클로드 스킬: 지속 학습 가능성 엿보기?

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요약

이 영상은 Entropic(앤트로픽)가 새롭게 공개한 Cloud Skills의 개념과 기존 MCP 서버·서브 에이전트·Slash Commands와의 차별점을 설명한다. skill.md 기반으로 전문 지식을 패키징해 반복 가능한 워크플로우를 에이전트가 순차적으로 수행하도록 설계하는 원리와, 컨텍스트를 점진적으로 불러오는 Progressive Disclosure 기법을 중심으로 다룬다. 이를 통해 별도 모델 재학습 없이 지속 학습(continual learning)처럼 새로운 능력을 확장하는 가능성을 살펴본다.

주요 키워드

Cloud Skills skill.md Progressive Disclosure Context Window MCP Server Subagent Composable Workflows SOP Continual Learning Entropic

하이라이트

🔑 Cloud Skills는 모델 가중치를 수정하지 않고도 에이전트에게 맞춤형 온보딩 자료를 제공해 특정 영역의 전문성을 부여한다.
⚡️ MCP 서버나 서브 에이전트처럼 모든 도구 정보를 한꺼번에 불러오는 방식과 달리, Progressive Disclosure로 필요한 정보만 단계별로 로드해 컨텍스트 효율을 극대화한다.
🚀 skill.md 파일에 메타데이터·도구 설명·리소스 구조를 정의해, 에이전트가 정해진 순서대로 SOP(표준 운영 절차)를 따르는 반복 워크플로우를 수행한다.
🌟 Cloud Skills는 composable(조합 가능)하기 때문에 한 번 만든 스킬을 Cloud Apps·Cloud Code·API 등 여러 환경에서 재사용할 수 있다.
📌 스킬 안에는 서브 에이전트(subagent)나 MCP 서버 호출도 포함할 수 있으며, 기업 내부 가이드라인이나 폼 템플릿을 손쉽게 반영할 수 있다.
💡 Progressive Disclosure는 목차→챕터→부록 구조의 매뉴얼처럼, 에이전트에게 필요한 정보만 순차적으로 제공해 확장성과 유연성을 보장한다.
🚧 아직 초기 단계이지만, 별도 모델 재훈련 없이 스킬만 추가해 에이전트를 지속 학습처럼 확장하는 새로운 패턴으로 주목받는다.
🎯 실제로 Claude 내장 스킬 생성 기능을 통해 코드 리뷰 워크플로우용 skill.md를 자동 생성해보는 시연을 보여준다.

용어 설명

skill.md

스킬 설명·도구 목록·사용 예시 등을 정의하는 마크다운 파일

MCP Server

Claude Agent에 도구(tool)를 연결해 API 호출을 처리하는 외부 서비스

Subagent(서브 에이전트)

메인 에이전트와 분리된 작은 워크플로우 단위로, 결과만 메인에 전달하는 구조

Context Window(컨텍스트 윈도우)

LLM이 한 번에 읽고 처리할 수 있는 최대 토큰 수

Progressive Disclosure(점진적 공개)

필요한 정보만 단계적으로 로드해 컨텍스트 사용량을 최소화하는 설계 원칙

SOP(표준 운영 절차)

기업이나 팀이 업무를 일관성 있게 수행하기 위해 정해둔 절차 문서

Composable Workflows(조합 가능한 워크플로우)

여러 스킬을 유기적으로 결합해 다양한 업무를 자동화하는 구조

Continual Learning(지속 학습)

모델 가중치를 재훈련하지 않고 새로운 지식을 점진적으로 학습하는 개념

Entropic에서 공개한 Cloud Skills가 MCP 서버보다 차세대 에이전트 인터페이스가 될 가능성을 제시한다. 반복 가능한 워크플로우에서 에이전트가 SOP를 준수하도록 설계한다는 점이 핵심이다. 이번 영상에서 Skills와 MCP, Subagent, Slash Commands를 비교해볼 예정이다.

