스킬 (Skills)

갱신 2026-08-09

한눈에 요약

• "이런 상황에서는 이렇게 하라"는 작업 요령을 파일 하나(SKILL.md)에 적어 AI에게 건네는 장치다.
• 규칙 파일과 결정적으로 다른 점은 로딩 시점이다. 실제로 그 작업을 할 때만 불려 온다.
• 그래서 평소 AI가 읽어야 할 분량을 늘리지 않고도 전문 지식을 붙일 수 있다.
• 남이 만든 스킬을 받아 쓰는 마켓플레이스도 있다. 다만 품질 편차가 크고 숨은 악성 명령이 발견된 사례도 있다.
• 한 번 만들고 끝내는 물건이 아니다. 아쉬운 점이 보일 때마다 고쳐 나가는 게 요령이다.

스킬이란

스킬은 AI 에이전트에게 특정 작업의 전문 지식과 레시피를 파일로 정리해 주는 것이다. 정체는 SKILL.md라는 마크다운 파일 하나다. "이런 상황에서는 이렇게 해라"라고 써 두면 AI가 그걸 읽고 따른다 4 5. 하네스 엔지니어링의 핵심 구성 요소다.

CLAUDE.md와의 핵심 차이 — 필요할 때만 로딩

CLAUDE.md는 세션 시작 시 무조건 컨텍스트에 들어간다. 반면 스킬은 실제로 필요할 때만 로드된다 17.

이 차이가 설계 여지를 만든다. CLAUDE.md에 모든 문서를 넣는 대신 스킬로 옮기면, 특정 작업을 할 때 그 작업에 필요한 컨텍스트만 주입되도록 설계할 수 있다 (6 참조 — claude-md 페이지에 정리).

skills.sh — AI 에이전트 지식의 패키지 매니저

skills.sh는 Vercel(버셀)이 2026년 1월 공식 출시한 스킬 마켓플레이스다. 완전 무료 오픈소스다 4.

쉽게 말하면 npm이 코드 라이브러리의 패키지 매니저라면, skills.sh는 AI 에이전트 지식의 패키지 매니저다 4.

설치는 npx skills.sh add 한 줄이다. CLI가 어떤 에이전트를 쓰는지 감지해 알맞게 설치하며 Claude Code·Cursor·Copilot 등 18개 이상 에이전트를 지원한다 4. 최상위 스킬은 19만 건 이상 설치됐다(2026-06 자막 기준, 설치 수는 지속 증가하는 유동 지표) 4.

추천 스킬도 몇 개 꼽힌다 4.

• find-skills — 필요한 스킬을 찾아 준다
• 버셀 React 베스트 프랙티스
• 웹 디자인 가이드라인 — 특히 shadcn/ui 조합에 강하다
• Remotion 베스트 프랙티스 — 약 85,000건 설치
• 프런트엔드 디자인 — 6만 건 이상 설치

보안·품질 주의. 커뮤니티 제출 스킬 중 저품질이 많다. 레딧에서 "80%가 AI가 대충 만든 저품질"이라는 말이 나올 정도다. 일부 스킬에서는 숨겨진 악성 명령어가 발견된 적도 있다. 규칙 세 가지 — ① 공식 밴더(버셀·Anthropic) 스킬 우선, ② 설치 수 확인, ③ 깃허브에서 SKILL.md 코드 직접 확인 4.

800시간 후의 6가지 필수 스킬

화려한 스킬보다 매일 손이 가는 단순한 스킬이 낫다는 관점으로 소개된 목록이다 22. 이하 스타·설치 수치는 모두 이 영상 자막 기준 2026-06 시점이며 지속 증가하는 유동 지표다.

