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성장 기록

복잡한 작업, 실패 후 또는 학습한 내용을 검토할 때 사용합니다. 일기장 항목이 아닌 재사용 가능한 패턴을 추출하는 성장 기록을 작성하는 방법을 알려줍니다.

성장 기록란 무엇인가요?

성장 기록 스킬은 개발자와 AI 에이전트 사용자가 단순한 이벤트 기록을 넘어 학습 자산을 창출할 수 있도록 돕습니다. '버그 수정' 같은 일기 수준의 항목이 아닌, 근본 원인과 전이 가능한 패턴을 추출하는 방법에 초점을 맞춥니다. 이 스킬은 Markdown, Notion, Obsidian 등 모든 노트 시스템과 호환되는 템플릿과 3가지 핵심 규칙(실패 중시, 보올 원칙에 따른 중복 방지, 전이 가능성)을 제시합니다. 복잡한 작업 완료, 실패 경험, 학습 복기 시 활성화되며, 패턴 발견 방법과 품질 체크리스트까지 제공하여 학습이 실제 업무에 축적되고 활용되도록 합니다.

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

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문서

성장 기록 스킬

문제점: 대부분의 사람들은 학습 기록을 "X에서 버그 수정"과 같이 작성합니다. 그것은 일기 항목이지 학습 자산이 아닙니다. 진정한 성장 기록은 다음에 다시 인식할 수 있도록 패턴을 추출합니다.

이 스킬이 가르치는 것: 세션 전반에 걸쳐 축적되는 학습 항목을 작성하는 방법입니다. Markdown 파일, Notion, Obsidian, 일반 텍스트 등 모든 노트 시스템과 함께 작동합니다. 템플릿은 일반적이므로 자신의 환경에 맞게 조정하십시오.

활성화 시점

  • 복잡한 작업 완료 후 (다중 파일, 새 기능, 아키텍처 변경)
  • 실패, 실수, 또는 "예상보다 어려웠다"라는 순간 후
  • 일정 기간 동안 배운 내용을 검토하고 싶을 때

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

세 가지 규칙

규칙 1: 실패 > 성과

실패는 성공보다 영양 밀도가 높습니다. 발견하는 데 2시간이 걸린 버그 하나가 처음에 바로 작동한 3가지 기능보다 더 많은 것을 가르칩니다.

나쁨: "로그인 흐름을 성공적으로 구현했습니다." 좋음 (웹 개발): "로그인 흐름: Chrome 128+에서 쿠키 SameSite가 기본값으로 Lax로 설정되어 세션 토큰이 유지되지 않았습니다. 패턴: 교차 출처일 때 항상 SameSite=None; Secure를 명시적으로 설정하세요. 인식 신호: 브라우저 업그레이드 후 또는 출처 경계를 넘을 때 인증이 중단됩니다." 좋음 (데이터 파이프라인): "CSV 가져오기가 빈 행에서 pandas.read_csv(dropna=False)가 len()이 유효한 것으로 계산하는 너비가 0인 행을 유지하기 때문에 자동으로 실패했습니다. 패턴: 행 개수 검증 전에 항상 df.dropna(how='all', inplace=True)를 실행하세요."

규칙 2: 보올 원칙 (伯乐原则)

새 항목을 작성하기 전에 물어보세요: "이것은 기본적으로 내가 이미 기록한 것과 동일한가?"

동일한 근본 원인, 다른 증상 → 병합, 중복 생성 금지. 새로운 근본 원인 → 새 항목.

확인 방법: 작성 전에 근본 원인의 키워드로 기존 항목을 검색하십시오. 일치하는 항목을 찾으면 중복 항목을 만드는 대신 기존 항목 아래에 새 증상을 추가 예시로 추가하십시오.

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 공백"에 대한 하나의 항목으로 병합하십시오.

규칙 3: 전이 가능해야 함

모든 항목은 다음 질문에 답해야 합니다: "다음에 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. 한 문장으로 무슨 일이 일어났는지 진술
  2. 근본 원인에 도달할 때까지 반복적으로 "왜?"를 질문 (보통 3-5회)
  3. 일반화: "이것은 어떤 종류의 문제인가?" ("Chrome 128 버그"가 아닌 "기존 동작을 깨는 브라우저 기본값 변경")
  4. 공식화: "다음에 [신호]를 보면, 나는 [행동]을 할 것이다."
  5. 신호 이름 지정: 어떤 특정 관찰 가능한 것이 이 패턴이 활성화되었음을 알려주는가?

