많은 스킬 라이브러리는 단순히 쌓아두기만 하면 성장합니다. SKILL.md를 하나 추가하고 '편리해 보인다'고 생각하면 그대로 남아있게 됩니다. 실제로 도움이 되는지, 아니면 해가 되는지를 아무도 증명할 수 없기 때문입니다. 이번 주 oh-my-agent는 그 빈틈을 메웠습니다. oma skills eval은 스킬을 로드했을 때 홀드아웃 태스크 (hold-out task)의 결과가 정말로 개선되는지 측정하며, oma skills opt는 그 수치를 높이도록 SKILL 자체를 다시 작성합니다. 194개의 커밋이 반영되어 CLI 버전은 8.41.0이지만, 주목해야 할 점은 eval → opt 루프입니다.

: 홀드아웃 태스크에서 oma skills eval을 통해 utilityLift (treatment와 baseline의 차이)를 측정합니다. --mock은 기록된 롤아웃 (rollout)을 결정적으로 재생하며, --live는 태스크마다 읽기 전용 (read-only) 에이전트 팔 (agent arm)을 2개 기동하고, --record로 롤아웃을 저장합니다. 기본 체커(checker)는 judge (LLM이 루브릭 (rubric)에 따라 출력을 채점)입니다. assert와 regex는 임의의 결정적 체크를 수행합니다.

: 옵티마이저 (optimizer) LLM이 oma skills opt를 통해 SKILL.md에 대한 add/delete/replace 편집을 제안하고, 각 후보를 eval로 재채점합니다. 홀드아웃 검증의 리프트 (lift)가 엄격하게 개선되고, 네거티브 트랜스퍼 (negative-transfer)에 의한 퇴보가 없는 경우에만 채택합니다 (SkillOpt, arXiv:2605.23904). 기본값은 --dry-run입니다. --apply는 원자적 (atomic)인 temp+rename 방식으로 쓰기를 수행하며 .bak 파일을 남깁니다.

네거티브 트랜스퍼 (Negative-transfer) 샘플링: --neg-transfer를 통해, 특정 스킬을 로드했을 때 다른 스킬의 eval 세트 상에 있는 무관한 동일 도메인 태스크가 퇴보하지 않는지 확인합니다.

스케일링 법칙 (Scaling law) 감사: oma skills audit이 블랙홀 (black-hole) 스킬 (너무 범용적이어서 라우팅을 독점하는 것)을 탐지하며, 라이브러리 크기에 따른 라우팅 감쇠 (routing-decay) 임계값을 초과하면 경고를 보냅니다 (Chen et al., arXiv:2605.16508).

: API 키를 사용하여 임의의 3단계 생성 (9:16 쇼츠, 16:9 해설, 임의 URL의 데모 캡처). 내레이션, 비주얼, 자막, 동봉된 Remotion compositor를 조합합니다. 각 프로바이더는 결정적 폴백 (fallback)으로 넘어가기 때문에, API 키가 0개라도 실행이 완료됩니다. oma-video 스킬과 /video 워크플로우 (workflow).

: oma-mobile의 Swift 네이티브 iOS swift-ios 변리언트 (variant) (SwiftUI + @Observable, Apple swift-openapi-generator, App/Core/Features/Shared 구성). /stack-set이 Swift / Flutter / React Native를 감지하여 해결된 스킬로 루트 (route)합니다. oma verify mobile은 스택 매니페스트 (stack manifest)에 따라 swift build / swift test를 실행합니다.

: GitHub의 README, 릴리스, 이슈를 수집하는 로컬 퍼스트 (local-first) 프로덕트 인텔리전스 파이프라인. 대립적인 멀티 렌즈 리뷰 게이트 (multi-lens review gate)를 거쳐 PRD와 gap report로 분할 출력합니다. oma intel.

3가지 새로운 런타임 (runtime): Kiro CLI, Pi (Earendil, 인프로세스 (in-process) .pi/extensions 경유), Antigravity (agy)의 .agents/hooks.json 후크 (hook) 통합.

