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GitHub요약2026. 05. 21. 00:48

mhattingpete/claude-skills-marketplace

요약

Claude Code의 기능을 확장하기 위한 소프트웨어 엔지니어링 워크플로용 플러그인 큐레이션 마켓플레이스입니다. Skills와 Agents 개념을 통해 Claude가 자동으로 작업을 트리거하거나 특화된 인스턴스를 호출할 수 있으며, 로컬 Python 실행 환경을 통해 대규모 작업 시 토큰 사용량을 획기적으로 절감합니다.

핵심 포인트

  • Skills: 문맥에 따라 Claude가 자동으로 트리거하여 기능을 확장하는 능력
  • Agents: 특정 작업에 최적화된 독립적인 Claude 인스턴스 및 의사 결정 프레임워크
  • 코드 실행 환경: 로컬 Python 실행을 통해 대량 작업 시 토큰을 최대 90-99% 절감
  • 보안 및 효율성: PII 마스킹, 샌드박스 실행 및 상태 유지 워크플로 지원

소프트웨어 엔지니어링 워크플로 (workflows)를 위한 Claude Code 플러그인 큐레이션 마켓플레이스입니다.

claude-skills-marketplace/
├── .claude-plugin/
│ └── marketplace.json # 마켓플레이스 매니페스트 (manifest)
...

**Skills (스킬)**은 Claude Code의 기능을 확장하기 위해 모델이 호출하는 능력입니다. 사용자의 명시적인 활성화가 필요한 슬래시 명령어 (slash commands)와 달리, Skills는 문맥 (context)과 Skill의 설명을 바탕으로 Claude에 의해 자동으로 트리거됩니다.

각 Skill은 다음과 같은 내용을 포함하는 SKILL.md 파일로 구성됩니다:

  • YAML 프론트매터 (frontmatter) (이름, 설명, 메타데이터)
  • Claude를 위한 상세 지침 (instructions)
  • 선택 사항인 지원 파일 (스크립트, 템플릿, 참조 자료)

**Agents (에이전트)**는 특정 유형의 작업을 처리하기 위해 Claude에 의해 호출될 수 있는 특화된 Claude 인스턴스입니다. 에이전트는 자체적인 문맥 (context)을 가지고 독립적으로 실행되며, 해당 작업에 최적화된 서로 다른 모델을 사용할 수 있습니다.

각 Agent는 다음과 같은 내용을 포함하는 AGENT.md 파일로 구성됩니다:

  • YAML 프론트매터 (frontmatter) (이름, 설명, 모델 선택)
  • 특화된 지침 (instructions) 및 제약 사항 (constraints)
  • 해당 도메인을 위한 의사 결정 프레임워크 (decision-making frameworks)

Skills와 Agents는 함께 작동합니다. Skills는 언제 Agents를 호출할지 오케스트레이션 (orchestrate)할 수 있으며, Agents는 작업을 수행하는 동안 Skills를 사용할 수 있습니다.

마켓플레이스에는 이제 Anthropic의 코드 실행 패턴 (code execution pattern)을 구현한 **코드 실행 환경 (code execution environment)**이 포함되어 있습니다. 코드를 문맥 (context)을 통해 로드하는 대신, Claude는 API 접근 권한을 가진 Python을 로컬에서 실행합니다. 이를 통해 대량 작업 시 **90-99%의 토큰 절감 (token reduction)**을 달성합니다.

대규모 토큰 절감: 100K 토큰 대신 1K 토큰으로 100개의 파일 처리
더 빠른 작업: 여러 번의 API 왕복 (round-trips) 대신 로컬 실행
상태 유지 워크플로 (Stateful workflows): 세션 전반에 걸쳐 다단계 리팩토링 (refactoring) 재개 가능
자동 보안 (Auto-secure): PII/비밀 정보 마스킹, 샌드박스 실행 (sandboxed execution)

# 마켓플레이스 플러그인 설치 후
~/.claude/plugins/marketplaces/mhattingpete-claude-skills/execution-runtime/setup.sh

Skills는 다음의 경우에 실행 모드 (execution mode)를 자동으로 사용합니다:

