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skill-scout

새 기술을 만들기 전에 기존 로컬, 마켓플레이스, GitHub 및 웹 기술 소스를 검색합니다. 사용자가 워크플로를 위한 기술을 생성, 빌드, 포크 또는 찾고자 할 때 사용하세요.

skill-scout란 무엇인가요?

이 기술은 AI 에이전트 사용자가 새로운 기술을 생성하기 전에 기존 기술을 검색하도록 안내합니다. 목표는 중복 생성을 방지하고, 외부 기술을 채택하기 전에 검증하는 것입니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 로컬 설치 기술, 마켓플레이스, GitHub 리포지토리 및 웹 검색을 지원합니다. 검색 의도를 파악하고, 여러 소스에서 키워드를 검색한 후, 결과를 순위화하여 사용자에게 표 형식으로 제시합니다. 외부 기술은 보안 및 유지 관리 상태를 확인한 후에만 추천하며, 최종적으로 기존 기술 사용, 포크, 또는 신규 생성 중 선택하도록 돕습니다.

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

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문서

Skill Scout

새 기술을 만들기 전에 이 기술을 사용하세요. 목표는 기존 커뮤니티나 마켓플레이스 작업을 중복으로 만들지 않으면서, 외부 기술을 채택하기 전에 검증하는 것입니다.

출처: redminwang이 커뮤니티 PR #1232에서 복구했습니다.

사용 시기

  • 사용자가 "기술 만들기", "기술 빌드", "기술 제작" 또는 "새 기술"이라고 말할 때.
  • 사용자가 "X를 위한 기술이 있나요?" 또는 "Y를 수행하는 기술이 존재하나요?"라고 물을 때.
  • 사용자가 워크플로를 설명하고, 당신이 새 기술을 만들 것을 제안하려 할 때.
  • 사용자가 기존 기술을 포크하거나 확장하려 할 때.

사용자가 검색을 건너뛰거나 처음부터 만들라고 명시적으로 말하면, 그 점을 인지하고 요청된 생성 워크플로를 진행하세요.

작동 방식

1단계 - 의도 파악

다음을 추출하세요:

  • 기술이 수행해야 할 작업.
  • 사용 트리거 조건.
  • 관련된 도메인, 도구, 프레임워크 또는 데이터 소스.
  • 3~5개의 검색 키워드와 유용한 동의어.

2단계 - 로컬 소스 검색

먼저 설치된 기술과 마켓플레이스 기술 이름을 검색하세요. 로컬 소스는 이미 사용자 환경에 포함되어 있으므로 선호됩니다.

find ~/.claude/skills -maxdepth 2 -name SKILL.md 2>/dev/null | grep -iE "키워드|동의어"
find ~/.claude/plugins/marketplaces -path '*/skills/*/SKILL.md' 2>/dev/null | grep -iE "키워드|동의어"

그런 다음 프론트매터 설명을 검색하세요:

grep -RilE "키워드|동의어" ~/.claude/skills ~/.claude/plugins/marketplaces 2>/dev/null

3단계 - 원격 소스 검색

사용 가능한 GitHub 및 웹 검색 도구를 사용하세요. 간결한 쿼리를 선호합니다:

gh search repos "claude code skill 키워드" --limit 10 --sort stars
gh search code "name: 키워드" --filename SKILL.md --limit 10

웹 검색의 경우, 다음과 같은 최대 3개의 타겟팅된 쿼리를 사용하세요:

"claude code skill" 키워드
"SKILL.md" 키워드
"everything-claude-code" 키워드

4단계 - 외부 일치 항목 검증

채택 또는 포크를 위해 외부 기술을 추천하기 전에:

  • SKILL.md 프론트매터와 지침을 읽으세요.
  • 예상치 못한 셸 명령, 파일 쓰기, 네트워크 호출, 자격 증명 처리 또는 패키지 설치가 있는지 확인하세요.
  • 리포지토리가 유지 관리되는지 확인하세요.
  • 마켓플레이스 원본을 편집하는 것보다는 새 로컬 브랜치에 복사하고 diff를 검토하는 것을 선호하세요.

5단계 - 결과 순위화

후보를 다음 기준으로 순위를 매기세요:

  1. 기술 이름의 정확한 키워드 일치.
  2. 설명의 키워드 또는 동의어 일치.
  3. 로컬 설치 또는 마켓플레이스 소스.
  4. 최근 활동이 있는 유지 관리되는 GitHub 소스.
  5. 웹 전용 언급.

최종 목록을 10개 결과로 제한하세요.

6단계 - 결정 옵션 제시

사용자에게 짧은 표를 제공하세요:

옵션의미
기존 사용일치하는 기술을 그대로 호출하거나 설치합니다.
포크 또는 확장가장 가까운 기술을 복사하여 수정합니다.
새로 만들기가까운 일치 항목이 없는지 확인한 후 새 기술을 만듭니다.

사용자가 해당 경로를 선택하거나 검색 결과 가까운 일치 항목이 없는 경우에만 새 기술을 만드세요.

예제

결과 표

| # | 기술 | 소스 | 일치 이유 | 차이 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | article-writing | 로컬 ECC | 문서 및 가이드 작성 | 릴리스 노트에 초점을 맞추지 않음 |
| 2 | content-engine | 로컬 ECC | 다중 형식 콘텐츠 워크플로 | 필요보다 무거움 |
| 3 | blog-writer | GitHub | 최근 커밋이 있는 블로그 작성 기술 | 보안 검토 필요 |

사용자 대상 요약

가까운 로컬 일치 항목 2개와 외부 후보 1개를 찾았습니다. 가장 가까운 것은 `article-writing`입니다. 초안 작성과 수정을 다루지만, 요청하신 릴리스 노트 체크리스트는 포함되지 않습니다. 그대로 사용하거나, 릴리스 노트 변형으로 포크하거나, 새 기술을 만들 수 있습니다.

안티 패턴

  • 검색이 합리적인 경우 바로 새 기술 생성으로 건너뛰지 마세요.
  • 외부 기술을 먼저 읽지 않고 설치하지 마세요.
  • 순위가 매겨지지 않은 긴 약한 일치 목록을 제시하지 마세요.
  • 웹 전용 언급을 신뢰할 수 있는 소스로 취급하지 마세요.
  • 설치된 마켓플레이스 원본을 제자리에서 편집하지 마세요.

관련 항목

  • search-first - 만들기 전에 먼저 검색하는 일반 워크플로.
  • skill-stocktake - 설치된 기술의 상태, 중복 및 부족분을 감사합니다.
  • agent-sort - 기존 에이전트와 기술을 분류하고 정리합니다.

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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