경험을 통해 통찰력을 추출하고 성과를 향상시킵니다. 단일 루프(조치 수정), 이중 루프(프레임 수정), 반사(통찰력 추출), 실험(믿음 테스트) 및 교정(신뢰도 조정) 모드를 적용합니다. 실수 수정, 결과로부터 학습, 가설 테스트 또는 예측 개선 시 사용합니다. "이것이 실패한 이유", "우리가 무엇을 배울 수 있는지", "이것을 테스트", "우리가 얼마나 정확한지", "실패 패턴"을 트리거합니다.
명령줄에서 rsn-learning-outcomes AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: bellabe/lean-os.
Systematic improvement from experience. Convert outcomes into better future performance.
Learning is not automatic. Experience without reflection is just repetition. Learning requires deliberate extraction of insight and updating of beliefs and behaviors.
| Single-loop | Did action work? | Corrected action | Gap between expected/actual | | Double-loop | Is frame right? | Updated frame | Pattern of single-loop failures | | Reflection | What can we learn? | Transferable insights | Experience completed | | Experimentation | Should we test this? | Validated/invalidated belief | Belief needs validation |
경험을 통해 통찰력을 추출하고 성과를 향상시킵니다. 단일 루프(조치 수정), 이중 루프(프레임 수정), 반사(통찰력 추출), 실험(믿음 테스트) 및 교정(신뢰도 조정) 모드를 적용합니다. 실수 수정, 결과로부터 학습, 가설 테스트 또는 예측 개선 시 사용합니다. "이것이 실패한 이유", "우리가 무엇을 배울 수 있는지", "이것을 테스트", "우리가 얼마나 정확한지", "실패 패턴"을 트리거합니다. 출처: bellabe/lean-os.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/bellabe/lean-os --skill rsn-learning-outcomes경험을 통해 통찰력을 추출하고 성과를 향상시킵니다. 단일 루프(조치 수정), 이중 루프(프레임 수정), 반사(통찰력 추출), 실험(믿음 테스트) 및 교정(신뢰도 조정) 모드를 적용합니다. 실수 수정, 결과로부터 학습, 가설 테스트 또는 예측 개선 시 사용합니다. "이것이 실패한 이유", "우리가 무엇을 배울 수 있는지", "이것을 테스트", "우리가 얼마나 정확한지", "실패 패턴"을 트리거합니다. 출처: bellabe/lean-os.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/bellabe/lean-os --skill rsn-learning-outcomes 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/bellabe/lean-os