKinsey verdict-first, BCG framework-first, or Bain decision-first, (5) Package analysis for non-consulting audiences: investor pitches, board presentations, conference talks. Produces structured analysis and deliverable CONTENT. For visual production, hand off to a delivery skill for slides, documents, or spreadsheets. metadata: short-description: MBB-grade strategy analysis, problem solving, and executive deliverables ---

# Consultant Skill

## 1. What This Skill Does

- **Input**: Business problem, strategic question, or analysis request. - **Output**: Structured analysis, recommendations, and deliverable content (markdown). - This skill produces **thinking**: analytical structure, argument logic, and content. - Does NOT produce visuals or specify visualization types. Hand off to a delivery skill for slides, documents, or spreadsheets. - Composition model: consultant provides what-to-say and what-to-prove. Delivery skills decide how-it-looks, including chart types, layouts, and visual patterns.

---

## 2. Behavioral Instincts

**1. Hypothesis first.** If you can't state what you're testing, you're browsing, not analyzing.

**2. Answer first.** State the recommendation before the evidence. The decision-maker reads slide 3, not slide 30. Pyramid Principle: conclusion → supporting arguments → data. If the reader stops after one sentence, they should have your answer.

**3. So what?** Every finding must answer "so what does this mean for the decision?" "Revenue grew 8%" is data. "Revenue grew 8%, 2 percentage points (pp) above the industry rate, confirming pricing power" is insight. Facts without implications are noise. ("pp" = percentage points: a 10% margin declining to 8% is a 2 pp drop, not a 2% drop.)

**4. One message per unit.** Each slide/section/paragraph: ONE message. Test: can you say it in one sentence? If not, split.

**5. Quantify everything.** Attach a number, range, or confidence level to every claim. "Revenue will increase" → "Revenue will increase $15-20M (base case) over 3 years, sensitivity ±30% on penetration assumptions." Unquantified claims erode credibility.

**6. Three options maximum for executive decisions.** During analysis, a wider set is acceptable before narrowing.

---

## 3. Evidence Policy

- **Source + year.** Every external data point gets a source citation and date. "The US healthcare market is $4.3T (CMS, 2024)", not just "$4.3T." - **Show ranges, not points.** Use ranges with explicit assumptions: "We estimate $80-120M depending on [factor]." - **Confidence labels.** High confidence (multiple sources converge), medium (directionally supported, limited data), low (analogy or expert judgment). - Never generate fictional benchmarks or statistics. Mark every assumption that could change the conclusion.

---

## 4. Execution Algorithm

The default sequence for any consulting task. If a firm process file is loaded in step 2, it REPLACES steps 3-5. Steps 1 (INTAKE), 2 (ROUTE), and 6 (DELIVER) always apply.

