AI 에이전트 계열의 도구를 사용하다 보면, 최근 상당히 빈번하게 접하게 되는 것이 Skills라는 개념입니다.

언뜻 보기에는 "프롬프트를 템플릿화한 것"처럼 보이지만, 실제로 깊이 사용해 보면 Skills는 단순한 정형문이 아니라, AI에게 재사용 가능한 작업 절차를 부여하는 메커니즘이라는 것을 알게 됩니다.

특히 다음과 같은 태스크를 반복하는 사람에게는 중요합니다.

• 정기적인 리서치 (Research)
• 문서 생성의 포맷화 (Formatting)
• 메일이나 태스크 정리
• 코드 리뷰 (Code Review) 및 수정 플로우의 표준화
• 팀 내에서의 AI 활용 노하우 공유

이 기사에서는 지난 몇 달간 사용해 온 다음 3가지를 비교하면서, 어떤 설계가 어떤 유스케이스 (Use Case)에 적합한지를 정리합니다.

• Manus Skills
• Claude Code Skills
• ZenAI의 Skills적인 운용

결론부터 말씀드리면, 코딩 중심이라면 Claude Code, 조사나 브라우저 실행을 포함하는 클라우드형 워크플로우 (Workflow)라면 Manus, 비엔지니어(Non-engineer)를 포함한 일상 업무의 자동화까지 포함하여 운용한다면 ZenAI가 상당히 균형이 좋다는 것이 현시점에서의 실감입니다.

먼저 전제로, Skills의 가치는 "자주 사용하는 지시를 저장하는 것"만은 아닙니다.

본질적으로는, 매번 제로 베이스에서 설명하던 작업을 재현성 있는 실행 단위로 바꾸는 것에 있습니다.

예를 들어, 주간 정보 정리 태스크를 생각해 보겠습니다.

• 특정 소스 (Source)를 순회한다
• 요점을 추출한다
• 기정의된 포맷으로 요약한다
• 리포트화한다
• 필요하다면 팀에 공유한다

이 절차를 그때마다 프롬프트로 설명하는 것은 비효율적입니다.

Skills로 설정해 두면, AI 측이 "무엇을, 어떤 순서로, 어떤 형식으로 내보낼지"를 미리 이해한 상태에서 실행할 수 있습니다.

즉 Skills는 프롬프트 단축 기능이라기보다, **AI용 작업 모듈화 (Modularization)**에 가깝습니다.

이번에는 다음 3가지 계통을 비교 대상으로 봅니다.

1. Manus Skills

Manus는 클라우드 상에서 태스크를 돌리기 쉬우며, 브라우저 조작이나 리서치, 외부 정보의 수집과 정리에 강점이 있습니다.

Skill화함으로써 정형적인 조사·생성 태스크의 재사용이 용이합니다.

2. Claude Code Skills

Claude Code 측의 Skills는 로컬 실행·코드베이스 이해·수정·테스트와 같은, 개발 워크플로우 (Development Workflow) 중심의 강점이 있습니다.

특히 소스 코드를 읽고 변경하는 문맥에서는 상당히 실용적입니다.

3. ZenAI의 Skills 운용

ZenAI는 "Skill"이라는 단어를 중심으로 보여준다기보다, 대화로부터 워크플로우화하여 그대로 지속 운용할 수 있는 AI 에이전트 OS라는 설계가 강력합니다.

기술자용으로 바꾸어 말하면, 다음 사항들을 비교적 낮은 학습 비용으로 다룰 수 있는 것이 특징입니다.

• 절차의 재사용
• 스케줄 실행
• 일상 업무와의 접속
• 복수의 작업 능력의 조합

이 3가지는 표면적으로는 "Skill을 호출한다"는 점에서 비슷합니다.

하지만 실제로는 실행 모델이 상당히 다르기 때문에, 이 부분을 이해하지 못하면 비교를 그르칩니다.

