Claude

token-budget-advisor는 답변 전에 응답의 깊이를 선택하도록 돕는 라우팅 스킬입니다. 워크플로 자동화와 채팅 흐름에서 길이, 상세 수준, 토큰 사용량을 제어할 때 사용하세요. 이 token-budget-advisor 가이드는 트리거 규칙, 사용하지 말아야 할 경우, 그리고 skills/token-budget-advisor에서 적용하는 방법을 다룹니다.

strategic-compact는 Claude 세션이 작업 경계에서 일관성을 유지하도록, 언제 /compact를 수동으로 실행할지 판단하는 데 도움을 줍니다. 긴 멀티페이즈 작업, 특히 조사·기획·구현·테스트에 적합하며, 자동으로 애매한 시점에 압축되기보다 논리적인 마일스톤에서 compaction이 일어나도록 워크플로 자동화를 구성할 때 유용합니다.

skill-comply는 에이전트가 실제 실행에서 skill, rule, 또는 agent definition을 제대로 따르는지 확인하는 컴플라이언스 테스트 skill입니다. markdown에서 spec을 생성하고, 세 가지 prompt 엄격도 수준으로 실행한 뒤, tool-call 타임라인을 분류하고, 증거와 함께 compliance rate를 보고합니다. Compliance Review용 skill-comply를 검토할 때 유용합니다.

security-scan 스킬은 AgentShield를 사용해 Claude Code의 `.claude/` 설정을 감사하며, 비밀정보, 위험한 MCP 설정, 주입 취약 지시문, 위험한 우회 플래그, 취약한 에이전트 또는 hook 정의를 점검합니다. 커밋 전이나 온보딩 전에 반복 가능한 보안 점검을 할 때 유용합니다.

prompt-optimizer는 거친 프롬프트를 분석해 빠진 맥락을 찾아내고, 더 명확하게 바로 붙여 넣을 수 있는 프롬프트로 다시 써 주는 prompt-optimizer 스킬입니다. 프롬프트-optimizer 가이드 작업, 프롬프트 리뷰, 그리고 Prompt Writing용 prompt-optimizer에 특히 적합하며, Claude Code나 ECC 워크플로에 맞는 더 나은 구조가 필요할 때 유용합니다. 실제 하위 작업은 실행하지 않습니다.

opensource-pipeline은 3단계 워크플로인 fork, sanitize, package를 통해 비공개 프로젝트를 공개 가능한 저장소로 정리하도록 돕습니다. opensource-pipeline 스킬을 사용하면 비밀 정보 제거, 정리 검증, 그리고 더 안전한 GitHub 릴리스를 위한 CLAUDE.md, setup.sh, README 생성을 수행할 수 있습니다.

openclaw-persona-forge는 처음부터 완전한 OpenClaw 페르소나 패키지를 만드는 워크플로우 중심 스킬입니다. 정체성 긴장, SOUL.md 스타일의 프레이밍, 경계 규칙, 이름 옵션, 선택적 아바타 프롬프트 가이드를 생성합니다. OpenClaw 캐릭터 디자인, 롤플레이 에이전트, UI Design 인접 페르소나 작업에 적합하며, 기존 페르소나의 작은 수정에는 맞지 않습니다.

nanoclaw-repl은 NanoClaw v2를 운용하고 확장하기 위한 세션 인지형 REPL 스킬입니다. 지속되는 Markdown 기반 세션, 브랜칭, 검색, 압축, 모델 전환, 내보내기를 지원해 Workflow Automation에 활용할 수 있습니다. 이 nanoclaw-repl 가이드를 사용하면 로컬 작업을 결정적으로 유지하면서 쉽게 다시 이어갈 수 있습니다.

lead-intelligence는 Lead Research를 위한 AI 리드 인텔리전스 워크플로입니다. 잠재고객을 점수화하고, 따뜻한 연결 경로를 찾고, 아웃리치 초안을 작성합니다. lead-intelligence 스킬을 사용하면 우선순위가 매겨진 리드 목록을 만들고, 적합성을 평가하며, 리서치를 이메일, LinkedIn, 또는 X 아웃리치로 덜 추측에 의존해 전환할 수 있습니다.

hookify-rules는 `.claude/hookify.{rule-name}.local.md`용 YAML frontmatter가 포함된 Hookify 규칙 파일을 만드는 데 도움을 줍니다. 경고나 차단에 맞는 이벤트, 패턴, 액션을 정의하고, 대략적인 정책을 신뢰할 수 있는 hookify-rules 가이드로 다듬어 Skill Authoring에 활용할 수 있습니다.

fal-ai-media는 fal.ai MCP를 통해 이미지, 비디오, 음성, 오디오를 한 번에 다루는 미디어 생성용 GitHub 스킬입니다. 이미지 생성, 이미지 편집, 비디오, 음성, 오디오 워크플로에 맞춰 fal-ai-media 스킬을 설치하고 활용하는 데 도움이 되며, 모델 검색, 비용 확인, 안내 프롬프트까지 함께 제공합니다.

