Getting it into your agent
This one installs as part of its plugin. Adding the marketplace and installing the plugin brings it with everything else the plugin ships.
/plugin marketplace add MJbae/awesome-novel-studio/plugin install awesome-novel-studioWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/mjbae/awesome-novel-studio/design-big)<a href="https://agentmods.dev/skills/mjbae/awesome-novel-studio/design-big"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mjbae/awesome-novel-studio/design-big/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/mjbae/awesome-novel-studio/design-big"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mjbae/awesome-novel-studio/design-big.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00164 | $0.06460 |
| Opus 5 | $0.00082 | $0.03230 |
| Sonnet 5 | $0.00033 | $0.01292 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00646 |
Grade A, and why
design-big scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 12d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 416 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Novel Design Big — 큰 설계 오케스트레이터
웹소설의 전체 소설 설계를 수행한다. AI가 장르 DNA 프레임워크로 뼈대를 세우고, domain-researcher 서브에이전트가 자동 리서치로 전문 분야의 살을 붙이는 구조.
실행 모드: 에이전트 팀
에이전트 구성
| 팀원 | 에이전트 파일 | 역할 | 스킬 | 출력 |
|---|---|---|---|---|
| concept-builder | ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/agents/concept-builder.md |
부트스트랩 설계 | bootstrap | 부트스트랩 문서 |
| character-architect | ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/agents/character-architect.md |
캐릭터 설계 | character | 캐릭터 시트 |
| plot-hook-engineer | ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/agents/plot-hook-engineer.md |
플롯/훅 설계 | plot-hook | 플롯 훅 가이드 |
domain-researcher는 팀원이 아닌 서브에이전트로, Phase 1.5에서 팀 구성(TeamCreate) 전에 실행된다.
공유 레퍼런스
- genre-dna-framework.md 위치:
${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/design/references/genre-dna-framework.md(라우터 하위 — big/small 공용)
워크플로우
Phase 0: 기존 설계 확인 (선택)
프로젝트 루트에 기존 큰 설계 산출물(
{작품가제}_부트스트랩.md,{작품가제}_캐릭터시트.md,{작품가제}_플롯훅가이드.md)이 존재할 때만 실행. 없으면 Phase 1로 직행.
- 프로젝트 루트에서 기존 큰 설계 산출물을 Glob으로 확인
- 기존 산출물이 발견되면 사용자에게 모드 선택 요청:
기존 큰 설계 문서가 발견되었습니다:
- {발견된 파일 목록}
다음 중 선택해주세요:
1. **전체 재설계** — 기존 문서를 _workspace/_backup/에 백업 후 처음부터 다시 설계
2. **부분 수정** — 특정 영역만 재실행 (예: 부트스트랩만, 캐릭터만, 플롯만)
3. **자료 보강 후 재설계** — 새 리서치 자료를 추가한 뒤 기존 설계를 업그레이드
- 모드별 처리:
- 전체 재설계: 기존 산출물을
_workspace/_backup/{timestamp}/에 복사 → Phase 1부터 진행 - 부분 수정: 수정 대상 에이전트만 재실행. 나머지 산출물은 유지. Phase 2에서 해당 에이전트만 팀에 포함.
- 자료 보강 후 재설계: 기존
_workspace/00_concept_analysis.md에서 컨셉 복원 → Phase 1 스킵 → Phase 1.5부터 진행
- 전체 재설계: 기존 산출물을
Phase 1: 컨셉 분석 및 방향 수립
- 제안서 자동 연결 (강화):
- 프로젝트 루트에서
*_제안서.md패턴을 Glob으로 탐색한다 - 발견되면 Read하여 제안서의 컨셉, 장르, 플랫폼, 차별화 포인트, 로그라인을 자동 추출한다
- 추출된 플랫폼은 반드시 아래 허용 플랫폼 집합으로 검증한다:
- 문피아, 네이버시리즈, 카카오페이지, 리디, 조아라, 노벨피아
Munpia,munpia,문 피아,카카페,KakaoPage,리디북스,NovelPia등 허용 별칭은 canonical name으로 정규화한다- 허용되지 않는 플랫폼 또는 모호한 별칭이면 자동 반영하지 않고, 사용자에게 제안서 수정 또는 플랫폼 재선택을 요청한다
- 추출된 정보로 Phase 1의 컨셉 분석을 사전 채운다 (사용자에게 확인 요청)
- 제안서의
_workspace/00_research/디렉토리도 확인하여 기존 R1/R2/R5 리서치가 있으면 Phase 1.5에서 재활용한다 - 제안서가 없으면: 사용자 입력에서 직접 분석 (기존 동작)
제안서 '{파일명}'을(를) 발견했습니다. 다음 컨셉으로 큰 설계를 진행합니다: - 장르: {제안서에서 추출} - 컨셉: {제안서에서 추출} - 플랫폼: {제안서에서 추출} - 차별화: {제안서에서 추출} 수정하실 부분이 있으면 말씀해주세요. 없으면 바로 진행합니다. - 프로젝트 루트에서
- 사용자 입력 분석 — 소설 컨셉, 직업, 분위기, 차별화 방향 파악
- 타겟 플랫폼이 명시되지 않았으면 한국 플랫폼 6개 중 하나를 확인한다
- 타겟 플랫폼이 비지원 값이면 자동 치환하지 않고 재선택을 요청한다
${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/design/references/genre-dna-framework.md를 읽어 장르 DNA 프레임워크 확인- 프로젝트 루트의 참고 문서 확인 (존재 시)
- 컨셉 방향 요약을 사용자에게 제시하여 확인:
- 주인공 직업/전문 분야
- 서사 기점 (시대, 계기)
- 핵심 차별화 포인트
- 타겟 플랫폼 (문피아, 네이버시리즈, 카카오페이지, 리디, 조아라, 노벨피아 중 1개)
- 예상 톤 & 무드
- 유사 작품군 2~3개 (리더가 genre-dna 차별화 전략 + 업계 상식으로 제안)
{작품가제}확정 — 사용자에게 작품 가제를 확인한다. 이 가제가 이후 모든 파일명의 접두사로 사용된다.- Phase 1 결과를
_workspace/00_concept_analysis.md에 저장 — 새 대화 시작 시에도 컨셉을 복원할 수 있도록 한다. 저장 내용: 작품가제, 전문 분야, 서사 기점, 차별화 포인트, 유사 작품군, 톤 & 무드. - 사용자 확인 후 → Phase 1.5로 진행
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 12d ago First seen · 416 lines · 164 tokens per session scan A 453d715cdc64
design-big is a skill published in the GitHub repository MJbae/awesome-novel-studio (147 stars, last pushed 5mo ago), licensed Apache-2.0. It adds 164 tokens to every session and 6,460 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
next-cache-components-adoption
Turn on Cache Components in a Next.js app and resolve the blocking routes it surfaces. Use when the user wants to enable, adopt, or migrate to Cache Components, flip the cacheComponents flag, work through a flood of blocking-prerender / instant validation errors, run the cache-components-instant-false codemod, or…
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…
insight-error-page
Write or audit an insight-kind error page for the Next.js dev overlay. Use when creating a new errors/ .mdx page, auditing an existing one, or checking that a page matches the framework fix cards. Covers page structure, title alignment, FixCard cards with Copy prompt button, code snippets, terminology verification…