FrancyJGLisboa/agent-skill-creator

어떠한 워크플로우(workflow)도 14개 이상의 도구에 설치 가능한 재사용 가능한 AI 에이전트 소프트웨어로 변환하세요 — 명세서(spec) 작성, 프롬프트 엔지니어링 (prompt engineering), 코딩이 전혀 필요하지 않습니다.

Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Codex, Gemini, Kiro 등 모든 AI 코딩 도구는 제로 베이스에서 시작합니다. 이들은 귀사의 프로세스, 데이터 소스(data sources) 또는 컴플라이언스(compliance) 요구 사항을 알지 못합니다. 따라서 모든 사람은 매 대화마다 동일한 워크플로우를 다시 설명해야 합니다. 지식은 개별 채팅 기록에만 머물게 됩니다. 신입 사원은 처음부터 다시 시작해야 합니다.

에이전트 스킬 (Agent skills)이 이 문제를 해결합니다. 스킬은 앱을 설치하는 것과 같이 에이전트가 자동으로 로드하는 구조화된 지식입니다. 한 번 설치되면 팀의 누구라도 이를 호출하여 어떤 플랫폼에서든 매번 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

문제점: 적절한 스킬을 구축하려면 명세(spec) 형식을 이해하고, 명확한 프롬프트 지침(prompt instructions)을 작성하며, 정보가 점진적으로 로드되는 방식을 설계하고, 기능적 코드를 작성하며, 활성화 키워드(activation keywords)를 정확하게 설정해야 합니다. 간단한 스킬조차 제대로 만들기 위해서는 여러 번의 반복(iteration) 과정이 필요합니다.

Agent Skill Creator는 그 장벽을 완전히 제거합니다. 정리되지 않은 문서, 링크, 코드, PDF, 전사 데이터(transcripts), 모호한 설명 등 여러분이 가진 무엇이든 입력하면, 14개 이상의 도구에 설치할 준비가 되고 보안 스캔(security-scanned)을 마친 검증된 스킬을 생성하여 팀과 공유할 수 있게 해줍니다. 여러분은 무엇을 하는지 설명하기만 하면 됩니다. 소프트웨어는 이것이 구축합니다.

옵션 A — 원라이너 (One-liner) (감지된 모든 도구에 설치):

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/FrancyJGLisboa/agent-skill-creator/main/scripts/bootstrap.sh | sh

이 명령은 ~/.agents/skills/agent-skill-creator로 클론(clone)하며,

감지된 모든 글로벌 플랫폼(Claude Code, Gemini CLI, Goose, OpenCode, Copilot)에 심볼릭 링크(symlink)를 생성합니다. 모든 곳을 업데이트하려면 한 번 git pull을 실행하세요.

옵션 B — Git clone (도구 선택):

# Claude Code / VS Code Copilot (글로벌 — 모든 프로젝트에서 작동)
git clone https://github.com/FrancyJGLisboa/agent-skill-creator.git ~/.claude/skills/agent-skill-creator
# Cursor (프로젝트별)
...

옵션 C — 이미 클론했나요? 모든 도구에 심볼릭 링크 생성:

cd agent-skill-creator
./install.sh # 감지된 모든 플랫폼에 대한 심볼릭 링크 (Symlink) 생성
./install.sh --dry-run # 변경 사항 없이 미리보기
...

~/.claude/skills/에 한 번 설치하면 Claude Code와 VS Code Copilot 모두에서 작동합니다.

~/.agents/skills/에 한 번 설치하면 Codex CLI, Gemini CLI, Kiro, Antigravity 및 유니버설 경로 (universal path)를 읽는 기타 도구들에서 작동합니다.

14개 플랫폼 전체 목록은 아래의 전체 목록을 참조하세요.

에이전트 (agent)를 열고 /agent-skill-creator를 입력한 뒤, 여러분이 가진 내용을 이어서 입력하세요:

/agent-skill-creator 매주 우리 CRM에서 판매 데이터를 가져와서, 중복 항목을 정리하고, 지역별 합계를 계산한 뒤, PDF 보고서를 생성해줘.

평문 영어 (plain English), 문서 링크, 기존 코드, API 문서, PDF, 데이터베이스 스키마 (database schemas), 전사 기록 (transcripts) 등 무엇이든 전달할 수 있습니다. 하나의 메시지에 여러 소스를 결합하세요. 컨텍스트 (context)가 많을수록 결과가 더 좋아집니다.

/agent-skill-creator 우리의 배포 런북 (deployment runbook)을 기반으로 해줘: https://wiki.internal/deploy-process

/agent-skill-creator scripts/invoice_processor.py를 참고해서 — 이것을 재사용 가능한 스킬 (skill)로 만들어줘

여러 플랫폼에 자동으로 설치되는 완성된 스킬:

Skill installed successfully.
To use it, open a new session and type:
/sales-report-skill Generate the weekly report for the West region
...

