name: skill-manager description: 작업 패턴을 재사용 가능한 skill로 만들 때 사용. 대화에서 반복된 패턴을 자동 감지하여 skill화합니다. (user)

Skill Manager

Skill을 생성, 수정, 갱신하고 best practices를 검증합니다.

Progressive Disclosure (토큰 효율)

Skill은 3단계로 점진적 로딩됩니다. 이 원칙을 이해하고 설계하십시오:

단계	로딩 시점	내용	토큰
1. 메타데이터	항상	frontmatter (name, description)	~100
2. SKILL.md	트리거 시	핵심 워크플로우	<5K
3. 리소스	필요 시	resources/, templates/	필요량

설계 원칙:

SKILL.md는 절차적 지식만 (무엇을, 언제, 어떻게)
상세 정보는 리소스로 분리 → 필요 시 Read
10K+ 워드 리소스는 grep 패턴 포함

자동 트리거

이 skill은 다음 조건에서 proactively 작동합니다:

조건	예시
"skill" + 작업 동사	"skill 만들어줘", "skill 수정해줘"
skill 이름 언급 + 작업	"ldoc 확장해줘"
prompts/skills/ 파일 작업	SKILL.md 수정 요청

핵심 철학:

작업 컨텍스트 자동 분석 (대화, 파일 변경)
Best practices 자동 적용 (기존 skills 패턴)
토큰 효율 최적화 (리소스 분리, 템플릿 위임)
검증 자동화 (필수 섹션, 분량, 파일명)

Instructions

워크플로우 0: Understanding (사용 예시 수집)

Skill 생성 전 구체적 사용 예시를 수집하십시오. 예시가 많을수록 좋은 skill이 됩니다.

기존 대화에서 추출
- "이 작업을 다시 하려면 어떻게?"
- 반복된 요청 패턴
사용자에게 질문
- "이 skill을 언제 사용하시겠어요?"
- "어떤 입력을 주고 어떤 결과를 원하세요?"
최소 3개 예시 확보 후 다음 단계로

워크플로우 1: 작업 컨텍스트 분석

사용자가 "여태까지 작업을 skill에 반영해줘" 또는 "skill로 만들어줘" 요청 시:

대화 히스토리 분석
- 최근 작업 내용 파악
- 반복된 패턴 식별
- 사용된 도구/명령어 추출
파일 변경 확인
```
git status
git diff --cached
```
- 새로 생성된 파일
- 수정된 파일
- 파일 변경 패턴
패턴 추출
- 워크플로우 (단계별 작업)
- 반복 작업 (동일 명령 여러 번)
- 도구 사용 (특정 CLI, 스크립트)
- 파일 생성 (템플릿 기반)
워크플로우 2로 진행

워크플로우 2: 기존 Skill 연관성 확인

skills 디렉토리 검색
```
Glob ~/dots/prompts/skills/*/SKILL.md
```
키워드 매칭
- 작업 내용에서 핵심 키워드 추출
- 각 skill의 description과 비교
- Grep으로 skill 내용 검색
연관성 판단
- 높은 연관성 (80%+ 일치):
  - 같은 도메인 (예: 문서화, 배포, 테스트)
  - 같은 도구 사용
  - 같은 워크플로우 패턴 → 워크플로우 3A (갱신)로 진행
- 낮은 연관성 (20% 미만):
  - 새로운 도메인
  - 다른 도구/패턴 → 워크플로우 3B (신규)로 진행
- 중간 연관성 (20-80%):
  - 사용자에게 질문: "기존 {skill-name}에 추가 vs 새 skill 생성?"
  - 사용자 선택에 따라 3A 또는 3B
사용자 확인
- 발견된 관련 skill 목록 제시
- 갱신 vs 신규 최종 확인

워크플로우 3A: 기존 Skill 갱신

기존 skill에 새로운 내용을 추가할 때:

갱신 유형 결정

AskUserQuestion으로 확인:
- [1] 워크플로우 추가 (새로운 사용 사례)
- [2] 리소스 추가 (상세 지식 확장)
- [3] 예시 추가 (새로운 시나리오)
- [4] 원칙 추가/수정 (best practice)
- [5] 안티패턴 추가 (주의사항)
갱신 실행

옵션 1: 워크플로우 추가
- 기존 SKILL.md Read
- 마지막 워크플로우 번호 확인
- 새 워크플로우 추가 (번호 증가)
- 간결성 유지 (15-30줄)
옵션 2: 리소스 추가
- resources/ 디렉토리 확인
- 새 리소스 파일 생성 (번호 매김)
- SKILL.md에서 참조 추가
옵션 3: 예시 추가
- Examples 섹션에 추가
- 플로우 차트식 (간결)
옵션 4: 원칙 추가/수정
- 중요 원칙 섹션 수정
- 기존 원칙 개선
옵션 5: 안티패턴 추가
- 문서 작성 안티패턴 섹션 추가/수정
- ❌/✅ 형식
검증
- 분량 확인 (기존 + 신규 < 600줄)
- 일관성 확인 (기존 구조 유지)
- Best practices 체크리스트

Git 커밋

cd ~/dots/prompts/skills/{skill-name}
git add .
git commit -m "[skill] update {skill-name} - {변경 요약}"

워크플로우 3B: 신규 Skill 생성

새로운 skill을 만들 때:

Skill 이름 결정
- kebab-case
- 2-3 단어 권장
- 도메인 명확 (예: doc-optimization, deployment-automation)
Skill 유형 선택

AskUserQuestion으로 확인:
- [1] 워크플로우 기반 (단계별 작업, 200-450줄)
- [2] 리소스 로딩 기반 (키워드 매칭, 140-160줄)
- [3] Phase 기반 (선형 진행, 200-250줄)
- [4] 가이드/리뷰 기반 (체크리스트, 280-520줄)
- [5] 도구 실행 기반 (CLI 래퍼, 90-100줄)
상세 템플릿: resources/01-type-templates.md 참조

디렉토리 생성

mkdir -p ~/dots/prompts/skills/{skill-name}
mkdir -p ~/dots/prompts/skills/{skill-name}/resources
mkdir -p ~/dots/prompts/skills/{skill-name}/templates

SKILL.md 작성

Frontmatter:

---
name: {skill-name}
description: {언제 사용하는지 명시}. {구체적 키워드 포함}.
---

핵심 철학 (선택, 여러 방법 중 선택 시):

**핵심 철학**:
- 원칙 1
- 원칙 2
- 원칙 3
- 원칙 4

Instructions:

워크플로우 기반: ### 워크플로우 1, 2, 3...
Phase 기반: ## Phase 1, 2, 3...
리소스 로딩: 키워드 매칭 테이블 + 리소스 로딩 전략

중요 원칙 (3-7개):

## 중요 원칙

1. **원칙명**: 설명
2. **원칙명**: 설명

Examples (2-3개, 플로우 차트식):

## Examples

### {시나리오명}
User: "{요청}" → 워크플로우 N → {결과}

Technical Details:

## Technical Details

상세한 내용은 `REFERENCE.md`를 참조하세요.

추가 파일 생성 (선택)

REFERENCE.md (리소스 5개 이상 시):
- 리소스 전체 개요
- 권장 학습 순서
- 트러블슈팅
templates/ (파일 생성 skill):
- 템플릿 파일들
- Frontmatter 포함
resources/ (지식 분리 시):
- 번호 매김 (01-05)
- 주제별 분리
- 언어별 분리 (languages/)
검증
- Best practices 체크리스트 (resources/02-best-practices-checklist.md)
- 분량 검증 (유형별 권장 범위)
- 필수 섹션 확인

Git 커밋

cd ~/dots/prompts/skills/{skill-name}
git add .
git commit -m "[skill] add {skill-name}"

사용법 안내
- Skill 호출 방법
- 키워드 (description에서 추출)
- 예시 요청 문장

워크플로우 4: Iterating (피드백 기반 개선)

Skill 생성/갱신 후 실제 사용 피드백을 반영하십시오:

사용 관찰
- 실제 트리거 빈도
- 예상치 못한 사용 패턴
- 실패하는 케이스
피드백 수집
- "이 skill이 도움이 됐나요?"
- "빠진 기능이 있나요?"
개선 반영
- description 키워드 조정 (트리거 개선)
- 워크플로우 추가/수정
- 예시 보강
반복
- 3회 이상 사용 후 안정화 판단
- 안정화 전까지 피드백 루프 유지

중요 원칙

컨텍스트 우선: 대화와 파일 변경을 자동 분석, 사용자 입력 최소화
사용자 확인: 각 주요 결정 지점에서 사용자 확인 (갱신 vs 신규, skill 유형)
Best practices 자동 적용: 기존 skills 패턴 재사용, 일관성 유지
토큰 효율: SKILL.md는 핵심만, 상세 내용은 resources/로 분리
검증 자동화: 체크리스트 기반, 분량/파일명/구조 자동 확인

안티패턴

❌ 문제	✅ 해결
SKILL.md 500줄 초과	resources/로 상세 내용 분리
프로젝트 특정 정보 포함	placeholder 사용 ({project}, {name})
다른 skill과 내용 중복	참조로 대체 ("tdd-practices 참조")
description에 키워드 부족	트리거 키워드 명시적 포함

Examples

기존 Skill 갱신

User: "여태까지 작업을 ldoc에 반영해줘"
→ 워크플로우 1: 작업 분석
→ 워크플로우 2: ldoc 발견 (높은 연관성)
→ 워크플로우 3A: 갱신 실행
→ Git 커밋

신규 Skill 생성

User: "이 작업 패턴을 skill로 만들어줘"
→ 워크플로우 1: 작업 분석
→ 워크플로우 2: 관련 skill 없음
→ 워크플로우 3B: 신규 생성 (유형 선택 → 작성 → 검증)
→ 사용법 안내

Skill 확장/리네임 (proactive 트리거)

User: "claude-guide skill 확장해줘" 또는 "ldoc에 워크플로우 추가해줘"
→ 자동 트리거: skill 이름 + 작업 동사 감지
→ 워크플로우 3A: 기존 skill 갱신
→ Best practices 검증

Technical Details

스크립트

# 새 skill 초기화
bash scripts/init-skill.sh <skill-name>

# skill 검증
bash scripts/validate-skill.sh <skill-name>

리소스

REFERENCE.md: Skill 유형별 상세 설명
resources/01-type-templates.md: 5가지 유형 템플릿
resources/02-best-practices-checklist.md: 검증 체크리스트
resources/03-update-patterns.md: 갱신 패턴 가이드
templates/SKILL-template.md: 기본 뼈대

skill-manager

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