AI 에이전트 스킬을
한국어로 찾아보세요
GitHub에 공개된 AI 에이전트 스킬을 한국어로 정리했습니다. Claude Code, Codex, Cursor에 설치해 쓸 수 있습니다. 처음이라면 설치 전 안내 보기
스킬 목록
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개발
REA 분석 도구와 공유 워크플로에서 불필요한 작업을 찾아 줄이는 최적화 절차를 안내합니다. 병목 원인을 측정하고 올바른 소유 지점에서 고친 뒤, 같은 작업을 완료했을 때 결과와 근거가 동일한지 확인하는 방법을 제시합니다. 측정이 필요 없는 단순 정리 작업과 CI 테스트 최적화는 다루지 않습니다.
분석 도구의 응답이 느리거나 메모리를 많이 쓸 때 원인을 찾고 캐시나 조회 구조를 바꿔야 할 때
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개발
지금 하려는 일을 설명하면 이 저장소의 어떤 스킬이나 작업 흐름이 맞는지 안내하는 라우터입니다. 아이디어를 구현까지 이어지는 기본 흐름과 버그 대응, 코드베이스 정리, 팀 간 전달 같은 갈래를 함께 보여 주어 다음에 호출할 스킬을 정하는 데 도움을 줍니다. 단계마다 대화 컨텍스트를 정리하거나 새 세션으로 넘기는 기준도 알려 줍니다.
아이디어를 실제 코드로 만들려는데 어떤 스킬을 어떤 순서로 써야 할지 모를 때
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글쓰기
superpowers의 브레인스토밍 스킬은 기능이나 작업을 만들기 전에 무엇을 왜 원하는지 질문으로 먼저 확인합니다. 접근 방식 여러 가지를 비교해 하나를 고르게 한 뒤, 승인받은 설계 문서를 남기고 다음 계획 단계로 넘깁니다. 작은 변경은 짧은 설계로, 큰 프로젝트는 전체 설계로 나눠 진행합니다.
새 기능이나 화면을 구현하기 전에 요구와 방향을 정리하고 설계 문서를 남기고 싶을 때
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배포·운영
REA 릴리스의 변경 기록과 GitHub 릴리스 노트를 Git 이력에서 정리하고 다듬는 스킬입니다. 기준 태그 이후의 PR, 커밋, 이슈를 수집해 사용자 관점의 항목으로 다시 쓰며, 확인된 기여자에게 감사 표기를 남깁니다. 이후 Release Please의 릴리스 PR 본문과 CHANGELOG.md를 맞추는 절차까지 안내합니다. 릴리스 승인, 머지, 태그 생성, 배포는 이 스킬이 허용하지 않습니다.
REA 새 버전을 내기 전에 Git 이력을 바탕으로 릴리스 노트와 기여자 감사 문구를 준비해야 할 때
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디자인
웹, iOS, Android 화면을 WCAG 2.2 AA 기준에 맞게 설계하고 구현하거나 점검하는 데 쓰는 지침입니다. 역할과 라벨 같은 의미 정보, 명암 대비, 터치 영역 크기, 키보드 포커스 관리, 스크린리더 지원을 항목별로 짚어 줍니다. 모달 포커스 처리나 오류 메시지 같은 흔한 접근성 문제의 해결 방법도 함께 다룹니다.
웹이나 모바일 화면이 접근성 규정을 만족하는지 확인하거나 키보드와 스크린리더 사용자를 위해 UI를 고쳐야 할 때
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생산성
위안바오(元宝) 그룹 채팅에서 특정 멤버를 찾아 @멘션으로 호출하고, 그룹 이름과 멤버 수, 봇 목록을 조회하며, 개인 메시지(DM)를 보내 줍니다. 멤버를 먼저 찾아 정확한 닉네임을 확인한 뒤 답장에 넣기 때문에 멘션이 제대로 걸립니다. 같은 이름의 사용자가 여럿이면 후보를 보여 주고 어느 사람인지 확인합니다.
위안바오 그룹에서 특정 멤버를 호출해 알리거나 그 사람에게 개인 메시지를 보내야 할 때
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개발
LLM이 코드를 짤 때 자주 하는 실수를 줄이도록 에이전트의 작업 방식을 정해 줍니다. 구현 전에 가정을 밝히고 해석이 갈리면 질문하며, 요청에 필요한 최소한의 코드만 쓰고 관련 없는 부분은 건드리지 않습니다. 또 작업마다 확인 가능한 성공 기준과 단계별 검증 계획을 세워 그 기준을 통과할 때까지 진행하도록 돕습니다.
