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superwork skill

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This skill leverages Opus extended thinking to synthesize complex analyses, prioritize actions, and guide architecture and decision making.

npx playbooks add skill supercent-io/skills-template --skill superwork

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Files (2)
SKILL.md
8.3 KB
---
name: superwork
description: Opus 모델의 extended thinking을 활용한 고급 분석, 종합, 의사결정 서브에이전트. 복잡한 추론, 아키텍처 결정, 우선순위 판단에 사용.
aliases: [spw, super-work, opus-work]
allowed-tools: [Task, Read, Write, Grep, Glob, Bash]
tags: [superwork, spw, opus, extended-thinking, analysis, synthesis, decision-making, multi-agent, orchestrator]
platforms: [Claude, Gemini, ChatGPT, Codex, Cursor]
version: 1.0.0
---

# SuperWork (spw) - Opus Extended Thinking Agent

> Opus 모델의 깊은 추론 능력을 활용하여 복잡한 분석, 종합, 의사결정을 수행하는 서브에이전트

## When to use this skill

- **복잡한 분석 종합**: 여러 소스의 분석 결과를 종합해야 할 때
- **아키텍처 결정**: 시스템 설계나 기술 선택이 필요할 때
- **우선순위 결정**: 다수의 작업 중 순서를 정해야 할 때
- **디버깅 전략**: 복잡한 버그의 근본 원인을 분석할 때
- **리팩토링 계획**: 대규모 코드 개선 전략이 필요할 때

---

## 1. SuperWork 개요

### 핵심 개념

**SuperWork**는 Multi-Agent 시스템에서 "두뇌" 역할을 합니다:

```
[Worker x N] 데이터 수집/분석
      ↓
[SuperWork] 종합 → 판단 → 결정
      ↓
[Worker x N] 결정에 따라 실행
```

### 역할 분담

| 에이전트 | 모델 | 역할 | 특징 |
|---------|------|------|------|
| **SuperWork** | Opus | 분석, 종합, 의사결정 | Extended thinking, 깊은 추론 |
| **Worker** | Sonnet | 코드 검색, 구현, 테스트 | 빠른 실행, 병렬 처리 |
| **Executor** | Codex | 빌드, 배포, 명령 실행 | 시스템 명령 전문 |
| **Analyst** | Gemini | 대용량 분석 (1M+ 토큰) | 긴 컨텍스트 처리 |

---

## 2. 사용 방법

### 기본 호출

```bash
# Claude Code에서 SuperWork 호출
claude task --model opus "분석 결과를 종합하고 우선순위 결정. SuperWork."

# 또는 spw 별칭 사용
claude task --model opus "spw: 아키텍처 결정 필요"
```

### Task Tool 사용

```javascript
// Task tool로 SuperWork 호출
{
  "subagent_type": "general-purpose",
  "model": "opus",
  "prompt": "SuperWork: 다음 분석 결과를 종합하고 IMPLEMENTATION_PLAN.md 작성...",
  "description": "SuperWork synthesis"
}
```

### 프롬프트 패턴

```markdown
# SuperWork 프롬프트 템플릿

## Context
[분석 결과, 현재 상황, 제약 조건]

## Task
SuperWork: [수행할 작업 설명]

## Expected Output
- 종합 분석 결과
- 우선순위 목록
- 결정 사항 및 근거
- 다음 단계 액션 아이템
```

---

## 3. 워크플로우 패턴

### 패턴 1: 분석 종합 (Analysis Synthesis)

```
1. [Sonnet x N] 코드베이스 분석
   - 파일별 분석 결과 생성
   - analysis/*.md 파일로 저장

2. [SuperWork] 종합 분석
   - 모든 분석 결과 읽기
   - 패턴 및 문제점 식별
   - 우선순위 결정
   - IMPLEMENTATION_PLAN.md 작성

3. [Sonnet] 계획에 따라 실행
```

### 패턴 2: 디버깅 전략 (Debug Strategy)

```
1. [Codex] 테스트 실행 → 실패 로그 수집

2. [SuperWork] 원인 분석
   - 스택 트레이스 분석
   - 관련 코드 검토
   - 가설 수립 및 검증 순서 결정

3. [Sonnet] 가설 검증 및 수정
```

