teammate-skill

동료는 떠났지만, 그들의 컨텍스트(Context)는 남아야 합니다.

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동료가 퇴사하면서 3년 동안 쌓인 암묵지(Tribal knowledge)가 문밖으로 사라졌습니다.

시니어 엔지니어가 떠났습니다 — 인수인계 문서도, 런북(Runbook)도 없이 그저 침묵만이 남았습니다.

공동 창업자가 사업 방향을 전환(Pivot)하며, 모든 기록되지 않은 결정 사항들을 가지고 떠나버렸습니다.

그들의 Slack 메시지, GitHub PR, 이메일, 문서, 그리고 당신의 설명을 입력하세요 —
그들처럼 실제로 작동하는 AI 스킬(AI Skill)을 얻을 수 있습니다.

그들의 스타일로 코드를 작성합니다. 그들의 기준으로 PR을 리뷰합니다. 그들의 말투로 질문에 답합니다.

작동 방식 · 설치 · 데이터 소스 · 데모 · 상세 설정

동료를 설명합니다 (3가지 질문)
↓
소스 자료를 제공합니다 (Slack, GitHub, 이메일, 문서 — 또는 건너뛰기)
...

생성된 스킬은 함께 작동하는 두 부분으로 구성됩니다:

구분	캡처하는 내용
Part A — 업무 스킬 (Work Skill)	관리하는 시스템 · 기술 표준 · 코드 리뷰 중점 사항 · 워크플로우 · 암묵지 (Tribal knowledge)
Part B — 페르소나 (Persona)	5단계 모델: 엄격한 규칙 → 정체성 → 표현 방식 → 의사결정 패턴 → 대인 관계 스타일

호출 시: 페르소나가 태도를 결정하고 → 업무 스킬이 실행하며 → 그들의 말투로 출력합니다.

@steipete가 만든 오픈 소스 개인용 AI 어시스턴트입니다. 사용자의 자체 하드웨어에서 실행되며, 25개 이상의 채널(WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Teams, Signal, iMessage…)에서 답변합니다. 로컬 우선(Local-first), 지속성 메모리(Persistent memory), 음성, 캔버스(Canvas), 크론 잡(Cron jobs), 그리고 성장하는 스킬 생태계를 지원합니다.

OpenClaw를 위한 관리형 호스팅 — Docker, 서버, 설정을 건너뛰세요. 원클릭 배포, 상시 가동, 자동 업데이트, 일일 백업을 제공합니다. 몇 분 안에 OpenClaw 인스턴스를 라이브로 실행할 수 있습니다. 자체 호스팅 없이 teammate.skill을 24/7 실행하고 싶은 경우에 완벽합니다.

Anthropic의 공식 에이전트 코딩 CLI(Agentic coding CLI)입니다. 이 스킬을 .claude/skills/에 설치하고

/create-teammate로 호출하세요.

옵션 A — ClawHub (권장):

openclaw skills install create-teammate

옵션 B — Git:

git clone https://github.com/LeoYeAI/teammate-skill ~/.openclaw/workspace/skills/create-teammate

그 다음 새로운 세션을 시작(/new)하고 /create-teammate를 입력하세요.

MyClaw.ai 사용자: 인스턴스에 SSH로 접속하거나 웹 터미널을 사용하세요. 명령어는 동일합니다.

# 프로젝트별 설정
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/LeoYeAI/teammate-skill .claude/skills/create-teammate
...

그 다음 Claude Code에서 /create-teammate를 입력하세요.

에이전트(Agent)의 스킬 디렉토리로 클론(Clone)하세요. AgentSkills의 SKILL.md 프론트매터(frontmatter)를 읽는 모든 에이전트는 이를 자동으로 감지합니다.

pip3 install -r requirements.txt # Slack/GitHub 자동 수집기(auto-collectors)에만 필요함

Slack 자동 수집에는 봇 토큰(Bot Token)이 필요합니다. GitHub 수집에는 GITHUB_TOKEN을 사용합니다. 설정 가이드는 INSTALL.md를 참조하세요.

소스	유형	방법
Slack	메시지, 스레드, 반응	✅ 자동 수집 (사용자 이름 입력) 또는 JSON 내보내기 파일 업로드
GitHub	PR, 리뷰, 커밋, 이슈	✅ 자동 수집 (핸들 입력)
Gmail	이메일	Google Takeout에서 .mbox / .eml 업로드
Teams / Outlook	채팅, 이메일	내보내기 JSON 업로드
Notion	위키, 문서	Markdown/HTML 내보내기 업로드
Confluence	위키, 문서	HTML 내보내기 또는 zip 업로드
JIRA / Linear	이슈, 티켓	CSV / JSON 내보내기 업로드
PDF / 이미지	모든 문서	직접 업로드
Markdown / 텍스트	모든 것	업로드 또는 붙여넣기

어떤 조합이든 섞어서 사용할 수 있습니다. 또는 완전히 건너뛰어도 됩니다. 단 한 문장의 설명만으로도 유용한 스킬이 생성됩니다.