[00:00] Anthropic이 출시한 Claude 스킬 기능이 MCP 서버보다 더 강력할 수 있다는 소개와 함께, 반복 가능한 워크플로우를 구축하려는 사용자들에게 스킬이 유용하다고 설명합니다.

[00:43] Anthropic에 따르면 스킬은 맞춤형 온보딩 자료로, 전문 지식을 패키지화해 Claude를 특정 분야의 전문가로 만들어주는 도구입니다. 모델 가중치 수정 없이 지속적 학습의 초기 패턴이라고 볼 수 있습니다.

Entropic는 스킬을 ‘맞춤형 온보딩 자료’로 설명한다. skill.md와 리소스를 통해 전문지식을 패키징해주며, 모델 가중치 변경 없이도 에이전트를 특정 분야 전문가로 만드는 초단계 패턴이다.

[01:10] 스킬은 기본적으로 지시사항과 리소스의 모음으로, skill.md 파일과 기타 파일들로 구성된 폴더로 정의됩니다. Anthropic은 내부적으로 파일 생성 기능을 스킬로 구현한 예시를 제공합니다.

Entropic 내부에서 사용하는 스킬 예로 파일 생성 기능을 소개한다. skill.md와 Python 함수 세트를 통해 새 파일 생성·수정 워크플로우를 자동화하는 구조를 보여준다.

[02:04] 서브 에이전트와 MCP로도 비슷한 기능을 구현할 수 있지만, 스킬과의 주요 차이점은 컨텍스트 윈도우 관리 방식에 있습니다. MCP는 연결 시 모든 도구를 로드해 상당한 컨텍스트를 소모합니다.

새 인스턴스에 MCP 서버를 연결하면 모든 도구 정보가 컨텍스트에 로드돼 약 32,000토큰 중 16%를 차지한다. 반면 Subagent는 메인과 분리된 컨텍스트만 사용하고 결과만 반환하며, 스킬은 메타데이터만 미리 로드한다는 점에서 효율적이다.

[03:04] 서브 에이전트는 전문화되어 있지만 메인 에이전트와 컨텍스트가 완전히 격리되어 있어, 최종 결과만 전달하고 수행 과정의 컨텍스트는 공유되지 않는다는 한계가 있습니다.

[03:40] Claude 스킬이 기존 에이전트와 다른 점을 설명하며, skill.md 파일이 시스템 프롬프트와 도구들을 정의하는 핵심 역할을 한다고 소개합니다.

skill.md 파일은 세 파트로 구성된다. 1) 스킬 설명(메타데이터) 약 150토큰 2) 사용 가능한 도구 목록 약 5,000토큰 3) 실제 리소스 파일(무제한 토큰)으로, 단계별로 정보를 로드한다.

[03:59] Anthropic에서 만든 커스텀 스킬 예시를 들며, Python 함수들이 클래스로 래핑되어 있고 skill.md 파일이 스킬의 기능과 사용법을 상세히 설명한다고 합니다.

[04:33] 스킬이 MCP 서버와 비슷해 보이지만 두 가지 큰 차이점이 있다고 설명합니다. 첫째는 스킬이 반복 가능한 워크플로우에 특화되어 있고, 둘째는 컨텍스트 관리 방식이 다르다는 점입니다.

Progressive Disclosure는 에이전트가 필요한 정보만 순차적으로 불러오는 핵심 설계 원칙이다. 목차→챕터→부록 구조처럼 단계적으로 컨텍스트를 확장해 유연하고 확장 가능한 매뉴얼 같은 스킬을 구현한다.

[05:25] skill.md의 구조적 특징을 설명합니다. 메타데이터 부분은 150개 토큰, 도구 설명 부분은 5,000개 토큰 미만, 실제 파일들과 리소스는 무제한 토큰을 포함할 수 있다고 합니다.

[05:56] 에이전트가 스킬을 사용하는 과정을 설명합니다. 처음에는 메타데이터만 로드하고, 사용자 요청에 따라 유사성 기반으로 스킬을 선택한 후, 관련성이 확인되면 본문을 로드해 도구들을 사용한다고 합니다.

