Skill Generation Workflow

Skill Generation Workflow

스킬 생성의 전체 워크플로우를 안내합니다. 문서 사이트, GitHub 저장소, 또는 로컬 코드베이스를 Claude AI 스킬로 변환하는 4단계 프로세스입니다.

언제 이 스킬을 사용하나요?

• "스킬 생성하고 싶어"
• "skill 만들기"
• "문서를 스킬로 변환"
• "스킬 생성 워크플로우"
• "스킬 제작 방법"

4단계 워크플로우

1단계: Config 생성 (또는 선택)

기존 preset config 사용:

mcp__skill-seeker__list_configs 로 사용 가능한 config 목록 확인
mcp__skill-seeker__fetch_config 로 원하는 config 다운로드

새 config 생성:

mcp__skill-seeker__generate_config 사용
- name: 스킬 이름
- url: 문서 사이트 URL
- description: 스킬 설명

품질 체크포인트:

• Config 파일이 유효한 JSON인가?
• base_url이 접근 가능한가?
• CSS selector가 적절한가?

2단계: 스크래핑

문서 사이트:

mcp__skill-seeker__scrape_docs
- config_path: config 파일 경로
- dry_run: true로 먼저 테스트

GitHub 저장소:

mcp__skill-seeker__scrape_github
- repo: owner/repo 형식

로컬 코드베이스:

mcp__skill-seeker__scrape_codebase
- directory: 분석할 디렉토리 경로

품질 체크포인트:

• 스크래핑된 페이지 수가 적절한가?
• SKILL.md 파일이 생성되었는가?
• references/ 폴더에 참조 파일이 있는가?

3단계: AI 향상 (Enhancement)

mcp__skill-seeker__enhance_skill
- skill_dir: 스킬 디렉토리 경로
- mode: "local" (Claude Code Max) 또는 "api" (API 키 필요)

향상 효과:

• 기본 스킬: 2-3/10 품질
• 향상 후: 8-9/10 품질
• 500+ 라인의 포괄적인 가이드로 변환

품질 체크포인트:

• SKILL.md가 500줄 이상인가?
• 예시 코드가 포함되어 있는가?
• 트러블슈팅 섹션이 있는가?

4단계: 패키징 및 업로드

패키징:

mcp__skill-seeker__package_skill
- skill_dir: 스킬 디렉토리
- target: "claude" | "gemini" | "openai" | "markdown"

업로드 (선택사항):

mcp__skill-seeker__upload_skill
- skill_zip: 패키지 파일 경로
- target: 플랫폼

원클릭 설치

모든 단계를 자동으로 실행하려면:

mcp__skill-seeker__install_skill
- config_name: preset config 이름
- 또는 config_path: 커스텀 config 경로

소스 유형별 권장사항

소스 유형	권장 도구	예상 시간
공식 문서	scrape_docs	15-45분
GitHub 저장소	scrape_github	5-15분
로컬 코드베이스	scrape_codebase	5-20분
PDF 문서	scrape_pdf	2-10분

트러블슈팅

스크래핑이 느린 경우

• rate_limit 값을 높여보세요 (기본값: 0.5초)
• max_pages를 제한하여 테스트

SKILL.md 품질이 낮은 경우

• enhance_skill로 AI 향상 실행
• config의 categories 섹션 개선

패키징 오류

• 스킬 디렉토리에 SKILL.md가 있는지 확인
• references/ 폴더 존재 확인