  • 대량 작업 (10개 이상의 파일)
  • 복잡한 다단계 워크플로 (multi-step workflows)
  • 반복적 처리 (iterative processing)
  • 코드베이스 전반의 분석 (codebase-wide analysis)

예시: "모든 Python 파일에서 getUserData를 fetchUserData로 변경해줘"

실행 없이 수행 시: 약 25,000 토큰 (50개 파일 읽기/수정)
실행과 함께 수행 시: 약 600 토큰 (스크립트 + 요약) -
97.6% 절감

# Claude Code에서 - 모든 스킬과 에이전트가 포함된 전체 플러그인을 설치합니다
/plugin marketplace add mhattingpete/claude-skills-marketplace

이 명령은 engineering-workflow-plugin을 설치하며,

모든 스킬과 plan-implementer 에이전트를 포함합니다.

개별 플러그인을 설치하려면:

# engineering workflows만 설치
/plugin marketplace add mhattingpete/claude-skills-marketplace/engineering-workflow-plugin
# visual documentation만 설치
...

Git 작업, 테스트 수정, 코드 리뷰 구현, 기능 계획을 포함한 일반적인 소프트웨어 엔지니어링 워크플로 (workflows)를 위한 스킬들입니다.

현대적인 UI 디자인, SVG 다이어그램 (diagrams), 플로우차트 (flowcharts), 대시보드 (dashboards), 타임라인 (timelines), 그리고 포괄적인 프로젝트 아키텍처 다이어그램 (architecture diagrams)을 사용하여 멋진 시각적 HTML 문서를 생성하기 위한 스킬들입니다.

사용 패턴 분석, 코드 품질 감사 (auditing), 프로젝트 부트스트래핑 (bootstrapping), 그리고 포괄적인 문서 생성을 위한 생산성 및 워크플로 최적화 스킬들입니다.

라인 기반 삽입, 대량 리팩토링 (refactoring), 파일 분석을 포함한 고정밀 코드 조작 작업입니다. code-copy-mcp에서 네이티브 Claude Code 스킬로 전환되었습니다.

기능 요청을 plan-implementer 에이전트가 실행할 수 있는 명확한 작업이 포함된 상세하고 구현 가능한 계획으로 분해합니다.

활성화 조건: 사용자가 새로운 기능, 개선 사항, 또는 계획이 필요한 복잡한 변경을 요청할 때.

사용 예시:

  • "사용자 인증 추가"
  • "분석을 위한 대시보드 구축"
  • "내보내기 기능 구현 방법 계획"

연동 대상: 실행을 위한 plan-implementer 에이전트

변경 사항을 자동으로 스테이징 (stage)하고, 컨벤셔널 커밋 메시지 (conventional commit messages)와 함께 커밋 (commit)하며, 원격 저장소로 푸시 (push)합니다.

활성화 조건: 사용자가 변경 사항 푸시, 작업 커밋, 또는 원격 저장소 저장에 대해 언급할 때.

사용 예시:

  • "Push these changes"
  • "Commit and push to github"
  • "Let's save this work"

스마트한 오류 그룹화 (Error Grouping) 전략을 사용하여 실패하는 테스트를 체계적으로 식별하고 수정합니다.

활성화 조건: 사용자가 테스트 실패를 보고하거나, 테스트 수정을 요청하거나, 테스트 스위트 (Test Suite) 통과를 원할 때.

사용 예시:

  • "Fix the failing tests"
  • "Make the test suite green"
  • "Tests are broken after my refactor"

할 일 (Todo) 추적 기능을 통해 코드 리뷰 피드백을 체계적으로 처리하고 구현합니다.

활성화 조건: 사용자가 리뷰어의 코멘트, PR (Pull Request) 피드백을 제공하거나 리뷰 노트를 처리해 달라고 요청할 때.

사용 예시:

  • "Implement this review feedback: [paste comments]"
  • "Address these PR comments"
  • "The reviewer suggested these changes"

대량 작업 (Bulk Operations) 시 90% 이상의 토큰 (Token) 절감을 위해 마켓플레이스 API (Marketplace API) 액세스 권한을 사용하여 로컬에서 Python 코드를 실행합니다.

