Context Engineering

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.

iterative-retrieval은 에이전트 작업에서 문맥 검색을 점진적으로 정교화하는 워크플로 패턴입니다. 서브에이전트가 문맥을 너무 많이도, 너무 적게도 받지 않도록 도와주며, iterative-retrieval 사용법, 설치 판단, Workflow Automation용 iterative-retrieval에 특히 유용합니다.

gateguard는 Claude 워크플로에서 행동 전 사실 확인을 강제하는 가드입니다. 첫 번째 Edit, Write, 또는 Bash 시도를 차단한 뒤, 변경을 허용하기 전에 importer, schema, 사용자 지침, 관련 파일을 구체적으로 조사하도록 요구합니다. 이 gateguard 가이드를 사용하면 추측을 줄이고 첫 시도 수정의 완성도를 높일 수 있습니다.

documentation-lookup은 에이전트가 기억에 의존하지 않고 최신 문서를 바탕으로 라이브러리, 프레임워크, API 질문에 답하도록 돕습니다. 최신 문법이 중요한 설정, 구성, 레퍼런스, 코드 예시 작업에 특히 적합합니다. 요청이 실시간 문서와 버전 정확성이 필요한 안내에 의존할 때는 Skill Docs용 documentation-lookup 스킬을 사용하세요.

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.

blueprint는 한 줄짜리 목표를 복잡한 엔지니어링 작업을 위한 단계별 구축 계획으로 바꿔 줍니다. 여러 세션과 여러 PR이 필요한 작업, 리팩터링, 마이그레이션, 그리고 새 에이전트가 컨텍스트, 의존성 순서, 병렬 작업 감지, 리뷰 게이트를 필요로 하는 Project Setup용 blueprint에 맞게 설계되어 있습니다.

using-superpowers는 obra/superpowers의 세션 시작용 스킬로, 어떤 답변이든 하기 전에 먼저 스킬 조회를 강제해 에이전트가 알맞은 워크플로를 먼저 찾고 활성화하도록 돕습니다.

subagent-driven-development는 작업마다 새로운 subagent를 배정해 구현 계획을 실행하고, 각 결과를 두 단계로 검토하는 스킬입니다. 먼저 명세 준수 여부를 확인하고, 그다음 코드 품질을 리뷰합니다. implementer, spec reviewer, code quality reviewer를 위한 프롬프트 템플릿도 함께 제공합니다.

smart-explore는 full file을 읽기 전에 `smart_search`, `smart_outline`, `smart_unfold`로 코드베이스 구조를 먼저 파악하는 구조적 코드 탐색 스킬입니다. MCP 도구 지원이 있을 때 코드 내비게이션, 목표 지점 중심의 디버깅, 그리고 Code Review를 위한 smart-explore에 유용합니다.

audit-context-building은 취약점 탐색에 앞서 코드 전체를 깊이, 줄 단위로 파악할 수 있는 컨텍스트를 구축합니다. 이 스킬은 보안 감사자, 아키텍처 리뷰어, 에이전트가 오해와 잘못된 가정을 줄이고, 불변식을 추적하며, 발견 사항·수정안·위협 모델링 전에 신뢰할 수 있는 검토 컨텍스트를 준비하도록 돕습니다.

skill-judge는 AI 스킬 패키지와 SKILL.md 파일을 점검하기 위한 리뷰·채점 스킬입니다. 작성자와 유지관리자가 지식 차별성, 활성화 명확성, 워크플로 품질, 공개 준비 상태를 평가하고, 바로 적용할 수 있는 개선 가이드를 얻는 데 도움이 됩니다.

command-creator는 Claude Code에서 반복해서 쓰는 워크플로를 재사용 가능한 슬래시 명령어로 정리할 수 있게 도와주는 스킬입니다. 어떤 명령 패턴을 써야 하는지 이해하고, 에이전트가 실행할 수 있는 지시문을 작성하며, `.claude/commands/`와 `~/.claude/commands/` 중 어디에 둘지 판단할 수 있습니다. 함께 제공되는 참고 자료를 통해 예시와 모범 사례도 빠르게 확인할 수 있습니다.

