Agent skill

Retro

by thesun4sky in thesun4sky/jobstack

면접/지원 회고 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

MITAuto-check: notesAI & LLM Engineering

Install Retro

skills CLI
$ npx skills add thesun4sky/jobstack --skill retro -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install thesun4sky/jobstack retro --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/thesun4sky/jobstack.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/retro .claude/skills/retro && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
retro
GitHub stars
156
Token cost
~2.3k tokens
SKILL.md length
1,112 words
Files
8 (incl. scripts, references)
Skills in repo
16
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

면접/지원 회고 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

  • Works in 5 steps: 회고 대상 선택 → 면접 경험 인터뷰 → 분석 → …
  • AI & LLM Engineering work in your project
  • SKILL.md covers Phase 1: 회고 대상 선택, Phase 2: 면접 경험 인터뷰, Phase 3: 분석 and Phase 4: 개선 액션플랜, plus 3 more sections
  • Runs Shell scripts from its folder; calls bash

What it does

Retro is an agent skill from thesun4sky/jobstack. 면접/지원 회고 스킬. 면접 결과 분석, 탈락 원인 진단, 개선 포인트 도출. 누적 패턴 분석: 여러 면접 기록에서 반복 약점을 교차 분석. "면접 회고", "왜 떨어졌을까", "개선점", "패턴 분석" 등의 요청 시 활용.

Its SKILL.md is about 2.3k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 9 other files, including scripts and reference files (for example `references/bot-protocol.md`, `references/defense-map-schema.md` and `references/experience-methods.md`).

It sits in AI & LLM Engineering. It works with Bash. The repository describes itself as: 한국 취업 통합 엑셀러레이터 - Claude Code 스킬 시스템. 기업분석, 이력서, 자소서, 모의면접까지. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • AI & LLM Engineering work in your project

Example prompts

  • “/retro”

Requirements

  • A Bash shell
  • Pre-approved tools (allowed-tools): Bash, Read, Write, Grep, AskUserQuestion, WebSearch

Workflow steps

5 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 회고 대상 선택
  2. 면접 경험 인터뷰
  3. 분석
  4. 개선 액션플랜
  5. 기록 및 추적

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 69a59e2. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves these tools, so the agent can use them without asking each time:

    • Bash
    • Read
    • Write
    • Grep
    • AskUserQuestion
    • WebSearch

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships 1 file in scripts/ (Shell), which the agent can run.

    Shell commands in SKILL.md call:

    • bash

    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

Retro loads about 2.3k tokens when it runs, and up to ~13k if it reads all its reference files. Until then it costs about 33 tokens; SKILL.md has 1,112 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~33
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.3k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~13k

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

Auto-check: notes

The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.

  • NotePre-approves every shell command (allowed-tools: Bash)SKILL.md
    allowed-tools: Bash, Read, Write, Grep, AskUserQuestion, WebSearch

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); the scripts in this folder are not scanned.

SKILL.md

The full file from thesun4sky/jobstack at commit 69a59e2, republished under its MIT licence (© thesun4sky). 1,112 words, ~2,311 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/retro/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 7 other files; get the full folder from GitHub.
name
retro
description
면접/지원 회고 스킬. 면접 결과 분석, 탈락 원인 진단, 개선 포인트 도출. 누적 패턴 분석: 여러 면접 기록에서 반복 약점을 교차 분석. "면접 회고", "왜 떨어졌을까", "개선점", "패턴 분석" 등의 요청 시 활용.
allowed-tools
Bash, Read, Write, Grep, AskUserQuestion, WebSearch
argument-hint
[회사명] [탈락 단계]
when_to_use
면접이나 지원 결과를 분석하고, 반복되는 약점을 찾아 다음 지원에 반영할 때 사용한다. 회고 기록이 3건 이상 쌓이면 누적 패턴 분석으로 개선 전략을 도출할 수 있다. 모의면접 연습은 /mock_interview 담당이다.
metadata.preamble-tier
2
metadata.version
0.2.0
metadata.benefits-from
mock-interview, tracker

!bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/preamble.sh" retro "${CLAUDE_SESSION_ID}" "${CLAUDE_PLUGIN_DATA:-}"

위 실행 컨텍스트가 비어 있거나 KEY=VALUE 목록 대신 ! 명령·정책 차단 문구가 그대로 보이면(! 주입이 꺼진 환경), 첫 Bash 명령으로 bash "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/preamble.sh" retro를 실행해 같은 컨텍스트를 확보하고 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md를 Read 하세요. 그 파일마저 없는 환경(Cowork처럼 스킬 디렉토리가 파일시스템에 없는 경우)에서는 상태 저장·스크립트 호출 단계를 건너뛰고 필요한 자료를 사용자에게 요청합니다. STATE_WRITE_FAILED=true가 보이면 JOBSTACK_STATE_DIR 경로를 사용자에게 확인합니다. 이 스킬의 Bash 스니펫은 첫 줄에 . "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"를 두어 $_JS_STATE·$_JS_BIN·$TODAY를 불러옵니다.

공통 가드레일 (references/guardrails.md)

!sed '1{/^# /d;}' "${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md"

!if [ "${JOBSTACK_RUNTIME:-}" = bot ] || [ -n "${JOBCLAW_RUN_ID:-}" ]; then cat "${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/bot-protocol.md"; fi

면접/지원 회고

면접이나 지원 결과를 돌아보고, 다음 지원을 위한 구체적 개선 포인트를 도출합니다.


Phase 1: 회고 대상 선택

interview-history와 tracker에서 최근 기록을 확인합니다.

RETRO_HISTORY_COUNT가 3 이상이면 C) 패턴 분석 옵션을 강조합니다.

AskUserQuestion:

회고할 면접/지원 건을 선택해주세요.

A) 최근 면접 회고 (면접 경험 분석)
B) 탈락 원인 분석 (불합격 건)
C) 누적 패턴 분석 (여러 면접 경험 종합) ← 기록 3건+ 시 강력 추천

C 선택 시 — 누적 패턴 분석 바로 실행: Phase 2(면접 인터뷰)는 건너뛰고 Phase 3.3 패턴 분석으로 바로 진행합니다.


B 선택 시 — 탈락 원인 분석 (전형 단계별 분기):

탈락은 어느 단계에서 떨어졌는지에 따라 진단 축이 완전히 다릅니다. 먼저 탈락 직전 단계를 확정합니다.

  1. 아래를 호출해 해당 건의 상태를 확인합니다.
    bash
    . "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
    "$_JS_BIN/jobstack-tracker" list --json
    그룹별 배열(진행중/대기중/종료/구버전)에서 회사명이 일치하는 항목을 찾아 status_label을 확인합니다 — 이미 한글 라벨로 정규화된 값이므로 별도 변환이 필요 없습니다.
  2. 일치하는 기록이 없으면 AskUserQuestion 1회로 탈락 단계를 확인합니다:
    어느 단계에서 탈락했나요?
    A) 서류 (서류전형 불합격)
    B) 코딩테스트·AI역량검사
    C) 1차 면접 (실무)
    D) 2차·최종 면접 (임원)

단계별 진단 축:

탈락 단계진단 축이후 흐름
서류① 공고 키워드 반영률 — ETHOS 7가지 기업 키워드 소스 체크리스트와 대조 ② ATS 형식 리스크 — 표·그래픽·이미지·비표준 제목 사용 여부Phase 2(면접 인터뷰) 건너뜀 → Phase 3.4·Phase 4로
코테·AI역량검사Phase 3.5의 코딩테스트·AI역량검사 축 재사용Phase 2 건너뜀 → Phase 3.5·3.4·Phase 4로
1차 면접직무역량 + 컬처핏Phase 2 면접 인터뷰 진행
2차·최종 면접컬처핏·모티베이션 핏 + 임원 관점 답변Phase 2 면접 인터뷰 진행
  • 면접 단계 탈락(1차/2차·최종)일 때만 Phase 2 면접 경험 인터뷰를 진행합니다. 서류·코테·AI역량검사 탈락은 Phase 2를 건너뛰고 해당 진단 축으로 바로 갑니다.
  • 단계별 평가 비중(%) 등 시효성 수치가 필요하면 본문에 단정하지 말고 실행 시점에 WebSearch로 출처·기준일과 함께 확인합니다.
  • 탈락 건 마무리 안내(1줄): "채용절차법상 채용서류 반환 청구권이 있습니다(반환·보관·파기 의무 존재). 반환을 원하면 청구할 수 있으니, 구체적 청구 기간·절차는 안내 시점에 최신 법령을 확인하세요."

Phase 2: 면접 경험 인터뷰

AskUserQuestion으로 하나씩 질문합니다:

  1. "어떤 기업/직무 면접이었나요?"
  2. "면접 형식은 무엇이었나요? (인성/PT/토론/기술/임원/AI역량검사/AI화상면접/코딩테스트)"
  3. "기억나는 면접 질문을 알려주세요. (최대한 많이)"
  4. "각 질문에 어떻게 답변했나요?"
  5. "면접 분위기는 어땠나요? (꼬리질문이 많았나, 긍정적 반응이 있었나)"
  6. "본인이 느끼기에 잘한 점과 아쉬운 점은?"

Phase 3: 분석

3.1 답변 품질 분석

수집된 질문-답변을 "결이요" 프레임워크로 평가:

  • 첫 문장에 결론이 있었나?
  • 구체적 수치/사례가 있었나?
  • 직무/기업 연결이 있었나?

꼬리질문 공통 5세트 재점검: 사용자가 말한 핵심 답변 각각을 아래 5세트와 대조합니다.

  • 어떤 문제였나 / 왜 그 방법이었나 / 역할 범위는 어디까지였나 / 결과를 어떻게 확인했나 / 다시 한다면 무엇을 바꾸겠나

지금도 즉답이 어려운 문장은 '위험 문장' 으로 표시하고, '1분 안에 설명 가능' 기준으로 재구성하는 과제를 냅니다. 위험 문장에는 weakness_tags의 꼬리질문대응 태그를 연동합니다.

3.2 준비 vs 실제 GAP
  • 준비한 답변 vs 실제 답변 비교 (면접 예상 질문 세트가 있다면 대조)
  • 예상치 못한 질문 유형 분석
  • 미끼 전략이 작동했는지 확인
  • 미끼 이후 방어 실패 지점 표시: 자소서·답변으로 미끼를 던졌는데 꼬리질문에서 무너진 지점을 별도로 표시하고, 그 지점을 다음 /mock_interview 연습 대상으로 지정합니다.
3.2.1 미끼 방어 준비율 (defense-map)
bash
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
"$_JS_BIN/jobstack-defense-map.mjs" stats --company "삼성전자"

출력의 준비율 N/M (P%) 줄을 회고 리포트의 참고 지표로 그대로 인용합니다(회사명은 스크립트가 공백 제거·소문자 부분일치로 느슨하게 매칭하고, 여러 파일이 있으면 전체 합산 준비율도 함께 냅니다). 결과가 없으면(defense-map 파일이 없습니다) 이 지표를 생략하고 오류를 노출하지 않습니다 — 파일 갱신 자체는 /mock_interview 종료 시 이뤄지므로 여기서는 조회만 합니다. entry 필드(bait_type·defense_status 등)의 전체 정의는 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/defense-map-schema.md 계약을 jobstack-defense-map.mjs가 구현한 것입니다.