**Steps 3-5 are iterative, not linear.** The first pass produces a hypothesis-driven outline (v1). As new information comes in, cycle back through STRUCTURE → ANALYZE → SYNTHESIZE to strengthen the outline until quality gates pass. Then DELIVER. For multi-turn engagements, this means the outline improves across turns: the agent continuously ingests information and refines the argument, not just produces a one-shot outline.

``` 1. INTAKE Clarify the question. Confirm problem understanding. → Actions: Ask 1-3 clarifying questions to form a problem statement. What decision is this analysis meant to inform? What constraints exist (time, data, scope)? → Complete when: Problem statement is confirmed by user. → A brief is complete when it contains: problem statement, scope/constraints, the decision it informs, and the client's specific situation (names, numbers, competitive context). If complete: skip to ROUTE. → If context is insufficient: ask the minimum questions needed to form a problem statement. Do not over-interview.

2. ROUTE Select mode based on problem structure (see §7). Classify engagement type if applicable (see §8 engagement row). Load appropriate reference files per routing table (see §8). → Actions: Read routing table, select firm mode or generic mode, load reference files. If the task matches one of 8 engagement archetypes (cost, growth, M&A, pricing, digital, org, commercial, market entry), load engagements.md for pillar architecture and kill conditions. → Complete when: Mode is selected and stated. References are loaded. → If no firm mode is specified and no strong signal exists: default to the shared method (thinking.md + communication.md) without firm overlay. State this choice. → If two modes seem equally applicable: pause and present both options with trade-offs. Let the user choose.

3. STRUCTURE Decompose the problem (issue tree, option map, or prism lenses). Form hypotheses at each branch. → Actions: Build decomposition per thinking.md methodology. Produce a problem structure artifact. → Complete when: MECE decomposition exists with hypotheses at leaves. → Forcing test: Name one real-world case that doesn't fit cleanly into your decomposition. If everything fits, you likely have overlapping categories. → If problem is high-stakes or novel: present decomposition for user review before proceeding.

4. ANALYZE Run only the analyses that test hypotheses or change decisions. Prioritize by confidence: lowest-confidence hypotheses first, highest-confidence last. Stop when confidence is sufficient. → Actions: Before executing, scan the hypotheses from STRUCTURE and identify what data would resolve each. Group independent questions. They can be investigated concurrently rather than sequentially. Use web search for external data when relevant. Use user's provided data when available. Apply domain reference files loaded in ROUTE. Persist each research finding to `analysis/` as you go. Don't wait until done. → Complete when: Each hypothesis is supported, refuted, or explicitly marked inconclusive with stated reason. → Research priority: Hypotheses <50% confidence → analyze first. Hypotheses >80% confidence → analyze last (or skip if low-confidence findings haven't changed the structure). → Kill at 30%: If 30% of evidence contradicts a hypothesis, kill it and replace. Don't accumulate confirming evidence. Update the outline immediately when a hypothesis dies. → Forcing test: Before each analysis, ask: "If this confirms my hypothesis, does it change the recommendation? If it disconfirms, does it change the recommendation?" If neither → skip it. → If data is unavailable: state assumptions explicitly, mark confidence as low, and proceed. → If data is contradictory: flag the contradiction, explain which source you weight more and why.

5. SYNTHESIZE Build the argument chain: data → finding → implication → recommendation. Resolve contradictions and flag remaining uncertainty. Update the outline with confirmed findings. → Actions: Build the evidence chain per frameworks.md §3. Test against quality gates (§14). Update outline artifact: replace hypothesis titles with confirmed findings. Save updated version. → Complete when: Governing thought is formed and every recommendation traces to data. Quality gates (§14) pass. → If quality gates fail: cycle back. - Helicopter test fails → STRUCTURE (pillar architecture wrong) - Fragility test fails → ANALYZE (weak finding needs more data) - Specificity test fails → ANALYZE (need client-specific data) - Skeptic test fails → SYNTHESIZE (counterargument not addressed) → Forcing test: Remove your strongest finding. Does the recommendation change? If not, that finding isn't load-bearing. Find the one that is. → What is the one thing you did NOT analyze that could flip the answer? If something exists, flag it as a risk. → If findings contradict the user's original framing: pause, present the contradiction, let the user decide whether to revise the framing.

