# superpowers 마이크로태스크 + 스킬 품질 — Active 단계 시스템화

## Lv.2 작업

## 원칙
"코드 존재" ≠ "완료". implemented → active = 시스템에서 실제 사용 + 워크플로우 통합.

## 대상 2건

### 1. super-microtask (마이크로태스크 분해 체계화)
**현재**: implemented (개념만 존재)
**Active 조건**: dispatch 시 자동으로 작업을 마이크로태스크 단위로 분해하는 규칙이 워크플로우에 통합

**구현 방법**:
- superpowers 리서치 확인: `/home/jay/workspace/memory/research/superpowers-*.md` (offset/limit 사용)
- dispatch-rules 또는 team_prompts.py의 DIRECT-WORKFLOW.md에 마이크로태스크 규칙 삽입:
  > "Lv.2 이상 작업에서 팀장은 작업을 독립 실행 가능한 마이크로태스크(1-2시간 단위)로 분해한 후, 서브에이전트에 병렬 위임한다."
- 기존 DIRECT-WORKFLOW.md에서 서브에이전트 위임 부분을 확인하고 마이크로태스크 분해 단계를 추가
- absorption-registry.yaml status: implemented → active

### 2. super-skill-quality (스킬 품질 관리)
**현재**: implemented (개념만 존재)
**Active 조건**: 스킬 품질을 주기적으로 검증하는 메커니즘이 실제 동작

**구현 방법**:
- 기존 autoresearch 스킬의 eval 시스템 확인: `skills/autoresearch/SKILL.md`, `skills/shared/eval-axes.json`
- 이미 evals/ 디렉토리가 있는 스킬들: paid-ads, analytics-tracking, social-content, ad-creative, ai-seo
- **스킬 품질 검증 스크립트 작성**: `scripts/skill-quality-check.py`
  - 모든 스킬의 SKILL.md 존재 여부 확인
  - frontmatter (name, description, triggers) 유효성 검증
  - evals/ 디렉토리 존재 여부 확인
  - skill-registry.json과의 동기화 확인
  - 결과 요약 출력 (통과/경고/실패)
- **health_check로 등록**: absorption-registry.yaml에 health_check 추가
  ```yaml
  health_check:
    type: command
    target: python3 /home/jay/workspace/scripts/skill-quality-check.py --summary
  ```
- absorption-registry.yaml status: implemented → active

## 참조
- superpowers 리서치: `/home/jay/workspace/memory/research/superpowers-deep-analysis.md` (offset/limit 사용)
- DIRECT-WORKFLOW.md: `/home/jay/workspace/prompts/DIRECT-WORKFLOW.md`
- autoresearch 스킬: `/home/jay/workspace/skills/autoresearch/SKILL.md`
- eval-axes: `/home/jay/workspace/skills/shared/eval-axes.json`
- skill-registry: `/home/jay/workspace/skills/shared/skill-registry.json`

## 테스트
- TC1: skill-quality-check.py 실행 → 전체 스킬 검증 결과 출력
- TC2: DIRECT-WORKFLOW.md에 마이크로태스크 규칙 존재 확인
- TC3: absorption-registry에서 두 항목 status=active 확인

## 보고서
`/home/jay/workspace/memory/reports/task-{TASK_ID}.md`