활성화 조건: 대량 작업 (10개 이상의 파일), 복잡한 워크플로우 (Workflow), 코드베이스 전체 변환, 성능 요구 사항이 있을 때.

사용 예시:

  • "Refactor 50 files to use new API"
  • "Extract all utility functions to separate files"
  • "Audit code quality across entire codebase"

토큰 절감: 대량 작업 시 97-99% 절감 (25K → 600 tokens)

라인 기반의 정밀도로 파일 간 코드를 전송합니다. 10개 이상의 파일 작업 시 실행 모드 (Execution Mode)를 자동으로 사용합니다.

활성화 조건: 사용자가 파일 간 코드 복사, 함수/클래스 이동, 코드 추출 또는 특정 라인 번호에 삽입을 요청할 때.

사용 예시:

  • "Copy the authenticate function from auth.py to utils.py"
  • "Move this class to a separate file"
  • "Extract this function to a new file"
  • "Insert this code at line 45"

주요 기능: 편집 도구 (Edit tool)의 문자열 매칭이 적합하지 않은 경우, 정밀한 라인 번호 기반 삽입을 위한 Python 스크립트를 포함합니다.

대량 코드 리팩터링 (Refactoring) 작업을 수행합니다. 10개 이상의 파일에 대해 실행 모드로 자동 전환됩니다 (90% 토큰 절감).

활성화 조건: 사용자가 식별자 (Identifier) 이름 변경, 지원 중단된 패턴 (Deprecated patterns) 교체, API 호출 업데이트 또는 여러 위치에 걸쳐 일관된 변경을 요청할 때.

사용 예시:

  • "모든 곳에서 getUserData를 fetchUserData로 변경해줘"
  • "모든 var 선언을 let 또는 const로 교체해줘"
  • "모든 인증 API 호출이 새로운 엔드포인트(Endpoint)를 사용하도록 업데이트해줘"
  • "콜백(Callbacks)을 async/await로 변환해줘"

파일을 수정하지 않고 파일을 분석하고 상세한 메타데이터(Metadata)를 가져옵니다.

활성화 조건: 사용자가 변경 사항을 만들지 않고 파일 정보, 통계 또는 분석을 요청할 때.

사용 예시:

  • "이 파일 분석해줘"
  • "app.py에 몇 줄이 있어?"
  • "모든 Python 파일의 크기를 비교해줘"
  • "프로젝트의 코드 품질 지표(Metrics)를 알려줘"

Claude Code 대화 기록을 분석하여 패턴, 흔한 실수 및 워크플로(Workflow) 최적화 기회를 식별합니다.

활성화 조건: 사용자가 사용 패턴을 이해하거나, 워크플로를 최적화하거나, 모범 사례(Best practices)를 확인하고 싶을 때.

사용 예시:

  • "내 대화 내용을 분석해줘"
  • "내 기록을 검토해줘"
  • "내 워크플로를 어떻게 개선할 수 있을까?"

아키텍처(Architecture), 코드 품질, 보안, 성능, 테스트 및 유지보수성(Maintainability)을 아우르는 포괄적인 코드베이스(Codebase) 분석을 수행합니다.

활성화 조건: 사용자가 코드 품질을 감사하거나, 기술 부채(Technical debt)를 식별하거나, 보안 문제를 찾거나, 테스트 커버리지(Test coverage)를 평가하고 싶을 때.

사용 예시:

  • "코드를 감사(Audit)해줘"
  • "문제점이 있는지 확인해줘"
  • "코드베이스를 검토해줘"
  • "보안 감사(Security audit)"

아키텍처, 주요 구성 요소, 데이터 흐름 및 개발 가이드라인을 포함하여 코드베이스가 어떻게 작동하는지 설명하는 포괄적인 문서(Documentation)를 생성합니다.

활성화 조건: 사용자가 익숙하지 않은 코드를 이해하거나, 온보딩 문서(Onboarding docs)를 작성하거나, 아키텍처를 문서화하거나, 시스템이 어떻게 작동하는지 설명하고 싶을 때.

