mthines/agent-skills
요약
mthines/agent-skills는 AI 코딩 어시스턴트를 위한 스킬 및 에이전트 모음입니다. 이 도구는 자율 워크플로우, 코드 리뷰, TDD 등 실제 소프트웨어 개발 프로세스를 인코딩하여 제공합니다. 사용자는 이를 통해 이론을 넘어선 실질적인 프로젝트 기반의 빌드 및 디버깅 접근 방식을 경험할 수 있습니다.
핵심 포인트
- 자율성(Autonomy) 기반 워크플로우를 지원하여 PR까지 자동화 가능
- UX, 비주얼 디자인 등 제품 구축 요소를 개발 과정에 통합함
- TDD, 적대적 사전 검토 등 품질 게이트를 내장하여 코드 신뢰도를 높임
Agent Skills
AI 코딩 어시스턴트를 위한 스킬 및 에이전트 — 자율 워크플로우, 코드 리뷰, TDD, UX, DX, 디버깅 등.
제가 실제로 소프트웨어를 배포하는 방식을 인코딩한 스킬, 슬래시 명령어, 에이전트의 큐레이션된 모음입니다 — 이론이 아닌 실제 프로젝트에서 추출되었습니다. 이들은 세 가지 핵심 축을 중심으로 빌드 및 디버깅에 대한 전체론적 접근 방식을 취합니다:
- 🤖 자율성 (Autonomy) — 한 줄 프롬프트부터 테스트되고 리뷰된 PR까지 작업을 수행하는 워크플로우입니다. 대표적인 것은
aw(autonomous-workflow디스패처)이며,fix-bug는 단일 버그 대응 기능입니다.
Implement this ticket end-to-end, all the way to a PR
/fix-bug <stack-trace | span-url | file:line>
- 🎨 제품 구축 (Product building) — UX, 비주얼 디자인, 분석을 사후 고려 사항이 아닌 일급 시민(first-class)으로 취급합니다 (
ux,visual-design,charting,rum-tracking).
Fix the accessibility problems on this screen
Which chart fits this data?
- ✅ 품질 (Quality) — 루프에 내장된 신뢰 게이트, 적대적 사전 사후 검토(adversarial pre-mortems), TDD (
confidence,critical,tdd,code-quality).
Add this feature with TDD
Red-team this plan before I build it
Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Copilot, Windsurf, OpenCode 및 기타 모든 Agent Skills-호환 도구와 함께 작동합니다.
git clone https://github.com/mthines/agent-skills.git
cd agent-skills && bash scripts/sync-symlinks.sh
모든 스킬이 사용자의 도구에 라이브 심볼릭 링크(symlink)로 생성됩니다 — 편집 및 git pull은 재설치 없이 다음 에이전트 턴에 적용됩니다. 업그레이드, 사용자 정의 및 클론 없는 npx 경로는 Install을 참조하세요.
목차
- 한눈에 보는 스킬
- 한눈에 보는 에이전트
- 주요 기능: 자율 워크플로우
- 사용 예시
- 설치
- VS Code 확장 프로그램
- Linear 티켓 조사기 (프로젝트별 플러그인)
- 저장소 구조
- 로컬 개발
- 기여하기
- 라이선스
한눈에 보는 스킬 (Skills at a glance)
스킬은 디렉토리 카테고리별로 그룹화되어 있습니다. 각 행은 호출 유형을 보여줍니다:
auto—Skill()을 통해 모델이 호출 가능합니다. 설명은 매 세션의 사용 가능한 스킬 목록에 표시됩니다(~50–150 토큰); 본문은 호출 시에만 로드됩니다./— 슬래시 명령어 전용입니다. 기본 컨텍스트 비용이 0이며, 사용자가/이름을 입력하거나 다른 스킬이Skill()을 통해 호출할 때만 로드됩니다.Skill()— 내부 보조 기능입니다. 사용자에게는 호출되지 않으며, 다른 스킬에 의해서만 호출됩니다.
workflow/ — 엔드투엔드 오케스트레이터 (end-to-end orchestrators)
다른 스킬들을 조정하여 완전한 변경 사항을 배포합니다.