• Manus

  • 클라우드 실행
  • 리서치, 브라우저 중심
  • 세션 내에서의 실행 경험은 가볍다
  • 반면, 크레딧 소비를 의식하기 쉽다

• Claude Code

  • 로컬 실행
  • 코드베이스에 직접 접하기 쉽다
  • 개발 태스크와의 상성이 좋다
  • 단, CLI 전제이므로 비엔지니어에게는 도입 장벽이 있다

• ZenAI

  • 대화 베이스로 워크플로우화하기 쉽다
  • 일상 태스크나 정기 실행에 가져오기 쉽다
  • 스킬을 조합하여 운용하기 쉽다
  • 엔지니어 이외의 사람도 동일한 프레임워크에 태우기 쉽다

즉, 어느 것이 우월한가가 아니라, 어떤 작업 동선에 최적화되어 있는가가 다르다는 이야기입니다.

Manus의 강점은 역시 조사·요약·정리의 동선을 만들기 쉽다는 것입니다.

예를 들어, 다음과 같은 태스크와 상성이 좋습니다.

• 특정 테마의 시장 조사
• 여러 사이트의 요점 추출
• 기사 구성안 생성
• 참고 정보를 수집하여 리포트화

또한, Skill에 자신의 문체나 출력 방침을 담아두면, 매번 동일한 방향성으로 아웃풋 (Output)을 내도록 하기 쉬워집니다.

이러한 「방향성의 고정」은 크리에이티브 작업이나 리서치 작업에서 은근하게 효과를 발휘합니다.

반면, 사용하면서 무시할 수 없는 점은 크레딧 소비의 무게입니다.

체감상으로는, 코딩 위주의 태스크 (Task)에서 디버깅을 몇 번 반복하면, 5000 크레딧 정도가 30분 내외로 사라지는 경우도 있습니다.

물론 태스크 내용에 따라 다르겠지만, 「시행착오가 전제되는 작업」을 가볍게 계속 돌리기에는 다소 비용을 의식하게 됩니다.

즉, Manus는,

탐색·조사·생성에는 강하지만, 반복적인 개발 루프를 끊임없이 돌리는 용도로는 비용감을 살피며 사용할 필요가 있습니다.

Claude Code Skills는 소프트웨어 개발 문맥에서는 상당히 명확하게 강력합니다.

특히 다음과 같은 케이스에서는 우위가 있습니다.

• 리포지토리 (Repository)를 읽게 하여 구조를 파악하게 함
• 기존 코드의 수정 방침을 정리함
• 리팩터링 (Refactoring)을 수행함
• 테스트를 작성함
• 구현과 검증을 왕복함

이러한 종류의 작업은 로컬 실행과의 상성이 매우 좋습니다.

파일 시스템, 기존 코드, 실행 결과 확인까지 일관되게 다룰 수 있으므로, 개발자용 Skills로서는 매우 흐름이 좋다고 생각합니다.

반면, 이는 뒤집어 말하면 개발자가 아닌 사람에게는 상당히 멀다는 뜻이기도 합니다.

CLI, 로컬 환경, 파일 구조, 설정 파일 등에 대한 이해가 필요하기 때문에,

「메일 정리나 리포트 작성을 포함해 AI에게 맡기고 싶다」는 사람에게는 약간 오버스펙입니다.

ZenAI를 사용하며 가장 크게 느끼는 점은, Skills적인 재사용성을 업무 자동화의 문맥까지 자연스럽게 확장할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, AI 툴 비교 기사에서는 「무엇을 만들 수 있는가」가 강조되기 쉽지만, 실무에서는 그보다 다음과 같은 점이 더 중요합니다.

• 언제 실행되는가
• 매번 동일한 품질로 나오는가
• 다른 작업과 연결되는가
• 비기술자도 재사용할 수 있는가

ZenAI는 이 관점에서 상당히 실천적입니다.

단순히 요약하는 것뿐만 아니라,

• 중요 메일 추출

• 답장 초안 생성

• 태스크화 (Tasking)

• 필요에 따라 일정에 반영

• 캘린더

• 메일

• 작업 로그

• 문서

등을 재료로 하여, 정해진 형식의 주간 보고서를 생성하기 쉽습니다.

게다가 한 번 흐름을 굳혀 놓으면, 이후에는 정례 처리로 돌릴 수 있습니다.

