명시적인 미지수, 신뢰 구간 및 가정 문서를 사용하여 보정된 3점 추정치(최적/가능성/최악)를 생성합니다. 작업을 원자 단위로 나누고, 기술 및 범위 불확실성을 식별하고, PERT 범위를 계산하고, 신뢰 근거를 제공합니다. 트리거: "이것 추정", "이 작업에 걸리는 시간", "노력 추정", "시간 추정", "최악의 경우", "신뢰 구간", "크기 조정", "노력 추정", "이 정도 크기", "스토리 포인트", "티셔츠 크기 조정", "작업 추정", "PERT". 작업 분해, 구현 계획 또는 종속성 매핑에는 사용하지 마세요. 대신 작업 분해자를 사용하세요. 작업이나 프로젝트에 명시적인 불확실성이 있는 노력 추정이 필요할 때 이 기술을 사용하세요.
명령줄에서 estimate-calibrator AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: mathews-tom/praxis-skills.
Replaces single-point guesses with structured three-point estimates: decomposes work into atomic units, estimates best/likely/worst case for each, identifies unknowns and assumptions, calculates aggregate ranges using PERT, and assigns confidence levels with explicit rationale.
| references/estimation-methods.md | PERT formula, three-point estimation, Monte Carlo basics | Always | | references/unknown-categories.md | Technical, scope, external, and organizational uncertainty types | Unknown identification | | references/calibration-tips.md | Cognitive biases in estimation, historical calibration, buffer strategies | Always |
| references/sizing-heuristics.md | Common task size patterns, complexity indicators, reference class data | Quick sizing needed |
명시적인 미지수, 신뢰 구간 및 가정 문서를 사용하여 보정된 3점 추정치(최적/가능성/최악)를 생성합니다. 작업을 원자 단위로 나누고, 기술 및 범위 불확실성을 식별하고, PERT 범위를 계산하고, 신뢰 근거를 제공합니다. 트리거: "이것 추정", "이 작업에 걸리는 시간", "노력 추정", "시간 추정", "최악의 경우", "신뢰 구간", "크기 조정", "노력 추정", "이 정도 크기", "스토리 포인트", "티셔츠 크기 조정", "작업 추정", "PERT". 작업 분해, 구현 계획 또는 종속성 매핑에는 사용하지 마세요. 대신 작업 분해자를 사용하세요. 작업이나 프로젝트에 명시적인 불확실성이 있는 노력 추정이 필요할 때 이 기술을 사용하세요. 출처: mathews-tom/praxis-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill estimate-calibrator명시적인 미지수, 신뢰 구간 및 가정 문서를 사용하여 보정된 3점 추정치(최적/가능성/최악)를 생성합니다. 작업을 원자 단위로 나누고, 기술 및 범위 불확실성을 식별하고, PERT 범위를 계산하고, 신뢰 근거를 제공합니다. 트리거: "이것 추정", "이 작업에 걸리는 시간", "노력 추정", "시간 추정", "최악의 경우", "신뢰 구간", "크기 조정", "노력 추정", "이 정도 크기", "스토리 포인트", "티셔츠 크기 조정", "작업 추정", "PERT". 작업 분해, 구현 계획 또는 종속성 매핑에는 사용하지 마세요. 대신 작업 분해자를 사용하세요. 작업이나 프로젝트에 명시적인 불확실성이 있는 노력 추정이 필요할 때 이 기술을 사용하세요. 출처: mathews-tom/praxis-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill estimate-calibrator 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/mathews-tom/praxis-skills