| Skill | 기능 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| autonomous-workflow | 단계 기반 오케스트레이터 (0–7): 작업(task) → 계획(plan) → 워크트리(worktree) → 코드(code) → 테스트(test) → 문서화(docs) → PR 초안 작성(draft PR) → CI 게이트. 선택적 aw 디스패처는 티어별로 라우팅합니다 (Micro/Lite 단일 패스, Full → 플래너/실행기 분리). 계획 품질 게이트 (v3.15): 누락 정보 게이트, 기존 코드 조사(anti-reinvention), 요구사항→기준 추적성, 그리고 기계적으로 실행되는 checks.yaml의 Phase 4 게이트를 포함합니다. 보편적인 2단계 자체 개선: 에피소드별 aw-lessons는 seen_count ≥ 3일 때 게이팅된 diagnose로 승격됩니다. 진입점은 아닙니다 — aw가 자연어 트리거를 소유하며, 이 스킬은 그 뒤의 기계 장치이며 /autonomous-workflow를 통해 도달합니다. featured section 참조. | / |
| ... |
quality/ — 코드, 테스트, 계획, AI 앱
무언가에 전념하기 전에 그것이 좋은지 결정하세요.
| Skill | 기능 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| code-quality | 낮은 인지 복잡도, 가드 절(guard clauses), 조기 반환(early returns), 단일 책임 원칙을 위해 코드를 작성하고 검토합니다. 네 가지 모드가 있습니다: plan, 작성(authoring) (기본값), 검토(review) (제안), 단순화(simplify) (신뢰도(code) ≥ 90 % 뒤의 기계적 리팩터링을 통한 검토 후 적용). | auto |
| ... |
delivery/ — Git, PR, CI
코드를 배포하기 위한 기반 시설.
| Skill | 기능 설명 | 유형 |
|---|---|---|
| /create-pr | 내러티브 PR 설명 작성, 푸시(push), PR 열기, CI 모니터링, 간단한 실패 자동 수정. 사전 푸시 품질은 polish에 위임되며, 기본적으로 전체 검토 + 단순화를 수행합니다 (초안 작성 후 review-loop 실행, --no-ci로 호출됨. 단계 7–8이 CI 모니터링을 담당). --no-review, --no-simplify, --quick, 또는 --no-quality를 사용하면 규모가 축소됩니다. Red CI는 한 번만 ci-auto-fix에 전달됩니다. 단계 10의 보고서에는 모든 실행마다 필수적인 UI verify 라인이 포함되며, UI가 아닌 차이점(diffs)도 포함됩니다 — 단계 6.4는 네 가지 건너뛰기 조건과 한 가지 실패 모드를 가지고 있으며, 이 여섯 가지 결과가 깔끔하고 성공적인 PR로 표시됩니다; 단계 6.4는 이제 슬롯을 재구성하는 대신 적용된 여섯 가지 중 어떤 것을 기록합니다. 단계 5.5는 review-branch를 통해 푸시 전에 브랜치를 수렴시키며, 이 과정은 PR이 필요하지 않습니다 — 두 모드 모두 기본 활성화 (--no-pre-review 사용 시 비활성화). 이는 기본 활성화가 |
플래그(Flags): --split, --quick, --no-pre-review, --no-review, --no-simplify, --no-quality, --no-ui-verify. | / |
| ... |
testing/ — E2E 및 테스트 환경 구성 도구
| 스킬(Skill) | 기능 설명(What it does) | 유형(Type) |
|---|---|---|
| /e2e-testing | Spec-first Playwright 테스트 에이전트 루프 (Planner / Generator / Healer, v1.56). 로케이터 사다리(Locator ladder), data-testid 소스 차이점(source diffs), 3회 시도 복구 한계(3-attempt heal cap). | / |
| ... |
design/ — UI, 비주얼, 상호작용
| 스킬(Skill) | 기능 설명(What it does) | 유형(Type) |
|---|---|---|
| animations | CSS 기반 웹 애니메이션. 세 가지 모드: 브레인스토밍(Brainstorm), 인지 성능(Perceived-Performance), 기술 워크플로우 (CSS → WAAPI → Motion → R3F). React Native는 animations-native로 리디렉션됩니다. | auto |
| ... |
analysis/ — 데이터 조사, 문제 진단
| 스킬(Skill) | 기능 설명(What it does) | 유형(Type) |
|---|---|---|
| holistic-analysis | 점진적 수정이 작동하지 않을 때 전체 진입부터 종료까지의 실행 경로 추적을 강제합니다. review 모드는 pr-reviewer 에이전트를 위해 PR 차이점(PR diff)을 검증하며, 선택적 focus 입력은 변경된 내보내기(export) 중 하나의 호출 그래프에 대한 집중적인 단일 대상 심층 추적을 실행합니다. 선택적 call-graph-map 가용할 경우 호출 그래프 CLI를 통해 실행 맵을 시드(seed)하고, 수동 추적으로 대체합니다. | auto |
| ... |
authoring/ — Claude 코드 자체에 대한 스킬
메타(Meta) — 새로운 스킬 구성(scaffolding), 문서 유지 관리, 메모리 영속화.
| 스킬(Skill) | 기능 설명(What it does) | 유형(Type) |
|---|---|---|
| docs | CLAUDE.md, AGENTS.md, README.md 및 Diátaxis docs/ 트리를 작성하고 감사합니다. 모드: init, update, readme, audit. | auto |
| ... |
에이전트 한눈에 보기
에이전트는 자체 모델과 도구 구성을 가진 특화된 하위 프로세스입니다. 다른 스킬(skills)에 의해 배포되며 직접 호출되지는 않습니다.