### 패턴 3: 아키텍처 결정 (Architecture Decision)

```
1. [Gemini] 요구사항 및 제약조건 분석

2. [SuperWork] 아키텍처 결정
   - 대안 비교 분석
   - 트레이드오프 평가
   - 최종 결정 및 ADR 작성

3. [Sonnet] 결정에 따라 구현
```

---

## 4. IMPLEMENTATION_PLAN.md 관리

### 파일 구조

```markdown
# Implementation Plan

## Priority 1: Critical (즉시 처리)
- [ ] 인증 토큰 갱신 버그 수정
- [ ] API 레이트 리미팅 추가

## Priority 2: High (이번 스프린트)
- [ ] 사용자 프로필 캐싱 구현
- [ ] 페이지네이션 추가

## Priority 3: Medium (다음 스프린트)
- [ ] DB 커넥션 풀링 리팩토링
- [ ] 에러 로깅 개선

## Completed
- [x] 프로젝트 구조 설정
- [x] CI/CD 파이프라인 구성
```

### SuperWork의 계획 업데이트 규칙

1. **작업 완료 시**: `[ ]` → `[x]`, Completed로 이동
2. **새 작업 발견 시**: 적절한 우선순위에 추가
3. **블로커 발견 시**: Priority 1으로 승격
4. **의존성 발견 시**: 순서 조정

---

## 5. 실전 예시

### 예시 1: 대규모 리팩토링 계획

```bash
# Step 1: 코드 분석 (Sonnet 병렬)
claude task "src/* 전체 파일의 코드 스멜 분석"

# Step 2: SuperWork 종합
claude task --model opus "
SuperWork: 분석 결과를 종합하세요.

## Input
- analysis/*.md 파일들

## Task
1. 주요 문제점 식별
2. 리팩토링 우선순위 결정
3. IMPLEMENTATION_PLAN.md 작성

## Constraints
- 기존 테스트 통과 유지
- 점진적 변경 (빅뱅 금지)
"

# Step 3: 계획에 따라 실행
claude task "IMPLEMENTATION_PLAN.md의 Priority 1 작업 수행"
```

### 예시 2: 버그 근본 원인 분석

```bash
# Step 1: 에러 정보 수집
codex-cli shell "npm test 2>&1 | tee test-output.log"

# Step 2: SuperWork 분석
claude task --model opus "
spw: 테스트 실패 원인을 분석하세요.

## Input
- test-output.log
- 관련 소스 코드

## Task
1. 스택 트레이스 분석
2. 근본 원인 가설 3개 수립
3. 검증 순서 및 방법 제시

## Output
- ROOT_CAUSE_ANALYSIS.md 작성
"
```

### 예시 3: 기술 선택 결정

```bash
claude task --model opus "
SuperWork: 상태 관리 라이브러리를 선택하세요.

## Context
- React 18 프로젝트
- 중규모 (50+ 컴포넌트)
- 실시간 데이터 필요

## Candidates
1. Redux Toolkit
2. Zustand
3. Jotai
4. React Query + Context

## Task
1. 각 옵션 장단점 분석
2. 프로젝트 요구사항과 매칭
3. 최종 추천 및 근거

## Output
- ADR (Architecture Decision Record) 작성
"
```

---

## 6. Best Practices

### DO (권장)

1. **명확한 컨텍스트 제공**: 분석에 필요한 모든 정보 포함
2. **구조화된 출력 요청**: 결과 형식 명시 (MD, JSON 등)
3. **제약 조건 명시**: 시간, 비용, 기술적 제약 포함
4. **결정 근거 요청**: 왜 그런 결정인지 기록

### DON'T (금지)

1. **단순 작업에 사용**: 코드 검색, 파일 읽기는 Sonnet으로
2. **컨텍스트 과부하**: 필요한 정보만 제공
3. **모호한 요청**: 구체적인 태스크 명시
4. **결과 미저장**: 항상 파일로 결과 저장

---

## 7. 트리거 키워드

다음 키워드로 SuperWork를 호출할 수 있습니다:

```
SuperWork:     # 전체 이름
spw:           # 짧은 별칭
super-work:    # 하이픈 버전
opus-work:     # 모델 기반 이름

# 예시
"spw: 분석 결과 종합해줘"
"SuperWork: 아키텍처 결정 필요"
```