deep-research 스킬은 폭넓은 질문을 firecrawl과 exa MCP 도구를 활용한 근거 기반 웹 리서치로 바꿔 줍니다. 출처를 비교하고, 결과를 종합하고, 인용이 포함된 보고서를 만들어 경쟁사 분석, 기술 평가, 실사, 그리고 증거가 필요한 다른 의사결정에 활용할 수 있습니다.

council은 모호한 선택, 트레이드오프, 진행/중단 판단을 위한 의사결정 지원 스킬입니다. 여러 유효한 경로가 존재하고, 선택하기 전에 구조화된 반대 의견이 필요할 때 council 스킬을 사용하세요. 제품, 엔지니어링, 운영, 전략 의사결정처럼 일반적인 브레인스토밍보다 설득력 있는 추천이 더 중요한 상황에 잘 맞습니다.

cost-aware-llm-pipeline는 모델 라우팅, 변경 불가한 비용 추적, 재시도 처리, 프롬프트 캐싱을 통해 API 비용을 통제하는 LLM 워크플로를 구축하도록 돕습니다. 대량 배치 작업, 문서 파이프라인, 그리고 출력량과 품질의 균형에 명확한 기준이 필요한 Workflow Automation에 특히 적합합니다.

continuous-learning은 Claude Code 세션에서 재사용 가능한 패턴을 자동으로 추출해 학습된 스킬로 저장합니다. Stop-hook 흐름을 사용하며 config.json에서 임계값을 조정할 수 있습니다. 세션 종료 시점에 내용을 수집하는 실용적인 continuous-learning 가이드가 필요한 스킬 작성자, 저장소 관리자, 고급 사용자에게 적합합니다.

configure-ecc skill은 Everything Claude Code(ECC)를 위한 대화형 설치 도구입니다. 스킬과 규칙을 선택적으로 설치하도록 안내하고, 사용자 단위 또는 프로젝트 단위 설치 위치를 고를 수 있게 도와주며, 대상 경로를 확인하고, 설정 후에는 설치된 파일을 최적화할 수도 있습니다. 믿고 참고할 수 있는 configure-ecc 설치 가이드를 찾을 때 적합합니다.

codebase-onboarding은 처음 보는 repo를 분석해 아키텍처 맵, 핵심 진입점, 코딩 규칙, 시작용 CLAUDE.md까지 담은 구조화된 온보딩 가이드를 생성합니다. 새 프로젝트에 합류할 때나 repository에서 Claude Code를 처음 설정할 때 사용하면 좋습니다.

claude-devfleet는 Claude DevFleet용 멀티 에이전트 오케스트레이션 스킬입니다. 프로젝트 계획을 세우고, 격리된 worktree에서 병렬 에이전트를 실행·배치하며, 진행 상황을 모니터링하고, 구조화된 보고서를 확인하는 데 도움이 됩니다. 의존성을 고려해야 하는 큰 코딩 작업에 적합하며, 단순한 단일 파일 수정에는 덜 어울립니다.

claude-api는 Python과 TypeScript에서 Anthropic Claude API 패턴을 다루는 데 도움이 됩니다. 설치, messages, streaming, tool use, vision, batches, prompt caching, 모델 선택, Claude Agent SDK 워크플로를 포함합니다.

ck는 세션 간 지속되는 컨텍스트를 위한 Claude Code 프로젝트 메모리 스킬입니다. 프로젝트를 등록하고, 시작 시 브리핑 데이터를 자동으로 불러오며, 결정론적인 Node.js 스크립트를 통해 save, resume, info, list, forget, migrate 워크플로를 지원합니다. Context Engineering에 ck를 쓰려는 경우에 잘 맞습니다.

autonomous-loops는 단순한 순차 파이프라인부터 품질 게이트와 핸드오프를 포함한 멀티 에이전트 DAG 오케스트레이션까지, 자율형 Claude Code 워크플로를 설계하기 위한 스킬입니다.

autonomous-agent-harness는 Claude Code를 메모리, 예약 실행, 작업 분배, 컴퓨터 사용을 갖춘 지속형 자기지시 에이전트 시스템으로 바꿉니다. 일회성 프롬프트로는 부족하고 에이전트 오케스트레이션, 반복 점검, 장기 실행 워크플로가 필요할 때 적합합니다.

article-writing 스킬은 구조, 톤의 일관성, 근거를 갖춘 긴 글 초안을 만드는 데 도움이 됩니다. 기사, 가이드, 튜토리얼, 뉴스레터는 물론, 다듬어 바로 발행할 수 있는 문장이 중요한 Copywriting 워크플로에서도 활용하기 좋습니다.

ai-first-engineering은 AI 에이전트가 구현 작업의 상당 부분을 맡는 팀을 위한 간결한 운영 모델입니다. 계획, 아키텍처, 리뷰, 테스트에 대한 Agent Standards를 세우는 데 도움이 되며, 설치, 사용법, 그리고 이 스킬을 언제 적용하면 좋은지에 대한 가이드를 제공합니다.