1. Andrej Karpathy 스킬 — 단 한 장의 마크다운 파일인데 깃허브 스타 15만 개 이상이다(자막 수치라 편차가 있다. 카파시 외부검증 기준 단일 저장소 약 9만, 미러 합산 약 22만). AI의 세 가지 고질병을 네 가지 규칙으로 정리한다. 모르면서 바로 코딩을 시작하고, 100줄이면 될 걸 1000줄로 쓰고, 버그 하나 고치라니 주변까지 수정하는 문제다. 안드레이 카파시 참조 22.
2. claude-video — Claude가 유튜브 영상을 다운로드하고 프레임을 추출하고 자막까지 읽어 실제로 "볼 수" 있게 한다. 영상 길이에 따라 프레임 수를 자동 조절한다(30초 이하 약 30프레임, 10분 이상 약 100프레임) 22.
3. superpowers (슈퍼파워) — 깃허브 스타 20만 개 이상, Anthropic 공식 마켓 등록. Claude에게 시니어 개발자 프로세스를 강제한다. 코드 전에 스펙 정리 → 계획 → 테스트 먼저 작성이고, 테스트를 안 쓰면 코드를 삭제한다. 서브에이전트를 활용해 각 태스크를 깨끗한 컨텍스트에서 돌리고 끝나면 두 번 리뷰한다. 첫 결과물 품질이 60점에서 80점으로 올라간다 22.
4. understand — 깃허브 스타 4만 개 이상. /understand로 멀티에이전트가 코드베이스 전체를 스캔해 지식 그래프·인터랙티브 대시보드·가이드 투어를 만든다. PDF·마크다운·이미지까지 비전으로 읽는다 22.
5. agent-memory — 12개의 자동 후크 세션에서 모든 작업을 조용히 기록·압축해 로컬 DB에 저장한다. 다음 세션에는 필요한 컨텍스트만 벡터·그래프 검색으로 골라 주입한다. 기본 빌트인 메모리보다 관련 없는 내용이 덜 섞인다 22.
6. skill-creator — Anthropic 공식 스킬이다. "이런 걸 만들고 싶다"고 설명하면 Claude가 스킬을 생성·테스트·패키징해 준다 22.

보너스로 Remotion 공식 스킬(React로 영상 제작)도 언급된다 22.

비판 — 좋기만 한 물건인가

인기가 높은 만큼 반론도 붙는다 30.

• 평가가 어렵다 — 스킬을 써서 나온 결과가 괜찮은지 중간에 판단해서, 별로면 쳐내고 괜찮으면 가져와야 한다. 그런데 그 판정이 어렵다. 쓴 경우와 안 쓴 경우를 A/B로 비교하려면 평가 데이터와 환경이 따로 필요하다. 그래서 최근에는 스킬은 평가가 중요하다는 의견이 자주 보인다.
• 결국 프롬프트 덩어리다 — 근본적으로 보면 스킬은 컨텍스트 덩어리를 잘 넣어 주는 방법일 뿐이라는 지적이다. LLM이 더 똑똑해지는 방향이라기보다 쓰는 사람이 편해지는 쪽에 가깝다는 것이다.

이 비판이 스킬을 쓰지 말라는 뜻은 아니다. 같은 대담에서도 컨텍스트 관리 네 방식 중 가장 인기가 많았던 것이 스킬이고 지금도 다들 쓴다고 인정한다 30.

운영 철학

• 남의 것부터 가져다 쓴다 — 좋은 스킬을 먼저 받아 쓰고, 반복하는 작업이 보이면 그때 스킬로 저장한다. 스킬은 유지 비용이 거의 없으면서 유용해 "자산"이라 부를 수 있다 17.
• 명시적으로 호출한다 — 스킬을 만들어 놔도 "그냥 이거 구현해 줘"라고 하면 Claude가 스킬을 안 쓰고 멋대로 할 수 있다. 도구·스킬·규칙을 진짜 쓰게 하려면 대놓고 지시해야 한다 17.
• 한 번 만들고 끝이 아니다 — Anthropic 엔지니어들 말로는, 사람들이 프롬프트 하나하나에는 공을 들이면서 그걸 스킬로 만들지는 않는다고 한다. Claude를 1일차에 쓰는 방식과 30일차에 쓰는 방식은 완전히 달라야 한다. 결과물에서 아쉬운 부분이 있으면 "다음부터는 이렇게 해 줘"라고 스킬을 수정해 가는 것이 에이전틱 코딩의 핵심이다 22.
• 커스텀 스킬로 워크플로우 자동화 — 한 AI의 플랜을 다른 AI에게 전달해 취합·요약하는 "with multiple AI" 스킬을 예로 들 수 있다. 이런 걸 만들면 검증 과정이 자동화된다 7.

함께 읽기

• CLAUDE.md — 무조건 로딩 vs 필요할 때만 로딩의 대비
• 서브에이전트 & 에이전트 팀 — superpowers·understand가 활용하는 실행 단위
• 멀티 모델 워크플로우 — 커스텀 스킬로 검증을 자동화하는 사례
• 하네스 엔지니어링 · 검증 자동화
• skills.sh · Vercel — 스킬 마켓플레이스와 그 제공사