스킬을 추가할 때마다 명확한 SOP와 도구 사용법을 제공해 모델 재훈련 없이 새로운 기능을 즉시 확장하는 ‘지속 학습’에 가까운 방식임을 설명한다. 아직 초기 단계이지만 잠재력을 강조한다.

[06:37] Anthropic이 제시한 점진적 공개 설계 원칙을 설명합니다. 잘 정리된 매뉴얼처럼 목차, 챕터, 부록 순서로 필요에 따라 정보를 로드하는 방식이 스킬의 핵심 장점이라고 강조합니다.

[07:02] 스킬은 컨텍스트 관리에서 큰 장점을 제공하며, Anthropic은 이에 대한 엔지니어링 블로그 포스트를 발표했습니다. 스킬은 서브 에이전트와 MCP 서버도 포함할 수 있어 기존의 MCP 서버나 슬래시 명령어와는 다른 접근 방식을 제공합니다.

단순 문서를 지식베이스로 사용하는 프로젝트 지침과 달리, 스킬은 composable해서 Cloud Apps·Cloud Code·API 전반에서 자동으로 필요한 스킬을 식별·조정해 사용할 수 있다.

[07:48] 스킬의 핵심은 skill.md 파일로, 마크다운 형태의 계층적 구조로 되어 있습니다. 에이전트가 수행하려는 작업에 따라 다른 지시 파일들이 있으며, 단일 스킬로 여러 워크플로우를 정의할 수 있습니다.

[08:50] 이 시스템은 회사나 개발자가 에이전트에게 새로운 SOP(표준 운영 절차)를 가르치는 데 매우 유용합니다. 이전에 보지 못한 새로운 스킬을 가져와 에이전트의 능력을 확장할 수 있으며, 잘 정의된 지시사항 덕분에 실시간으로 실행 가능합니다.

[09:21] 이는 모델을 재훈련하지 않고도 새로운 능력을 제공하는 지속적 학습의 초보적 예입니다. 아직 초기 단계이지만 Anthropic의 엔지니어링 우아함은 주목할 만하며, 기존의 사용자 정의 지시사항과는 조합 가능성에서 차별화됩니다.

Claude의 스킬 생성 기능을 활용해 ‘코드 리뷰 스킬’의 skill.md와 워크플로우 구조를 자동 생성해본다. 사내 가이드라인이나 템플릿을 반영해 매우 구체적인 지침을 제공할 수 있음을 시연한다.

[10:01] 기존 프로젝트의 문서가 단순한 지식 베이스인 반면, 스킬은 클로드가 필요한 스킬을 자동으로 식별하고 조정하는 조합 가능한 시스템입니다. 가장 큰 장점은 한 번 구축한 스킬을 다양한 클로드 플랫폼에서 재사용할 수 있다는 점입니다.

[10:19] Claude 스킬은 API, 클라우드 코드, 웹 인터페이스, 데스크톱 앱 전반에서 사용 가능하며, 생성한 스킬을 공유할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 설명합니다.

[10:33] 기능 메뉴에서 Anthropic이 제작한 다양한 스킬들을 확인할 수 있으며, 캔버스 디자인 브랜드 가이드라인과 같은 커스텀 스킬의 예시와 스킬 크리에이터, MCP 빌더 등의 도구를 소개합니다.

[11:20] Claude에게 철저한 코드 리뷰를 수행하는 스킬 생성을 요청하고, 스킬 크리에이터가 여러 단계를 거쳐 skill.md 파일을 자동으로 생성하는 과정을 실시간으로 시연합니다.

[12:01] 기업의 내부 템플릿과 특정 가이드라인을 반영할 수 있는 스킬의 장점을 설명하며, 일반적인 서브 에이전트보다 더 높은 커스터마이징 가능성을 강조합니다.

Cloud Skills의 엔지니어링 우아함과 재사용성을 높이 평가하면서, 업계 표준 채택 여부는 아직 불확실하지만 향후 발전 가능성에 주목할 것을 제안하며 영상을 마무리한다.

[12:28] 완성된 스킬 폴더를 클라우드 코드에 복사하여 바로 사용할 수 있다고 안내하고, 스킬 구축에 대한 상세한 개발자 문서의 존재와 skill.md 파일의 구조적 요구사항을 설명합니다.

[00:00] 최근 Anthropic에서 Claude용 스킬 기능을 출시했는데

[00:02] 일부 사람들은 이것이

[00:05] MCP 서버보다 훨씬 크고 더 나을 것이라고 말합니다.

[00:08] 그건 지켜봐야겠지만

[00:11] 만약 여러분이 에이전트가

[00:14] 특정 SOP를 따라야 하는

[00:19] 반복 가능한 워크플로우를 구축하려고 한다면

[00:22] 스킬은 분명히 살펴볼 가치가 있습니다.

[00:25] 이번 영상에서는

[00:28] 스킬이 무엇인지

[00:29] MCP, 서브 에이전트

[00:32] 그리고 컴포넌트와 어떻게 다른지

[00:35] 알아보고

[00:37] 언제 사용을 고려해야 하는지 살펴보겠습니다.

[00:40] 마지막 질문부터

[00:43] 먼저 다뤄보겠습니다.

[00:45] Anthropic에 따르면

[00:48] 스킬을 맞춤형 온보딩 자료로 생각하면 됩니다.

[00:50] 전문 지식을 패키지화해서

[00:53] Claude를 여러분이 중요하게 생각하는 것의

[00:56] 전문가로 만들어줍니다.

[01:00] 이는 모델 가중치를 수정하지 않고도

[01:03] 지속적 학습의 초기 패턴이라고 볼 수 있습니다.

[01:05] 이게 큰 주장으로 들릴 수도 있지만

[01:08] 나중에 영상에서 설명드리겠습니다.

[01:10] 일반적으로 스킬은

[01:13] 지시사항 모음과

[01:15] 에이전트가 사용할 수 있는

[01:18] 리소스 모음으로 구성되어

[01:22] 에이전트가 따라야 하는 반복 가능한 패턴을 실행할 수 있게 합니다.

[01:25] 이는 skill.md 파일과

[01:28] 기타 파일들이 포함된 폴더로 정의되며

[01:32] 에이전트는 특정 문제를 해결할 때

[01:35] 이를 참조할 수 있습니다.

[01:38] Anthropic은 실제로 이를 내부적으로 사용하고 있습니다.

[01:40] 예를 들어 우리가 본 것은

[01:44] Anthropic의 파일 생성 기능입니다.

[01:47] 이것은 기본적으로

[01:50] skill.md 파일과 Python 파일들

[01:53] 또는 Python 지시사항으로 정의된 스킬로

[01:57] 에이전트가 새 파일을 만들거나

[02:00] 기존 파일을 수정할 때 실행됩니다.

[02:04] 이제 여러분은

[02:07] 서브 에이전트와 MCP를 사용해서도

[02:09] 모든 것을 할 수 있다고 생각할 수 있고

[02:12] 맞습니다. 하지만 큰 차이가 있으며

[02:15] 주로 컨텍스트 윈도우가

[02:18] 관리되는 방식에서 차이가 납니다.

[02:22] 새로운 Claude 인스턴스를 열면

[02:25] 완전히 새로운 인스턴스입니다.

[02:27] 여기서 확인해보면 현재

[02:31] 세 개의 MCP가 연결되어 있습니다.

[02:34] 현재 남아있는 사용 가능한 컨텍스트를 보면

[02:38] 현재 MCP 서버만으로

[02:41] 컨텍스트의 약 16%를 사용하고 있습니다.

[02:44] 이는 거의 32,000 토큰입니다.

[02:47] 이런 일이 일어나는 방식은

[02:50] MCP 서버를 연결할 때마다

[02:53] 해당 MCP 서버에서 사용할 수 있는

[02:57] 모든 다양한 도구를 로드하고

[02:59] 에이전트는 어느 단계에서

[03:01] 어떤 도구를 사용할지 알아내야 합니다.

[03:04] 다른 방법으로 에이전트를 만들 수도 있죠.

[03:07] 에이전트는 전문화됩니다.

[03:10] 내장 에이전트들이 있습니다.

[03:12] 에이전트의 문제는

[03:14] 그들의 컨텍스트가

[03:16] 메인 에이전트와 완전히 다르거나

[03:19] 완전히 격리되어 있다는 것입니다.

[03:21] 서브 에이전트를 호출하면

[03:23] 서브 에이전트는 지시사항을 실행하고

[03:26] 일련의 작업을 수행하지만 출력은

[03:29] 최종 결과나 성과만 포함합니다.

[03:32] 실제로 나머지 컨텍스트나

[03:36] 수행한 작업을 메인 에이전트에게

[03:38] 전달하지 않습니다.

[03:40] 에이전트입니다. 이제 Claude 스킬은 매우

[03:42] 다르며, 이 모든 것이 바로 이

[03:45] skill.md 파일에 달려있습니다. 이 파일은 기본적으로

[03:48] 시스템 프롬프트나 이 스킬이 정확히

[03:51] 무엇을 해야 하는지와 함께

[03:54] 이 특정 스킬에서 사용 가능한

[03:56] 도구들을 포함하고 있습니다. 예를 들어,

[03:59] 여기 커스텀 스킬이 있습니다. 이것은

[04:00] Anthropic 팀에서 만든 것으로

[04:04] 클래스로 래핑된

[04:06] 여러 Python 함수들을 포함하고 있으며

[04:09] 다양한 작업을 수행합니다. 이에 대한

[04:11] skill.md 파일을 보면, 기본적으로

[04:14] 스킬이 무엇인지 설명하고 있습니다. 따라서 이것은

[04:17] 회사의 성과, 수익성, 유동성

[04:19] 및 평가를 위한

[04:21] 포괄적인 재무비율 분석을 제공합니다.

[04:23] 여기 다양한 기능들이 있으며, 사용법,

[04:26] 입력 형식, 출력 형식, 그리고

[04:27] 몇 가지 사용 예시가 있습니다. 이제 여러분은

[04:30] 이것이 MCP 서버와 매우 비슷하다고

[04:33] 생각할 수 있습니다. 이것들을 도구로 생각한다면

[04:37] 말이죠, 그렇죠? 하지만 엄청난

[04:40] 차이가 있습니다. 첫 번째는 스킬이

[04:42] 전문화되어 있다는 것입니다. 따라서 이것들은

[04:44] 반복 가능한 워크플로우를 위한 것이고 실제로

[04:46] 에이전트에게 이러한 도구들을 어떻게 사용할지

[04:49] 그리고 어떤 순서로 사용할지 알려줍니다. 두 번째는

[04:52] 스킬을 사용할 때

[04:54] 컨텍스트가 정확히 어떻게 관리되는지입니다. 이를 위해

[04:58] skill.md의 구조를

[05:00] 빠르게 살펴보겠습니다. 첫 번째 부분은

[05:02] 스킬이 정확히 무엇을 하는지에 대한 매우

[05:06] 간단한 설명입니다. 그리고 또 다른 섹션이

[05:08] 있는데, 이것은 기본적으로

[05:11] 조금 더 자세히 들어가서, 다른 파일들을 어떻게 사용하는지

[05:13] 그리고 어떤 기능들이 사용 가능한지 설명합니다. 그리고

[05:16] 이것이 스킬을 구축하려고 할 때

[05:19] 염두에 둬야 할 가장 중요한 부분이고

[05:21] 스킬에 대해 어떻게 생각할지

[05:23] 그리고 그것들의 사용법에 대한 것입니다. 따라서

[05:25] 기본적으로 메타데이터인 첫 번째 부분은

[05:28] 약 150개의 토큰을 포함할 것입니다. 그러면

[05:30] 에이전트에게 실제로 어떤 도구들이

[05:34] 사용 가능한지 알려주는 두 번째 부분은

[05:39] 아마도 5,000개 토큰 미만을 포함할 것입니다.