면접에서 실제로 받은 질문이 겹치는지 확인하려면 문장·예상 질문 목록을 함께 조회합니다:

bash
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
"$_JS_BIN/jobstack-defense-map.mjs" show --company "삼성전자"

겹치는 entry가 있으면 실전에서 통했는지(ready) 막혔는지(weak)를 회고에 기록합니다.

3.3 패턴 분석
bash
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
"$_JS_BIN/jobstack-retro-stats"

과거 회고가 있으면 스크립트가 각 회고 파일의 프론트매터(weakness_tags·stage)를 집계해 반복 약점 태그 빈도, 단계별 태그 교차표, 최근 3건 대비 이전 평균의 태그 개수 추세를 계산합니다. 단계 교차는 각 회고를 기록할 당시의 stage 값을 그대로 쓰므로 스냅샷 근사가 아니라 그 회고 시점의 실제 기록입니다. 프론트매터가 없는 구서식 파일은 집계에서 제외됩니다.

회고 누적 통계 — 4건 ($_JS_STATE/interview-history)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
반복 약점 태그:
  꼬리질문대응    ■■■        3건
  기업연구부족    ■■         2건
  수치화부족     ■          1건

단계 × 태그:
  1차면접: 꼬리질문대응 2, 수치화부족 1, 기업연구부족 1
  서류: 기업연구부족 1
  2차면접: 꼬리질문대응 1

추세: 최근 3건 평균 약점 1.3개 vs 이전 평균 2.0개

최근 회고:
  2026-07-04  삼성전자  1차면접  불합격  [꼬리질문대응, 수치화부족]
  2026-07-20  카카오  1차면접  불합격  [기업연구부족, 꼬리질문대응]
  2026-08-10  토스  서류  불합격  [기업연구부족]
  2026-08-25  당근  2차면접  불합격  [꼬리질문대응]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

병목 단계가 확인되면(같은 단계에서 반복 등장하는 태그) /strategy 재수립 추천의 근거 문장으로 연결합니다. retro는 이 출력을 해석만 담당합니다 — 전환율 수치 산출·지원 통계·7일 정체 넛지는 tracker(stats/calendar/nudge) 소관이므로 여기서 계산하지 않습니다.

과거 기록이 없으면(회고 파일 없음) 현재 단일 회고만 진행합니다. 3건 미만이면 스크립트가 ※ 3건 미만이라 패턴 단정은 보류합니다를 덧붙이므로 그대로 전달합니다.

Show full SKILL.md (450 more words)Show less
3.4 탈락 원인 3축 분리 진단

탈락 원인을 아래 순서로 분리해 진단하고, 축별로 다음 스킬에 라우팅합니다.

축정의라우팅
① 기준 미스매치공고가 반복 요구한 기준과 내 소재가 어긋남/company_research 재분석
② 근거 부족문제·역할·행동·변화 중 빠진 요소가 있음/cover_letter 소재 보강 (경험 전환 6단계)
③ 표현 문제추상어·구조 때문에 전달이 약함/review
  • 근거 보강은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/experience-methods.md 의 §1(경험 전환 6단계)을 적용합니다.
  • 직무 변경 후 탈락이면 '기준부터 재점검'합니다 — 같은 경험도 새 직무 공고의 키워드로 다시 해석해야 합니다.
3.5 전형 유형별 회고 축

AI 전형·코딩테스트는 일반 면접과 진단 축이 다릅니다. 형식에 맞는 축으로 봅니다. 최신 도입 현황이 필요하면 실행 시점에 WebSearch로 확인합니다(본문에 도입 기업 수 등 시효성 수치를 단정하지 않습니다).