이는 특히 큰 포인트로,

• 매주 월요일 아침에 요약해서 보내기
• 매월 말에 경비 관련 사항 정리하기

와 같은, 스케줄을 전제로 한 업무와 상성이 좋습니다.

AI 활용이 단발성으로 끝날지, 업무 플로우 (Flow)에 편입될지의 차이는 바로 여기에 있습니다.

Skills 이야기를 하면 아무래도 「템플릿을 공유할 수 있다」는 방향으로 치우치기 쉽습니다.

물론 그것 자체도 편리하지만, ZenAI의 실무적 가치는 단순한 절차서 공유가 아니라, 팀의 운용 동선 그 자체를 공유하기 쉽다는 것에 있다고 생각합니다.

예를 들어 신입 사원에게 다음과 같은 운용을 AI 안에 반쯤 심어둘 수 있습니다.

• 이 의뢰는 이 플로우로 확인한다
• 이 리포트는 이 형식으로 제출한다
• 매주 이 시간에 이 처리가 실행된다

이는 단순히 「편리하다」기보다, 팀의 암묵지 (Tacit Knowledge)를 AI를 통해 재사용 가능하게 만든다는 의미에서 매우 큽니다.

운용 비용 이야기도 중요합니다.

Manus는 고성능이지만, 태스크에 따라 크레딧 소비가 무겁게 느껴지는 장면이 있습니다.

Claude Code는 개발 용도로 매우 강력한 반면, 대상 사용자가 다소 한정적입니다.

그 점에 있어서 ZenAI는 무료 트라이얼에 더해, 월간 플랜도 비교적 접근하기 쉬우며, 메일 정리, 문서 작성, 요약, 정보 정리, 정기 실행과 같은 일상 업무에 가까운 사용법으로 비용 대비 효과를 내기 쉬운 인상입니다.

특히 「팀원 전원이 엔지니어가 아닌 팀」에 도입할 때 이 차이는 커집니다.

이 세 가지를 사용해 보며 느낀 점은, 경쟁 관계라기보다 특기하는 업무 레이어 (Layer)가 다르다는 것입니다.

• 리서치나 정보 탐색을 반복함

• 브라우저 기반의 태스크가 많음

• 아웃풋 생성을 빠르게 돌리고 싶음

• 개발이 주 업무임

• 로컬 환경에서 코드를 직접 다루고 싶음

• 리팩터링이나 테스트 생성까지 일관되게 돌리고 싶음

• 일상 업무 전체를 AI로 정리하고 싶음

• 비엔지니어라도 다룰 수 있는 운용을 원함

• 정기 실행이나 복수 스킬 연계까지 포함하여 자동화하고 싶음

• 개인 이용뿐만 아니라 팀 도입까지 고려함

개인적으로는 다음과 같은 분담이 가장 자연스러웠습니다.

• 개발 자체는 Claude Code
• 탐색이나 스팟적인 조사는 Manus
• 일상 업무 자동화의 기반은 ZenAI

Skills의 가치는 프롬프트(Prompt)를 짧게 만드는 것이 아니라, AI 활용을 재현 가능한 워크플로우 (Workflow)로 바꾸는 것에 있습니다.

그 관점에서 보면,

Claude Code는 개발 플로우 (Flow)의 모듈화 (Modularization)에 강점이 있고 -
Manus는 조사·생성 태스크 (Task)의 재사용에 강점이 있으며 -
ZenAI는 일상 업무와 정기적인 운영까지 포함한 자동화 기반 (Automation Infrastructure)으로서 사용하기 쉽다

라는 정리가 적절해 보입니다.

Qiita 독자분들을 위해 한마디로 요약하자면,

"Skill을 가질 수 있는 AI"보다, "운영에 올라타는 AI"가 더 오래 살아남는다

라는 것이 현재까지의 실감입니다.

ZenAI는 그런 의미에서, 기술자만을 위한 도구라기보다 팀이나 개인의 업무 OS (Operating System)에 가까운 방향을 지향하는 툴 (Tool) 이라고 느끼고 있습니다.