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BorjaGM1/kb-template

소유자가 보낸 내용(텍스트, 링크, 음성 메모, 스크린샷 등)을 적절한 볼트에 잘 정리된 연결 노트로 변환합니다.

kb-template란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 소유자로부터 받은 다양한 형식의 입력(텍스트, 링크, 음성 메모 전사, 스크린샷 등)을 개인 지식베이스의 잘 정리된 노트로 변환하도록 지시합니다. 주요 목표는 중복을 피하고 기존 노트를 업데이트하며, 구조화된 프론트매터(생성일, 수정일, 출처, 태그)와 위키링크를 통해 일관된 지식 그래프를 유지하는 것입니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 SKILL.md를 지원하는 모든 AI 코딩 에이전트와 호환됩니다. 플랫폼에 관계없이 표준 마크다운 지시를 따르며, git pull, rg, python3 스크립트 실행 등 명령줄 도구를 활용하여 로컬 저장소와 상호작용합니다. 에이전트는 먼저 저장소를 최신 상태로 유지하고, 입력 범위와 기밀성을 확인한 후 내용을 추출/요약합니다. 그런 다음 적절한 볼트를 선택하고 기존 노트를 검색하여 업데이트하거나 새 노트를 생성합니다. 각 노트는 원자적이며, 관련 MOC(Index)와 연결되어야 합니다. 마지막으로 린트 검사와 커밋을 수행하고 결과를 요약 보고합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/BorjaGM1/kb-template/tree/HEAD/skills/capture

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즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

캡처

  1. 저장소 루트에서: git pull --rebase.
  2. 범위 확인 (AGENTS.md): 명시적으로 전송됨? 제외된 주제가 아님? 비밀 정보 제거.
  3. 콘텐츠 추출:
    • 텍스트: 그대로 사용, 표현을 다듬되 의미 유지.
    • 링크: 페이지 가져오기; 제목, 작성자, 날짜, 핵심 포인트 3~7개, source에 URL 기록.
    • 음성: 전사; 소유자의 의도 유지; 불필요한 내용 제거.
    • 긴 스레드 (X, 포럼): 잘린 조각이 아닌 전체 텍스트로 답글을 읽고, 첫 페이지를 넘어서까지 읽기. 방대한 스레드의 경우 실질적인 주요 부분(작성자 답글, 신호 강도 높은 답글)을 다룸. 노트에 검토 범위 명시 (예: "작성자 답글 55개 중 40개 읽음").
    • 스크린샷/이미지: 관련 텍스트 설명/OCR; 필요한 경우 이미지를 attachments/에 저장.
  4. 볼트 선택 (AGENTS.md 표). 불명확: 기본 볼트 Inbox/ + 소유자에게 질문.
  5. 동일 주제의 기존 노트 검색 (rg -il "<키워드>" vaults/<v>). 중복 생성보다 기존 노트 업데이트 선호 (updated 갱신).
  6. 새 노트인 경우: 아이디어당 하나의 원자적 노트; 입력이 여러 주제를 포함하면 분할. 파일명은 AGENTS.md에 따름; 프론트매터 created/updated/source/tags; 내용과 태그는 영어.
  7. 연결: 관련 노트 또는 MOC에 최소 하나의 [[link]]를 포함하고, 해당 MOC (또는 Home.md)에 추가. 분류 불가: Inbox/.
  8. 절대 지어내지 말고; 추론은 표시.
  9. 커밋 전 검토: 초안 노트를 관련/연결된 노트 및 볼트의 기존 태그 옆에서 다시 읽기 (rg -h '^tags:' vaults/<v> | tr -d '[]' | tr ',' '\n' | sed 's/^ *//' | sort -u). 다음을 확인 및 수정:
    • 본문과 태그가 영어인지.
    • 태그가 주제에 맞고 형제/연결 노트와 일치하는지.
    • 새 태그를 만들기 전에 기존 태그를 재사용.
    • 위키링크 및 MOC / Home.md 항목이 완전한지.
    • 지어낸 사실이 없고; 추론이 표시되었는지.
  10. python3 scripts/lint.py vaults/<v> 실행; capture(<v>): <제목>으로 커밋; 즉시 푸시.
  11. 생성/업데이트된 노트를 간략히 답변.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

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