코드를 새로 쓰거나 리뷰, 리팩터링할 때 과한 구현과 엉뚱한 수정을 피하고 싶을 때
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개발
지정한 기준점 이후의 변경분을 두 축으로 검토합니다. 하나는 저장소에 문서화된 코딩 표준을 따르는지, 다른 하나는 연결된 이슈나 명세가 요구한 내용을 제대로 구현했는지입니다. 두 검토를 병렬로 진행한 뒤 결과를 나란히 보여 주며, 두 축의 지적을 합쳐 순위를 매기지 않습니다.
브랜치나 PR, 작업 중인 변경을 기준 커밋 이후로 표준 준수와 명세 일치 두 관점에서 점검하고 싶을 때
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AI 에이전트
superpowers 세션이 기대와 다르게 흘러간 이유를 찾을 때, 대화 기록을 읽고 반복 작업, 계획 이탈, 비용과 시간, 결과 품질 등을 근거와 함께 정리해 줍니다. 필요하면 superpowers 관리자에게 보낼 버그 리포트 묶음과 GitHub 이슈 초안도 만들 수 있으며, 결함의 원인을 진단하거나 수정안을 제시하지는 않습니다.
superpowers 세션에서 같은 작업이 반복되거나 계획이 무시되어 원인을 알고 싶을 때
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테스트
REA 저장소의 CI와 테스트 스위트가 실제 회귀를 잡고 있는지 점검합니다. 픽스처가 현재 요구 사항과 어긋나는지, 실패해야 할 테스트가 통과하는지, 느린 구간이 어디인지 재현과 측정으로 확인해 근거 있는 결론을 냅니다. 검증된 수정이나 중단 판단으로 마무리하며, 테스트 커버리지를 줄이지 않고 비용을 낮추는 방향을 찾습니다.
REA 저장소에서 CI 워크플로가 느리거나 테스트가 통과했는데 실제 동작을 보장하지 못하는 것 같아 스위트 전체를 감사해야 할 때
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AI 에이전트
에이전트나 LLM 기능이 이상하게 동작할 때 12개 층(시스템 프롬프트, 메모리, 도구 호출, 응답 렌더링 등) 중 어디서 문제가 생겼는지 찾아 줍니다. 심각도별로 정리된 발견 사항과 코드 중심의 수정 순서를 받을 수 있습니다. 배포 전 점검에도 쓸 수 있습니다.
에이전트 답변이 플레이그라운드에서는 맞는데 래퍼 안에서 틀려서 원인 층을 찾아야 할 때
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생산성
Claude 제품 사용법을 묻는 질문에 답한 뒤, Claude Academy의 강좌, 튜토리얼, 사용 사례 중 질문과 직접 맞는 항목을 골라 짧게 안내합니다. 맞는 자료가 없으면 Academy의 제품 허브나 자료실 링크를 제시합니다. 답변이 먼저이고 추천은 부가 정보로 붙습니다.
Claude의 기능이나 제품을 처음 배우려는데 Claude Academy에서 관련 강좌나 튜토리얼을 찾아보고 싶을 때
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개발
저장소 전체를 훑어 버그, 보안 취약점, 실제 부하에서 깨질 지점, 테스트 없이 위험한 코드, 느린 경로, 지워도 되는 코드를 찾아 순위가 매겨진 보고서로 정리합니다. 각 항목은 쉬운 말로 원인, 문제, 고칠 방법, 방치할 때의 결과를 설명합니다. 보고서만 만들고 코드는 바꾸지 않습니다.
배포 전이나 인계받은 저장소의 전체 품질을 한 번에 점검하고 우선 고칠 항목을 정해야 할 때
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생산성
Google Meet 회의에 봇으로 참여해 실시간 자막을 모아 회의록 텍스트를 만듭니다. 회의가 끝나면 기록 전체를 읽고 요약해, 회의록 공유나 이슈 등록 같은 후속 작업을 이어서 진행할 수 있습니다. 설정에 따라 회의 중 음성으로 발언하는 모드도 고를 수 있습니다.