항목 템플릿

범위: 고유 근본 원인당 하나의 항목. 일반적인 길이: 4-8문장. 작성하는 데 2분 이상 걸리면 이벤트를 나열하고 있는 것입니다. 30초 미만이면 충분히 깊이 들어가지 않은 것입니다.

## [제목: 사건이 아닌 패턴]

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

### 근본 원인 / 핵심 통찰
- 증상뿐만 아니라 기본 메커니즘

### 패턴 (전이 가능)
- 다음에 [비슷한 상황]에서, 나는 [특정 행동]을 할 것이다.
- 인식할 신호: [무엇이 이 패턴이 활성화되었음을 알려주는가?]

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

항목 유형

네 가지 유형 모두 위 템플릿을 사용합니다. 유형은 어떤 섹션이 가장 중요한지를 결정합니다:

유형사용 시기강조점예시 제목
실패무언가 고장 나거나, 디버깅이 필요하거나, 재작업이 필요했을 때근본 원인"세션 간 구성 상속 ≠ 동작 상속"
방법론작업에서 반복 가능한 프로세스가 도출되었을 때컨텍스트 / 패턴"PPT → 오픈북 시험 학습 가이드: 3계층 구조"
패턴 발견도구, 시스템 또는 사고에 대한 재사용 가능한 통찰력패턴 섹션"PR 설명 템플릿: 기능이 아닌 차이점을 설명하라"
역량 변화측정 가능한 기술 향상컨텍스트 (이전 vs 이후)"Git: clone/push에서 12개 커밋이 있는 독립 PR까지"

품질 체크리스트

성장 기록 항목을 최종 확정하기 전에:

  • 제목이 사건이 아닌 패턴을 나타내는가?
  • "다음에 나는 ...을 할 것이다"라는 문장이 있는가?
  • "인식할 신호"가 다음에 패턴을 트리거할 수 있을 만큼 구체적인가?
  • 작성 전에 기존 항목에서 중복을 검색했는가? (보올 원칙)
  • 근본 원인이 증상과 구분되어 있는가?
  • 관련 기억들이 상호 연결되어 있는가?
  • 항목이 4-8문장인가? 더 짧으면 = 너무 얕음; 더 길면 = 사건을 나열하는 것.

안티 패턴

  • 피해야 할 것: "결제 모듈에서 버그 수정" (사건, 패턴 아님)
  • 피해야 할 것: git 커밋 메시지를 그대로 복사 (커밋은 무엇이 변경되었는지 설명; 로그는 왜 중요한지 추출)
  • 피해야 할 것: 모든 커밋에 대해 항목 작성 (패턴이 나타날 때만)
  • 피해야 할 것: 전이 가능 문장 생략 (없으면 그냥 일기입니다 — 이것은 협상 불가)
  • 피해야 할 것: 동일한 패턴을 다른 제목 아래 중복 (보올 원칙 위반 — 작성 전 검색)

저장

노트를 보관하는 곳에 항목을 저장하십시오. 일반적인 패턴:

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

하나의 규칙을 선택하고 고수하십시오. 검색 가능성이 형식보다 중요합니다.

전달 게이트를 사용하는 경우

delivery-gate 중지 훅은 파일 시스템 타임스탬프를 통해 오늘 학습 파일이 수정되었는지 확인합니다. 이 스킬은 무엇을 쓸지를 가르칩니다 — 따라서 전달 게이트가 확인하는 파일에 빈 타임스탬프가 아닌 실제로 유용한 패턴이 포함됩니다.

작업 완료 → 전달 게이트 확인: 학습 파일이 오늘 수정되었는가?
  → 오래됨 (수정된 파일 없음): 차단 — "무엇을 배웠습니까?"
  → 최신 (파일 수정됨): 통과 — 이 스킬은 내용이 유용함을 보장합니다

강제 없이 방법론만 있으면 → 빈 항목. 방법론 없이 강제만 있으면 → 학습 내용 캡처를 잊어버림. 각각은 독립적으로 유용하며 함께 사용하면 학습 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/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-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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