: 병합된 options 객체로 인해 runAction이 위치 인자 (positional argument)를 뭉개고 args[0]를 덮어쓰고 있었기 때문에, oma state:emit decision.made '{...}'의 kind가 {category:"main",...}가 되어 state:verify가 항상 decision 누락을 보고했습니다. options를 위치 인자로 대체하여 오퍼랜드 (operand)가 남도록 수정했습니다.

: 래퍼 (wrapper)가 --yes를 핸들러 (handler)에 전달하지 못하던 command.opts() 문제를 해결했습니다.

（글로벌 분석 플래그를 해제함）을 전달하고 있었기 때문에, oma skills eval --live --yes 실행 시에도 비용 확인 단계에서 멈추는 문제가 있었습니다. optsWithGlobals()로 전환하여 CI 상에서 live skill-eval이 작동하도록 수정했습니다. -

AgentMemory가 프로젝트 하위로 유출됨: iii 엔진이 현재 작업 디렉토리 (cwd) 상대 경로인 ./data/를 실행 주체 프로젝트에 작성하고 있었습니다. daemon cwd를 ~/.agentmemory로 고정하고, daemon stop 시 agentmemory stop을 호출하여 포트 3111의 고아 엔진 (orphan engine)이 남지 않도록 했습니다. -

키리스 (keyless) market 소스가 조용히 403 에러 반환: 익명 reddit search.json과 Bluesky 공개 검색이 403을 반환하여, 기본 소스 4개 중 2개가 작동하지 않았습니다. Reddit은 pullpush.io를 통해, Bluesky는 api.bsky.app을 통해 접근하도록 변경하여 키리스 기본 커버리지 (coverage)를 2/4에서 4/4로 높였습니다. -

agy headless의 stdout이 비어 있음: Antigravity는 비 TTY (non-TTY)용 --print 옵션 사용 시 stdout에 아무것도 출력하지 않아, spawn된 서브에이전트 (subagent)의 캡처 내용이 공백이었습니다. 서브에이전트를 PTY (script(1)) 상에서 실행하여 출력을 캡처할 수 있도록 했습니다.

workflow를 직접 심볼릭 링크 (symlink) 처리: 각 workflow 파일이 name 및 disable-model-invocation 프론트매터 (frontmatter)를 가지며, .agents/workflows/<wf>.md로 직접 심볼릭 링크를 걸어 공개합니다. 이미 커밋된 래퍼 스킬 (wrapper skill) 18개를 삭제하고, pdf / oma-pdf 감사 (audit)의 거짓 양성 (false positive)을 수정했습니다. 실제 스킬 수는 30개입니다. -

: 1.4k 행의 market harvest를 endpoints / normalizers / sources로 분리했습니다. 약 400행의 harvest.ts를 분할하고, fetchSource 조건 분기를 source-handler 레지스트리 (registry) 방식으로 변경했습니다. 공개 파사드 (facade)는 변경되지 않았습니다. -

print stylesheet의 캐스케이드 (cascade) 충돌 해결: 슬라이드 PDF 내보내기 (export) 시 불필요한 !important를 제거하고, 충돌 원인(author style 뒤에 나타나는 scoped #slide-NN 리셋)을 수정했습니다. 남은 !important는 prefers-reduced-motion의 접근성 (a11y) 리셋뿐입니다. -

경로와 해시 집약: install, state, recap이 .agents 경로 상수를 공유하며, 매니페스트 체크섬 (manifest checksum)은 전체 SHA-256으로 일치합니다. -

기본 effort를 xhigh에서 high로 변경: install 시 Claude 설정 및 Anthropic 자동 기본값 (auto-default)을 적용했습니다. 기존의 더 높은 설정은 유지됩니다.

# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/first-fluke/oh-my-agent/main/cli/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/first-fluke/oh-my-agent/main/cli/install.ps1 | iex

oh-my-agent는 스킬 라이브러리를 측정 가능한 자산으로 취급하고자 하는 팀을 위한 도구입니다. 다음 단계로는 oma skills opt에서 채택된 편집 사항을 eval fixture로 되돌려, 릴리스마다 라이브러리가 스스로 조정되는 흐름을 만들 것입니다.