진행 중인 Google Meet 회의 내용을 받아 적고 나중에 요약과 후속 작업이 필요할 때
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개발
작은 인터페이스 뒤에 많은 동작을 숨긴 깊은 모듈을 설계하도록 돕는 개념 틀입니다. 모듈의 인터페이스를 다듬거나, 이음새(seam)를 어디에 둘지 정하거나, 코드를 테스트하기 쉽게 만드는 방향을 정리할 때 쓰는 공통 용어와 원칙을 제공합니다. 호출자는 적은 학습으로 더 많은 기능을 쓰고, 유지보수자는 변경과 버그 수정을 한곳에서 처리할 수 있게 됩니다. 인터페이스를 여러 방식으로 설계해 비교하는 절차와 의존성별 심화 설계 안내도 함께 제공합니다.
기존 모듈의 인터페이스가 너무 복잡해 호출하는 쪽이 자꾸 헷갈릴 때
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개발
서로 공유 상태가 없는 여러 독립 문제를 만나면, 문제 영역마다 격리된 에이전트를 나눠 동시에 맡기는 방법을 안내합니다. 각 에이전트에게 범위와 목표, 제약, 반환 형식을 구체적으로 전달하고, 돌아온 결과를 검토해 충돌 없이 통합하고 전체 테스트로 확인하는 순서로 진행합니다.
테스트 파일 여러 개가 서로 다른 원인으로 실패해 각각 따로 조사해도 되는 독립 문제들을 병렬로 처리해야 할 때
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AI 에이전트
REA 조사 도구의 경계, CLI와 MCP 계약, 제공자 기능, Evidence 의미를 점검하거나 새로 설계하는 절차를 안내합니다. 현재 계약과 가장 가까운 기존 도구를 확인하고, 제공자 연동 작업은 실제 워크플로로 실행해 네이티브 결과와 비교합니다. 발견한 버그, 제한 사항, 설계 개선점과 검증되지 않은 주장을 구분해 보고하며, 설계 요청에는 경계와 입출력 형태, 대안, 검증 방법을 제시합니다.
REA 도구의 CLI나 MCP 계약을 바꾸거나 새 조사 도구를 설계하기 전에 기존 도구와 제공자 동작을 점검해야 할 때
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AI 에이전트
여러 코딩 에이전트에게 같은 작업을 맡겨 통과율, 비용, 소요 시간, 반복 일관성을 한 표로 비교하는 도구입니다. 작업은 YAML로 정의하고, 에이전트마다 새 git worktree에서 실행한 뒤 테스트와 빌드, 패턴 검사로 결과를 판정합니다. 감이 아니라 측정값으로 에이전트를 고르거나 설정 변경의 효과를 확인할 때 쓸 수 있습니다.
Claude Code, Aider, Codex 중 어느 에이전트를 팀 코드베이스에 쓸지 측정 자료로 정해야 할 때
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디자인
SNS 커버, 광고 배너, 웹사이트 히어로, 인쇄물 등 용도와 규격에 맞춘 배너를 HTML/CSS로 설계합니다. 여러 아트 디렉션 방향의 시안을 2~3개 만들고, 제공된 로고와 색상, 서체를 반영합니다. 가능한 환경에서는 PNG로 내보내고, 그렇지 않으면 HTML/CSS 원본과 미리보기를 전달합니다.
페이스북 커버나 유튜브 채널 아트처럼 플랫폼 규격에 맞는 배너 시안을 여러 스타일로 비교하고 싶을 때
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기타
gstack 스킬 모음에서 요청에 맞는 스킬을 골라 연결하는 라우터입니다. 테스트, 버그 찾기, 브라우저 점검, 리뷰, 배포, 문서화 등 요청 내용을 보고 해당 스킬을 호출하거나, 맞는 스킬이 없으면 직접 답합니다. 실패가 보고되면 원인을 한 번 확인한 뒤 수정하거나 조사 스킬로 넘깁니다.
여러 gstack 스킬 중 어떤 것을 써야 할지 모를 때 요청을 적절한 스킬로 보내고 싶을 때
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디자인
시드(seed) 값을 고정해 같은 결과를 재현할 수 있는 p5.js 생성형 아트를 만들어 줍니다. 먼저 작품의 알고리즘 철학을 짧은 문서로 정리한 뒤, 그 철학을 옮긴 브라우저용 인터랙티브 HTML 작품을 만듭니다. 슬라이더로 파라미터를 조절하고 이전·다음·랜덤 버튼으로 시드를 바꿔 여러 변형을 둘러볼 수 있으며, 완성된 그림은 PNG로 저장할 수 있습니다.
