> 상사에게 보고하거나 누군가에게 무언가를 설명할 때 결론부터 명확하게 전달하도록 도와주는 스킬입니다. '이거 어떻게 보고하지', '결론부터 말하는 법', '팀장님한테 보고할 내용 정리해줘', '설명을 쉽게 하고 싶어'처럼 말하면 됩니다. 결론 먼저(두괄식) 구조, 상사 유형별 보고 방식, 상대 머리에 꽂히는 설명 순서로 30초 안에 전달되는 보고·설명을 설계합니다.
npx skills add https://github.com/modu-ai/cowork-plugins --skill report-speak
같은 내용을 보고해도 어떤 사람은 30초 만에 "오케이"를 받고, 어떤 사람은 5분을 설명하고도 "그래서 결론이 뭐예요?"를 듣는다. 차이는 정보량이 아니라 순서다. 이 스킬은 머릿속에 흩어진 사실을 결론 먼저 구조로 재배열하고, 듣는 사람의 유형에 맞춰 보고·설명을 다듬는다.
보고, 보고하는 법, 두괄식, 결론부터, 상사 보고, 팀장 보고, 설명하는 법, 핵심 요약, 보고 정리, 구두 보고, 설명을 쉽게
보고는 자랑이 아니라 상대의 의사결정을 돕는 도구다. 먼저 한 줄로 정한다.
→ 목적이 분명해야 결론이 분명해진다. 목적이 모호하면 보고도 길어진다.
핵심 한 문장을 맨 앞에 둔다. 배경·과정은 그다음이다.
| 순서 | 내용 | 예시 |
|------|------|------|
| ① 결론 | 가장 중요한 한 문장 | "A안으로 진행 승인 부탁드립니다." |
| ② 근거 | 결론을 뒷받침하는 핵심 1~3개 | "비용 20% 절감, 일정 1주 단축됩니다." |
| ③ 리스크·대안 | 알아야 할 위험·다른 선택지 | "단, 외주 의존도가 올라갑니다." |
| ④ 요청·다음 단계 | 상대가 할 일 | "오늘 중 승인 주시면 내일 착수합니다." |
→ "배경 설명부터 차근차근"은 보고가 아니라 회고다. 결론을 먼저 던지고, 질문이 오면 깊이 들어간다.
같은 결론도 상대 성향에 따라 살을 다르게 붙인다.
→ 상대가 던질 질문을 미리 2~3개 예상해 답을 준비하면 보고가 면담으로 안 번진다.
설명이 안 통할 땐 보통 듣는 사람이 모르는 전제를 건너뛴 것이다.
→ 처음부터 다 쏟지 말고 계층으로 준비한다. 상대가 깊이를 정하게 한다.
예시 1: "프로젝트가 2주 늦어질 것 같은데 팀장님한테 어떻게 보고하지?"
→ 결론 먼저("일정 2주 지연 예상, 만회안 함께 보고드립니다") → 원인 1줄 → 만회 대안 2개 → 필요한 의사결정 형태로 재구성
예시 2: "신규 기능을 비개발자 임원한테 설명해야 하는데 자꾸 못 알아들어"
→ 익숙한 비유로 출발 → 전체 가치 먼저 → 동작은 한 단계씩 → 숫자·화면 예시로 고정
예시 3: "보고할 때마다 말이 길어지고 결론이 뒤로 가"
→ 결론·근거·리스크·요청 4블록 템플릿 → 30초/3분 2버전 + 예상 질문 3개 준비
moai-office / moai-content를 쓴다. 이 스킬은 말과 구조에 집중한다.moai-hr:performance-review를 사용한다.moai-content 계열을 쓴다.직장 보고·설명 일반 프레임워크(두괄식·결론 먼저·상사 유형별 보고) + 사용자 vault 노트 참고. 표현·예시는 2026년 한국 기준 자체 구성.
Comprehensive spreadsheet creation, editing, and analysis with support for formulas, formatting, data analysis, and visualization. When Claude needs to work with spreadsheets (.xlsx, .xlsm, .csv, .tsv, etc) for: (1) Creating new spreadsheets with formulas and formatting, (2) Reading or analyzing data, (3) Modify existing spreadsheets while preserving formulas, (4) Data analysis and visualization in spreadsheets, or (5) Recalculating formulas
Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting, cleaning messy data); create a new spreadsheet from scratch or from other data sources; or convert between tabular file formats. Trigger especially when the user references a spreadsheet file by name or path — even casually (like \"the xlsx in my downloads\") — and wants something done to it or produced from it. Also trigger for cleaning or restructuring messy tabular data files (malformed rows, misplaced headers, junk data) into proper spreadsheets. The deliverable must be a spreadsheet file. Do NOT trigger when the primary deliverable is a Word document, HTML report, standalone Python script, database pipeline, or Google Sheets API integration, even if tabular data is involved.
Picks random winners from lists, spreadsheets, or Google Sheets for giveaways, raffles, and contests. Ensures fair, unbiased selection with transparency.
Query openFDA API for drugs, devices, adverse events, recalls, regulatory submissions (510k, PMA), substance identification (UNII), for FDA regulatory data analysis and safety research.
MATLAB and GNU Octave numerical computing for matrix operations, data analysis, visualization, and scientific computing. Use when writing MATLAB/Octave scripts for linear algebra, signal processing, image processing, differential equations, optimization, statistics, or creating scientific visualizations. Also use when the user needs help with MATLAB syntax, functions, or wants to convert between MATLAB and Python code. Scripts can be executed with MATLAB or the open-source GNU Octave interpreter.
UMAP dimensionality reduction. Fast nonlinear manifold learning for 2D/3D visualization, clustering preprocessing (HDBSCAN), supervised/parametric UMAP, for high-dimensional data.
Creating interactive data visualisations using d3.js. This skill should be used when creating custom charts, graphs, network diagrams, geographic visualisations, or any complex SVG-based data visualisation that requires fine-grained control over visual elements, transitions, or interactions. Use this for bespoke visualisations beyond standard charting libraries, whether in React, Vue, Svelte, vanilla JavaScript, or any other environment.
Access AlphaFold 200M+ AI-predicted protein structures. Retrieve structures by UniProt ID, download PDB/mmCIF files, analyze confidence metrics (pLDDT, PAE), for drug discovery and structural biology.
Take modu-ai/report-speak from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.