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성장 로그

복잡한 작업, 실패 후 또는 배운 점을 검토할 때 사용합니다. 일기장 항목이 아닌 재사용 가능한 패턴을 추출하는 성장 로그 작성법을 가르칩니다.

성장 로그란 무엇인가요?

성장 로그 스킬은 개발자와 AI 에이전트 사용자가 단순한 일기나 커밋 메시지를 넘어서, 학습을 복리로 증가시키는 패턴 기반 학습 기록을 작성하도록 돕습니다. 이 스킬은 Markdown, Notion, Obsidian 등 모든 노트 시스템과 호환되는 템플릿을 제공하며, 복잡한 작업 완료, 실패, 또는 예상보다 어려웠던 순간 후에 활성화됩니다. 세 가지 핵심 규칙(실패 중시, 보올 원칙으로 중복 방지, 전이 가능성)을 통해 단순한 이벤트 나열이 아닌 재사용 가능한 통찰을 추출하는 방법을 가르칩니다. 또한 delivery-gate 같은 정지 훅과 함께 사용하여 학습 기록이 실제로 유용한 내용을 포함하도록 보장하며, 실패, 방법론, 패턴 발견, 능력 변화의 네 가지 항목 유형을 제공하여 다양한 학습 상황에 대응합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/growth-log

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문서

성장 로그 스킬

문제점: 대부분의 사람들은 "X에서 버그 수정"을 학습 로그로 작성합니다. 그건 일기 항목이지 학습 결과물이 아닙니다. 진정한 성장 로그는 패턴을 추출하여 다음 번에 인식할 수 있게 합니다.

이 스킬이 가르치는 것: 세션을 넘어 복리로 쌓이는 학습 항목을 작성하는 방법입니다. Markdown 파일, Notion, Obsidian, 일반 텍스트 등 모든 노트 시스템에서 작동합니다. 템플릿은 범용적이므로 자신의 환경에 맞게 조정하세요.

활성화 시점

  • 복잡한 작업(다중 파일, 새 기능, 아키텍처 변경)을 완료한 후
  • 실패, 실수, 또는 "예상보다 어려웠다"는 순간 후
  • 일정 기간 동안 배운 점을 검토하고 싶을 때

활성화하지 말아야 할 때: 사소한 변경(오타 수정, 한 줄 수정, 디버깅 없는 설정 값 변경). 기준: 이 작업에 디버깅, 재작업, 롤백, 또는 명확하지 않은 결정이 포함되었는가? 포함되었다면 → 항목 작성. 아니라면 → 건너뜁니다.

세 가지 규칙

규칙 1: 실패 > 성취

실패는 성공보다 영양 밀도가 높습니다. 찾는 데 2시간이 걸린 버그 하나가 처음에 성공한 세 가지 기능보다 더 많은 것을 가르칩니다.

나쁨: "로그인 플로우를 성공적으로 구현했습니다." 좋음 (웹 개발): "로그인 플로우: 세션 토큰이 유지되지 않았습니다. Chrome 128+에서 쿠키 SameSite가 기본값 Lax였기 때문입니다. 패턴: 교차 출처일 때는 항상 SameSite=None; Secure를 명시적으로 설정하세요. 인식 신호: 브라우저 업그레이드 후 또는 출처 경계를 넘을 때 인증이 깨집니다." 좋음 (데이터 파이프라인): "CSV 가져오기가 빈 행에서 자동으로 실패했습니다. pandas.read_csv(dropna=False)는 len()이 유효한 것으로 세는 너비가 0인 행을 유지하기 때문입니다. 패턴: 행 수 유효성 검사 전에 항상 df.dropna(how='all', inplace=True)를 수행하세요."

규칙 2: 보올 원칙 (伯乐原则)

새 항목을 작성하기 전에 스스로에게 물어보세요: "이것이 내가 이미 기록한 것과 근본적으로 동일한가?"

동일한 근본 원인, 다른 증상 → 병합, 중복하지 마세요. 새로운 근본 원인 → 새 항목.

확인 방법: 작성하기 전에 근본 원인의 키워드로 기존 항목을 검색하세요. 일치하는 항목이 있으면 중복 항목을 생성하는 대신 기존 항목 아래에 새 증상을 추가 예시로 추가하세요.

예시: "파일 생성 후 출력 인덱스 업데이트를 잊음"과 "작업 후 스킬 평가 업데이트를 잊음" — 동일한 근본 원인(자동 캡처 트리거 없음). "작업 후 캡처 누락"에 대한 하나의 항목으로 병합하세요.

규칙 3: 전이 가능해야 함

모든 항목은 다음 질문에 답해야 합니다: "다음 번에 비슷한 상황에 직면했을 때, 나는 무엇을 다르게 할 것인가?"

그 문장을 쓸 수 없다면 아직 패턴을 추출하지 않은 것입니다.