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## 8. 다른 에이전트와의 연계

### Multi-Agent 오케스트레이션

```yaml
workflow:
  name: "Feature Implementation"
  steps:
    - agent: Gemini
      task: "요구사항 분석"
      output: requirements.md

    - agent: Sonnet (x10)
      task: "관련 코드 분석"
      output: analysis/*.md

    - agent: SuperWork  # Opus
      task: "종합 및 계획 수립"
      input: [requirements.md, analysis/*.md]
      output: IMPLEMENTATION_PLAN.md

    - agent: Sonnet
      task: "Priority 1 구현"
      input: IMPLEMENTATION_PLAN.md

    - agent: Codex
      task: "테스트 및 빌드"
```

### OpenContext 연계

```bash
# 작업 시작 전: 컨텍스트 로드
oc_search query="이전 아키텍처 결정"

# SuperWork 실행
claude task --model opus "spw: ADR 작성"

# 작업 완료 후: 결정사항 저장
oc_create_doc folder="project/decisions" title="ADR-001-state-management.md"
```

---

## Quick Reference

### 호출 방법
```bash
claude task --model opus "SuperWork: [태스크]"
claude task --model opus "spw: [태스크]"
```

### 주요 용도
- 분석 종합
- 아키텍처 결정
- 우선순위 결정
- 디버깅 전략
- 계획 수립

### 출력 파일
- `IMPLEMENTATION_PLAN.md` - 작업 계획
- `ADR-*.md` - 아키텍처 결정 기록
- `ROOT_CAUSE_ANALYSIS.md` - 원인 분석

### 태그
`#superwork` `#spw` `#opus` `#extended-thinking` `#analysis` `#synthesis` `#decision-making`

---

## References

- [agent-workflow](../agent-workflow/SKILL.md) - 전체 멀티에이전트 워크플로우
- [subagent-creation](../subagent-creation/SKILL.md) - 서브에이전트 생성
- [Ralph Wiggum Technique](https://github.com/ghuntley/how-to-ralph-wiggum)

Overview

This skill is a subagent that uses the Opus model's extended thinking to perform advanced analysis, synthesis, and decision-making for complex engineering problems. It acts as the cognitive core in multi-agent workflows, turning multi-source inputs into prioritized plans and clear decisions. The skill is optimized for architecture trade-offs, debugging root-cause reasoning, and large-scale refactoring planning.

How this skill works

SuperWork ingests structured analysis outputs and contextual constraints, synthesizes patterns and trade-offs, then produces decisions, prioritized action items, and written artifacts (e.g., ADRs, implementation plans). It coordinates with faster execution agents by returning concrete, ordered tasks and rationale so workers can implement and validate changes. The agent supports explicit output formats (markdown, JSON) and updates persistent plan files following simple status rules.

When to use it

  • When you must synthesize analysis from multiple automated workers into one coherent plan
  • For architecture decisions that require trade-off evaluation and a written ADR
  • To prioritize a backlog or set of technical tasks across sprints
  • When diagnosing complex bugs that need root-cause hypotheses and verification steps
  • When creating or updating a large refactoring or rollout implementation plan

Best practices

  • Provide clear context: inputs, constraints, success criteria, and relevant logs or analysis files
  • Request a structured output format (e.g., IMPLEMENTATION_PLAN.md, ADR, or JSON) to make automation reliable
  • State constraints explicitly: time window, risk tolerance, and deployment limits
  • Limit the input to relevant artifacts to avoid context overload
  • Ask for decision rationale and verification steps so implementers can validate outcomes

Example use cases

  • Consolidate Sonnet-produced file analyses into an IMPLEMENTATION_PLAN.md with prioritized tasks and blockers
  • Analyze test failures and stack traces to generate a ROOT_CAUSE_ANALYSIS.md with three hypotheses and a verification sequence
  • Compare candidate state-management libraries and produce an ADR with trade-offs mapped to project constraints
  • Produce a staged refactoring plan that preserves tests and outlines incremental checkpoints
  • Convert large requirement and analysis outputs into a sprint-aligned task list with priorities and owners

FAQ

What output formats does SuperWork produce?

It produces human-readable artifacts like IMPLEMENTATION_PLAN.md, ADRs, and ROOT_CAUSE_ANALYSIS.md, and can output structured JSON when requested.

How does SuperWork interact with other agents?

SuperWork reads analysis outputs from faster workers, synthesizes decisions and ordered tasks, and returns explicit actions for workers or executors to implement and validate.