MAJI Skills: 실제 작업에서 추출한 AI 에이전트용 스킬
요약
MAJI Skills는 실제 반복 작업에서 추출된 AI 에이전트를 위한 실용적인 스킬 모음입니다. 이 스킬들은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 도구와 연동되어 사용자의 컨텍스트에 맞춰 작동하는 분야 지식과 코딩 기술을 제공합니다. 사용자는 간단한 설정 과정을 거쳐 에이전트가 필요한 스킬을 자동으로 찾아 적용할 수 있습니다.
핵심 포인트
- 실제 작업 기반의 실용적인 AI 에이전트 스킬 모음입니다.
- Claude Code, Cursor 등 다양한 AI 도구에서 활용 가능합니다.
- 스킬은 사용자의 컨텍스트에 맞춰 자동 조정됩니다.
- 설정 후 'run maji-setup' 명령어로 프로필을 설정할 수 있습니다.
🛠 MAJI Skills
실제 작업에서 구축된 AI 에이전트를 위한 스킬.
실제 반복적인 작업에서 추출된, 작동하는 분야 지식과 일상 코딩 기술. 모든 스킬은 SKILL.md라는 일반 파일로 되어 있으며, Claude Code, Cursor, Antigravity, Codex 및 Gemini CLI가 읽을 수 있고, 각 스킬은 사용자의 컨텍스트에 맞게 조정됩니다.
빠른 시작(Quickstart) · 내용물(What's inside) · 에이전트가 학습하는 방법(How your agent learns) · 벤치마크(Benchmarks)
</div>빠른 시작 (Quickstart)
git clone https://github.com/Ijam18/MAJI-Skills.git my-agent
my-agent폴더를 에이전트(Claude Code, Cursor, Antigravity, Codex 또는 Gemini CLI)에서 엽니다. 이 에이전트는AGENTS.md파일을 읽고.agents/skills에 있는 모든 스킬을 스스로 찾습니다.- "run maji-setup" 이라고 말합니다. 에이전트가 몇 가지 질문(음성, 스택, 브랜드, 폴더, 도구)을 하고 답변을
me/profile.md에 저장합니다. - 평소처럼 작업합니다. 커밋 메시지 요청, 검토, 테스트 또는 디버그 세션 등을 요청하면, 에이전트가 일치하는 스킬을 선택하여 이를 따릅니다.
이미 에이전트 폴더가 있나요? 그 안에 키트를 복제하고 연결하세요:
git clone https://github.com/Ijam18/MAJI-Skills.git <your-folder>/.maji-skills
<your-folder>/.maji-skills/scripts/setup.sh <your-folder> # Windows: scripts\setup.ps1 <your-folder>
내용물 (What's inside)
모든 스킬은 SKILL.md라는 파일과 함께 있는 폴더로 구성되어 있습니다. 이 파일에는 언제 사용해야 하는지, 그리고 단계가 명시되어 있습니다. 여기에 있는 모든 스킬은 완전하며 무료입니다. 한 줄 요약된 전체 목록은 AGENTS.md에 있습니다.
| 영역 (Area) | 스킬 (Skills) |
|---|---|
| Discipline (우선 적용) | maji-mode · maji-jimat |
| ... |
- 실험적(experimental): 유용하지만, 한 소유자 외의 지속적인 사용으로 아직 검증되지 않았습니다. 스킬이 티어 사이를 이동하는 방법은
docs/TIERS.md을 참고하세요.
무료 및 유료
이 저장소의 모든 것은 무료이며 영원히 무료로 유지됩니다. MAJI Skills Pro는 별도의 유료 워크플로우 스킬 세트(배송, 오퍼, 브랜드, 비디오, 문서, 보안 등)이며 Agensi에서 판매합니다. 이 둘은 겹치지 않습니다. 여기의 어떤 스킬도 유료 버전의 축소판이 아닙니다.
