gza-plan-improve
Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an implementation-ready plan
공급 자산 프로필
리서치 및 지식 작업
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
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 mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
유지보수
최신
마지막 푸시 후 1일
위험
검토 필요
Low GitHub adoption signal
GitHub 품질
11
57/100 품질 · 73/100 신뢰
커버리지 태그
검토 메모
Low GitHub adoption signal · Quality score needs review
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
유망유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.
신뢰
샌드박스 전용신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.
감사
검토 필요설치 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.
스타
GitHub 스타 11
저장소 활동
스타 11, 포크 1
유지보수
마지막 푸시 후 1일
라이선스
MIT
설치
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
설치 안전성
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
Shell 또는 명령 실행
Agent 결과
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다
문서
README/SKILL.md 맥락이 충분합니다
위험 요약
프로덕션 전 검토
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
설치 준비 상태
설치 경로 사용 가능
- 설치 경로를 사용할 수 있습니다
- 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
- 라이선스가 명시되었습니다
- 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.
적합한 작업
- Browser automation 워크플로
- Claude Code 팀
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
적합한 Agent
설치 결정
- 명령어
- npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
- 정책
- 검토
- 사람 검토
- 예
신뢰와 위험
- 신뢰
- 65/100
- 감사
- 76/100
- 위험 수준
- 검토 필요
결과 루프
- 엔드포인트
- /api/agent/outcome
- 이벤트 ID
- resolve
- 결과
- 5
사용하지 말아야 할 경우
- 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- 고위험 권한 힌트: Shell 또는 명령 실행
- Quality score needs review
Agent 안전 v2
48/100 · 자동 설치 피하기
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
높음
Shell 또는 명령 실행
Skill 메타데이터가 터미널, CLI, Shell, 하위 프로세스 또는 명령 실행 워크플로를 참조합니다.
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.
- 고위험 권한 힌트: Shell 또는 명령 실행
- Low GitHub adoption signal
설치 대상
Agent 워크플로에 이 스킬 설치
공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.
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 mhawthorne-gza-plan-improveAgent 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.
JSON 열기
/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-improve%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 텍스트
/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-improve%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
설치 핸드오프
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install
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 gza-plan-improve in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20gza-plan-improve%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install
Install command: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
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 핸드오프
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install
LLM 텍스트 형식
/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install?format=text
대안 찾기
/api/skills/search?q=gza-plan-improve&limit=3
Agent 프롬프트
Use gza-plan-improve for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/install, then install with: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improveRegistry 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.
Agent 결정 패널
Fallback candidate for Browser automation
먼저 이 스킬로 프로토타입을 만들고 대체 후보를 준비하세요.
스택 내 역할
대체 후보
주요 적합도
Browser automation
신뢰 라벨
먼저 프로토타입
설치 경로
명령어 준비됨
사용 시점
- Browser automation 워크플로
- Claude Code 팀
- builders willing to evaluate younger projects
근거
- 최근 저장소 활동
- 설치 명령 또는 GitHub 저장소를 사용할 수 있습니다
- 품질 프로필 57/100
- OpenAgentSkill 상호작용 4건
먼저 검토
- Low GitHub adoption signal
구현 경로
- 1샌드박스 Agent에 설치하고 Browser automation 작업을 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 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.
GitHub 채택도
수정GitHub 스타 11
스타/포크 활동
수정스타 11, 포크 1; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
최근 유지보수
통과마지막 푸시 후 1일
라이선스 명확성
통과MIT
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
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 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.
워크플로 적합도
이 스킬을 사용할 시나리오
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Verify behavior
Testing and QA
I need my agent to test a web app, reproduce bugs, and verify fixes.
워크플로 적합도
완전한 워크플로에 추가
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
대안 후보
설치 전 비교
이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
개요
--- name: gza-plan-improve description: Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an implementation-ready plan allowed-tools: Read, Bash(uv run gza show:*), Bash(uv run gza log:*), AskUserQuestion version: 1.0.0 public: true ---
# Gza Plan Improve
Refine a draft plan through a deliberate question loop. Use this when the user has a rough plan, an incomplete completed plan task, or a draft that needs sharper scope, acceptance criteria, sequencing, risks, and test strategy before implementation begins.
## Inputs
Accept one of these inputs:
- Preferred: a full prefixed plan task ID (for example, `gza-1234`) - Also supported: pasted draft plan text - Optional: extra constraints, related task IDs, or notes about what feels weak
If the user provides neither a full prefixed plan task ID nor draft plan text, ask for the current draft or plan task first.
Use the full prefixed task ID for all `gza` commands.
## Goal
Produce an improved plan, not just a score.
The skill should: - identify the highest-leverage gaps in the current draft - ask concise questions to close those gaps - confirm assumptions explicitly instead of guessing - rewrite the plan into a cleaner, more implementation-ready shape - call out any remaining blockers or open questions
This is different from `/gza-plan-review`: - `/gza-plan-review` decides `Go` / `No-go` - `/gza-plan-improve` actively helps the user strengthen the plan first
## Process
### Step 1: Gather the current plan and context
If the input is a full prefixed plan task ID, inspect it with:
```bash uv run gza show <TASK_ID> uv run gza log <TASK_ID> ```
Use that output to extract: - task type and status - original prompt - current plan/report content - nearby context from logs that explains uncertainty, blockers, or assumptions
If the task is not found or is not a `plan` task, stop and explain the mismatch.
