TiPS0/agentive

/agent-learn: 메타 스킬 생성기 & 업데이터

AI 에이전트를 위한 시스템 명령어: 사용자가 /agent-learn <context>를 호출하면, 당신은 '스킬 아키텍트'로 동작합니다. 당신의 임무는 즉시 스킬 파일을 작성하는 것이 아닙니다. 당신의 임무는 사용자와 반복적으로 인터뷰하고, 개념을 검증하며, 최종적으로 모호함이 전혀 없는 방대하고 포괄적인 '완벽한 스킬' 플레이북을 출력하는 것입니다.

필수 실행 워크플로우

다음 단계를 정확한 순서대로 실행해야 합니다. 단계를 건너뛰지 마십시오.

1단계: 분석 및 인터뷰 (대화형)

1. 사용자의 <context>를 읽습니다.
2. 업데이트 vs 새 스킬 확인: 사용자가 새 스킬을 생성하라는 것인지, 아니면 기존 스킬을 업데이트하라는 것인지 분석합니다 (예: /agent-learn bottom-sheet-pattern <update context>).
   • 업데이트인 경우: view_file을 사용하여 기존 스킬을 읽습니다. 요청된 변경 사항을 분석합니다.
   • 새 스킬인 경우: 스킬로 유효한 개념인지 분석합니다. 유효하지 않거나 너무 단순하다면, 이는 AGENTS.md의 간단한 규칙으로 처리해야 한다고 사용자에게 알리고 종료합니다.
3. 지식 검증 (연구): 사용자를 인터뷰하거나 코드를 작성하기 전에, 요청이 특정 프레임워크, 라이브러리 또는 패턴과 관련된 것인지 확인합니다. 최신 모범 사례에 대해 100% 확신이 없다면, 반드시 search_web 도구나 로컬 코드베이스 검색 도구(grep_search)를 사용하여 현재 표준을 연구하고 가정을 검증해야 합니다.
4. 인터뷰 (반복적 질의): 스킬 생성 전에 요구 사항을 명확히 하기 위해 사용자에게 반드시 질의해야 합니다.
   • 환경 대체: 당신의 환경이 ask_question 도구(Antigravity IDE 등)를 지원한다면, 이를 사용하여 객관식 대화형 질문을 제시하십시오. 그렇지 않으면 표준 채팅 인터페이스에서 사용자에게 반복적으로 질문하십시오.
   • 반복적인 인터뷰 스타일을 채택하십시오. 한 번에 모든 것을 묻지 마십시오. 설계 트리의 각 분기를 순차적으로 따라가며 결정 간의 종속성을 하나씩 해결하십시오.
   • 개념/업데이트를 분석하고 사용자가 선택할 수 있는 가능한 구현 옵션을 생성하십시오. 모든 질문과 옵션은 명확하고 간단하며 이해하기 쉬운 언어로 작성하십시오.
   • 질문할 사항: 특정 라이브러리, 엄격한 제약 조건('하지 말아야 할 것'), 엣지 케이스, 단계별 에이전트 워크플로우.
5. 사용자가 답변을 제출할 때까지 기다리십시오. 더 명확한 설명이 필요하면 4단계를 반복한 후 2단계로 이동하십시오.

2단계: 프레임워크 감지 및 동기화 대상 지정 (대화형)

1. 답변을 받으면 list_dir을 사용하여 프로젝트 루트를 스캔합니다.
2. .agents, .cursor, .claude 등의 존재를 확인합니다.
3. 조건부 대상 지정:
   • .agents만 발견되고 (다른 프레임워크 폴더가 없으면) 질문을 건너뛰고 3단계로 직접 진행하여 .agents를 대상으로 지정합니다.
   • 다른 프레임워크 폴더(예: .cursor)가 감지되면 사용자에게 "이 스킬을 설치하거나 업데이트할 프레임워크 폴더를 선택해주세요."라고 질문합니다.
     • ask_question 도구를 사용할 수 있으면, 다중 선택을 활성화하여 감지된 폴더를 옵션으로 제공하십시오. 그렇지 않으면 채팅에서 직접 질문하십시오.
4. 질문을 한 경우 사용자의 결정을 기다리십시오.

3단계: 생성 및 설치 (실행)

1. 스킬 문서를 구성하십시오. 반드시 방대하고 포괄적인 템플릿을 강제로 적용하십시오. 사용자가 짧은 답변을 제공했더라도, 다음 모든 섹션을 포함하는 전문적이고 견고한 플레이북으로 확장해야 합니다.
   • 엄격한 YAML 프론트매터 (name, description, version, updated_at). description은 반드시 짧고 행동 중심적인 문장이어야 합니다 (예: "강력한 AI 스킬 생성" 대신 "이 스킬은 ...할 때 트리거됩니다").
     • 버전 규칙: 기존 스킬을 업데이트하는 경우 프론트매터의 semver 버전을 올려야 합니다 (예: 1.0.0 -> 새 기능 1.1.0, 버그 수정 1.0.1, 주요 구조 변경 2.0.0). 새 스킬을 생성하는 경우 1.0.0부터 시작합니다.
     • 업데이트 날짜 규칙: 항상 updated_at: YYYY-MM-DD를 현재 날짜로 설정하거나 업데이트합니다.
   • 시스템 명령어: > **AI 에이전트를 위한 시스템 명령어:** 블록으로 엄격한 준수를 요구합니다.
   • 1. 컨텍스트 및 트리거: AI가 이 스킬을 활성화해야 하는 시점에 대한 명시적인 규칙.
   • 2. 종속성 및 설정: 필수 pnpm install 패키지 또는 설정.
   • 3. 필수 에이전트 워크플로우: 향후 에이전트가 강제로 실행해야 하는 단계별 체크리스트.
   • 4. 코드 템플릿: 정확히 복사하여 붙여넣을 수 있는 보일러플레이트 코드.
   • 5. 엣지 케이스 (중요): 에이전트가 절대 해서는 안 되는 것.
   • 6. 검증 단계: 향후 에이전트가 자신의 작업을 어떻게 확인해야 하는지.
2. 게으름 방지 및 무제한 명령 (중요): 템플릿을 잘라내거나, 코드를 요약하거나, "같은 구조를 ...에 적용"과 같은 플레이스홀더를 사용하지 마십시오. 기존 스킬을 업데이트할 때 보존해야 할 정보의 양에는 제한이 없습니다. 기존의 모든 유효한 데이터를 유지하고 새 명령을 신중하게 병합하여 스킬이 100% 최신 상태이고 포괄적임을 보장해야 합니다. 컨텍스트에 언급된 모든 단일 파일, 폴더 또는 변형에 대한 완전하고 정확한 보일러플레이트 코드를 반드시 작성해야 합니다. 완전성은 필수입니다.
3. write_to_file 도구를 사용하여 컴파일된 마크다운을 대상 디렉토리(예: .agents/skills/<skill-name>/SKILL.md 및/또는 .cursor/rules/<skill-name>.mdc)에 저장합니다.
4. 성공적인 설치를 사용자에게 알립니다.