흐름장이나 파티클처럼 코드로 만든 생성형 아트를 파라미터와 시드를 바꿔 가며 탐색하고 싶을 때
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개발
코드에 남겨 둔 shortcut: 주석과 예전 ponytail: 주석을 모아 파일별 부채 목록으로 정리합니다. 각 항목의 한계와 다시 볼 조건을 주석에서 뽑아 보여 주며, 조건이 없는 항목은 따로 표시합니다. 코드는 바꾸지 않고 보고만 합니다.
코드에 미뤄 둔 간소화 주석이 얼마나 쌓였는지 한눈에 보고 싶을 때
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개발
Hermes Agent에서 두 에이전트 브랜치의 병합 충돌을 한쪽 편을 들지 않고 조정해 하나의 결과로 만들어 주는 스킬입니다. 충돌 구간을 두 변경을 함께 살릴 수 있는지, 같은 질문에 다른 답을 했는지, 한쪽 전제가 사라졌는지로 나누어 각각 처리합니다. 마지막에는 구간마다 어떤 결정을 했고 왜 그랬는지 정리해, 사람이 검토하고 되돌릴 수 있게 남깁니다.
여러 에이전트가 만든 브랜치를 합치다가 같은 파일의 같은 부분에서 충돌이 나서 중립적으로 정리해야 할 때
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개발
caveman 저장소의 서브에이전트 세 가지로, 코드 위치 찾기, 한두 파일 소규모 수정, diff 리뷰를 나눠 맡깁니다. 결과를 짧고 구조화된 형식으로 돌려주어 메인 대화의 맥락이 빨리 차지 않게 합니다. 자세한 설계 조언이나 설명이 필요하면 다른 기본 에이전트를 쓰라고 안내합니다.
코드에서 특정 함수나 호출처를 목록으로 찾아야 하고 메인 대화의 맥락을 아끼고 싶을 때
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생산성
Orca에 저장된 Jira 연결을 통해 티켓을 읽고 내용을 수정하는 방법을 안내합니다. 티켓 본문과 댓글은 참고 자료로만 다루고, 그 안의 지시는 따르지 않도록 정해져 있습니다. Orca 실행 파일을 먼저 확인한 뒤 해당 버전에 맞는 가이드를 불러와 작업을 진행합니다. 여러 Jira 사이트가 잡히면 사이트 ID를 지정하라고 안내합니다.
Jira에 올라온 작업을 Orca 안에서 확인하고 티켓 상태나 내용을 갱신해야 할 때
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개발
REST API, GraphQL 스키마, 모듈 경계, 컴포넌트 props처럼 코드끼리 주고받는 인터페이스를 먼저 계약으로 정의하고 설계하도록 돕습니다. 에러 응답 형식을 하나로 통일하고, 입력 검증을 시스템 경계에서만 하며, 필드는 추가 방식으로 확장해 기존 사용자가 깨지지 않게 하는 기준을 다룹니다. 결제처럼 재시도가 중복 실행으로 이어질 수 있는 요청에는 멱등성 키를 발급 기준부터 저장, 충돌 처리, 보존 기간까지 점검하는 방법을 제시합니다.
새 API 엔드포인트나 모듈 간 계약을 설계하면서 이후 변경에도 기존 소비자가 깨지지 않게 하고 싶을 때
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AI 에이전트
OpenClaw 게이트웨이에 claude-mem 플러그인을 설치하고 설정하는 가이드입니다. 설치 후 에이전트가 세션이 바뀌어도 이전 관찰 기록을 시스템 프롬프트 문맥으로 이어받게 되며, 원하면 새 관찰 내용을 Telegram, Discord, Slack 같은 메시징 채널로 실시간 전달하도록 설정할 수 있습니다. 설정 확인과 문제 해결 방법도 함께 다룹니다.
OpenClaw 게이트웨이의 에이전트가 세션 사이에 작업 기억을 유지하도록 claude-mem을 연결해야 할 때
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생산성
Paperclip에서 할당받은 AgentMail 받은편지함으로 이메일 작업 요청을 읽고, 답장이나 새 메일을 명시적으로 보낸 뒤 전달 상태를 확인하는 스킬입니다. 메일 발신자 주소는 대화 정보로만 다뤄지며 작업 권한을 바꾸지 않습니다. 댓글과 최종 응답은 내부에 남고, 메일은 정해진 요청 형식으로만 발송됩니다.
