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문서 조회 (Context7)

Context7 MCP를 통해 최신 라이브러리 및 프레임워크 문서를 조회하여 훈련 데이터에 의존하지 않습니다. 설정 질문, API 참조, 코드 예제 또는 사용자가 React, Next.js, Prisma와 같은 프레임워크를 언급할 때 활성화됩니다.

문서 조회 (Context7)란 무엇인가요?

이 스킬은 Context7 MCP 서버를 사용하여 라이브러리, 프레임워크 및 API에 대한 최신 문서를 실시간으로 가져옵니다. 주요 목적은 훈련 데이터의 정보가 오래되었을 수 있는 상황에서 정확하고 최신의 정보를 제공하는 것입니다. 지원되는 플랫폼으로는 Claude Code, Cursor, Codex 등 Context7 MCP가 설정된 모든 하네스가 포함됩니다. 작동 방식은 먼저 `resolve-library-id` 도구를 사용하여 라이브러리 이름과 사용자 질문을 기반으로 Context7 호환 라이브러리 ID를 확인한 다음, `query-docs` 도구를 사용하여 해당 라이브러리에 대한 관련 문서와 코드 스니펫을 가져오는 2단계 프로세스로 구성됩니다. 질문당 최대 3번의 API 호출 제한이 있으며, 사용자 질문에 포함될 수 있는 중요한 데이터(API 키 등)는 요청 전에 제거해야 합니다. 이 스킬은 사용자가 프레임워크나 라이브러리를 언급할 때, 또는 설정, API 참조, 코드 예제에 대한 질문을 할 때 자동으로 활성화됩니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/documentation-lookup

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문서

문서 조회 (Context7)은(는) 무엇을 하나요?

사용자가 라이브러리, 프레임워크 또는 API에 대해 물을 때 훈련 데이터에 의존하는 대신 Context7 MCP(도구 resolve-library-id 및 query-docs)를 통해 최신 문서를 가져옵니다.

핵심 개념

  • Context7: 라이브러리 및 API에 대해 훈련 데이터 대신 사용할 수 있는 실시간 문서를 제공하는 MCP 서버입니다.
  • resolve-library-id: 라이브러리 이름과 질의로부터 Context7 호환 라이브러리 ID(예: /vercel/next.js)를 반환합니다.
  • query-docs: 주어진 라이브러리 ID와 질문에 대한 문서 및 코드 스니펫을 가져옵니다. 유효한 라이브러리 ID를 얻기 위해 항상 resolve-library-id를 먼저 호출하세요.

사용 시기

다음과 같은 경우에 활성화하세요:

  • 사용자가 설정 또는 구성 질문을 하는 경우 (예: "Next.js 미들웨어를 어떻게 구성하나요?")
  • 라이브러리에 의존하는 코드를 요청하는 경우 ("Prisma 쿼리 작성해줘...")
  • API 또는 참조 정보가 필요한 경우 ("Supabase 인증 메서드는 무엇인가요?")
  • 특정 프레임워크 또는 라이브러리를 언급하는 경우 (React, Vue, Svelte, Express, Tailwind, Prisma, Supabase 등)

요청이 라이브러리, 프레임워크 또는 API의 정확하고 최신 동작에 의존할 때마다 이 스킬을 사용하세요. Context7 MCP가 설정된 모든 하네스(예: Claude Code, Cursor, Codex)에 적용됩니다.

작동 방식

1단계: 라이브러리 ID 확인

resolve-library-id MCP 도구를 다음 매개변수와 함께 호출하세요:

  • libraryName: 사용자 질문에서 가져온 라이브러리 또는 제품 이름 (예: Next.js, Prisma, Supabase).
  • query: 사용자의 전체 질문. 결과의 관련성 순위를 높입니다.

문서를 질의하기 전에 Context7 호환 라이브러리 ID(형식 /org/project 또는 /org/project/version)를 반드시 얻어야 합니다. 이 단계에서 유효한 라이브러리 ID 없이 query-docs를 호출하지 마세요.