  • AI역량검사: 성향 응답의 일관성, 게임형 과제 수행, 환경 문제(장비·네트워크) 여부를 구분해 봅니다. → 액션: /mock_interview D) AI면접 모드
  • AI화상면접: 답변 내용과 비언어 지표(목소리 크기·떨림·더듬)를 분리해 진단합니다 — 음성/표정이 아니라 답변 내용을 우선 평가하고, 음성 지표는 별도 축으로 첨부합니다. → 액션: /mock_interview D) AI면접 모드
  • 코딩테스트: AI 금지 환경의 기본기에서 막혔는지, AI 활용 과제에서 막혔는지 구분합니다. → 액션: /mock_interview E) 기술면접

Phase 4: 개선 액션플랜

작성 규칙:

  • 회고 항목에 "~을 느꼈다/배웠다" 같은 감상은 금지합니다. 모든 항목은 다음 지원에서 달라질 행동 한 문장으로 기록합니다(예: "면접 전 해당 팀 최근 업데이트 3건을 시간순으로 정리한다").
  • 개선 항목 앞에 3축 라벨([기준]/[근거]/[표현])을 붙여 원인 축을 드러냅니다. (ETHOS 어조 전환 공식의 '희망→실행', '감정→행동'과 같은 계열 — 감상이 아니라 행동으로 적는다.)
회고 결과 요약
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
강점:
  - 기술적 깊이 있는 답변 (Redis 캐싱 설명)
  - 프로젝트 경험 구체적 전달

개선 필요:
  - [기준] 지원동기 답변이 기업 연구와 어긋남
    → 액션: /company_research로 재분석
  - [근거] 꼬리질문에서 역할 범위를 답하지 못함
    → 액션: /mock_interview로 꼬리질문 연습
  - [근거] 숫자 기반 성과 전달 부족
    → 액션: 주요 경험 3개에 before→after 수치 추가

다음 면접까지 To-Do (모두 행동 변화 문장):
  1. [ ] 지원 전 공고 키워드 7소스를 체크리스트로 대조한다
  2. [ ] 자소서 미끼마다 꼬리질문 답변을 1분 분량으로 준비한다
  3. [ ] 병목 단계(예: 1차 면접)를 대상으로 모의면접을 2회 진행한다
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Phase 5: 기록 및 추적

회고 결과를 $_JS_STATE/interview-history/retro-{기업명}-{date}.md에 저장합니다. 파일 맨 위에 아래 YAML 프론트매터를 붙입니다.

yaml
---
date: 2026-07-04
company: 삼성전자
role: SW엔지니어
stage: 1차면접        # tracker 한글 상태 라벨 중 하나 (준비중/지원완료/서류합격/1차면접/2차면접/최종면접/최종합격/불합격/지원취소)
result: 불합격         # 합격/불합격/대기 등
weakness_tags: [꼬리질문대응, 수치화부족]   # 고정 8태그 내에서만: 기업연구부족·꼬리질문대응·수치화부족·기술깊이·기준미스매치·근거부족·표현문제·컬처핏
actions: [1차 면접 대상 모의면접 2회, before→after 수치 3건 보강]
---
  • stage는 tracker 한글 상태 라벨 중 하나로만 씁니다(canonical 매핑은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/tracker-states.md). weakness_tags는 위 고정 8태그 안에서만 씁니다 — 새 태그를 임의로 만들지 않습니다. 이 프론트매터 형식은 jobstack-retro-stats가 그대로 파싱하는 계약이므로 필드명·형식을 임의로 바꾸지 않습니다.
  • 제3자 PII 기록 금지: 면접관 실명·연락처 등 제3자 정보를 회고 파일에 남기지 않습니다. 3등급 PII 정책(제3자=금지, 익명화·집계만)을 따르며, 자세한 규칙은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/guardrails.md §1을 참조합니다.
  • 지원 현황을 관리 중이면 봇 네이티브 명령 /track·/myapps에서 해당 건의 상태·메모를 갱신하도록 안내합니다.

회고 상세 기록: 회고 모드(A/B/C)·탈락 단계·weakness_tags 등 회고 상세는 위 회고 산출 파일(retro-{기업명}-{date}.md)의 YAML 프론트매터에만 남깁니다. skill-usage.jsonl에는 프리앰블에서 이미 기록한 표준 텔레메트리 외에 별도 이벤트를 추가하지 않습니다 — 이벤트 규격은 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/telemetry-events.md의 정의된 종류만 씁니다.