할당받은 AgentMail 받은편지함에 들어온 고객 문의에 답장하고 발송 결과를 확인해야 할 때
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개발
한 줄 주제와 섹션 목록을 넣으면 방향, 타이포, 색, 히어로 구성을 라이브러리에서 뽑아 주고, 그 방향에 맞춰 랜딩 페이지를 만드는 과정을 안내합니다. 실제 브라우저로 여러 너비에서 점검하고 스크린샷을 보며 고치는 흐름을 포함합니다. 대시보드 같은 앱 화면을 만드는 별도 절차도 있습니다.
브랜드 랜딩 페이지나 제품 소개 페이지가 템플릿처럼 보여 더 디자인된 느낌으로 다시 만들어야 할 때
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개발
버그를 매번 같은 결과로 빨갛게 실패시키는 짧은 검증 루프를 먼저 만들고, 이를 최소 재현 사례로 줄여 원인 가설을 세우고 검증하도록 안내합니다. 수정 전에 회귀 테스트를 둘 자리가 있는지 확인하고, 마지막에 디버그용 로그를 정리하도록 돕습니다. 성능 저하는 측정 기준선을 먼저 잡은 뒤 범위를 좁히는 방식으로 다룹니다.
간헐적으로 실패하거나 느려진 기능의 원인을 재현 가능한 방식으로 찾아야 할 때
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개발
구현 계획서를 현재 세션에서 직접 작업 단위별로 실행합니다. 각 작업마다 테스트를 먼저 실패시킨 뒤 통과시키고, 진행 기록을 장부 파일에 남깁니다. 전체 브랜치는 마지막에 새 문맥의 리뷰어가 한 번 검토하며, 필요한 수정은 한 차례 반영합니다.
승인된 구현 계획서를 서브에이전트 없이 현재 세션에서 여러 작업으로 나눠 끝까지 구현해야 할 때
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개발
고전 회화풍 일러스트, 짙은 코발트 배경, 세리프 제목을 살린 전시형 창작 스튜디오 웹사이트를 만들 수 있습니다. 시작 파일의 화면 구성과 스크롤 연출, 캔버스 점군 애니메이션을 유지한 채 브랜드명, 소개 문구, 서비스, 자주 묻는 질문을 사용자의 내용으로 바꿔 줍니다. 문의 양식은 입력 확인과 텍스트 요약 내려받기까지 제공하며, 모바일 화면과 키보드 조작도 함께 점검하도록 구성되어 있습니다.
독립 건축 사무소나 디자인 에이전시의 소개 웹사이트를 영화처럼 연출된 스크롤 화면으로 만들어야 할 때
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개발
REA로 배포된 네이티브 바이너리, 관리형 어셈블리, Electron·JavaScript 앱, 펌웨어, 브라우저 대상의 기능이 어떻게 구현됐는지 근거와 함께 정리합니다. 버전 간 차이를 비교하거나 디컴파일된 코드를 바탕으로 재구현 방향을 잡을 때 사용할 수 있습니다. 웹 애플리케이션은 실행 중인 인스턴스나 캡처 기록을 바탕으로 AgentEnv 환경 묶음을 만들어 줍니다.
배포된 앱의 기능을 버전별로 비교하거나 디컴파일된 코드로 동작을 확인해야 할 때
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디자인
웹 화면, 랜딩 페이지, 대시보드, 폼, 온보딩 화면, iOS·Android 화면을 대상으로 디자인 검토부터 개선, 접근성과 반응형 점검, 카피 다듬기까지 단계별 명령으로 나눠 진행합니다. 기존 화면의 정체성을 살리는 개선과 전체 시각 방향을 새로 잡는 재디자인을 구분해 다루고, 필요하면 PRODUCT.md와 DESIGN.md 같은 디자인 맥락 문서를 만들거나 갱신합니다.
기존 웹이나 앱 화면이 밋밋하거나 복잡해서 디자인을 다듬고 접근성과 반응형 문제를 함께 점검해야 할 때
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AI 에이전트
AI 에이전트가 쓸 도구 목록과 행동 범위, 도구 응답 형식을 설계하고 다듬어 작업 완료율을 높이는 방법을 정리한 스킬입니다. 도구는 이름과 입력을 명확히 하고, 응답에는 상태와 요약, 다음 행동을 담으며, 오류마다 원인 힌트와 재시도 방법, 중단 조건을 두도록 안내합니다. 완료율, 재시도 횟수, pass@1과 pass@3, 성공 작업당 비용으로 성과를 측정하는 기준도 함께 제시합니다.