대표적인 aw-* 에이전트는 skills/workflow/autonomous-workflow/templates/ 디렉터리에 있는 템플릿으로부터 생성됩니다 (각 템플릿의 파일명이 설치된 에이전트 이름과 일치합니다). 그리고 install.sh에 의해 ~/.claude/agents/로 심볼릭 링크됩니다 — 따라서 agents/*.md 형태로 저장되어 있지 않으므로, 해당 에이전트를 찾으려면 템플릿 디렉터리를 검색해야 합니다. 전체적인 내용은 Featured: autonomous workflow를 참고하세요.
aw 자체는 이 표에 없습니다 — 이것은 스킬(skill)입니다, /aw이므로, 자신만의 컨텍스트에서 실행되며 다른 곳의 컨텍스트가 아닙니다. 이것이 바로 aw가 배포하는 에이전트들이 최상위 레벨에 위치할 수 있게 하고 자체적인 하위 에이전트 배포를 유지할 수 있게 하는 이유입니다.
| Agent | What it does |
|---|---|
| aw-planner | 전체 단계 0–2: 검증(validate), 계획(plan), 작업 트리(worktree) 생성, plan.md 생성. 핸드오프 전에 confidence(plan) ≥ 90%로 게이팅됩니다. aw-planner.md로 설치됩니다. |
| ... |
Featured: autonomous workflow
간단한 영어 설명 (In plain English)
당신은 한 문장만 작성합니다. aw가 스스로 완성되고, 테스트되고, 검토된 풀 리퀘스트(pull request)를 전달합니다.
당신이 변경 사항을 설명하면, aw는 당신이 옆에서 지켜보지 않아도 신중한 엔지니어가 순서대로 수행할 모든 것을 처리합니다:
- 작업 규모 측정 (Sizes the job) — 오타 수정, 사소한 조정 또는 실제 기능 구현 등 작은 작업이라도 빠르게 유지되도록 합니다.
- 자체 Git 작업 트리에서 작업 (Works in its own Git worktree) — 당신의 메인 브랜치는 절대 건드리지 않습니다.
- 변경 사항 계획, 빌드, 테스트 및 문서화합니다.
- 초안 PR을 열어 당신이 승인할 수 있도록 실제 설명과 함께 제공합니다.
- CI를 통과하고 (Gets CI green), 당신이 보기 전에 자신의 작업을 검토합니다.
- 각 실행에서 학습하여 다음 번에는 조금 더 똑똑해집니다.
복잡해 보입니다. 디스패처, 세 개의 에이전트, 여덟 단계(phase), 수십 개의 컴패니언 스킬, 신뢰도 게이트까지요. 이 복잡한 장치가 여러분을 위해 실제로 작동하는 부분입니다. 즉, 설정할 것이 전혀 없습니다. 여러분이 할 일은 문장 하나를 입력하거나(/aw) 마지막에 PR을 승인하는 것뿐입니다. 복잡성은 기계의 역할이지, 여러분의 역할이 아닙니다.
Implement a dark-mode toggle independently
Add user authentication end-to-end
Refactor the API client to use retry logic — handle it in isolation
나머지 내용은 내부 참조(under-the-hood)에 관한 것입니다.
내부 작동 원리 (Under the hood)
aw가 이 레포의 핵심 기능입니다. 즉, 한 줄 프롬프트로 작업을 시작하여 테스트되고 검토된 초안 PR까지 가져가는 유일한 진입점(entry point)입니다. 여러분이 "X를 자율적으로 구현해 줘"라고 말하거나(/aw) 하면, 나머지는 모두 처리합니다. 작업의 규모가 얼마나 큰지 감지하고, 계획 수립이 이득이 될 때만 계획을 세우며, 격리된 Git 작업 트리(worktree) 내부에서 올바른 전문가에게 작업을 할당합니다.
aw는 autonomous-workflow 스킬에 대한 선택적 진입점입니다. 이는 단계 기반의 메커니즘(0–7)과 그 뒤에 숨겨진 컴패니언 스킬 오케스트레이션입니다. 여러분이 aw를 구동하고, autonomous-workflow는 그것이 내부적으로 어떻게 작동하는지를 보여줍니다.
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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