[05:41] 그리고 다음 부분은 실제

[05:45] 파일들이나 리소스로

[05:48] 잠재적으로 무제한의 토큰을 포함할 수 있습니다.

[05:50] 이제 이것을 염두에 두고, 여기

[05:52] 에이전트가 스킬을 사용하기로 결정했을 때

[05:54] 정확히 무슨 일이 일어나는지 보겠습니다. 여러분이

[05:56] 다양한 스킬들을 사용하고 있다면,

[05:59] 처음에는 설명이나

[06:01] 메타데이터만 가지게 될 것입니다. 따라서 모든 것을 살펴보면

[06:04] 모든 도구 설명이 포함된 전체 32,000개 토큰이 아닌

[06:07] 100-150개 토큰 정도만 있습니다.

[06:11] 사용자 요청이 들어오면,

[06:13] 사용자가 요청하는 것과의 유사성을 기반으로

[06:16] 하나 또는 여러 스킬을 선택할 것입니다. 이제

[06:18] 그 스킬이 관련이 없다는 것을 발견하면,

[06:22] 에이전트는 간단히

[06:24] 그것을 버리고 다른 스킬을 살펴본 다음

[06:27] 본문을 로드하고

[06:31] 그 도구들을 사용하기 시작합니다. Anthropic에 따르면

[06:34] 이 점진적 공개가

[06:37] 에이전트 스킬을 유연하고 확장 가능하게 만드는

[06:39] 핵심 설계 원칙입니다. 목차로 시작해서

[06:42] 특정 챕터들 그리고 마지막으로

[06:45] 자세한 부록이 있는 잘 정리된 매뉴얼과 같습니다.

[06:48] 스킬은 Claude가

[06:50] 필요할 때만 정보를 로드할 수 있게 해줍니다.

[06:52] 이것이 엄청난 이점이라고 생각합니다.

[06:56] Claude가 필요에 따라서만 정보를 로드할 수 있게 해줍니다.

[06:59] 이것이 정말 큰 장점이라고 생각합니다.

[07:02] 컨텍스트 관리와 관련된 스킬의

[07:04] 장점입니다. 실제로 그들은

[07:06] 전체 엔지니어링 블로그 포스트를

[07:08] 실제 세계를 위한 에이전트 장비에 대해

[07:11] 에이전트 스킬과 함께 발표했습니다

[07:13] 이는 꼭 읽어볼 가치가 있습니다.

[07:17] 이제 스킬은 서브 에이전트와

[07:20] MCP 서버까지도 포함할 수 있지만

[07:22] 이것이 스킬이 MCP 서버나

[07:25] 서브 에이전트/명령어와 어떻게 다른지

[07:28] 잘 보여주는 예라고 생각합니다.

[07:30] 이 영상에서 슬래시 명령어에 대해

[07:31] 이야기하지는 않았지만, 이것들은

[07:34] 기본적으로 수동으로 트리거할 수 있는

[07:37] 사용자 정의 워크플로우입니다.

[07:39] 클로드 코드에는 여러분이 이미

[07:42] 실제로 본 적이 있을 이런

[07:45] 슬래시 명령어들이 포함되어 있습니다.

[07:48] 그럼 스킬 안에는 정확히 무엇이 있을까요?

[07:51] 마크다운에는 다른 마크다운에 대한

[07:55] 참조가 있을 수 있습니다. 이것은

[07:57] 모델이나 에이전트가 다양한 작업을

[08:02] 수행할 수 있게 해주는 skill.md 파일입니다.

[08:05] 그리고 이것은 제가 영상 초반에

[08:07] 언급했던 지속적 학습 개념으로

[08:10] 이어집니다. 하지만 그 전에

[08:12] 이 예시 마크다운 파일을 빠르게

[08:15] 살펴보겠습니다. 에이전트가 수행하고자 하는

[08:17] 작업에 따라 다른 마크다운이나

[08:20] 지시 파일들이 있고 이들은

[08:23] 계층적 구조를 가지고 있습니다.