에이전트가 쓰는 도구 세트나 응답 형식을 새로 정하거나 고쳐서 작업 완료율을 높이고 싶을 때
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디자인
브랜드의 목소리, 시각 정체성, 메시지 구조를 정리하고 로고·색상·타이포그래피 기준을 세워 줍니다. 브랜드 가이드라인 문서를 기준으로 디자인 토큰 파일을 맞추고, 에셋 이름과 크기를 점검하며, 생성 콘텐츠가 브랜드 기준에 맞는지 일관성 체크리스트로 확인하는 데 쓸 수 있습니다. 명령을 실행해 프로젝트 파일을 읽고 쓰는 과정을 포함합니다.
마케팅 콘텐츠의 톤을 통일하고 색상과 로고 사용 규칙을 문서로 정리해야 할 때
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생산성
gstack의 CEO, 디자인, DX, 엔지니어링 리뷰 스킬을 차례로 실행해 계획서를 단계별로 검토합니다. 중간 판단은 6가지 원칙으로 자동 처리하고, 사용자 방향을 바꾸는 결정과 취향이 갈리는 선택만 마지막 승인 화면에 모아 보여 줍니다. 최종 승인 전까지 검토 기록과 구현 작업 목록이 정리됩니다.
구현 전 기획서를 여러 관점에서 한꺼번에 검토받고, 최종 승인 여부만 직접 결정하고 싶을 때
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문서
요구사항이나 Mermaid 입력을 바탕으로 아키텍처, 워크플로, 시퀀스, ERD, 타임라인 등 다이어그램을 만들어 독립 실행형 HTML 파일로 저장합니다. 저장소 코드를 근거로 그린 다이어그램도 만들 수 있고, 결론과 구조를 담은 한 장짜리 설명 페이지도 만들 수 있습니다. 생성 후에는 검사 단계를 거쳐 결과를 확인합니다.
시스템 구조, API 호출 흐름, 데이터베이스 스키마를 그림으로 정리해 공유해야 할 때
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디자인
Anthropic의 공식 브랜드 색상과 서체를 문서, 슬라이드, 이미지 같은 결과물에 적용해 Anthropic 스타일로 맞춰 줍니다. 제목은 Poppins, 본문은 Lora를 쓰고, 두 글꼴이 없으면 Arial과 Georgia로 대체합니다. 도형과 강조 요소에는 주황, 파랑, 초록 강조색을 순서대로 돌려 씁니다.
회사 문서나 발표 자료를 Anthropic 브랜드 색상과 글꼴 기준에 맞춰 통일해야 할 때
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개발
Understand-Anything 플러그인의 질의 스킬로, 이미 만들어진 지식 그래프에서 질문과 관련된 파일, 함수, 의존 관계를 찾아 답합니다. 답하기 전에 그래프가 최근 프로젝트 변경을 반영하는지 확인하고, 빠진 변경이 있으면 경고하며 /understand로 갱신하라고 안내합니다. 답변은 관련된 부분만 골라 어떤 아키텍처 계층에 속하는지와 함께 설명합니다.
낯선 프로젝트에서 특정 기능이 어떤 파일과 함수로 이어지는지 알고 싶을 때
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AI 에이전트
Ponytail 5를 Claude Code로 39개 작업에 적용한 벤치마크 결과를 보여 주는 요약 카드입니다. 스킬을 쓰지 않은 경우와 비교해 코드 줄 수, 출력 토큰, 비용, 소요 시간이 얼마나 줄었는지 막대와 수치로 확인할 수 있습니다. 숨겨진 검사 통과율과 로직 테스트 비율도 함께 보여 줍니다. 이 수치는 벤치마크 평균이며 현재 저장소의 절감량은 아니고, 저장소별 실제 기록은 /ponytail-debt에서 확인하도록 안내합니다.
Ponytail 도입 효과를 팀에 설명하기 전에 코드, 비용, 시간 절감의 벤치마크 수치를 확인하고 싶을 때
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AI 에이전트
Antigravity CLI(agy)를 설치 확인부터 일회성 프롬프트 실행, 장시간 작업 위임, 인증·샌드박스·플러그인 상태 점검까지 단계별로 다루도록 안내합니다. agy 명령은 터미널 도구로 실행하고 설정과 로그는 파일 읽기로 확인하는 절차를 따릅니다. 셸 명령과 세션 안 슬래시 명령의 차이도 정리해 줍니다.