사용 예시:

  • "이 코드베이스를 설명해줘"
  • "아키텍처를 문서화해줘"
  • "이 코드가 어떻게 작동해?"
  • "개발자 문서(Developer documentation)를 생성해줘"

개발 모범 사례, 도구(Tooling), 문서화 및 워크플로 자동화를 통해 새로운 프로젝트를 설정하거나 기존 프로젝트를 개선합니다.

활성화 조건: 사용자가 새로운 프로젝트를 시작하거나, 프로젝트 구조를 개선하거나, 개발 도구를 추가하거나, 전문적인 워크플로를 구축하고 싶을 때.

사용 예시:

  • "새로운 프로젝트 설정 (Set up a new project)"
  • "이 프로젝트 부트스트랩 (Bootstrap this project)"
  • "베스트 프랙티스 (Best practices) 추가"
  • "프로젝트 구조 개선 (Improve project structure)"

비즈니스 목표, 데이터 흐름 (Data flows), 처리 파이프라인 (Processing pipelines), 기능 (기능적 및 비기능적 기능), 시스템 아키텍처 (System architecture), 그리고 배포 정보를 포함하는 포괄적인 HTML 아키텍처 다이어그램을 생성합니다.

활성화 조건: 사용자가 아키텍처 다이어그램, 시스템 개요, 프로젝트 문서 또는 상위 수준의 시스템 설계 (High-level system design)를 요청할 때.

사용 예시:

  • "이 프로젝트를 위한 아키텍처 다이어그램 생성"
  • "프로젝트 아키텍처 개요 생성"
  • "데이터 흐름과 처리 파이프라인을 포함한 시스템 아키텍처 문서화"

의사결정 트리 (Decision trees), 색상으로 구분된 단계, 스윔레인 (Swimlanes)을 포함한 멋진 HTML 플로우차트 (Flowcharts) 및 프로세스 흐름도 (Process flow diagrams)를 생성합니다.

활성화 조건: 사용자가 플로우차트, 프로세스 다이어그램, 워크플로 시각화 또는 의사결정 트리를 요청할 때.

사용 예시:

  • "우리 주문 처리 프로세스를 위한 플로우차트 생성"
  • "배포 단계를 보여주는 프로세스 흐름도 생성"
  • "우리 승인 워크플로를 위한 의사결정 트리 작성"

KPI 지표 카드, 막대/파이/선 차트, 그리고 진행 상태 표시기를 포함한 전문적인 HTML 대시보드 (Dashboards)를 생성합니다.

활성화 조건: 사용자가 대시보드, 지표 표시, KPI 시각화 또는 데이터 차트를 요청할 때.

사용 예시:

  • "웹사이트 분석을 보여주는 대시보드 생성"
  • "우리 판매 지표를 위한 KPI 대시보드 작성"
  • "차트가 포함된 성능 대시보드 생성"

코드 블록, API 워크플로, 시스템 아키텍처 다이어그램을 포함한 포괄적인 HTML 기술 문서 (Technical documentation)를 생성합니다.

활성화 조건: 사용자가 기술 문서, API 문서, 코드 예시 또는 시스템 아키텍처를 요청할 때.

사용 예시:

  • "우리 사용자 엔드포인트 (User endpoints)를 위한 API 문서 생성"
  • "우리 인증 시스템을 위한 기술 문서 생성"
  • "우리 마이크로서비스 아키텍처 (Microservices architecture) 문서화"

간트 차트 (Gantt charts), 마일스톤 (Milestones), 단계별 그룹화를 포함한 아름다운 HTML 타임라인 및 프로젝트 로드맵을 생성합니다.

활성화 조건: 사용자가 타임라인 (Timelines), 로드맵 (Roadmaps), 간트 차트 (Gantt charts), 프로젝트 일정 (Project schedules) 또는 마일스톤 시각화 (Milestone visualizations)를 요청할 때.

