```bash ls content/posts/ grep -l '<핵심 키워드>' content/posts/*.md ```
Scanned 8/31/2026
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---
name: plan-post
summary: 주제를 정하고 중복을 확인한 뒤 아웃라인과 프론트매터 뼈대를 만든다.
when: 새 글을 시작할 때. 본문을 쓰기 전 항상 먼저.
---
# plan-post
## 1. 중복 확인
```bash
ls content/posts/
grep -l '<핵심 키워드>' content/posts/*.md
```
이미 다룬 주제면 **새 글 대신 기존 글 갱신을 제안한다.** 비슷한 글이 둘이면 둘 다 순위가 떨어진다.
## 2. 리서치
- 실제로 검색되는 질문 형태를 확인한다 ("~하는 법", "~와 ~의 차이").
- 답변 엔진에 같은 질문을 던져 지금 어떤 페이지가 인용되는지 본다. 그 페이지에 없는 것이 우리의 각이다.
- 검증 가능한 것만 다룬다. 출처를 못 찾을 주제는 잡지 않는다.
## 3. 아웃라인
**헤딩만 읽어도 흐름이 보여야 한다.** 각 섹션에 다룰 내용을 한 줄씩 적는다.
```markdown
## 왜 파일 기반인가
- 에이전트에게 파일 IO가 네이티브, DB는 실패 지점을 늘림
## 트레이드오프
- 수천 개로 늘면 전체 스캔이 느려짐 → 인덱스 캐시 시점
```
질문형 헤딩을 섞는다. 답변 엔진의 Q&A 매칭에 유리하다.
## 4. 파일 생성
```bash
node --experimental-strip-types --no-warnings -e "
import('./packages/content/src/index.ts').then(m => {
const now = new Date().toISOString();
m.writePost({
title: '<제목>',
slug: '<kebab-case-slug>',
description: '<1~2문장>',
status: 'draft',
author: 'blog-writer',
createdAt: now, updatedAt: now,
category: '<카테고리>',
tags: ['<태그>'],
}, '<아웃라인 마크다운>');
});
"
```
`content/posts/*.md`를 에디터로 직접 만들지 말고 이 경로를 쓴다. 스키마 검증을 거쳐야 admin이 읽을 수 있다.
## 완료 조건
- `content/posts/<slug>.md` 생성됨, `status: draft`
- 아웃라인의 각 섹션에 다룰 내용이 한 줄 이상
- `seo.keywords` 후보와 `geo.faq` 질문 후보를 사람에게 제시
## 하지 않을 것
- 본문을 쓰지 않는다. 다음 단계다.
- 검증하지 않은 수치를 아웃라인에 넣지 않는다.
- 아웃라인 승인 없이 3,000자를 쓰지 않는다. **방향을 잡는 비용은 여기서 가장 싸다.**
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Ultra-compressed communication mode. Cuts token usage ~75% by speaking like caveman while keeping full technical accuracy. Supports intensity levels: lite, full (default), ultra, wenyan-lite, wenyan-full, wenyan-ultra. Use when user says "caveman mode", "talk like caveman", "use caveman", "less tokens", "be brief", or invokes /caveman. Also auto-triggers when token efficiency is requested.
Adversarial multi-agent planning skill. Self-orchestrates 5 hostile category members (unspecified-low, unspecified-high, deep, ultrabrain, artistry) via team-mode for ruthless cross-critique debate, distills only the defensible insights, then MANDATORILY hands the distilled insight bundle to the `plan` agent for executable plan formalization. Use when planning needs maximum rigor and surfacing of weak assumptions, blind spots, and over-engineering. Triggers: 'hyperplan', 'hpp', '/hyperplan', ...
**Complete production-ready guide for Google Gemini embeddings API** This skill provides comprehensive coverage of the `gemini-embedding-001` model for generating text embeddings, including SDK usage, REST API patterns, batch processing, RAG integration with Cloudflare Vectorize, and advanced use cases like semantic search and document clustering. ---
Interview, source-challenge, verify, save, and ADR-gate fuzzy coding requests into Codex-ready implementation specs. Use when a feature, bugfix, refactor, migration, repo-wide change, or architecture task needs user-verified requirements, source-backed decisions, durable architecture decisions, acceptance criteria, validation commands, rollout notes, saved spec/ADR files, and a Codex execution prompt. Do not use when already fully specified or when the user wants direct implementation now.
Use when a repo needs CodeGraph plus ast-grep for Codex MCP setup, exploration, impact analysis, structural search, or safe refactor planning.