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agent-sort

특정 저장소에 대해 스킬, 명령어, 규칙, 훅 등을 DAILY와 LIBRARY 버킷으로 분류하여 증거 기반의 ECC 설치 계획을 수립합니다. 전체 번들을 로드하는 대신 프로젝트에 실제로 필요한 ECC만 선택할 때 사용하세요.

agent-sort란 무엇인가요?

agent-sort는 특정 저장소에 대해 ECC(Enhanced Codex Config)의 전체 번들을 로드하는 대신 프로젝트에 실제로 필요한 구성 요소만 선택적으로 설치할 수 있도록 지원하는 AI 에이전트 스킬입니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 병렬 저장소 인식 검토 패스를 통해 스킬, 명령어, 규칙, 훅, 기타 요소를 DAILY(매일 로드)와 LIBRARY(검색 가능하지만 기본 로드하지 않음) 버킷으로 분류합니다. 각 분류 결정은 실제 코드베이스의 확장자, 패키지 매니저, 프레임워크 설정, CI 설정, 의존성 매니페스트 등 구체적인 증거를 기반으로 이루어집니다. 이 스킬의 주요 장점은 추측이나 주관적 판단이 아닌 grep 증거 기반의 반복 가능한 설치 결정을 제공한다는 점이며, 특히 여러 기술 스택이 혼합된 모노레포나 리포지토리의 드리프트를 정리할 때 유용합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/agent-sort

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문서

Agent Sort

이 스킬은 저장소에 기본 전체 설치 대신 프로젝트별 ECC 표면이 필요할 때 사용합니다.

목표는 "유용해 보이는 것"을 추측하는 것이 아닙니다. 목표는 실제 코드베이스의 증거를 바탕으로 ECC 구성 요소를 분류하는 것입니다.

사용 시기

  • 프로젝트가 ECC의 하위 집합만 필요하고 전체 설치는 너무 복잡할 때
  • 저장소 스택은 명확하지만, 수동으로 스킬을 하나씩 선별하고 싶지 않을 때
  • 팀이 의견이 아닌 grep 증거에 기반한 반복 가능한 설치 결정을 원할 때
  • 항상 로드되는 일상 워크플로우 표면과 검색 가능한 라이브러리/참조 표면을 분리해야 할 때
  • 저장소가 잘못된 언어, 규칙, 훅 세트로 드리프트되어 정리가 필요할 때

절대적 규칙

  • 저장소를 진실의 원천으로 사용하며, 일반적인 선호도는 사용하지 않습니다.
  • 모든 DAILY 결정은 구체적인 저장소 증거를 인용해야 합니다.
  • LIBRARY는 "삭제"를 의미하지 않습니다. "기본 로드 없이 접근 가능하게 유지"를 의미합니다.
  • 현재 저장소에서 사용할 수 없는 훅, 규칙, 스크립트를 설치하지 마십시오.
  • ECC 네이티브 표면을 선호하며, 두 번째 설치 시스템을 도입하지 마십시오.

산출물

다음 아티팩트를 순서대로 생성합니다:

  1. DAILY 인벤토리
  2. LIBRARY 인벤토리
  3. 설치 계획
  4. 검증 보고서
  5. (선택 사항) 프로젝트가 원하는 경우 skill-library 라우터

분류 모델

두 개의 버킷만 사용합니다:

  • DAILY
    • 이 저장소의 모든 세션에서 로드되어야 함
    • 저장소의 언어, 프레임워크, 워크플로우 또는 운영자 표면과 강하게 일치
  • LIBRARY
    • 유지하는 것이 유용하지만 기본 로드할 가치는 없음
    • 검색, 라우터 스킬 또는 선택적 수동 사용을 통해 접근 가능해야 함

증거 소스

분류 전에 저장소 로컬 증거를 사용합니다:

  • 파일 확장자
  • 패키지 매니저 및 잠금 파일
  • 프레임워크 설정
  • CI 및 훅 설정
  • 빌드/테스트 스크립트
  • 임포트 및 의존성 매니페스트
  • 스택을 명시적으로 설명하는 저장소 문서

유용한 명령어는 다음과 같습니다:

rg --files
rg -n "typescript|react|next|supabase|django|spring|flutter|swift"
cat package.json
cat pyproject.toml
cat Cargo.toml
cat pubspec.yaml
cat go.mod

병렬 검토 패스

병렬 하위 에이전트를 사용할 수 있는 경우, 검토를 다음 패스로 분할합니다:

  1. 에이전트
    • agents/* 분류
  2. 스킬
    • skills/* 분류
  3. 명령어
    • commands/* 분류
  4. 규칙
    • rules/* 분류
  5. 훅 및 스크립트
    • 훅 표면, MCP 상태 확인, 도우미 스크립트, OS 호환성 분류
  6. 기타
    • 컨텍스트, 예제, MCP 설정, 템플릿, 가이드 문서 분류

하위 에이전트를 사용할 수 없는 경우, 동일한 패스를 순차적으로 실행합니다.

