non-linear

SKILL.md

Execute uncertainty-aware reasoning through recursive think→act→observe loops using Anthropic's orchestrator-worker pattern with effort scaling.

| Research orchestration | references/RESEARCH-ORCHESTRATION.md | | Subagent patterns | references/SUBAGENTS.md | | MCP integration | references/MCP-INTEGRATION.md | | State persistence | references/STATE-PERSISTENCE.md | | NoisyGraph schema | references/NOISY-GRAPH.md | | Sandbox execution | references/SANDBOX.md |

| /nlr, /reason, /think-deep | Full | Adaptive (1-10 subagents) | | /compact | Abbreviated | Minimal (1-3 subagents) | | /semantic | Exploratory | Maximum (5-10 subagents) | | /research [topic] | Research | Full orchestrator-worker | | Complex query auto-detect | Adaptive | Score-based scaling |

재귀적 하위 에이전트 오케스트레이션을 갖춘 불확실성 인식 비선형 추론 시스템입니다. 복잡한 추론, 연구, 다중 도메인 합성을 위한 트리거 또는 명시적 명령 `/nlr`, `/reason`, `/think-deep`이 사용되는 경우. 재귀적 사고→행동→관찰 루프에 사고 기술(추론), 에이전트 핵심 기술(행동) 및 MCP 도구(infranodus, exa, 학자 게이트웨이)를 통합합니다. 실행 검증을 위해 코딩 샌드박스를 사용하고 NoisyGraph 스캐폴드를 통해 의도적인 노이즈를 유지합니다. 축약된 출력을 위한 `/compact` 모드와 풍부한 탐색을 위한 `/semantic` 모드를 지원합니다. 출처: zpankz/mcp-skillset.

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