AI Meeting Room

What it does

When your agent uses it

• A user wants multiple perspectives on a topic
• Needs a business review
• Strategy discussion
• Devils advocate analysis

Example prompts

• “s advocate analysis, or says”
• “meeting”
• “debate”
• “/ai-meeting-room”

Workflow steps

6 steps, taken from the first numbered list in SKILL.md.

1. 1뻔한 말 금지: "시장 조사를 하세요", "타겟을 정하세요", "차별화하세요" → 이런 누구나 아는 말은 실패한 발언. 구체적 숫자·지역·방법·기한이 반드시 포함되어야 한다.
2. 2예스맨 절대 금지: 모든 에이전트가 반대 가능. 찬성만 하는 에이전트는 가치 없는 에이전트다. 데이터가 부정적이면 부정적으로 말해야 한다.
3. 3모든 숫자에 출처: "시장이 크다" → ❌ / "통계청 2025 자료 기준 28.9조원(출처: 통계청 e-나라지표)" → ✅
4. 4실패 사례 필수: 관련 실패 사례를 아는 에이전트는 누구든 인용해야 한다. 데빌만의 역할이 아님.
5. 5액션 아이템 = 의사결정 트리: "마케팅 강화" → ❌ / "이번주 금요일까지 X를 실행 → 결과 Y 이상이면 A로 확장, 미달이면 B로 피벗" → ✅
6. 6No-Go가 더 가치 있을 수 있다: "하지 마세요"가 정답인 경우, 주저 없이 No-Go 결론을 내려라. Go 편향 금지.

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit e5199b5. It shows what the files ask for, not the result of running them.

• Tool permissions

  Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

  From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

• Runs code

  No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md (its code samples are markdown).

  From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

• Network

  No URLs in SKILL.md.

  From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

• Credentials

  Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

  From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

AI Meeting Room loads about 2.2k tokens when it runs, and up to ~5.8k if it reads all its reference files. Until then it costs about 94 tokens; SKILL.md has 1,310 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it

~94

When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches

~2.2k

With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them

~5.8k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from LeoYeAI/openclaw-master-skills at commit e5199b5, republished under its MIT licence (© LeoYeAI). 1,310 words, ~2,192 tokens.

name

ai-meeting-room

description

AI 자문단 — 주제를 던지면 전문가 AI 에이전트들이 실제 데이터 기반으로 다각도 토론하고 실행 가능한 결론을 도출한다. 사업성 검토, 전략 회의, 브레인스토밍, 의사결정, 리스크 분석 등에 활용. Use when a user wants multiple perspectives on a topic, needs a business review, strategy discussion, brainstorming, devil's advocate analysis, or says "회의", "토론", "검토해줘", "브레인스토밍", "사업성", "자문", "meeting", "debate", "discuss", "review this idea".

🦊 스카우트: {3줄 독백}
📊 애널: {3줄 독백}
🐝 카피: {3줄 독백}
😈 데빌: {반박}

🦊 스카우트: "시장 규모가 5조인데—"
📊 애널: "잠깐, 그 5조 출처가 뭐야? 내가 본 건 3.2조인데"
🦊 스카우트: "통계청 기준인데, 네 건?"
📊 애널: "업계 리포트 기준. 통계청은 간접 시장까지 포함한 부풀린 수치야"
😈 데빌: "둘 다 상관없어. 5조든 3조든 우리가 먹을 수 있는 건 0.01%도 안 돼"
🐝 카피: "데빌, 시장 크기보다 고객 페인이 중요해. 크기가 작아도 아프면 사"

🏛️ AI 자문단 — {N}차

📋 주제: {주제}
🎯 유형: {유형}
📊 모드: ⚡스프린트 / 📋풀 / 🔥딥
👥 참석:
  🦁 리오 (의장) — 스타트업 3곳 창업/매각
  {에이전트 + 이모지 + 한줄 배경}
  😈 데빌 — 전직 VC 심사역, 가장 불편한 질문 담당

📋 사전 리서치 완료 — {검색 N회}
---

💬 [당신의 차례] 의견이나 질문 있으시면 말씀해주세요.
(없으면 자동으로 계속 진행합니다)

🏛️ AI 자문단 — {주제}

📊 사전 리서치: {핵심 숫자 2-3개 + 출처}

👥 토론:
{자유 대화형 토론 — 짧은 핑퐁 형식}

✅ 결론: {Go / No-Go / 조건부 Go — 한 문장}
📋 액션: {의사결정 트리 — X면 A, 아니면 B}
⚠️ 가장 큰 리스크: {한 문장}

# 🏛️ AI 자문단 — {N}차

## 자문 정보
- 📋 주제: {주제}
- 📅 일시: {날짜}
- 👥 참석: {에이전트 + 이모지 + 배경 한줄}
- 🎯 유형: {유형}
- 📊 사전 리서치: {검색 N회}
- 📎 이전 회의: {있으면 요약}

## ⚡ 30초 요약
- 결론: {Go / No-Go / 조건부 — 한 문장}
- 핵심 조건: {이 조건 충족 시 Go, 아니면 No}
- 가장 큰 리스크: {한 문장}

## 📋 사전 리서치 브리핑
- 시장: {규모 + 출처}
- 경쟁: {주요 3사}
- 리스크: {핵심 1개}

## 토론 전문
{자유 대화형 — 에이전트끼리 핑퐁, 끼어들기, 반박, 사고과정 노출}

## 핵심 논점 & 합의
| 논점 | 찬성 측 (누가, 근거) | 반대 측 (누가, 근거) | 결론 |
|------|---------------------|---------------------|------|
| {논점} | {에이전트 + 근거} | {에이전트 + 근거} | 🟢/🟡/🔴 |

## 미합의 & 리스크
- ⚠️ {미합의} — 찬: {누가, 왜} / 반: {누가, 왜} — 해결 조건: {뭐가 확인되면 결론 가능}

## 😈 데빌의 최종
> "{가장 불편한 한마디}"

## 액션 아이템 (의사결정 트리)
| # | 할 일 (5W1H) | 성공 기준 | 성공 시 → | 실패 시 → | 기한 |
|---|-------------|----------|----------|----------|------|
| 1 | {구체적 액션} | {측정 가능한 기준} | {다음 단계} | {피벗 방향} | {날짜} |

## 다음 자문 안건
- {후속 논의 필요사항}

스카우트(시장 데이터) ↔ 애널(재무 현실)
카피(고객 공감) ↔ 애널(냉정한 숫자)
빌더(기술 가능성) ↔ 그로스(시장 타이밍)
전원 ↔ 데빌(극단적 반대)

© LeoYeAI, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 4 other files (references) in skills/ai-meeting-room of LeoYeAI/openclaw-master-skills.

• SKILL.md
• _meta.json
• references/agent-roles.md
• references/conflict-patterns.md
• references/meeting-templates.md

Open the folder on GitHubat commit e5199b5