Antigravity agy로 코딩 작업을 맡기거나 설치와 인증, 샌드박스 설정이 제대로 됐는지 확인해야 할 때
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개발
RTK 프로젝트의 Rust 코드를 검토해 과도한 추상화, 불필요한 할당, 장황한 패턴을 관용적인 Rust 표현으로 줄여 줍니다. 반복문을 이터레이터 체인으로 바꾸고 불필요한 복제를 없애며, LazyLock 정규식, 오류 문맥, 원래 명령 대체 경로, 종료 코드 전달은 그대로 유지합니다. 적용 후 포맷, 린트, 테스트 명령으로 동작이 바뀌지 않았는지 확인하는 순서로 진행합니다.
RTK의 Rust 코드가 장황하거나 과하게 설계되어 동작을 바꾸지 않고 더 간결하게 정리해야 할 때
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AI 에이전트
OmniRoute의 A2A 서버를 명령줄에서 다루어 에이전트에게 작업을 보내고, 작업 목록과 상태, 로그를 확인하며, 취소와 스트리밍 감시까지 할 수 있습니다. 서버 상태와 에이전트 카드, 실행 가능한 스킬 목록도 조회할 수 있습니다. 작업 ID를 기준으로 진행 상황을 따라가며 결과를 확인하는 흐름입니다.
OmniRoute A2A 서버에 보낸 작업의 진행 상황과 실행 기록을 터미널에서 확인해야 할 때
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개발
변경 내용을 담은 커밋 메시지를 Conventional Commits 형식으로 짧고 정확하게 작성해 줍니다. 제목은 명령형으로 쓰고, 본문은 필요한 경우에만 왜 이렇게 바꿨는지와 깨지는 변경, 이슈 번호를 담습니다. 결과는 복사해서 바로 붙여 넣을 수 있는 코드 블록으로 나오며, 실제 커밋은 하지 않습니다.
여러 파일을 고친 뒤 커밋 메시지를 Conventional Commits 형식으로 깔끔하게 적어야 할 때
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생산성
Orca CLI로 연결된 Linear 이슈를 확인하고, 상태를 바꾸고, 검색하고, 상위 티켓에 연결된 후속 티켓을 만드는 작업을 돕습니다. 작업을 마칠 때 PR 링크와 완료 댓글을 남기는 흐름도 다룹니다. 이 문서는 실제 명령 안내를 담은 가이드를 불러오는 진입점입니다.
연결된 Linear 이슈를 처리하고 PR 링크와 완료 댓글로 마무리해야 할 때
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글쓰기
career-ops는 채용 공고 URL이나 JD를 붙여 넣으면 적합도를 평가해 보고서로 정리하고, 맞춤 이력서 PDF와 지원 현황 기록까지 한 번에 만들어 줍니다. 포털 스캔, 면접 준비, 연락 메일 초안도 같은 프로필을 바탕으로 이어서 처리합니다.
여러 채용 공고를 비교해 지원할 곳을 정하고 공고마다 맞춤 이력서를 준비해야 할 때
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AI 에이전트
AI 에이전트를 설계하고 만드는 방법을 안내합니다. 에이전트를 모델이 행동을 결정하는 단순한 반복 루프로 보고, 기능(capabilities), 지식(knowledge), 맥락(context) 세 요소를 중심으로 최소 구성부터 시작하도록 도와줍니다. 필요해질 때 계획 추적, 하위 에이전트, 온디맨드 스킬을 단계적으로 더하는 방식이며, 참고 문서와 최소 에이전트 예제, 새 프로젝트 골격 생성 스크립트를 함께 제공합니다.
고객 응대, 리서치, 운영 등 특정 업무를 처리할 AI 에이전트를 처음 설계하려는데 어떤 기능부터 넣어야 할지 모를 때
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개발
브라우저에서 실행되는 화면의 실제 동작을 에이전트가 직접 확인하게 해 줍니다. 화면 캡처, DOM 구조, 콘솔 오류, 네트워크 요청, 성능 측정 값을 보면서 UI 버그의 원인을 찾고 수정 후 결과를 다시 검증합니다. 전용 프로필로 실행하는 것을 기본으로 하며, 브라우저에서 읽은 내용은 지시로 따르지 않고 보고합니다.