사용 예시:

  • "우리 제품 출시를 위한 타임라인을 만들어줘"
  • "1분기부터 4분기까지의 마일스톤을 보여주는 로드맵을 생성해줘"
  • "우리 프로젝트 일정을 위한 간트 차트를 만들어줘"

공통 기능 (모든 스킬):

  • 현대적인 그라데이션 배경 및 반응형 디자인 (Responsive design)
  • 의미론적 색상 시스템 (Semantic color system) (성공/경고/오류/정보)
  • 독립형 HTML (Self-contained HTML) (외부 종속성 없음)
  • WCAG AA 웹 접근성 (Accessibility) 준수

특정 계획이나 작업 설명에 기반하여 코드를 구현하는 데 특화된 에이전트입니다. 효율적이고 비용 효율적인 실행을 위해 Haiku 모델을 사용합니다.

사용 시점: 실행할 명확한 사양 (Specification) 또는 계획이 있는 경우.

호출 주체: feature-planning에 의해 호출됨

스킬을 자동으로 호출하거나, Task 도구를 통해 수동으로 호출합니다.

사용 예시:

  • 기능 계획 (Feature plan)의 작업 구현
  • 특정 구현 하위 작업 (Implementation subtasks) 실행
  • 집중적인 코드 변경을 위해 프로젝트 컨벤션 (Project conventions) 준수

모델: claude-3-5-haiku (구현 작업에 빠르고 효율적임)

이 마켓플레이스 (Marketplace)에 자신만의 플러그인 (Plugin)을 추가하고 싶으신가요? 다음 구조를 따르세요:

your-plugin/
├── .claude-plugin/
│ └── plugin.json # 플러그인 매니페스트 (Plugin manifest)
...

그 다음 이 저장소 (Repository)의 .claude-plugin/marketplace.json에 추가하세요.

자신만의 스킬 (Skills)을 만들고 싶으신가요? 다음 구조를 따르세요:

my-skill/
├── SKILL.md # 프론트매터 (Frontmatter)와 지침이 포함된 메인 스킬 파일
└── reference.md # 선택 사항: 필요 시 로드되는 추가 컨텍스트 (Context)
---
name: my-skill-name
description: 스킬이 무엇을 하는지, 그리고 언제 사용하는지 기술하세요. 활성화 트리거 (Activation triggers)를 구체적으로 작성해야 합니다.
...

설명 (Description)이 핵심입니다: 스킬이 무엇을 하는지 언제 사용하는지를 모두 포함하세요.
동명사 형태를 사용하세요: 스킬 이름을 "-ing" 형태로 명명하세요 (예: "git-push"가 아닌 "git-pushing")
간결함을 유지하세요: 500라인 미만의 스킬이 더 빠르게 로드됩니다.
점진적 공개 (Progressive disclosure): 상세한 내용은 별도의 참조 파일 (Reference files)로 이동하세요.
모델 간 테스트: Sonnet, Opus, Haiku에서 스킬이 작동하는지 확인하세요.

기여 (Contributions)를 환영합니다! 새로운 스킬을 추가하려면:

  • 이 저장소(repository)를 Fork 하세요
  • 새로운 디렉토리에 본인의 스킬을 생성하세요
  • SKILL.md 템플릿과 권장 사항(best practices)을 따르세요
  • 이 README에 본인의 스킬을 추가하세요
  • 풀 리퀘스트(pull request)를 제출하세요

Apache 2.0 - 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

이슈(Issues) 및 질문:

  • 이 저장소에 이슈(issue)를 생성하세요
  • Claude Code 토론(discussions)을 확인하세요

전형적인 기능 개발 흐름(feature development flow)에서 스킬과 에이전트(agent)가 함께 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

사용자: "앱에 사용자 인증(user authentication)을 추가해줘"라고 입력하면 feature-planning 스킬이 활성화됩니다:

  • 명확한 질문을 던집니다 (OAuth? JWT? 세션 기반(Session-based)?)
  • 기존 패턴을 찾기 위해 코드베이스(codebase)를 탐색합니다
  • 8개의 개별 작업으로 구성된 상세 계획을 생성합니다
  • 사용자와 함께 계획을 검토합니다

그 후 plan-implementer가 각 작업을 실행합니다:

AI 자동 생성 콘텐츠

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

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