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ICE Score 기반 가설 우선순위 평가. 가설 5개의 Impact × Confidence × Ease를 산정하여 순위를 도출할 때 사용. Use when a solution-generator needs to prioritize hypotheses.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/pasta:ice-scoringThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
| 축 | 질문 | 점수 기준 |
| 축 | 질문 | 점수 기준 |
|---|---|---|
| Impact | 이 가설이 성공하면 핵심 지표에 얼마나 영향을 주는가? | 1(미미) ~ 10(게임체인저) |
| Confidence | 이 가설이 실제로 효과가 있을 것이라는 근거가 얼마나 있는가? | 1(추측) ~ 10(데이터·사례 확실) |
| Ease | 구현 난이도는 얼마나 낮은가? (낮을수록 점수 높음) | 1(수개월·대규모) ~ 10(하루·단독) |
ICE Score = Impact × Confidence × Ease (최대 1000점)
| # | 가설 요약 | Impact | Confidence | Ease | ICE Score |
|---|----------|--------|------------|------|-----------|
| H1 | ... | 8 | 6 | 7 | 336 |
| H2 | ... | 7 | 8 | 5 | 280 |
...
순위: H1 > H3 > H2 > H4 > H5
최우선 가설: H1 (사유: 높은 Impact + 구현 빠름)
✅ 가설 5개 모두 독립적으로 검증 가능
✅ 각 축(I/C/E) 점수에 근거 1줄씩 기재
✅ ICE 순위 명시
✅ 최우선 가설 선정 사유 명시
npx claudepluginhub khc-dev/khc-vc-po --plugin pastaSearches MemPalace before answering questions about past work, people, projects, or prior decisions. Returns verbatim stored content instead of guessing from model memory.
Guides Payload CMS config (payload.config.ts), collections, fields, hooks, access control, APIs. Debugs validation errors, security, relationships, queries, transactions, hook behavior.
Implements vector databases with Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector for semantic search, RAG, recommendations, and similarity systems. Optimizes embeddings, indexing, and hybrid search.