에이전트가 사용자의 플랫폼을 감지하여 스킬을 올바른 위치에 설치하고, 이를 호출하는 방법을 정확히 알려줍니다. 수동 작업은 필요 없습니다.

생성된 스킬에는 지원되는 14개 도구를 자동으로 감지하는 크로스 플랫폼 설치 프로그램 (install.sh)이 포함되어 있습니다. 이 프로그램은 Cursor (.mdc) 및 Windsurf (.md rules)를 위한 포맷 어댑터 (format adapters)를 자동으로 생성하며, 여러 도구가 동시에 스킬을 찾을 수 있도록 유니버설 ~/.agents/skills/ 심볼릭 링크 (symlink)를 생성합니다.

sales-report-skill/
├── SKILL.md # 스킬 정의 (/sales-report-skill로 활성화)
├── scripts/ # 기능적 Python 코드
...

팀원들도 동일한 방식으로 — 각자의 도구 경로에 git clone 한 번만 하면 — /sales-report-skill로 호출하여 사용할 수 있습니다.

이를 사용하는 데 이 모든 내용을 이해할 필요는 없습니다. 하지만 궁금하시다면 다음과 같습니다.

에이전트(Agent)는 단순히 사용자의 설명을 문자 그대로 따르기만 하는 것이 아닙니다. 인간은 자신이 무엇을 '필요로 하는지'가 아니라 무엇을 '하는지'를 설명합니다. "판매 데이터를 가져와서 보고서를 만듭니다"라는 문장에는 수십 가지의 암묵적인 요구사항이 숨겨져 있습니다. 즉, 누가 보고서를 읽는지, 어떤 형식인지, 데이터가 누락되면 어떻게 되는지 등이 포함됩니다. 에이전트는 사용자의 모든 자료를 읽고, 이러한 암묵적인 요구사항을 찾아내며, 코드를 작성하기 전에 자체적인 내부 명세(Internal Specification)를 생성합니다. 에이전트는 사용자의 표면적인 설명이 아니라, 그보다 더 깊은 이해를 바탕으로 구축을 시작합니다.

UNDERSTAND(이해): 모든 자료 읽기 → 실제 의도 파악 → 내부 명세 생성
BUILD(구축): 디렉토리 구조 생성 → 코드 및 문서 작성 → 활성화 키워드 제작
VERIFY(검증): 명세 유효성 검사 → 보안 스캔 → 실패 시 전달 차단

모든 스킬(Skill)은 전달되기 전에 자동으로 유효성 검사(올바른 구조, 명명 규칙, 메타데이터)와 보안 스캔(하드코딩된 키 없음, 자격 증명 노출 없음, 인젝션 위험 없음)을 거칩니다. 이러한 검사를 통과하지 못한 스킬은 차단됩니다.

에이전트가 스킬을 구축하고 설치한 후에는 다음과 같이 묻습니다:

'Yes'라고 답하세요. 에이전트는 팀이 GitHub를 사용하는지 GitLab을 사용하는지 감지하여, 리포지토리(Repo)를 생성하고, 스킬을 푸시(Push)한 뒤, 공유할 수 있는 한 줄짜리 명령어를 제공합니다:

공유 완료! 동료들은 터미널에 다음을 붙여넣어 설치할 수 있습니다:
git clone https://github.com/your-org/sales-report-skill.git ~/.agents/skills/sales-report-skill

단 한 번의 git clone을

~/.agents/skills/ 경로에 수행하는 것만으로

Codex CLI, Gemini CLI, Kiro, Antigravity에서 동시에 사용할 수 있게 됩니다. Claude Code 사용자의 경우: ~/.claude/skills/sales-report-skill. Cursor 사용자의 경우: .cursor/rules/sales-report-skill 입니다.

이 명령어를 Slack이나 Teams를 통해 동료에게 보내세요. 동료가 붙여넣기만 하면 끝입니다. 이제 그들은 자신의 에이전트에서 /sales-report-skill을 입력할 수 있습니다.

레지스트리(Registry) 명령어도, 게시(Publishing) 단계도, 붙여넣기 이외의 터미널 지식도 필요 없습니다. 에이전트가 리포지토리 생성과 푸시를 처리하고, 모든 플랫폼에 대한 설치 명령어를 생성합니다.

각 팀 구성원은 자신의 전문 분야에서 스킬 (skill)을 생성하고 이를 공유합니다. 몇 달이 지나면 조직은 재사용 가능한 스킬 라이브러리를 축적하게 됩니다:

• 영업 팀 공유
  /sales-report-skill

• 엔지니어링 팀 공유
  /deploy-checklist-skill

• 법무 팀 공유
  /quarterly-compliance-skill

• 데이터 과학 팀 공유
  /customer-churn-skill

• SRE 팀 공유
  /incident-runbook-skill

어떤 동료라도 단 한 번의 git clone으로 어떤 스킬이든 설치할 수 있습니다.

어떤 플랫폼의 어떤 에이전트라도 이를 호출할 수 있습니다. 지식이 증발하는 대신 복리로 쌓이게 됩니다.

조직이 몇 개 이상의 스킬을 보유하게 되면, 에이전트는 팀 스킬 레지스트리 (team skill registry) 설정을 제안합니다. 이는 모든 팀 구성원이 자신의 스킬을 게시하고 누구나 이를 찾아보고 설치할 수 있는 공유 Git 리포지토리입니다.

컨설턴트(또는 팀 리드)가 한 번만 설정하면 됩니다:

python3 scripts/skill_registry.py init --name "Acme Corp Skills"

그 후 모든 팀 구성원은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

# 자신이 생성한 스킬 게시
python3 scripts/skill_registry.py publish ./sales-report-skill/ --tags sales,reports
# 사용 가능한 스킬 찾아보기
...

레지스트리는 GitHub 또는 GitLab에 있는 Git 리포지토리입니다. 한 번 클론(clone)하면 모든 팀 구성원이 게시하고 설치할 수 있습니다. 서버도, 데이터베이스도 필요 없습니다 — 오직 Git뿐입니다.

AI 컨설턴트를 위한 팁: 업무 모델은 '구축'이 아니라 '교육'입니다. 각 팀 구성원의 머신에 agent-skill-creator를 설치하고, 공유 {team}-skills-registry 리포지토리를 생성한 뒤, 팀에게 5단계 워크플로우(설치, 레지스트리 클론, 스킬 생성, 게시, 레지스트리에서 설치)를 가르치고 자립 가능한 시스템을 인도하십시오. 당신이 떠난 후에도 팀은 스스로 스킬을 계속해서 생성하고 공유할 것입니다. 그들은 당신보다 자신의 워크플로우를 더 잘 알고 있습니다 — 당신의 역할은 마찰(friction)을 제거하는 것입니다.

14개의 도구를 지원합니다. 어디서나 동일한 스킬, 동일한 호출, 동일한 결과를 보장합니다.

스킬은 SKILL.md (개방형 표준)로 작성됩니다. Tier 1 도구들은 SKILL.md를 네이티브로 읽습니다. Tier 2 도구들은 다른 형식이 필요하며, 설치 프로그램이 이를 자동으로 생성합니다 (Cursor를 위한 .mdc, .md 등).

Windsurf를 위한 규칙, Cline/Roo/Trae를 위한 일반 마크다운 (Plain Markdown) 등이 있습니다. 사용자는 형식 변환을 전혀 신경 쓸 필요가 없습니다.

계층 (Tier)	플랫폼 (Platforms)	동작 방식
Tier 1 — 네이티브 (Native)	Claude Code, Copilot, Codex CLI, Gemini CLI, Kiro, Antigravity, Goose, OpenCode	SKILL.md를 직접 읽음
Tier 2 — 자동 적응 (Auto-adapted)	Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code, Trae	설치 프로그램이 SKILL.md를 네이티브 형식으로 변환
Tier 3 — 수동 (Manual)	Zed, Junie, Aider	스킬 본문을 도구의 설정 파일에 복사

새롭게 떠오르는 도구 간 규약 (Cross-tool convention). 한 번의 설치로 여러 도구가 이를 자동으로 발견합니다:

git clone https://github.com/FrancyJGLisboa/agent-skill-creator.git ~/.agents/skills/agent-skill-creator

현재 이 경로를 읽는 도구들: Codex CLI, Gemini CLI, Kiro, Antigravity — 그리고 계속 늘어나고 있습니다.

# Claude Code + VS Code Copilot (공유 경로 — 한 번의 설치로 둘 다 작동)
git clone https://github.com/FrancyJGLisboa/agent-skill-creator.git ~/.claude/skills/agent-skill-creator
# Gemini CLI
...

VS Code Copilot (1.108+)은 에이전트 스킬 오픈 표준 (Agent Skills Open Standard)을 채택하였으며, 기본적으로 ~/.claude/skills/를 검색합니다.

한 번의 설치로 Claude Code와 VS Code Copilot 모두에서 스킬을 전역적으로 사용할 수 있습니다.

# Copilot (프로젝트별 대안)
git clone https://github.com/FrancyJGLisboa/agent-skill-creator.git .github/skills/agent-skill-creator
# Cursor (.mdc 자동 생성)
...

Cursor는 전역 스킬 디렉토리가 없습니다. 한 번 클론한 뒤 프로젝트마다 심볼릭 링크 (Symlink)를 생성하세요:

# 1. 한 번 클론
git clone https://github.com/FrancyJGLisboa/agent-skill-creator.git ~/agent-skills/agent-skill-creator
# 2. 모든 프로젝트에서 심볼릭 링크 생성
...

