# GPTaku Plugins 레포 분석 — 우리 시스템 적용 가능성 심층 분석

## 목표
https://github.com/fivetaku/gptaku_plugins 레포지토리를 심층 분석하여, 우리 시스템(아누 개발실 멀티봇 아키텍처)에 적용하면 좋을 아이디어/패턴/기술이 있는지 보고하라.

## 분석 방법
1. **레포 클론**: `/home/jay/workspace/teams/dev2/temp/gptaku_plugins/` 에 클론
2. **전체 구조 파악**: 디렉토리 구조, 주요 파일, README 분석
3. **핵심 기능 분석**: 각 플러그인이 하는 일, 아키텍처 패턴, 기술 스택
4. **우리 시스템과 대조**: 아래 관점에서 비교
   - 플러그인/스킬 시스템 구조 비교
   - 워크플로우/파이프라인 패턴 비교
   - AI 에이전트 오케스트레이션 패턴 비교
   - 프롬프트 관리 패턴 비교
   - 기타 우리가 참고할 만한 패턴

## 우리 시스템 참고 자료 (비교 기준)
- 조직도: `/home/jay/workspace/memory/organization-structure.json`
- 아누 가이드: `/home/jay/workspace/memory/specs/anu-guide.md`
- dispatch.py: `/home/jay/workspace/dispatch.py`
- 스킬 구조: `/home/jay/workspace/skills/` 디렉토리
- team_prompts.py: `/home/jay/workspace/prompts/team_prompts.py`

## 산출물
### 보고서 (`/home/jay/workspace/memory/reports/<task_id>.md`)에 포함할 내용:
1. **레포 개요**: 뭐 하는 프로젝트인지, 기술 스택, 규모
2. **핵심 발견**: 주목할 만한 패턴/아이디어 (각각 구체적 근거 포함)
3. **적용 제안**: 우리 시스템에 실제로 적용할 수 있는 것 (우선순위 + 난이도)
4. **적용 불필요/부적합**: 우리와 맞지 않는 것 (이유 포함)
5. **결론**: 한줄 요약

## 주의사항
- 피상적 분석 금지. 코드를 직접 읽고 근거 기반으로 판단할 것.
- "좋아 보입니다" 같은 모호한 표현 금지. 구체적 파일/코드 위치 인용 필수.
- 클론한 레포는 분석 후 삭제하지 말 것 (아누가 추가 확인할 수 있음).