사용자 ❯ /create-teammate Alex Chen, Stripe L3 백엔드, INTJ 완벽주의자, 
잔혹한 코드 리뷰어지만 대개 옳음
에이전트 ❯ 👤 alex-chen | Stripe L3 Backend | INTJ, Perfectionist, Stripe-style
...

사용자 ❯ Alex, 이 새로운 서비스에 MongoDB를 사용할까요?
Alex ❯ 아니요. 결제 흐름에는 ACID가 필요합니다. Postgres를 유지하세요.
스키마 유연성이 걱정된다면 JSONB 컬럼을 사용하세요.
...

사용자 ❯ /update-teammate alex-chen
[3개월 치 Slack 내보내기 파일 업로드됨]
에이전트 ❯ 847개의 메시지를 분석했습니다. 발견 사항:
...

이 스킬은 두 플랫폼 모두에서 네이티브로 실행되도록 구축되었습니다. 어댑터 계층(adapter layer)이나 우회 방법(workarounds)이 필요하지 않습니다.

기능	Claude Code	OpenClaw
설치 (Install)	.claude/skills/	openclaw skills install 또는 ~/.openclaw/workspace/skills/
트리거 (Trigger)	/create-teammate	/create-teammate
경로 해석 (Path resolution)	${CLAUDE_SKILL_DIR}	{baseDir} (자동 해석)
파일 작업 (File operations)	Read / Write / Edit	read / write / edit
스크립트 실행 (Run scripts)	Bash 도구	exec 도구
URL 가져오기 (Fetch URLs)	Bash → curl	web_fetch 도구
생성된 출력 (Generated output)	./teammates/{slug}/	./teammates/{slug}/

SKILL.md는 모든 경로에 대해 {baseDir}를 사용하며, 두 플랫폼 모두 이를 자동으로 해석합니다.

Teammate 스킬은 정적이지 않으며, 시간이 지남에 따라 개선됩니다:

방법	방식
데이터 추가 (Append data)	"Slack 로그를 더 찾았습니다" → 차이점(delta)을 자동 분석하여 덮어쓰지 않고 병합
오류 수정 (Correct mistakes)	"그들은 그렇게 말하지 않고, 이렇게 말할 것입니다..." → 즉각적인 수정
버전 관리 (Version control)	모든 업데이트는 자동으로 아카이브됨 → 모든 버전으로 롤백(rollback) 가능

모든 teammate는 사용자가 받기 전에 **3단계 품질 파이프라인 (3-layer quality pipeline)**을 거칩니다:

1단계: 규칙 검증 (Rule Validation)
생성된 콘텐츠를 7가지 엄격한 규칙에 따라 검증합니다: Layer 0 구체성(concreteness), 예시 개수, 유행어 밀도(catchphrase density), 우선순위 정렬, 범위 정의(scope definition), 일반적인 미사여구(generic filler) 배제, 태그→규칙 완결성. 검증 실패 시 미리보기를 보기 전에 자동으로 수정됩니다.

2단계: 자동 테스트 프롬프트 (Automated Test Prompts)
생성된 모든 스킬에 대해 세 가지 자동 테스트 프롬프트가 실행됩니다:

• 도메인 질문 (Domain question): 스킬이 일반적인 조언이 아닌 실제 시스템/도구를 사용하는가?
• 반박 시나리오 (Pushback scenario): 페르소나가 압박 속에서도 유지되는가, 아니면 일반적인 AI처럼 무너지는가?
• 범위 외 질문 (Out-of-scope question): 스킬이 캐릭터를 유지하며 지식의 한계를 인정하는가?

🧪 Smoke Test: ✅ Domain ✅ Pushback ✅ Out-of-scope — 3/3 passed

3단계: 개인정보 보호 (Privacy Guard)
이메일, 전화번호, API 토큰, 사회보장번호(SSN) 및 기타 개인 식별 정보(PII)를 자동으로 탐지합니다:

python3 tools/privacy_guard.py --scan teammates/alex-chen/ # 탐지
python3 tools/privacy_guard.py --scan teammates/alex-chen/ --redact # 자동 수정

원시 지식 파일(knowledge/)은 기본적으로 git 및 내보내기(exports) 대상에서 제외됩니다.

