제 첫 번째 글에서 저는 SKILLmama를 만들었습니다. 이는 사용자의 정확한 스택에 가장 적합한 라이브러리를 찾아내고, 점수를 매기며, 순위를 정하는 AI 기술 (skill)입니다.

제 두 번째 글에서는 보안 게이트 (security gate)를 추가했습니다. 도구가 위험하다면 높은 점수는 아무런 의미가 없기 때문입니다.

이 두 워크플로우 (workflow)에는 동일한 가정이 깔려 있었습니다: 당신은 이미 무엇을 찾고 있는지 알고 있다는 것입니다.

당신이 /skillmama find me a job queue for Node.js라고 입력하면, AI는 검색하고, 점수를 매기고, 순위가 매겨진 선택지를 반환합니다. 이는 구체적인 공백을 염두에 두고 있을 때는 아주 좋습니다.

하지만 대부분의 경우, 그렇지 않습니다. 무언가를 만드는 데 몰두하다 보면 다음과 같은 질문을 던지는 것을 잊곤 합니다: 인증 (auth) 기능이 있는가? 관측성 (observability) 기능이 있는가? 큐 (queue)가 있는가? 결국 속도 제한 (rate limiting) 없이 기능이 배포되거나, 무언가 고장 났는데 에러 트래킹 (error tracking)이 되지 않을 때 고생하며 깨닫게 됩니다.

그래서 저는 워크플로우를 뒤집었습니다. v1.3에서는 인자 없이 /skillmama를 입력하면, 먼저 프로젝트를 스캔한 뒤 무엇을 찾아야 할지 질문합니다.

기존 흐름 vs 새로운 흐름

이전 (흐름 A — 여전히 존재함):

/skillmama find me an auth library for Next.js
    ↓
스택 컨텍스트 (stack context)를 위해 프로젝트 스캔
...

현재 (흐름 B — 기능이 주어지지 않았을 때 트리거됨):

/skillmama
    ↓
심층 스캔 (deep scan): 패키지 파일, 설정, 소스 구조 읽기
...

두 흐름 모두 동일한 검색 및 점수 산정 파이프라인 (pipeline)에서 만납니다. 흐름 B는 단지 그 앞에 스캔과 질의응답 (Q&A) 단계를 추가했을 뿐입니다.

스캔이 실제로 하는 일

인자 없이 /skillmama를 실행하면 다음 항목들을 읽습니다:

• 패키지 파일 (package.json, pyproject.toml, go.mod 등)
• 설정 및 인프라 (Dockerfile, docker-compose.yml, .env.example, vercel.json, fly.toml)
• README.md 및 CLAUDE.md
• 소스 파일 구조 (전체 읽기가 아닌 파일 목록)
• 2~4개의 대표적인 소스 파일 — 엔트리 포인트 (entry point), 라우트 핸들러 (route handler), 모델 (model)

여기서부터는 **스택 프로필(Stack Profile)**을 구축합니다:

Language:      TypeScript
Framework:     Next.js 14
Database:      Postgres via Prisma
...

격차 분석 (Gap Analysis): 빠진 모든 것이 문제가 아닐 때

SKILLmama는 스택 프로필이 구축된 후, 단순히 빈 행(empty row)을 발견할 때마다 격차로 표시하지 않습니다. 대신 프로젝트가 실제로 무엇을 하고 있는지 살펴보고 심각도(severity)를 할당합니다:

• High (높음) — 이 유형의 앱에서는 일반적이며, 곧 필요할 가능성이 높음
• Medium (중간) — 유용하지만 긴급하지는 않음
• Low (낮음) — 추측성 / 있으면 좋은 기능(nice-to-have)

OpenAI가 이미 연결된 Next.js 앱의 경우, 출력은 다음과 같을 수 있습니다:

## SKILLmama — 프로젝트 스캔

감지된 스택: TypeScript / Next.js 14 / Postgres / OpenAI / 인증(auth) 없음
...

그런 다음 멈춥니다. 사용자가 답변할 때까지 진행하지 않습니다.

하드 스톱이 중요한 이유

제가 처음 구상했던 이 플로우의 버전은 단순히 가장 높은 심각도의 격차 하나만 자동으로 선택하여 실행했습니다. 그것은 두 가지 이유로 잘못되었습니다:

1. 심각도는 의도(intent)에 상대적입니다. 소비자용 SaaS 앱에서 'High' 격차가 내부 도구에서는 'Low' 격차일 수 있습니다. 스캐너는 사용자가 어떤 것을 만들고 있는지 알지 못합니다. 그것은 사용자만이 압니다.

2. 여러 격차를 순서대로 다루고 싶을 수 있습니다. 만약

Phase 2 — 검색어 도출 (derive search terms)
Phase 3 — 5단계 검색 (GitHub → MCP → npm/PyPI → Templates)
Phase 3.5 — 보안 게이트 (libraries)
...

Next.js + Postgres 스택의 인증 격차 (auth gap)에 대해, 다음과 같은 결과가 생성됩니다:

TypeScript / Next.js 14 / Postgres 기준 모든 후보군 점수 산정:

| 후보군 (Candidate) | 호환성 (Compat) | 인기 (Pop) | 유지보수 (Maint) | 단순성 (Simple) | 점수 (Score) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
...

어댑터(Adapters)에서 변경된 사항

Flow B가 네 가지 어댑터 모두에 적용되었습니다:

어댑터 (Adapter)	Flow B 트리거 방법
Claude Code	/skillmama (인자 없음)
...

설치 (Install)

모든 에이전트 (skills CLI를 통해):

npx skills add Magithar/SKILLmama

Claude Code:

cp .claude/commands/skillmama.md /your-project/.claude/commands/skillmama.md

그 다음 모든 Claude Code 세션에서 /skillmama를 입력하세요 — 인자는 필요하지 않습니다.

Claude.ai: 리포지토리에서 미리 빌드된 skillmama.zip을 다운로드하여 Customize → Skills에 업로드하세요.

OpenAI Codex: codex/AGENTS.md 파일을 리포지토리 루트에 배치하세요.

Antigravity: antigravity/PROMPT.md를 시스템 프롬프트 (system prompt)로 로드하세요.

리포지토리 (The Repo)

github.com/Magithar/SKILLmama

Apache 2.0 라이선스입니다. v1.0, v1.1 또는 v1.2를 사용 중이었다면 최신 버전을 가져오세요 (pull). 유일하게 새로 추가된 동작은 /skillmama 뒤에 아무것도 입력하지 않고 실행했을 때 발생하는 동작입니다.

스캐너에 포함되어야 할 격차 카테고리를 발견하셨나요? 이슈 (issue)를 생성해 주세요 — 이 목록은 실제 프로젝트 유형에 따라 계속 확장될 예정입니다.