[08:25] 이 지시 파일이나 MD 파일에서

[08:28] 사용 가능한 다양한 도구들을

[08:31] 어떻게 사용할지에 대한 추가

[08:33] 지시사항들이 있습니다. 이는

[08:35] 정말 아름다운 시스템이라고 생각하는데

[08:37] 단일 스킬을 사용해서 에이전트가

[08:41] 사용자를 대신해 실행할 수 있는

[08:43] 여러 다른 워크플로우를 정의할 수 있기 때문입니다.

[08:47] 그리고 이는 에이전트가 새로운 SOP나

[08:50] 표준 운영 절차를 학습하는 데

[08:53] 매우 도움이 될 것입니다. 회사나

[08:56] 개별 개발자들이 에이전트에게

[08:59] 가르치고 싶어하는 절차들 말이죠.

[09:02] 아이디어는 이전에 본 적이 없는

[09:06] 새로운 스킬을 가져와서

[09:07] 에이전트의 능력을 확장하는 것입니다.

[09:09] 하지만 이 두 가지 다른 도구들을

[09:12] 어떻게 사용해야 하는지에 대한

[09:15] 매우 잘 정의된 지시사항이 있기 때문에

[09:17] 에이전트는 실시간으로 실행할 수 있습니다.

[09:21] 이는 더 이상 모델을 재훈련할

[09:24] 필요 없이 새로운 스킬이나

[09:26] 능력을 제공할 수 있는

[09:27] 지속적 학습의 초보적인 예입니다.

[09:29] 하지만 이는 아직 매우 초기 단계입니다.

[09:32] 모든 사람이 이 패턴을 채택할지

[09:35] 알 수 없지만, Anthropic은 최근에

[09:37] 매우 흥미로운 도구와 기법들을

[09:40] 출시하고 있습니다. 그리고 이런

[09:42] 솔루션과 도구들의 엔지니어링

[09:44] 우아함을 인정해야 한다고 생각합니다.

[09:47] 이제 여러분은 생각하실지도 모르겠습니다.

[09:50] 이 모든 것을 클로드와 ChatGPT 모두에서

[09:54] 사용자 정의 지시사항과 프로젝트로

[09:57] 할 수 있지 않냐고 말이죠. 맞습니다.

[09:59] 하지만 큰 차이가 있습니다. 첫 번째는

[10:01] 프로젝트에 제공하는 문서들이

[10:03] 단순히 지식 베이스가 된다는 것입니다.

[10:06] 반면 여기서는 조합 가능합니다.

[10:08] 클로드가 어떤 스킬이 필요한지

[10:11] 자동으로 식별하고 그 사용을 조정합니다.

[10:14] 하지만 가장 좋은 점은

[10:16] 한 번 구축한 동일한 스킬을 클로드 앱, 클로드

[10:19] 코드와 API에서 사용할 수 있고, 제가 생각하기에는

[10:23] 잠재적으로 여러분이 만든 스킬을

[10:26] 공유할 수도 있을 것 같습니다.

[10:28] 이것은 정말 도움이 될 것 같아요.

[10:30] 스킬은 이미 API 클라우드 코드에서

[10:33] 그리고 클라우드 웹 인터페이스에서 사용할 수 있습니다.

[10:37] 아니면 데스크톱 앱에서도요.

[10:39] 기능으로 가시면

[10:41] Anthropic에서 만든 스킬들을 보실 수 있어요.

[10:44] 여러분만의 스킬도 만들 수 있습니다.

[10:46] 구조를 보여드릴게요.

[10:49] 다양한 스킬들이 있어요.

[10:51] 예를 들어

[10:53] 캔버스 디자인 브랜드

[10:55] 가이드라인이 있습니다.

[10:56] 이것은 커스텀 스킬의 정말 좋은 예시예요.

[11:00] 브랜드 가이드라인을 만들고 싶다면

[11:02] 실제로 그에 대한 스킬을 만들 수 있습니다.