시나리오 시뮬레이션 (scenario simulation)을 통한 병렬 비교:

You ❯ /compare alex-chen vs bob-smith
Agent ❯ ━━━ alex-chen vs bob-smith ━━━
alex-chen bob-smith
...

또한 **의사결정 시뮬레이션 (decision simulation)**도 지원합니다 — 두 명의 팀원이 캐릭터에 몰입하여 기술적 의사결정에 대해 토론하는 모습을 지켜보세요.

팀원을 휴대 가능한 패키지로 내보내기:

/export-teammate alex-chen
# → alex-chen.teammate.tar.gz (기술 파일만 포함, 원시 데이터 제외)
# 다른 머신에서 가져오기:
...

내보내기에는 다음 항목이 포함됩니다: SKILL.md, work.md, persona.md, meta.json, 버전 기록(version history), 그리고 매니페스트(manifest).
원시 지식 파일(raw knowledge files)은 기본적으로 제외됩니다 — 필요한 경우 --include-knowledge를 추가하세요.

명령어	설명
/create-teammate	새로운 팀원 기술 (teammate skill) 생성
/list-teammates	생성된 모든 팀원 목록 표시
/{slug}	팀원 호출 (전체 페르소나 + 작업 능력)
/{slug}-work	작업 능력 (work capabilities)만 호출
/{slug}-persona	페르소나 (persona)만 호출
/compare {a} vs {b}	시나리오 시뮬레이션을 통한 병렬 비교
/export-teammate {slug}	공유를 위한 휴대 가능한 .tar.gz 패키지 내보내기
/update-teammate {slug}	기존 팀원에 새로운 자료 추가
/teammate-rollback {slug} {version}	이전 버전으로 롤백 (rollback)
/delete-teammate {slug}	팀원 기술 삭제

성격 태그 (Personality tags) (클릭하여 확장)

꼼꼼한 (Meticulous) · 적당히 하는 (Good-enough) · 책임 회피형 (Blame-deflector) · 완벽주의자 (Perfectionist) · 미루는 사람 (Procrastinator) · 빠른 배포형 (Ship-fast) · 과잉 엔지니어링 (Over-engineer) · 범위 확장형 (Scope-creeper) · 지엽적인 것에 집착하는 (Bike-shedder) · 마이크로 매니저 (Micro-manager) · 방임형 (Hands-off) · 악마의 변호인 (Devil's-advocate) · 멘토형 (Mentor-type) · 게이트키퍼 (Gatekeeper) · 수동적 공격형 (Passive-aggressive) · 대립적인 (Confrontational) · 갈등 없는 (Drama-free)

기업 문화 태그 (Corporate culture tags)

Google 스타일 · Meta 스타일 · Amazon 스타일 · Apple 스타일 · Stripe 스타일 · Netflix 스타일 · Microsoft 스타일 · 스타트업 모드 (Startup-mode) · 에이전시 모드 (Agency-mode) · 제1원리 (First-principles) · 오픈 소스 네이티브 (Open-source-native)

레벨 매핑 (Level mappings)

Google L3-L11 · Meta E3-E9 · Amazon L4-L10 · Stripe L1-L5 · Microsoft 59-67+ · Apple ICT2-ICT6 · Netflix · Uber · Airbnb · ByteDance · Alibaba · Tencent · 일반 (Junior / Mid / Senior / Staff / Principal)

create-teammate/
├── SKILL.md # 진입점 (dual-platform)
├── prompts/ # 프롬프트 템플릿 (SKILL.md에 의해 로드됨)
...

소스 품질 = 기술 품질 (Source quality = skill quality)— 실제 채팅 로그와 설계 문서(design docs)가 수동으로 작성된 설명보다 훨씬 낫습니다.

유형별 최적의 소스: 직접 작성한 설계 문서(design docs) > 코드 리뷰(code review) 코멘트 > 아키텍처 논의(architecture discussions) > 일상적인 채팅

GitHub PRs는 업무 기술(Work Skill)을 파악하는 데 매우 귀중합니다 — 실제 코딩 표준을 보여주기 때문입니다.

**Slack 스레드(threads)**는 페르소나(Persona)를 파악하는 데 매우 귀중합니다 — 압박감이 있는 상황에서의 커뮤니케이션 스타일을 보여주기 때문입니다.

작게 시작하세요— 먼저 설명(description)을 바탕으로 생성한 다음, 실제 데이터를 찾을 때마다 추가하세요.