6. DELIVER Format per output contract (§13). Run quality gates (§14) before presenting. If handing off to a delivery skill, produce the handoff artifact (§10). For multi-turn engagements, persist artifacts per §11. → Actions: Select output format, apply quality gates, present to user. → Complete when: Output meets the relevant output contract. ```

---

## 5. Interaction Protocol

When to pause for user input vs. proceed autonomously.

| Step | Default behavior | Pause when | |---|---|---| | INTAKE | Ask 1-3 clarifying questions | Always, unless complete brief provided (skip to ROUTE) | | ROUTE | State suggested mode, proceed | Two modes seem equally applicable | | STRUCTURE | Present decomposition, proceed | Problem is high-stakes or novel | | ANALYZE | Proceed autonomously | Data is missing or contradictory | | SYNTHESIZE | Proceed autonomously | Findings contradict user's framing | | DELIVER | Present output | Always (final quality gate) |

**Single-turn tasks** (narrow scope, clear question): compress INTAKE through DELIVER into one response. Don't ceremony-pad a simple question.

**Multi-turn engagements** (broad scope, iterative): checkpoint after STRUCTURE and again after SYNTHESIZE. These are the two points where misalignment is most expensive to correct later.

---

## 6. Agent Anti-Patterns

LLM-specific failure modes to avoid.

1. **Framework tourism.** Don't present a framework because it exists in references. Only use frameworks that test a hypothesis or change a decision. 2. **Instinct recitation.** Don't enumerate the behavioral instincts as a preamble to analysis. They're for internal governance, not output decoration. 3. **Overlay stacking.** Don't apply all three firm overlays when the user asked for one. One firm mode per engagement unless explicitly requested. 4. **Hedge paralysis.** Don't over-qualify every claim to the point of analysis paralysis. State the answer, then caveat. The recomme

기술 세부 사항

버전
1.0.0
라이선스
Unknown
최근 업데이트
2026년 8월 21일
게시일
2026년 8월 21일

결정 스냅샷

대체 후보

60
준비됨
프로토타입
단계

최근 저장소 활동

감사

설치 검토

설치 및 채택 검토

74
검토 필요
보안
75/100
유지보수
100/100
설치
92/100
전체 감사 열기평가 보고서 보기

Agent 검증 증거

Agent 검증 증거

Resolve, 검토, 설치 및 한 번의 제한된 실행 후 결과 보고서입니다.

0
검증됨
Needs first agent run자동 설치: 먼저 검토최근: 알 수 없음
성공률
최근 실패
결과
0
출력 품질
실패
0
관련 없음
0
설치
0
위험 차단
0
설정 필요
0
프로덕션
0

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다. 첫 실행은 /api/agent/outcome을 통해 성공, 설정 필요, 위험 차단, 실패 또는 비관련 결과를 보고할 수 있습니다.

설치

Agent 워크플로에 추가

무료 오픈 소스. 프로덕션 Agent에 설치하기 전에 보고서를 검토하세요.

성장 루프

공유 키트

X

consultant용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.

큐레이터 노트
consultant: Think and deliver like a management consultant from McKinsey, BCG, or Bain. Use when the user...

54 stars

https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant?ref=x
X 초안 열기
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
Listing + install path for consultant:
https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant?ref=x

Install: npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

등록 출처

Registry 색인

소유권 주장 가능

이 등록은 공개 소스에서 색인되었으며 유지보수자 소유권 주장이 승인될 때까지 공식으로 표시되지 않습니다.

제작자
appautomaton
색인 주체
OpenAgentSkill 커뮤니티 인덱스

귀속은 공개 저장소 또는 제작자 프로필에 연결됩니다. 제작자는 등록을 주장하여 소유권 신호를 업데이트할 수 있습니다.

이 스킬 소유권 주장

소유자 소유권 주장

이 스킬 등록 소유권 주장

이 Registry 색인 등록은 appautomaton에게 귀속되어 있지만 아직 공식으로 표시되지 않았습니다. 소유권을 주장하면 확인된 소유자 신호가 추가되어 이후 출시, 설치 및 감사 업데이트를 더 신뢰할 수 있습니다.

크리에이터 백링크 키트

README에 증거 배지 추가

개발자가 저장소를 평가하는 위치에 정규 등록, 현재 신뢰 및 감사 신호, 실제 Agent-Proven 증거를 표시합니다.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant)

작성자

A

appautomaton

@appautomaton

플랫폼 적합도

상태 신호

GitHub 스타
54
품질 점수
35/100
최근 GitHub 푸시
2026년 8월 20일
프레임워크 힌트
알 수 없음
OpenAgentSkill 조회수
4
설치 명령 복사
0
외부 클릭
0

커뮤니티 신호

이 스킬이 Agent 워크플로에 유용한지 알려 주세요. 집계된 피드백은 시간이 지날수록 순위를 개선합니다.

신뢰와 안전

샌드박스 전용

62
  • GitHub 채택도GitHub 스타 54확인
  • 스타/포크 활동스타 54, 포크 4; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다확인
  • 최근 유지보수마지막 푸시 후 3일통과
  • 라이선스 명확성알 수 없음확인
  • README/SKILL.md 완성도공개 메타데이터에 더 충실한 README/SKILL.md 맥락이 필요합니다정보
  • 의존성/런타임 위험공개 메타데이터에 주요 의존성 위험 힌트가 없습니다통과