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search-first

코드를 작성하기 전에 먼저 연구하는 워크플로우입니다. 기존 도구, 라이브러리, 패턴을 검색한 후 맞춤 코드를 작성합니다. 리서처 에이전트를 호출합니다.

search-first란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex 등)가 새로운 기능이나 통합 작업을 시작할 때 '코드를 먼저 작성하지 않고' 기존 솔루션을 먼저 검색하도록 안내합니다. 개발자가 흔히 겪는 '바퀴를 다시 발명하는' 문제를 방지하고, 생산성과 코드 품질을 높이는 것이 핵심 목표입니다. 스킬은 다섯 단계(도구 가용성 사전 확인 → 필요 분석 → 병렬 검색 → 평가 → 결정/구현)로 구성된 체계적인 워크플로우를 제공합니다. npm, PyPI, MCP 서버, GitHub, 웹 검색 등 여러 채널을 병렬로 탐색하며, 발견된 후보군을 기능성, 유지보수 상태, 커뮤니티, 문서, 라이선스, 의존성 기준으로 평가합니다. 최종적으로 채택(as-is), 확장(Extend/Wrap), 조합(Compose), 또는 맞춤 구축(Build) 중 가장 적합한 결정을 내리도록 돕습니다. 특히 리서처 에이전트를 활용한 '전체 모드'와 빠른 인라인 점검 방식을 모두 지원하여, 간단한 작업부터 복잡한 작업까지 유연하게 적용할 수 있습니다.

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

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문서

/search-first — 코드를 작성하기 전에 먼저 연구하세요

'기존 솔루션을 먼저 검색한 후 구현하는' 워크플로우를 체계화합니다.

트리거

다음 상황에서 이 스킬을 사용하세요:

  • 기존 솔루션이 있을 법한 새 기능을 시작할 때
  • 의존성 또는 통합을 추가할 때
  • 사용자가 "X 기능을 추가해줘"라고 요청하고 코드를 작성하려 할 때
  • 새로운 유틸리티, 헬퍼, 추상화를 만들기 전에

워크플로우

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  0. 도구 가용성 사전 확인                    │
│     검색 채널을 신뢰하기 전에 먼저 확인하고,  │
│     건너뛴 채널은 정직하게 보고합니다         │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  1. 필요 분석                               │
│     필요한 기능이 무엇인지 정의               │
│     언어/프레임워크 제약 조건 파악            │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  2. 병렬 검색 (리서처 에이전트)              │
│     ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐  │
│     │  npm /   │ │  MCP /   │ │  GitHub / │  │
│     │  PyPI    │ │  Skills  │ │  웹       │  │
│     └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  3. 평가                                    │
│     후보군 평가 (기능성, 유지보수 상태,       │
│     커뮤니티, 문서, 라이선스, 의존성)         │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  4. 결정                                    │
│     ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────┐  │
│     │  채택   │  │  확장    │  │  맞춤   │  │
│     │  그대로  │  │  /래핑   │  │  구축   │  │
│     └─────────┘  └──────────┘  └─────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  5. 구현                                    │
│     패키지 설치 / MCP 구성 /                 │
│     최소한의 맞춤 코드 작성                   │
└─────────────────────────────────────────────┘

결정 매트릭스

신호조치
정확히 일치하고, 잘 유지되며, MIT/Apache 라이선스채택 — 설치하여 바로 사용
부분 일치, 좋은 기반확장 — 설치 + 얇은 래퍼 작성
여러 개의 약한 일치조합 — 2~3개의 작은 패키지 결합
적합한 것을 찾지 못함구축 — 맞춤 작성하되, 연구 결과를 참고

사용 방법

0단계: 도구 가용성 사전 확인

이는 에이전트 가이드로, 실행 가능한 설정 스크립트가 아닙니다. 작업과 프로젝트에 관련된 채널만 확인하세요.

채널확인 방법누락 시 대처
저장소 검색rg --files 및 대상 rg 쿼리보이는 파일만 검사했다고 명시
패키지 레지스트리npm --version, python -m pip --version 또는 프로젝트 패키지 매니저웹/문서 검색을 사용하고 레지스트리 적용 범위를 주장하지 않음
GitHub CLIgh auth status공개 웹 또는 로컬 git 기록만 사용
MCP/문서 도구사용 가능한 도구 목록 또는 로컬 MCP 구성공식 문서/웹 검색으로 대체
스킬 디렉토리해당하는 경우 ls ~/.claude/skills ~/.codex/skills로컬 스킬 카탈로그를 사용할 수 없었다고 말함

빠른 모드 (인라인)

유틸리티를 작성하거나 기능을 추가하기 전에, 정신적으로 다음을 실행하세요:

  1. 이 기능이 이미 저장소에 존재하는가? → 먼저 관련 모듈/테스트에서 rg 검색
  2. 이게 일반적인 문제인가? → npm/PyPI 검색
  3. 이에 대한 MCP가 있는가? → ~/.claude/settings.json 확인 및 검색
  4. 이에 대한 스킬이 있는가? → ~/.claude/skills/ 확인
  5. GitHub 구현/템플릿이 있는가? → 새로운 코드를 작성하기 전에 유지 관리되는 오픈소스에 대한 GitHub 코드 검색 실행

전체 모드 (에이전트)

중요한 기능의 경우 리서처 에이전트를 실행하세요:

Agent(subagent_type="general-purpose", prompt="
  [DESCRIPTION]에 대한 기존 도구 연구:
  언어/프레임워크: [LANG]
  제약 조건: [ANY]

  검색: npm/PyPI, MCP 서버, Claude Code 스킬, GitHub
  반환: 권장 사항이 포함된 구조화된 비교
")

이전 Claude Code 문서에서는 이것을 Task(...)라고 부를 수 있습니다. 활성화된 harness에서 노출된 현재 agent/subagent 도구 이름을 사용하세요.

카테고리별 검색 단축키

개발 도구

  • 린팅 → eslint, ruff, textlint, markdownlint
  • 포맷팅 → prettier, black, gofmt
  • 테스팅 → jest, pytest, go test
  • 사전 커밋 → husky, lint-staged, pre-commit

AI/LLM 통합

  • Claude SDK → 최신 문서는 Context7
  • 프롬프트 관리 → MCP 서버 확인
  • 문서 처리 → unstructured, pdfplumber, mammoth

데이터 및 API

  • HTTP 클라이언트 → httpx (Python), ky/undici (Node)
  • 검증 → zod (TypeScript), pydantic (Python)
  • 데이터베이스 → 먼저 MCP 서버 확인

콘텐츠 및 퍼블리싱

  • 마크다운 처리 → remark, unified, markdown-it
  • 이미지 최적화 → sharp, imagemin

통합 포인트

플래너 에이전트와 함께

플래너는 1단계(아키텍처 검토) 전에 리서처를 호출해야 합니다:

  • 리서처가 사용 가능한 도구를 식별
  • 플래너가 이를 구현 계획에 통합
  • 계획에서 "바퀴 재발명"을 방지

아키텍트 에이전트와 함께

아키텍트는 다음을 위해 리서처를 참고해야 합니다:

  • 기술 스택 결정
  • 통합 패턴 발견
  • 기존 참조 아키텍처

반복 검색 스킬과 함께

점진적 발견을 위해 결합:

  • 1주기: 광범위 검색 (npm, PyPI, MCP)
  • 2주기: 상위 후보군 상세 평가
  • 3주기: 프로젝트 제약 조건과의 호환성 테스트

예시

예시 1: "데드 링크 검사 추가"

필요: 마크다운 파일에서 끊어진 링크 확인
검색: npm "markdown dead link checker"
발견: textlint-rule-no-dead-link (점수: 9/10)
조치: 채택 — npm install textlint-rule-no-dead-link
결과: 맞춤 코드 제로, 실제 검증된 솔루션

예시 2: "HTTP 클라이언트 래퍼 추가"

필요: 재시도 및 타임아웃 처리가 있는 탄력적인 HTTP 클라이언트
검색: npm "http client retry", PyPI "httpx retry"
발견: got (Node) with retry plugin, httpx (Python) with built-in retry
조치: 채택 — retry 구성으로 got/httpx 직접 사용
결과: 맞춤 코드 제로, 프로덕션에서 검증된 라이브러리

예시 3: "설정 파일 린터 추가"

필요: 스키마에 대한 프로젝트 설정 파일 검증
검색: npm "config linter schema", "json schema validator cli"
발견: ajv-cli (점수: 8/10)
조치: 채택 + 확장 — ajv-cli 설치, 프로젝트별 스키마 작성
결과: 패키지 1개 + 스키마 파일 1개, 맞춤 검증 로직 없음

안티 패턴

  • 코드로 바로 뛰어들기: 존재하는지 확인하지 않고 유틸리티 작성
  • MCP 무시: MCP 서버가 이미 해당 기능을 제공하는지 확인하지 않음
  • 조용히 건너뛰기: 검색 채널을 사용할 수 없었는데 "아무것도 찾지 못함"이라고 보고
  • 과도한 맞춤화: 라이브러리를 너무 많이 래핑하여 이점을 잃음
  • 의존성 비대: 하나의 작은 기능을 위해 거대한 패키지 설치

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.

관련 스킬