이를 자동화하기 위해 셸 별칭 (Shell alias)을 추가하세요 (~/.zshrc 또는 ~/.bashrc):

alias install-skills='mkdir -p .cursor/rules && ln -s ~/agent-skills/agent-skill-creator .cursor/rules/agent-skill-creator'

그 후 어떤 프로젝트에서든: install-skills를 실행하세요. 업데이트는 심볼릭 링크를 통해 자동으로 전파됩니다.

agent-skill-creator에 의해 생성된 모든 스킬에는 크로스 플랫폼 설치 프로그램이 포함되어 있습니다:

./install.sh # 플랫폼 자동 감지
./install.sh --platform cursor # 특정 플랫폼 강제 지정 (.mdc 자동 생성)
./install.sh --platform windsurf # Windsurf 강제 지정 (.md rule 자동 생성)
...

설치 프로그램은 POSIX 호환(bash, dash, zsh, ash에서 작동)되며, 14개 플랫폼을 모두 처리하고, 모든 설치 후에는 도구 간 발견 가능성(cross-tool discoverability)을 위해 유니버설 ~/.agents/skills/ 심볼릭 링크(symlink)를 생성합니다.

python3 scripts/export_utils.py ./agent-skill-creator/ --variant desktop
# 그 다음: Settings > Skills > 생성된 .zip 파일 업로드

cd ~/.agents/skills/agent-skill-creator && git pull

한 줄 명령어(Option A) 또는 ./install.sh(Option C)를 사용했다면, 모든 심볼릭 링크(symlink)가 자동으로 업데이트됩니다. 따라서 정식 위치(canonical location)에서 한 번만 git pull을 수행하면 됩니다. 또한, 스킬은 로드될 때 Git 기반의 무음 버전 체크(silent git-based version check)를 수행하며, 더 새로운 버전이 사용 가능한 경우 이를 알려줍니다.

모든 스킬은 배포 전 및 매 게시 시마다 자동화된 검사를 거칩니다:

게이트 (Gate)	검사 항목
명세 검증 (Spec Validation)	SKILL.md 구조, 프론트매터 (frontmatter) 형식, 명명 규칙, 파일 참조
보안 스캔 (Security Scan)	하드코딩된 API 키 없음, 자격 증명 없음, 인젝션 (injection) 패턴 없음
노후화 체크 (Staleness Check)	검토 날짜, 의존성 상태, API 스키마 드리프트 (schema drift)

언제든지 독립적으로 실행할 수 있습니다:

python3 scripts/validate.py ./my-skill/
python3 scripts/security_scan.py ./my-skill/
python3 scripts/staleness_check.py ./my-skill/
...

검증에 실패한 스킬은 게시할 수 없습니다. 심각도가 높은 보안 문제가 있는 스킬은 차단됩니다.

스킬은 노후화됩니다. API가 변경되고, 준수 규칙(compliance rules)이 업데이트되며, 데이터 소스가 이동합니다. 6개월 전에는 작동했던 스킬이 오늘 조용히 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다. 노후화 감지(Staleness detection)는 사용자가 이를 겪기 전에 문제를 드러냅니다.

세 가지 레이어가 있으며, 각각 선택 사항(opt-in)입니다:

검토 추적 (Review tracking) — 모든 스킬은 마지막으로 검토된 시점과 검토 주기(얼마나 자주 검토해야 하는지)를 선언할 수 있습니다. 노후화 체크 도구(staleness checker)는 이 날짜들을 비교하여 검토 기한이 지난 스킬을 표시합니다. 명시적인 날짜가 없는 스킬은 SKILL.md의 마지막 Git 커밋 날짜를 기준으로 삼습니다.

python3 scripts/staleness_check.py ./my-skill/
# 종료 코드(Exit code) 0 = 최신(fresh), 1 = 검토 기한 지남(overdue for review)

의존성 상태 (Dependency health) — 스킬은 자신이 의존하는 외부 URL(API, 데이터 소스)을 선언할 수 있습니다. --check-deps 플래그는 각 URL에 대해 HTTP 체크를 수행하고 실패 사례를 보고합니다.

python3 scripts/staleness_check.py ./my-skill/ --check-deps
# 종료 코드(Exit code) 2 = 하나 이상의 의존성에 접근 불가

스키마 드리프트 (Schema drift) — 스킬은 API 응답에서 예상되는 최상위 키(top-level keys)를 선언할 수 있습니다. --check-drift 플래그는 각 엔드포인트(endpoint)를 호출하여 실제 키를 예상된 키와 비교합니다. 키가 누락되었다면, API가 변경되었음을 의미합니다.

python3 scripts/staleness_check.py ./my-skill/ --check-drift