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GitHub요약2026. 06. 10. 15:16

0xMH/claude-skillify

요약

Anthropic 내부용 스킬인 '/skillify'를 분석하여 일반 사용자도 사용할 수 있도록 패키징한 플러그인을 소개합니다. 이 도구는 반복적인 워크플로우 세션을 분석하여 재사용 가능한 SKILL.md 파일을 자동으로 생성해 줍니다.

핵심 포인트

  • Anthropic 내부 전용 스킬인 /skillify를 일반 사용자용 플러그인으로 구현
  • 반복적인 개발 프로세스(PR 리뷰, 배포 등)를 자동화된 스킬로 변환
  • 대화 기록 분석을 통해 SKILL.md 형식의 구조화된 워크플로우 생성
  • Claude Code의 플러그인 명령어를 통한 간편한 설치 및 실행 지원

Claude Code의 소스 코드를 읽던 중, Anthropic 직원들만 접근할 수 있는 /skillify라는 스킬을 발견했습니다. 이 기능은 USER_TYPE === 'ant' 조건으로 제한되어 있습니다.

  • 내부 사용자가 아니라면, 등록 함수가 조기에 종료되어 해당 스킬이 로드되지 않습니다.

이 기능은 매우 유용합니다. 배포(deploy), PR 리뷰(PR review), 체리픽(cherry-pick) 흐름 등 반복 가능한 프로세스를 수행한 세션이 끝난 후 /skillify를 실행하면,

해당 세션을 분석하고 무엇을 캡처할지에 대해 사용자에게 질문을 던진 뒤, 나중에 재사용할 수 있는 적절한 SKILL.md 파일을 생성합니다. 이는 Anthropic의 자체 팀이 임시 워크플로우(ad-hoc workflows)를 자동화로 전환하는 방식입니다.

번들링된 버전은 내부 훅(internal hooks)을 사용하여 세션 메모리와 추출된 사용자 메시지를 프롬프트(prompt)에 주입합니다. 이러한 훅은 바이너리 외부에서는 사용할 수 없습니다. 하지만 스킬이 인라인(inline)으로 실행될 때 모델은 이미 전체 대화 기록을 가지고 있으므로, 프롬프트가 이를 직접 참조하도록 만들면 됩니다.

그래서 저는 프롬프트를 추출하고, 내부 훅 없이도 작동하도록 수정하여 누구나 설치할 수 있는 플러그인으로 패키징했습니다.

반복 가능한 프로세스(배포 흐름, PR 리뷰, 체리픽 등)를 수행한 세션의 마지막에 /skillify를 실행하면 다음과 같은 작업이 수행됩니다:

  • 대화 기록을 분석하여 프로세스, 단계, 사용된 도구 및 수행된 수정 사항을 식별합니다.
  • 대화형 인터뷰를 통해 스킬 이름, 단계, 인자(arguments) 및 저장 위치를 확인합니다.
  • 프론트매터(frontmatter), 성공 기준(success criteria) 및 실행 주석(execution annotations)이 포함된 적절한 구조의 SKILL.md를 생성합니다.
  • 이를 저장하여 향후 세션에서 /사용자-스킬-이름으로 호출할 수 있게 합니다.

Claude Code에서 마켓플레이스를 추가하고 플러그인을 설치하려면:

/plugin marketplace add 0xMH/claude-skillify
/plugin install skillify@0xMH/claude-skillify

또는 개발 중에 로컬에서 테스트하려면:

claude --plugin-dir ./path/to/claude-skillify

캡처하고 싶은 세션이 끝날 때 실행하세요:

/skillify

또는 설명 힌트와 함께 실행할 수 있습니다:

/skillify cherry-pick workflow for release branches

번들링된 (내부) 버전은 프로그래밍 방식의 훅 (getSessionMemoryContent(), getMessagesAfterCompactBoundary())을 통해 세션 메모리 (session memory)와 추출된 사용자 메시지를 주입합니다. 이 버전은 모델에게 전체 대화 기록을 직접 분석하도록 지시하며, 모델은 인라인 (inline) 실행 시 이미 해당 기록에 접근할 수 있는 상태입니다. 인터뷰 흐름과 SKILL.md 출력 형식은 동일합니다.

skillify에 의해 생성된 기술 (Skills)은 다음 구조를 따릅니다:

---
name: skill-name
description: one-line description
...

단계별로 지원되는 어노테이션 (annotations):

  • 성공 기준 (Success criteria) (모든 단계에서 필수)
  • 실행 (Execution): Direct, Task agent, Teammate, 또는 [human]
  • 산출물 (Artifacts): 이후 단계를 위해 생성된 데이터
  • 인간 체크포인트 (Human checkpoint): 되돌릴 수 없는 작업을 수행하기 전 일시 정지
  • 규칙 (Rules): 엄격한 제약 조건

MIT

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 GitHub Claude Ecosystem의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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