에이전트가 학습하는 방식
모든 개인 정보는 에이전트가 폴더 내에서 읽고 쓰는 파일에 존재합니다. 아무것도 커밋되지 않기 때문에 업데이트가 충돌을 일으키지 않습니다.
| 파일 | 내용물 | 작성 주체 |
|---|---|---|
me/profile.md | 사용자 목소리, 언어, 스택, 브랜드, 폴더, 허용 도구, 돈 및 세금 상세 정보 | maji-setup (profile.example.md에서 시작) |
| ... | ||
| 모든 스킬은 Step 0: 필요한 프로필 섹션을 읽고, 오버라이드(override)가 있다면 적용하며, 누락된 것이 있는지 한 번 질문하는 것으로 시작합니다. |
연동되는 시스템
| 에이전트 | 허브에서 읽는 파일 | 스킬을 찾는 위치 |
|---|---|---|
| Claude Code | CLAUDE.md (내부적으로 AGENTS.md 가져옴) | .claude/skills (.agents/skills에 대한 링크) |
| ... | ||
각 도구의 출처 및 상세 정보: docs/tools.md. Windows에서는 git이 .claude/skills를 일반 파일로 체크아웃할 수 있으므로, `scripts | ||
un을 실행하거나 core.symlinks`를 활성화하십시오. |
업데이트하기
git pull --ff-only
사용자의 me/ 폴더와 my-* 스킬은 gitignore 되어 있으므로, 풀(pull)을 해도 건드리지 않습니다. 변경된 내용은 CHANGELOG.md를 확인하십시오.
v1에서 업그레이드 시: 스킬이 저장소 루트의 experimental/ 및 workflows/에서 .agents/skills/로 이동했습니다. 만약 cp -r로 스킬을 복사했다면, 이전 사본을 삭제하고 위의 빠른 시작 가이드를 사용하십시오. 심볼릭 링크(symlink)를 사용했다면, 링크가 .agents/skills/<name>을 가리키도록 지정하십시오.
추정치가 아닌 측정치
우리는 처음에 75% / 87%의 토큰 절감을 주장했습니다. 그것들은 추정치였으며 실제 측정에서는 살아남지 못했습니다. 19일 동안 29,582개의 Claude Code 메시지를 측정한 결과:
| Metric | 측정된 영향 |
|---|---|
| Mean output tokens per message | −18.2% |
| ... | |
| 실제 가치 있는 부분은 수치가 아닙니다. 바로 규율입니다. 범위 이탈(scope drift)을 방지하는 사전 조치 게이트(Pre-Action Gate), 추측하기 전에 멈추는 좌절 감지 기능, 그리고 계획을 계속 계획으로 유지하는 의사 결정 모드 같은 것들입니다. 짧은 Q&A, 도구 출력, 코드 블록 등은 거의 변화가 없습니다. |
방법론, 주의사항 및 자체 로그로 재현할 수 있는 스크립트: benchmarks/BENCHMARKS.md. 벤치마크 작성자도 유지 관리자이므로 자신의 로그를 측정합니다. 독립적인 재현은 환영합니다 (benchmarks/CONTRIBUTING-BENCHMARKS.md).
기여 (Contributing)
PR(Pull Request)을 환영합니다. 스킬이 자리를 얻으려면 보편적이어야 하고(특정 프로젝트에 묶이지 않아야 함), 두 문장으로 설명 가능해야 하며, 실제 방지한 실패 사례를 근거로 제시되어야 합니다. PR을 열기 전에 node scripts/lint-skills.mjs와 node scripts/build-index.mjs를 실행하세요. 로드맵: docs/ROADMAP.md.
라이선스 (License)
이 저장소의 모든 내용은 AGPL v3입니다. 자유롭게 사용, 수정 및 재배포할 수 있으며, 파생 저작물과 네트워크 서비스로 제공되는 수정 사항도 AGPL v3를 준수하고 소스 코드를 공개해야 합니다. LICENSE를 참조하세요. MAJI Skills Pro는 별도의 상업적 라이선스가 적용된 제품이며 본 라이선스의 보호 대상이 아닙니다.
MAJI 소개 (About MAJI)
MAJI(Malaysia Artificial Joint Institute)는 도구 소비보다 도구를 구축하고 가르치는 응용 AI 운동입니다. 기원: 말레이시아. 청중: 어디서든 누구나.
LinkedIn: Zarul Izham (Ijam) · Threads: @_zarulijam
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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