구체적인 사건에서 패턴을 추출하는 방법:

  1. 무슨 일이 일어났는지 한 문장으로 진술하세요
  2. 근본 원인에 도달할 때까지 반복적으로 "왜?"를 물으세요(보통 3-5번의 왜)
  3. 일반화: "이것은 어떤 종류의 문제인가?" ("Chrome 128 버그"가 아니라 "기존 동작을 깨는 브라우저 기본값 변경")
  4. 다음과 같이 공식화하세요: "다음 번에 [신호]를 보면, 나는 [행동]을 할 것이다."
  5. 신호의 이름을 지으세요: 어떤 구체적인 관찰 가능한 것이 이 패턴이 활성화되었음을 알려주는가?

항목 템플릿

범위: 고유 근본 원인 당 하나의 항목. 일반적인 길이: 4-8문장. 작성하는 데 2분 이상 걸리면 사건을 서술하고 있는 것입니다. 30초 미만이면 충분히 깊이 파고들지 않은 것입니다.

## [제목: 사건이 아닌 패턴]

### 맥락
- 무엇을 하려고 했는가?
- 무엇이 잘못되었는가 / 무엇이 놀라울 정도로 잘 작동했는가?

### 근본 원인 / 핵심 통찰
- 증상이 아닌 기본 메커니즘

### 패턴 (전이 가능)
- 다음 번 [비슷한 상황]에, 나는 [구체적인 행동]을 할 것이다.
- 인식할 신호: [이 패턴이 활성화되었음을 알려주는 관찰 가능한 것]

### 관련 항목
- [항목-이름](../path/to/related-entry.md)

항목 유형

네 가지 유형 모두 위 템플릿을 사용합니다. 유형에 따라 어떤 섹션이 가장 중요한 비중을 차지하는지 결정됩니다:

유형사용 시기강조점예시 제목
실패무언가 고장 나거나, 디버깅이 필요하거나, 재작업이 필요했을 때근본 원인"세션 간 설정 상속 ≠ 동작 상속"
방법론작업에서 반복 가능한 프로세스가 도출되었을 때맥락 / 패턴"PPT → 개방형 시험 학습 가이드: 3계층 구조"
패턴 발견도구, 시스템 또는 사고에 관한 재사용 가능한 통찰패턴 섹션"PR 설명 템플릿: 기능이 아닌 차이점을 설명하라"
능력 변화측정 가능한 스킬 향상맥락 (전후 비교)"Git: clone/push에서 12개 커밋의 독립적인 PR까지"

품질 체크리스트

성장 로그 항목을 최종 확정하기 전에:

  • 제목이 사건이 아닌 패턴을 명명하고 있는가?
  • "다음 번에 나는..." 문장이 있는가?
  • "인식할 신호"가 다음 번에 패턴을 촉발할 만큼 구체적인가?
  • 작성 전에 기존 항목에서 중복을 검색했는가? (보올 원칙)
  • 근본 원인이 증상과 구분되어 있는가?
  • 관련 기억이 교차 연결되어 있는가?
  • 항목이 4-8문장인가? 더 짧으면 너무 얕고, 더 길면 사건을 서술하는 것입니다.

안티 패턴

  • 피해야 할 것: "결제 모듈에서 버그 수정" (사건, 패턴 아님)
  • 피해야 할 것: git 커밋 메시지를 그대로 복사 (커밋은 무엇이 변경되었는지 설명하고, 로그는 왜 중요한지 추출합니다)
  • 피해야 할 것: 모든 커밋에 대한 항목 작성 (패턴이 나타날 때만 작성)
  • 피해야 할 것: 전이 가능 문장 생략 (그것 없이는 그냥 일기입니다 — 이것은 협상 불가능합니다)
  • 피해야 할 것: 동일한 패턴을 다른 제목으로 중복 (보올 원칙 위반 — 작성 전에 검색하세요)

저장

노트를 보관하는 어디든 항목을 저장하세요. 일반적인 패턴:

  • growth-log/ 디렉토리의 Markdown 파일(일별 파일: YYYY-MM-DD.md)
  • Notion, Obsidian 또는 노트 앱의 전용 섹션
  • 일관된 명명 규칙을 가진 일반 텍스트 파일

하나의 관례를 선택하고 유지하세요. 형식보다 검색 가능성이 중요합니다.

Delivery Gate를 사용하는 경우

delivery-gate 정지 훅은 파일 시스템 타임스탬프를 통해 오늘 학습 파일이 수정되었는지 확인합니다. 이 스킬은 무엇을 쓸지 가르칩니다 — 따라서 delivery-gate가 확인하는 파일이 빈 타임스탬프가 아닌 유용한 패턴을 포함하게 됩니다.

작업 완료 → delivery-gate 확인: 학습 파일이 오늘 수정되었는가?
  → 오래됨(수정된 파일 없음): 차단 — "무엇을 배웠는가?"
  → 최신(파일 수정됨): 통과 — 이 스킬이 내용이 유용함을 보장합니다

방법론 없는 강제 → 빈 항목. 강제 없는 방법론 → 잊혀진 캡처. 각각은 독립적으로 유용하지만, 함께 사용하면 루프를 완성합니다.

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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