JYP Labs AI Skill Operating Standard v0.1
핵심 메시지: AI 에이전트 성능은 모델 자체보다 업무 매뉴얼, 스킬 설계, 검증 체계가 좌우한다.
상위 운영 체계는 jyp-labs-operating-system-v0.1을 따른다.
0. 운영 표준 체계 내 역할
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 계층 | L3 핵심 변환 표준 |
| 상위 기준 | jyp-labs-operating-system-v0.1, sophie-reliable-workflow-operating-standard-v0.1, jyp-labs-operating-standards-map-v0.1 |
| 책임 | 반복 업무를 Hermes/OMW skill로 정의·검증·승격하는 기준 |
| 연결되는 하위 산출물 | Hermes skills, skill bundles, 실행 체크리스트 |
| 충돌 시 원칙 | skill 작성·평가 기준은 본 문서를 우선하고, 운영 구조·승인 경계는 상위 운영체계를 따른다. |
1. 목적
JYP Labs의 반복 업무를 AI가 수행 가능한 스킬 단위로 구조화하고, 실행 결과를 사람이 검증 가능한 형태로 운영하기 위한 내부 표준이다.
이 표준은 다음 세 가지 용도로 쓴다.
- 내부 업무 자동화 설계 기준
- 고객사 AI/AX 컨설팅·교육 자료의 기반
- OMW/Hermes 기반 지식 수집 → 실행 과제 전환 기준
2. 기본 원칙
2.1 AI 도구 교육보다 업무 구조 설계가 우선이다
- 특정 도구 사용법은 빠르게 바뀐다.
- 반복 가능한 가치는 “AI가 어떤 입력을 받아 어떤 절차로 판단하고 어떤 출력물을 내며 어떻게 검증되는가”에 있다.
- 따라서 교육·컨설팅의 중심은 도구 소개가 아니라 업무 운영체계 설계여야 한다.
2.2 스킬은 프롬프트가 아니라 실행 가능한 업무 매뉴얼이다
좋은 스킬은 다음을 명확히 가진다.
- 입력 자료
- 판단 기준
- 실행 절차
- 출력 형식
- 검증 기준
- 실패/예외 처리
- 인간 승인 경계
2.3 검증 불가능한 자동화는 운영체계가 아니다
AI가 만든 결과는 다음을 통해 검증되어야 한다.
- 출처 확인
- 추측/사실 구분
- 재현 가능한 실행 로그
- 품질 체크리스트
- 승인 필요 작업의 명시
2.4 스킬은 작업 계약으로 시작한다
프롬프트는 표현 방식이고, 스킬은 반복 실행 가능한 작업 계약이다. 스킬 정의에는 다음 계약 필드를 포함한다.
| 필드 | 질문 |
|---|---|
| Goal | 해결할 문제와 기대 결과는 무엇인가? |
| Context | 필요한 문서·코드·이슈·이전 실패는 무엇인가? |
| Boundaries | 수정 가능 범위와 금지 범위는 어디까지인가? |
| Validation | 통과해야 할 테스트·평가 기준은 무엇인가? |
| Stop | 완료·반려·에스컬레이션 조건은 무엇인가? |
좋은 스킬 요청은 “알아서 개선”이 아니라 “허용 범위 안에서 검증 증거를 남기고 닫는 것”이다.
3. 스킬 정의
JYP Labs에서 “스킬”은 다음 조건을 만족하는 업무 단위다.
| 항목 | 기준 |
|---|---|
| 반복성 | 같은 유형의 업무가 반복적으로 발생한다 |
| 입력 명확성 | 필요한 자료·조건·권한이 정의된다 |
| 판단 기준 | AI가 무엇을 기준으로 분류/선택/거절할지 명확하다 |
| 출력 형식 | 최종 산출물의 형식이 고정되거나 예측 가능하다 |
| 검증 가능성 | 결과가 맞는지 확인할 방법이 있다 |
| 예외 처리 | 자료 부족·권한 부족·위험 작업 처리 방식이 있다 |
4. 좋은 스킬과 나쁜 스킬
좋은 스킬
- “오늘 수집된 OMW 문서를 읽고 스킬 후보/강의 후보/자동화 후보로 분류한다.”
