bf-metrics이란?
우리는 sprint-status.yaml의 메트릭 데이터를 분석하여 모델 할당 최적화 및 난이도 재태그를 제안합니다. 읽기 전용 스킬입니다. 대화에서만 결과를 생성하고 파일을 변경하지 않습니다. 출처: khaki4/my_skills.
·bf-metrics
</>
bf-metrics
✓우리는 sprint-status.yaml의 메트릭 데이터를 분석하여 모델 할당 최적화 및 난이도 재태그를 제안합니다. 읽기 전용 스킬입니다. 대화에서만 결과를 생성하고 파일을 변경하지 않습니다.
bf-metrics 설치 방법
명령줄에서 bf-metrics AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
- 터미널 열기: 터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다
- 설치 명령어 실행: 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/khaki4/my_skills --skill bf-metrics
- 설치 확인: 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
출처: khaki4/my_skills.
SKILL.md
원본 보기스프린트 메트릭을 집계·분석하여 모델 배당 최적화와 난이도 재태깅을 제안한다. 자동 적용하지 않으며, 사람이 판단한다.
| storycount | 해당 페어의 Story 수 | | avgralphretries | 평균 재시도 횟수 | | avgralphapproaches | 평균 접근 전환 횟수 | | stuckrate | ralphstuck: true 비율 (%) | | avgreviewblockers | 평균 🔴 Blocker 건수 | | avgreviewrecommended | 평균 🟡 Recommended 건수 | | regressionrate | isregression: true 비율 (%) |
| 높은 블로커 | avgreviewblockers >= 2.0 | 더 강한 모델 배당 제안 (예: sonnet → opus-lead) | | 높은 재시도 | avgralphretries >= 3.0 | 구현 모델 업그레이드 제안 | | 높은 stuck | stuckrate >= 20% | Agent Teams 전략 전환 제안 (예: ralph-loop → opus-lead) | | 높은 회귀 | regressionrate >= 25% | 리뷰 모델 강화 제안 |
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/khaki4/my_skills --skill bf-metrics- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-25
- 업데이트
- 2026-03-10
빠른 답변
bf-metrics 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/khaki4/my_skills --skill bf-metrics 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/khaki4/my_skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-25