도메인에 구애받지 않는 전략적 의사결정 분석 및 워게임. 시나리오 복잡성 자동 분류: 간단한 결정은 구조화된 분석을 얻습니다(사전 분석, ACH, 의사 결정 트리). 복잡하거나 적대적인 시나리오에서는 AI 제어 배우, 몬테카를로 결과 탐색 및 구조화된 판결을 통해 완전한 다중 턴 대화형 전쟁 게임을 얻을 수 있습니다. 시각적 대시보드를 생성하고 마크다운 결정 저널을 저장합니다. 비즈니스 전략, 위기 관리, 경쟁 분석, 지정학적 시나리오, 개인적 결정 또는 불확실성 하의 결과적 선택에 사용됩니다.
명령줄에서 wargame AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: wyattowalsh/agents.
Domain-agnostic strategic decision analysis. Every output labeled exploratory.
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| archive | Archive journals older than 90 days (when count > 20) | | delete N | Delete journal N with confirmation | | meta | Cross-journal decision fitness analysis | | compare [j1] [j2] | Side-by-side comparison of two journal runs | | summary [N] | Condensed summary of completed journal N (10-20 lines) |
도메인에 구애받지 않는 전략적 의사결정 분석 및 워게임. 시나리오 복잡성 자동 분류: 간단한 결정은 구조화된 분석을 얻습니다(사전 분석, ACH, 의사 결정 트리). 복잡하거나 적대적인 시나리오에서는 AI 제어 배우, 몬테카를로 결과 탐색 및 구조화된 판결을 통해 완전한 다중 턴 대화형 전쟁 게임을 얻을 수 있습니다. 시각적 대시보드를 생성하고 마크다운 결정 저널을 저장합니다. 비즈니스 전략, 위기 관리, 경쟁 분석, 지정학적 시나리오, 개인적 결정 또는 불확실성 하의 결과적 선택에 사용됩니다. 출처: wyattowalsh/agents.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/wyattowalsh/agents --skill wargame도메인에 구애받지 않는 전략적 의사결정 분석 및 워게임. 시나리오 복잡성 자동 분류: 간단한 결정은 구조화된 분석을 얻습니다(사전 분석, ACH, 의사 결정 트리). 복잡하거나 적대적인 시나리오에서는 AI 제어 배우, 몬테카를로 결과 탐색 및 구조화된 판결을 통해 완전한 다중 턴 대화형 전쟁 게임을 얻을 수 있습니다. 시각적 대시보드를 생성하고 마크다운 결정 저널을 저장합니다. 비즈니스 전략, 위기 관리, 경쟁 분석, 지정학적 시나리오, 개인적 결정 또는 불확실성 하의 결과적 선택에 사용됩니다. 출처: wyattowalsh/agents.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/wyattowalsh/agents --skill wargame 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/wyattowalsh/agents