- “회의록을 요약하고 참석자별 실행 과제·기한·확인 필요 항목을 추출한다.”
- “받은 메일을 문의/일정/결제/협업/무시로 분류하고 답신 초안을 작성한다.”
공통점:
- 입력과 출력이 명확하다.
- 판단 기준이 있다.
- 결과 검증이 가능하다.
- 반복 실행할 수 있다.
나쁜 스킬
- “AI로 업무를 잘해줘.”
- “자료를 보고 알아서 정리해줘.”
- “좋은 아이디어를 내줘.”
문제점:
- 성공 기준이 모호하다.
- 검증 기준이 없다.
- 다음 행동으로 연결되지 않는다.
5. 표준 스킬 템플릿
# 스킬명
## 목적
이 스킬이 해결하는 업무 문제와 기대 효과
## 사용 조건
언제 이 스킬을 사용하고, 언제 사용하지 않는가
## 입력
필요한 자료, 파일, 링크, 권한, 조건
## 절차
1. 수집
2. 분류
3. 판단
4. 실행
5. 검증
6. 보고
## 출력
최종 산출물 형식
## 검증 기준
결과가 맞는지 확인하는 방법
## Evidence Package
- Diff: 무엇을 왜 바꿨는가
- Test: 어떤 검증을 통과했는가
- Risk: 남은 위험과 확인 필요는 무엇인가
- Memory: 다음 루프에 남길 기록/스킬/표준 보강은 무엇인가
## 실패/예외 처리
자료 부족, 중복, 오류, 권한 부족, 불확실성 처리 방식
## 인간 승인 경계
AI가 단독으로 하면 안 되는 작업과 승인 조건
## Stop 조건
완료 / 반려 / 사람에게 에스컬레이션하는 조건5.1 Closed Loop 완료 기준
스킬 실행은 다음 작은 루프가 닫힐 때 완료된다.
문제 발견 → 요구 파악 → 작은 변경 → 테스트 → 검토 → 기록완료 선언만 있고 Evidence Package가 없으면 완료가 아니라 확인 필요 상태로 둔다.
6. 검증 체크리스트
스킬 실행 후 다음을 확인한다.
- 입력 자료가 충분한가?
- 출처가 명확한가?
- 추측과 사실이 구분되어 있는가?
- 실행 결과가 재현 가능한가?
- 사람 승인 없이 해서는 안 되는 작업이 포함되어 있는가?
- 최종 산출물이 업무 목적에 맞는가?
- 다음 행동이 명확한가?
7. OMW/Hermes 운영 적용
세부 판단 기준은 omw-collected-doc-classification-standard-v0.1에 따른다.
OMW에 수집된 문서는 단순 요약에서 끝내지 않고 다음 네 가지 후보로 분류한다.
- 스킬 후보: 반복 가능한 업무 절차로 만들 수 있는가?
- 강의 후보: 교육 커리큘럼·강의 사례·도입부로 쓸 수 있는가?
- 자동화 후보: 실제 Hermes/OMW/Google Workspace 자동화로 연결할 수 있는가?
- loop 설계 후보: 태스크 발견·분배·실행·검증·다음 결정 루프로 만들 수 있는가?
8. 우선 적용 스킬 후보
| 우선순위 | 스킬 후보 | 목적 |
|---|---|---|
| P0 | OMW 수집 문서 후보 분류 | 수집 자료를 실행 후보로 전환 |
| P0 | 메일 분류 및 답신 초안 | 총무/운영 업무 자동화 |
| P1 | 회의록 요약 후 실행 과제 추출 | 회의 후속 조치 누락 방지 |
| P1 | AI뉴스 → 강의 소재 전환 | 교육 상품화 |
| P2 | 블로그/숏폼 초안 생성 | 브랜딩 콘텐츠 생산 |
9. 다음 개선 과제
- 실제 운영 결과를 바탕으로 v0.2에서 판단 기준을 더 정량화한다.
- 후보 분류 결과를 주간 TOP 3 실행 과제로 전환하는 루틴을 만든다.
- 스킬별 비용·위험도·승인 경계를 별도 필드로 추가한다.