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CAIO 리뷰 (AI 총괄 책임자 검토)

AI 기능·모델 선택·규제 등급·AI 채용 계획을 CAIO 관점 6개 질문으로 냉정하게 압박 검토해 준다.

개발·코딩중급★ 24,151⑂ 3,405AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

/cs:caio-review <계획> 형태로 호출하면, '평가셋 없으면 출시 없음(No eval = no ship)'을 원칙으로 삼는 가상의 최고AI책임자(CAIO)가 계획을 여섯 가지 질문으로 압박합니다.

  1. 이 AI는 무엇을 잘해야 하고, 어떻게 측정하나 (대표 입력 50~100개 이상 평가셋)
  2. 환각·오류율 SLO와 폴백은 무엇인가 (탐지 수단, 사람 검수, 영향 범위)
  3. EU AI Act 위험 등급은 무엇이며 적합성 평가가 필요한가 (금지/고위험/제한/최소)
  4. API인가 파인튜닝인가 자체 구축인가 (경제적 손익분기 + 현실적 실행 가능성)
  5. 예상 규모에서 12개월 비용 곡선은 어떻게 되나 (자체 호스팅 숨은 비용, 프롬프트 캐싱)
  6. 어떤 직무가 병목을 풀어주며 선행 채용은 되어 있나 (AI 엔지니어 vs ML 엔지니어 vs 리서치 사이언티스트)

결과는 판정(🟢 SHIP / 🟡 SHARPEN / 🔴 BLOCK)과 다음 액션 3개까지 포함된 정형 마크다운 리포트로 나옵니다. 계산은 저장소에 함께 들어 있는 파이썬 스크립트(빌드 대 구매 계산기, 위험 분류기, 비용 경제성)를 호출합니다.

이런 분께 추천

  • AI 기능을 곧 출시해야 하는 스타트업 창업자·PM
  • 다년 계약(API 또는 GPU 인프라) 결정을 앞둔 CTO·재무 담당
  • EU 출시나 채용·신용·의료 등 규제 도메인에 AI를 도입하려는 팀
  • 첫 AI 인력을 뽑는데 어떤 직무를 뽑아야 할지 헷갈리는 조직

활용 예시

  • 출시 직전 게이트: "고객 문의 자동응답 챗봇을 다음 주에 출시한다" → 평가셋 부재와 환각 SLO 미정의를 짚어내고 🟡 SHARPEN 판정 + 폴백 설계 제안.
  • 모델 조달 결정: "월 3억 토큰 요약 워크로드를 자체 호스팅으로 옮길까?" → 손익분기 토큰량과 3년 TCO, 운영·모니터링 숨은 비용을 비교해 API 유지 권고.
  • 규제 점검: "이력서 스크리닝 AI를 EU에서도 쓰겠다" → 고위험 등급 판정, 적합성 평가·EU DB 등록 일정과 예산 규모를 경고하고 🔴 BLOCK.

· · · 설치 가이드 · · ·

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 alirezarezvani/claude-skills 의 .gemini/skills/caio-review 폴더를 내 ~/.claude/skills/caio-review/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r claude-skills/.gemini/skills/caio-review ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 엽니다.
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/alirezarezvani/claude-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 이 스킬을 복사합니다: cp -r claude-skills/.gemini/skills/caio-review ~/.claude/skills/
  5. 워크플로의 파이썬 스크립트를 쓰려면 연관 스킬도 함께 복사하세요: cp -r claude-skills/skills/chief-ai-officer-advisor ~/.claude/skills/ (경로 구조가 다르면 SKILL.md의 상대 경로에 맞게 조정)
  6. 파이썬 3가 설치되어 있는지 확인합니다: python3 --version
  7. Claude Code를 재시작한 뒤 /cs:caio-review 우리 챗봇 출시 계획 처럼 계획을 붙여 호출합니다.
  8. 스크립트가 요구하는 use_case.json, workload.json 파일은 예상 사용 사례와 트래픽 규모를 적어 미리 준비해 두면 좋습니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT