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agentic-engineering

에이전트 엔지니어로 작업하며 평가 우선 실행, 작업 분해, 비용 인식 모델 라우팅을 수행합니다. 에이전트가 처음부터 끝까지 수행할 엔지니어링 작업을 계획하거나 실행할 때 사용하세요.

agentic-engineering란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 구현 작업의 대부분을 수행하고 인간이 품질 및 위험 통제를 담당하는 엔지니어링 워크플로우를 위해 설계되었습니다. 평가 우선 루프(평가 및 회귀 테스트 정의 → 기준선 실행 → 구현 → 재평가)를 중심으로 작동하며, 모든 단계에서 명확한 완료 기준과 측정 가능한 결과를 보장합니다. 또한 15분 단위 규칙을 적용하여 작업을 독립적으로 검증 가능하고 단일 지배적 위험을 가지며 명확한 완료 조건을 노출하는 작은 단위로 분해합니다. 비용 인식 모델 라우팅을 통해 Haiku는 분류 및 상용구 변환, Sonnet은 구현 및 리팩터, Opus는 아키텍처 및 근본 원인 분석과 같은 복잡성에 따라 모델 계층을 할당하며, 낮은 계층이 명확한 추론 격차로 실패할 때만 상위 계층으로 에스컬레이션합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 모든 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 개발자와 AI 에이전트 사용자가 비용을 통제하면서 체계적이고 검증 가능한 방식으로 엔지니어링 작업을 계획하고 실행하는 데 도움을 줍니다.

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

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문서

에이전틱 엔지니어링

AI 에이전트가 대부분의 구현 작업을 수행하고 인간이 품질 및 위험 통제를 담당하는 엔지니어링 워크플로우에 이 스킬을 사용하세요.

운영 원칙

  1. 실행 전에 완료 기준을 정의하세요.
  2. 작업을 에이전트 단위로 분해하세요.
  3. 작업 복잡성에 따라 모델 계층을 라우팅하세요.
  4. 평가와 회귀 검사로 측정하세요.

평가 우선 루프

  1. 기능 평가와 회귀 평가를 정의하세요.
  2. 기준선을 실행하고 실패 시그니처를 캡처하세요.
  3. 구현을 실행하세요.
  4. 평가를 재실행하고 델타를 비교하세요.

작업 분해

15분 단위 규칙을 적용하세요:

  • 각 단위는 독립적으로 검증 가능해야 합니다.
  • 각 단위는 단일 지배적 위험을 가져야 합니다.
  • 각 단위는 명확한 완료 조건을 노출해야 합니다.

모델 라우팅

  • Haiku: 분류, 상용구 변환, 좁은 범위의 편집
  • Sonnet: 구현 및 리팩터
  • Opus: 아키텍처, 근본 원인 분석, 다중 파일 불변 조건

세션 전략

  • 밀접하게 결합된 단위의 경우 세션을 계속 유지하세요.
  • 주요 단계 전환 후에는 새 세션을 시작하세요.
  • 활성 디버깅 중이 아닌 경우 마일스톤 완료 후 압축하세요.

AI 생성 코드 검토 초점

다음 항목을 우선시하세요:

  • 불변 조건 및 경계 사례
  • 오류 경계
  • 보안 및 인증 가정
  • 숨겨진 결합 및 롤아웃 위험

자동화된 포맷/린트가 이미 스타일을 강제하는 경우 스타일 관련 의견 불일치에 검토 시간을 낭비하지 마세요.

비용 규율

작업별로 다음을 추적하세요:

  • 모델
  • 토큰 예상치
  • 재시도
  • 실시간 소요 시간
  • 성공/실패

낮은 계층이 명확한 추론 격차로 실패할 때만 모델 계층을 에스컬레이션하세요.

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.

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

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

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-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.

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