If the input is draft text instead of a task ID, use the provided draft as the working plan.
### Step 2: Diagnose the weakest parts first
Evaluate the draft against these plan dimensions:
1. Problem framing - Is the user problem or objective specific? - Does the draft explain why the work matters?
2. Scope and boundaries - What is explicitly in scope? - What is explicitly out of scope? - Which files, modules, systems, or surfaces are likely affected?
3. Acceptance criteria - What observable outcomes define success? - Are edge cases and failure modes named? - Would an implementer know when the work is done?
4. Risks and unknowns - What could cause rework, delay, or the wrong design choice? - Which unknowns need decisions, investigation, or validation?
5. Dependencies and sequencing - Are prerequisites, approvals, related tasks, or external systems identified? - Is the execution order clear enough to avoid backtracking?
6. Test strategy - Which tests or verification modes are required? - Which regressions must be guarded against?
Rank the gaps and focus on the smallest set of questions that will most improve the plan.
### Step 3: Run a targeted question loop
Use AskUserQuestion to ask concise, high-value follow-up questions.
Rules for the question loop: - Ask only what materially improves the plan - Prefer 1 to 4 questions per round - Ask about the biggest uncertainty first - Confirm assumptions explicitly when the draft implies something but does not state it - Stop asking once the remaining gaps are minor or clearly flagged as open questions
Good question themes: - exact success criteria - scope boundaries and non-goals - risky edge cases - sequencing and dependency order - test expectations - operator-facing docs/help/config impact when relevant
### Step 4: Rewrite the plan
Produce a revised plan with clear headings and direct language. Prefer a structure like:
```text Plan: <short title>
Objective - <what problem is being solved>
Scope - In scope: <items> - Out of scope: <items>
Assumptions / Inputs - <assumptions confirmed with user>
Acceptance Criteria 1. <testable success condition> 2. <testable success condition>
Implementation Outline 1. <step> 2. <step> 3. <step>
Risks / Unknowns - <risk + mitigation or follow-up>
Dependencies - <task/system/approval + status>
Test Strategy - <unit/integration/e2e/manual verification as relevant>
Open Questions - <only unresolved items that genuinely remain> ```
Do not preserve vague wording from the original draft if it can be made concrete.
### Step 5: Close with readiness and next action
After presenting the improved plan, summarize:
- what materially changed - any blockers or unresolved questions that still matter - whether the plan now looks ready for `/gza-plan-review` or direct implementation follow-up
If the plan came from a task and is now strong enough, recommend:
```bash uv run gza show <TASK_ID> uv run gza log <TASK_ID> ```
and then `/gza-plan-review` for a final quality gate if needed.
If the plan is still too ambiguous after refinement, say so plainly and list the missing decisions.
## Important notes
- Keep the interaction collaborative and specific; avoid broad brainstorming unless the user asks for it. - Prefer rewriting the plan over merely criticizing it. - Do not invent technical constraints, dependencies, or acceptance criteria that were not supported by the draft or user answers. - If the user is really trying to create a new gza task rather than improve a plan draft, prefer `/gza-task-draft`. - If the user wants a final `Go` / `No-go` decision on a completed plan task, prefer `/gza-plan-review`.
기술 세부 사항
- 버전
- 1.0.0
- 라이선스
- MIT
- 최근 업데이트
- 2026년 8월 21일
- 게시일
- 2026년 8월 21일
결정 스냅샷
대체 후보
최근 저장소 활동
Agent 검증 증거
Agent 검증 증거
Resolve, 검토, 설치 및 한 번의 제한된 실행 후 결과 보고서입니다.
- 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.
성장 루프
공유 키트
gza-plan-improve용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.
gza-plan-improve: Refine a draft plan by asking targeted questions, resolving gaps, and rewriting it into an im... 11 stars https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve?ref=x
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
Listing + install path for gza-plan-improve: https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve?ref=x Install: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-plan-improve
등록 출처
Registry 색인
이 등록은 공개 소스에서 색인되었으며 유지보수자 소유권 주장이 승인될 때까지 공식으로 표시되지 않습니다.
- 제작자
- mhawthorne
- 색인 주체
- OpenAgentSkill 커뮤니티 인덱스
귀속은 공개 저장소 또는 제작자 프로필에 연결됩니다. 제작자는 등록을 주장하여 소유권 신호를 업데이트할 수 있습니다.
이 스킬 소유권 주장소유자 소유권 주장
이 스킬 등록 소유권 주장
이 Registry 색인 등록은 mhawthorne에게 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.
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-plan-improve)작성자
mhawthorne
@mhawthorne
플랫폼 적합도
상태 신호
- GitHub 스타
- 11
- 품질 점수
- 31/100
- 최근 GitHub 푸시
- 2026년 8월 21일
- 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
- GitHub 채택도GitHub 스타 11수정
- 스타/포크 활동스타 11, 포크 1; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다수정
- 최근 유지보수마지막 푸시 후 1일통과
- 라이선스 명확성MIT통과
- README/SKILL.md 완성도메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다통과
- 의존성/런타임 위험명령 실행 범위정보
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