[11:04] 꽤 멋진 스킬도 있어요

[11:06] 크리에이터가 있어서, Claude가 실제로 이를 사용해서

[11:09] 여러분을 위해 스킬을

[11:12] 자동으로 만들어 줄 수 있어요.

[11:14] MCP 빌더도 있고

[11:16] 앞으로 다양한 스킬들이

[11:17] 나올 것으로 보입니다.

[11:20] 자, Claude로 가서

[11:21] 스킬을 만들어 달라고 요청해 보겠습니다.

[11:24] 에이전트가 철저한 코드 리뷰를

[11:28] 할 수 있게 해주는 스킬을 만들어 줄 수 있나요?

[11:31] 자, 이걸 보내서

[11:33] 어떻게 되는지 봐보겠습니다.

[11:35] 지금 스킬 크리에이터를 사용하고 있어요.

[11:37] 기본적으로 문서예요.

[11:40] 여러 단계를 거치는 것을

[11:42] 보실 수 있어요.

[11:44] 처음에는 최상위 레벨을 보고

[11:46] 그 다음에는 사용 가능한 도구들을 보고

[11:48] 계속 이어집니다.

[11:50] 지금은 저희를 위해 skill.md 파일을 만들고 있어요.

[11:54] 기본적으로 에이전트가 코드 리뷰를 수행할 때

[11:58] 따라야 할 다양한 워크플로우가 있습니다.

[12:01] 이건 정말 도움이 되는데요

[12:03] 때때로 회사들이

[12:05] 개발자들이 따라야 할 자체 내부

[12:08] 템플릿을 가지고 있기 때문입니다.

[12:10] 특정 가이드라인이 있을 수 있어요, 맞죠?

[12:12] 만약 코드 리뷰를 할

[12:15] 서브 에이전트를 만든다면

[12:17] 매우 구체적인 지침을 제공할 수 있는

[12:20] 스킬만큼 커스터마이징이 가능하지 않을 수 있어요

[12:23] 그리고 이 경우의 지침은

[12:25] 단순한 가이드라인 문서일 수 있습니다.

[12:28] 완료되면 실제로

[12:30] Claude가 우리를 위해 만들어 줄

[12:33] 폴더를

[12:35] 클라우드 코드에 복사하면

[12:38] 이 새로운 스킬을 사용할 수 있게 됩니다.

[12:41] 관심이 있으시다면

[12:43] 알려주세요.

[12:45] 스킬 구축에 대해 어떻게 생각해야 하는지

[12:47] 정확히 무엇이 들어가야 하는지에 대한

[12:50] 매우 흥미로운

[12:51] 개발자 문서를 가지고 있어요.

[12:54] 상위 레벨 skill.md 파일이 필요하고

[12:57] 구축하고 싶은

[12:58] 다양한 워크플로우의 예시를 참조하고

[13:00] 실제 도구 구현이 필요합니다.

[13:03] 이에 대해 더 알고 싶으시다면 알려주세요.

[13:05] 아마 이 주제에 대해

[13:07] 더 상세한 동영상을 만들 것 같아요.

[13:10] 미래에 이것이

[13:11] 업계에서 채택될지 여부는 두고 봐야겠지만

[13:13] 가능성이 있다고 생각해요

[13:16] 비록 우리가 일종의

[13:19] 분화도 보고 있지만요.

[13:21] 예를 들어, agents.md 같은 걸 보면

[13:23] 클라우드 코드를 제외한 거의 모든 다른 코딩 에이전트가

[13:27] 이를 채택하고 있어요. 하지만 이건

[13:31] 아직 초기 단계이고

[13:33] 일부 표준이 나올 것으로 보입니다.

[13:36] 여러분의 생각을 알려주세요.

[13:38] 하지만 이 동영상이

[13:40] 이 새로운 스킬이 무엇인지 이해하는 데 도움이 되었기를 바라요.

[13:43] 어쨌든, 이 동영상이

[13:44] 도움이 되었기를 바랍니다. 시청해 주셔서 감사하고

[13:46] 늘 그렇듯이, 다음 영상에서 만나요.