goals
✓결과 목표(희박한 최종 결과 요구)보다는 프로세스 목표(제어 가능한 행동 지침)를 통해 프롬프트를 최적화합니다. 프로세스 목표(d=1.36)가 결과 목표(d=0.09)를 훨씬 능가한다는 것을 보여주는 스포츠 심리학 메타 분석에 기초합니다. 프롬프트 디자인, LLM 조정 최적화, CoT/분해 패턴 구현 또는 자동 프롬프트 최적화 파이프라인 구축 시 사용합니다. 개별 프롬프트 공간에 대한 대리 손실 패러다임을 인스턴스화합니다.
SKILL.md
Process goals (controllable intermediate actions) provide dense feedback signals; outcome goals (end-result demands) provide sparse, delayed feedback. This asymmetry explains why behavioral prompting dominates direct output demands.
| Type | Effect Size | Prompt Analog | Signal Density | Failure Mode |
| Outcome | d=0.09 | "Give the correct answer" | Sparse | Hallucination, reward hacking | | Performance | d=0.44 | "Achieve high accuracy" | Proxy | Goodhart's Law misalignment | | Process | d=1.36 | "Think step-by-step" | Dense | Over-specification (rare) |
결과 목표(희박한 최종 결과 요구)보다는 프로세스 목표(제어 가능한 행동 지침)를 통해 프롬프트를 최적화합니다. 프로세스 목표(d=1.36)가 결과 목표(d=0.09)를 훨씬 능가한다는 것을 보여주는 스포츠 심리학 메타 분석에 기초합니다. 프롬프트 디자인, LLM 조정 최적화, CoT/분해 패턴 구현 또는 자동 프롬프트 최적화 파이프라인 구축 시 사용합니다. 개별 프롬프트 공간에 대한 대리 손실 패러다임을 인스턴스화합니다. 출처: zpankz/mcp-skillset.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
goals이란?
결과 목표(희박한 최종 결과 요구)보다는 프로세스 목표(제어 가능한 행동 지침)를 통해 프롬프트를 최적화합니다. 프로세스 목표(d=1.36)가 결과 목표(d=0.09)를 훨씬 능가한다는 것을 보여주는 스포츠 심리학 메타 분석에 기초합니다. 프롬프트 디자인, LLM 조정 최적화, CoT/분해 패턴 구현 또는 자동 프롬프트 최적화 파이프라인 구축 시 사용합니다. 개별 프롬프트 공간에 대한 대리 손실 패러다임을 인스턴스화합니다. 출처: zpankz/mcp-skillset.
goals 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01