핵심 워크플로우

1. 저장소 읽기

분류 전에 실제 스택을 확인합니다:

  • 사용 중인 언어
  • 사용 중인 프레임워크
  • 기본 패키지 매니저
  • 테스트 스택
  • 린트/포맷 스택
  • 배포/런타임 표면
  • 이미 존재하는 운영자 통합

2. 증거 테이블 구축

모든 후보 표면에 대해 다음을 기록합니다:

  • 구성 요소 경로
  • 구성 요소 유형
  • 제안된 버킷
  • 저장소 증거
  • 간단한 근거

다음 형식을 사용합니다:

skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 .tsx 파일, next.config.ts 존재 | 핵심 프론트엔드 스택
skills/django-patterns   | skill | LIBRARY | .py 파일 없음, pyproject.toml 없음 | 이 저장소에서 활성화되지 않음
rules/typescript/*       | rules | DAILY | package.json + tsconfig.json | 활성 TS 저장소
rules/python/*           | rules | LIBRARY | Python 소스 파일 0개 | 접근만 가능하게 유지

3. DAILY vs LIBRARY 결정

다음 경우 DAILY로 승격:

  • 저장소가 일치하는 스택을 명확히 사용함
  • 구성 요소가 모든 세션에 도움이 될 만큼 일반적임
  • 저장소가 이미 해당 런타임 또는 워크플로우에 의존함

다음 경우 LIBRARY로 강등:

  • 구성 요소가 스택 외부에 있음
  • 저장소가 나중에 필요할 수 있지만 매일은 아님
  • 컨텍스트 오버헤드를 추가하면서 즉각적인 관련성은 없음

4. 설치 계획 수립

분류를 실행으로 변환:

  • DAILY 스킬 -> .claude/skills/에 설치 또는 유지
  • DAILY 명령어 -> 여전히 유용한 경우에만 명시적 shim으로 유지
  • DAILY 규칙 -> 일치하는 언어 세트만 설치
  • DAILY 훅/스크립트 -> 호환되는 것만 유지
  • LIBRARY 표면 -> 검색 또는 skill-library를 통해 접근 가능하게 유지

저장소가 이미 선택적 설치를 사용하는 경우, 다른 시스템을 생성하는 대신 해당 계획을 업데이트합니다.

5. (선택 사항) 라이브러리 라우터 생성

프로젝트가 검색 가능한 라이브러리 표면을 원하는 경우 생성:

  • .claude/skills/skill-library/SKILL.md

해당 라우터에는 다음이 포함되어야 합니다:

  • DAILY와 LIBRARY에 대한 간단한 설명
  • 그룹화된 트리거 키워드
  • 라이브러리 참조 위치

라우터 내에 모든 스킬 본문을 복제하지 마십시오.

6. 결과 검증

계획 적용 후 다음을 확인:

  • 모든 DAILY 파일이 예상 위치에 존재함
  • 오래된 언어 규칙이 활성 상태로 남아 있지 않음
  • 호환되지 않는 훅이 설치되지 않음
  • 결과 설치가 실제로 저장소 스택과 일치함

다음을 포함한 간결한 보고서 반환:

  • DAILY 개수
  • LIBRARY 개수
  • 제거된 오래된 표면
  • 미해결 질문

핸드오프

다음 단계가 대화형 설치 또는 복구인 경우 핸드오프:

  • configure-ecc

다음 단계가 중복 정리 또는 카탈로그 검토인 경우 핸드오프:

  • skill-stocktake

다음 단계가 더 넓은 컨텍스트 트리밍인 경우 핸드오프:

  • strategic-compact

출력 형식

결과를 다음 순서로 반환:

STACK
- 언어/프레임워크/런타임 요약

DAILY
- 증거가 포함된 항상 로드되는 항목

LIBRARY
- 증거가 포함된 검색 가능/참조 항목

INSTALL PLAN
- 설치, 제거 또는 라우팅해야 하는 항목

VERIFICATION
- 실행된 검사 및 남은 간격

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

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Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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