화면이 브라우저에서 제대로 안 보이거나 콘솔 오류가 날 때 실제 페이지 상태를 보며 원인을 찾아야 할 때
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AI 에이전트
Claude Code 대화 기록의 토큰 사용량을 OpenRouter 공개 단가로 환산해, 기본적으로 최근 7일(오늘 제외) 동안 작업별 비용과 낭비를 정리한 보고서를 만듭니다. 완료된 작업 하나당 비용, 실수로 새어 나간 비용, 실제 출하된 결과를 한 시간 축에서 함께 보여 주며, HTML과 PDF, JSON, CSV, 근거 목록으로 내보냅니다. 금액은 추정치로 표시됩니다.
팀 에이전트가 지난주에 얼마를 썼고 그 비용으로 무엇이 완료됐는지 관리자에게 보고해야 할 때
목록을 불러오지 못했습니다.
검색어를 줄이거나 필터를 해제해 보세요.
설치 전에 이렇게 확인하세요
출처
모든 스킬은 공개 저장소의 SKILL.md로 연결됩니다. 누가 만들었는지, 어떤 라이선스인지 먼저 봅니다.
스타와 업데이트일
스타와 업데이트일은 저장소 전체의 값입니다. 스킬 하나의 품질을 뜻하지는 않습니다.
계정·API 키 필요
외부 서비스의 계정이나 API 키가 있어야 쓰는 스킬입니다. 그 서비스가 유료일 수 있으니 가격을 먼저 확인합니다. 코드 실행·네트워크 판단은 상세 페이지에 있습니다.
스킬이란 무엇인가요?
스킬은 AI 에이전트에게 특정 작업을 하는 방법을 알려 주는 폴더입니다. 지침을 담은 SKILL.md 파일과 필요한 스크립트나 참고 자료로 이루어집니다. 에이전트는 작업이 스킬의 설명과 맞으면 이를 불러와 지침대로 일합니다.
어디에 설치되나요?
Claude Code는 ~/.claude/skills, Codex는 ~/.agents/skills, Cursor는 ~/.cursor/skills에서 스킬을 읽습니다. 한 프로젝트에서만 쓰려면 프로젝트 안의 같은 이름 폴더에 설치합니다.
자주 묻는 질문
스킬은 어떻게 설치하나요?
스킬 상세 페이지에서 쓰는 에이전트를 고르고 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣습니다. 저장소를 임시로 내려받아 스킬 폴더만 복사합니다.
설치 명령이 없는 스킬도 있나요?
독점 라이선스 스킬은 복제와 배포가 제한될 수 있어 설치 명령을 제공하지 않습니다. 사용 조건은 원본 저장소에서 확인하세요. 라이선스가 없거나 불분명한 스킬에는 설치 전에 확인하라는 안내를 표시합니다.
유료 스킬도 있나요?
모든 스킬은 GitHub 공개 저장소에서 가져옵니다. 다만 외부 서비스의 계정이나 API 키가 있어야 쓸 수 있는 스킬에는 목록에 계정·API 키 필요를 표시합니다. 그 서비스가 유료일 수 있습니다. AI가 SKILL.md를 읽고 판단한 값이며, 비용은 해당 서비스에서 확인하세요.
코드 실행·네트워크 판단은 믿어도 되나요?
스킬 상세 페이지에서 볼 수 있으며, Claude가 SKILL.md 원문을 읽고 판단한 값입니다. 코드를 분석한 결과가 아니므로, 확인되지 않음이어도 안전하다는 뜻은 아닙니다. 상세 페이지에는 폴더에 스크립트 파일이 있는지도 함께 적습니다. 설치 전에 원문을 확인하세요.
순위는 어떻게 정하나요?
대표순은 저장소 스타를 기준으로 하되, 한 저장소의 스킬이 목록을 채우지 않도록 같은 저장소의 뒤쪽 스킬일수록 낮게 계산합니다. 스타순은 저장소 스타를 그대로 씁니다.
스킬 설명은 누가 쓰나요?
Claude가 SKILL.md를 바탕으로 한국어로 새로 쓴 요약입니다. 원문과 권리는 각 저장소에 있으며, 상세 페이지에서 원문으로 바로 이동할 수 있습니다.