2단계: 최적의 일치 항목 선택

확인 결과에서 다음 기준을 사용하여 하나의 결과를 선택하세요:

  • 이름 일치: 사용자가 요청한 것과 정확히 일치하거나 가장 가까운 일치 항목을 선호합니다.
  • 벤치마크 점수: 점수가 높을수록 문서 품질이 더 좋음을 나타냅니다 (100이 최고).
  • 소스 평판: 가능할 경우 높음 또는 중간 평판을 선호합니다.
  • 버전: 사용자가 버전을 지정한 경우 (예: "React 19", "Next.js 15"), 나열된 경우 버전별 라이브러리 ID(예: /org/project/v1.2.0)를 선호합니다.

3단계: 문서 가져오기

query-docs MCP 도구를 다음 매개변수와 함께 호출하세요:

  • libraryId: 2단계에서 선택한 Context7 라이브러리 ID (예: /vercel/next.js).
  • query: 사용자의 특정 질문 또는 작업. 관련 스니펫을 얻으려면 구체적으로 작성하세요.

제한: 질문당 query-docs(또는 resolve-library-id)를 3번 이상 호출하지 마세요. 3번 호출 후에도 답변이 명확하지 않으면 불확실성을 명시하고 추측하지 말고 가지고 있는 최상의 정보를 사용하세요.

4단계: 문서 사용

  • 가져온 최신 정보를 사용하여 사용자의 질문에 답변하세요.
  • 유용할 경우 문서에서 관련 코드 예제를 포함하세요.
  • 중요할 때 라이브러리 또는 버전을 인용하세요 (예: "Next.js 15에서는...").

예제

예제: Next.js 미들웨어

  1. resolve-library-id를 libraryName: "Next.js", query: "Next.js 미들웨어를 어떻게 설정하나요?"와 함께 호출합니다.
  2. 결과에서 이름과 벤치마크 점수로 최상의 일치 항목(예: /vercel/next.js)을 선택합니다.
  3. query-docs를 libraryId: "/vercel/next.js", query: "Next.js 미들웨어를 어떻게 설정하나요?"와 함께 호출합니다.
  4. 반환된 스니펫과 텍스트를 사용하여 답변합니다. 관련이 있을 경우 문서에서 최소한의 middleware.ts 예제를 포함합니다.

예제: Prisma 쿼리

  1. resolve-library-id를 libraryName: "Prisma", query: "관계와 함께 쿼리하는 방법은?"와 함께 호출합니다.
  2. 공식 Prisma 라이브러리 ID(예: /prisma/prisma)를 선택합니다.
  3. 해당 libraryId와 쿼리로 query-docs를 호출합니다.
  4. 문서에서 가져온 짧은 코드 스니펫과 함께 Prisma Client 패턴(예: include 또는 select)을 반환합니다.

예제: Supabase 인증 메서드

  1. resolve-library-id를 libraryName: "Supabase", query: "인증 메서드는 무엇인가요?"와 함께 호출합니다.
  2. Supabase 문서 라이브러리 ID를 선택합니다.
  3. query-docs를 호출합니다. 인증 메서드를 요약하고 가져온 문서에서 최소한의 예제를 보여줍니다.

모범 사례

  • 구체적으로 작성하세요: 더 나은 관련성을 위해 가능하면 사용자의 전체 질문을 쿼리로 사용하세요.
  • 버전 인식: 사용자가 버전을 언급할 경우, 확인 단계에서 버전별 라이브러리 ID를 사용 가능하면 사용하세요.
  • 공식 소스 선호: 여러 일치 항목이 있을 경우, 커뮤니티 포크보다 공식 또는 기본 패키지를 선호하세요.
  • 민감한 데이터 없음: Context7에 보내는 모든 쿼리에서 API 키, 비밀번호, 토큰 및 기타 비밀을 제거하세요. resolve-library-id 또는 query-docs에 전달하기 전에 사용자 질문에 비밀이 포함될 수 있다고 간주하세요.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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