결과물 뷰어 안내: 회고 파일을 저장한 뒤 다음 명령으로 브라우저에서 열 수 있음을 사용자에게 안내합니다.

bash
. "${JOBSTACK_STATE_DIR:-$HOME/.jobstack}/env.sh"
"$_JS_BIN/jobstack-view" <회고파일.md>

보이스

따뜻하지만 솔직한 코치. 실패를 비난하지 않되, 원인은 정확히 짚습니다. 항상 구체적 다음 행동과 함께.

완료 상태

  • 완료 (DONE) — 회고 + 액션플랜 완료
  • 완료 (DONE) [패턴 분석] — 누적 회고 패턴 + 개선 추세 분석 완료
  • 우려사항 있는 완료 (DONE_WITH_CONCERNS) — 패턴 분석인데 기록이 3건 미만이라 추세 신뢰도가 낮음. 표본 부족을 명시하고 단정하지 않음
  • 차단됨 (BLOCKED) — 사용자가 중간에 중단했거나 필요한 정보를 회수할 수 없어 진행 불가. 차단 요인과 시도한 내용 기술
  • 추가 정보 필요 (NEEDS_CONTEXT) — 회고 대상 기록(면접·지원 내역)이 전혀 없어 진행 불가. 필요한 내용 정확히 기술

다음 추천:

  • /strategy (전략 재수립, 반복 약점이 구조적이면)
  • /mock_interview (반복 약점 집중 연습)
  • /company_research (기업 연구 부족이 반복 패턴이면)

© thesun4sky, 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 7 other files (scripts, references) in retro of thesun4sky/jobstack.

  • SKILL.md
  • references/bot-protocol.md
  • references/defense-map-schema.md
  • references/experience-methods.md
  • references/guardrails.md
  • references/telemetry-events.md
  • references/tracker-states.md
  • scripts/preamble.sh

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    경험 소재 발굴·카드화 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack.

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Works with

Questions about Retro

What does Retro do?

면접/지원 회고 스킬. An agent skill from thesun4sky/jobstack. Retro is an agent skill from thesun4sky/jobstack. 면접/지원 회고 스킬.

When should I use Retro?

Retro fits situations like: AI & LLM Engineering work in your project.

How do I install Retro in Claude Code?

Run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill retro -a claude-code`. Or copy the skill folder (retro in thesun4sky/jobstack) into .claude/skills/retro in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Retro in Codex?

Run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill retro -a codex`. Or copy the skill folder (retro in thesun4sky/jobstack) into .agents/skills/retro in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Retro in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add thesun4sky/jobstack --skill retro -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/retro, .gemini/skills/retro, .github/skills/retro and .opencode/skills/retro in your project.

What does Retro need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Retro needs a shell for the scripts in its folder and the command-line tools its instructions call (bash). Our summary lists: A Bash shell. Its frontmatter pre-approves these tools: Bash, Read, Write, Grep, AskUserQuestion, WebSearch.

Does Retro access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Retro safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found notes only (pre-approves every shell command (allowed-tools: bash)), nothing it rates as a warning. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.

What licence does Retro use?

Retro is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Retro use?

About 2.3k tokens (SKILL.md is roughly 9.2k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 10k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Retro?

Skills that share tags, products or a category with Retro: Hugging Face API Tool Builder (huggingface/skills, 11k stars), Guardrail Patterns (ZaxbyHub/opencode-swarm, 494 stars), Writing Rules (athola/claude-night-market, 341 stars) and Reviewing Agent Definitions (bitwarden/ai-plugins, 155 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Retro?

thesun4sky (a GitHub user) maintains it in thesun4sky/jobstack, which has 156 GitHub stars. The repository holds 16 skills in this directory. The repository was last updated on September 6, 2026.

Source: thesun4sky/jobstack on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.