자연어 시스템 설계에서 실행 가능한 TLA+ 사양(.tla) 및 TLC 모델 구성(.cfg)을 작성하고 반복적으로 개선합니다. TLC 모델 확인을 실행합니다. 명시적인 가정과 한계를 사용하여 합격/불합격 및 반례를 요약합니다. TLA+를 사용하여 상태 시스템 또는 분산 프로토콜을 설계/검증하고, .tla 또는 .cfg 파일을 생성/편집하고, TLC를 실행하거나, TLC 실패/반례를 해석하라는 요청을 받을 때 사용합니다.
명령줄에서 tlaplus-workbench AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: younes-io/agent-skills.
If the user doesn't specify bounds, propose minimal ones (and label them as "proposed"):
Prefer modeling the design over implementation details. If the design is fuzzy, model the uncertainty explicitly with nondeterminism and constraints.
Maintain a compact checklist that maps each natural-language requirement to one of:
자연어 시스템 설계에서 실행 가능한 TLA+ 사양(.tla) 및 TLC 모델 구성(.cfg)을 작성하고 반복적으로 개선합니다. TLC 모델 확인을 실행합니다. 명시적인 가정과 한계를 사용하여 합격/불합격 및 반례를 요약합니다. TLA+를 사용하여 상태 시스템 또는 분산 프로토콜을 설계/검증하고, .tla 또는 .cfg 파일을 생성/편집하고, TLC를 실행하거나, TLC 실패/반례를 해석하라는 요청을 받을 때 사용합니다. 출처: younes-io/agent-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/younes-io/agent-skills --skill tlaplus-workbench자연어 시스템 설계에서 실행 가능한 TLA+ 사양(.tla) 및 TLC 모델 구성(.cfg)을 작성하고 반복적으로 개선합니다. TLC 모델 확인을 실행합니다. 명시적인 가정과 한계를 사용하여 합격/불합격 및 반례를 요약합니다. TLA+를 사용하여 상태 시스템 또는 분산 프로토콜을 설계/검증하고, .tla 또는 .cfg 파일을 생성/편집하고, TLC를 실행하거나, TLC 실패/반례를 해석하라는 요청을 받을 때 사용합니다. 출처: younes-io/agent-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/younes-io/agent-skills --skill tlaplus-workbench 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/younes-io/agent-skills