tree-of-thoughts는 여러 접근 방식을 탐색하고, 약한 분기를 가지치기하며, 더 나은 답을 합성하도록 돕는 추론 워크플로 스킬입니다. 까다로운 디버깅, 계획 수립, 아키텍처 트레이드오프, Agent Orchestration용 tree-of-thoughts에 특히 유용합니다.

launch-sub-agent는 멀티 에이전트 시스템에서 범위가 정해진 작업을 처리하도록 집중형 서브 에이전트를 호출하는 데 도움을 줍니다. 작업 복잡도를 분석하고, 적절한 모델 등급을 선택하며, 전문 에이전트 매칭을 지원하고, 자기 검토 기반 검증을 더해 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻도록 합니다.

Judge는 2단계 평가 skill로, 먼저 메타-judge를 실행한 뒤 judge 하위 에이전트가 격리된 컨텍스트, 근거, 명확한 기준으로 결과를 채점합니다. 코드, 글쓰기, 분석, Skill Authoring을 보고용으로 검토해야 할 때, 가벼운 의견이 아니라 방어 가능한 judge 가이드가 필요하다면 사용하세요.

do-competitively는 병렬 후보 생성, 루브릭 기반 평가, 근거 중심 종합을 통해 중요한 작업을 해결하도록 돕습니다. 속도보다 품질, 견고성, 그리고 트레이드오프 처리가 더 중요한 Workflow Automation 및 기타 고위험 요청에 특히 적합합니다.

parse-knowledge는 정리되지 않은 텍스트를 OrbitOS 스타일 지식 베이스에 맞는 구조화된 Markdown 노트로 변환하는 스킬입니다. 원본 자료를 메인 리서치 노트와 서로 연결된 원자 단위 위키 노트로 나누고, YAML frontmatter와 vault에서 바로 쓸 수 있는 경로까지 갖춘 형태로 정리합니다.

brainstorm를 사용해 대략적인 아이디어를 코딩이나 구현 계획 전에 실행 가능한 설계로 다듬으세요. 한 번에 한 질문씩 던지며 옵션과 트레이드오프를 탐색하고 각 단계를 검증하는 방식이라, 브레인스토밍, 제품 발굴, 아키텍처 탐색, 전략 기획의 brainstorm에 잘 맞습니다. 명확한 기계적 작업에는 적합하지 않습니다.

reflect는 이전 응답이나 출력물을 검토하기 위한 Skill Validation 도구입니다. 복잡도 분류와 검증을 활용해, 작업이 배포되기 전에 놓친 결함, 약한 추론, 과도하게 확신에 찬 승인 여부를 찾아냅니다.

memorize는 Skill Authoring 및 에이전트 워크플로 스킬로, 반성, 비평, 실행 피드백을 Agentic Context Engineering을 통해 CLAUDE.md에 오래 쓰이고 실행 가능한 지침으로 정리합니다. 한 번의 대화에 그치지 않고 교훈을 남겨 다음 실행을 더 좋게 만들고 싶을 때 사용하세요.

context-engineering-advisor는 context stuffing과 context engineering을 진단한 뒤, 경계 설정, 검색, 워크플로 순서를 다듬어 AI 출력의 신뢰도를 높이도록 돕습니다.

pua-loop는 길고 여러 단계로 이루어진 작업을 반복 실행하는 루프형 스킬입니다. `/pua:pua-loop`로 실행되며 `.claude/pua-loop.local.md`를 생성한 뒤, 완료될 때까지 pua:pua 규칙에 따라 검증·수정·재실행을 계속합니다. 명확한 검사 기준과 중단 제어가 있는, 범위가 정해진 코딩 작업이나 워크플로 자동화에 가장 잘 맞습니다.

planning-with-files는 여러 단계로 진행되는 작업을 파일 기반으로 계획하고 관리하는 스킬입니다. `task_plan.md`, `notes.md`, 결과물 파일 같은 markdown 파일을 활용해 진행 상황을 추적하고, 조사 내용을 저장하며, 세션이 바뀌어도 산출물을 지속적으로 유지할 수 있습니다.