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Agent Creator

새로운 커스텀 에이전트, 스킬 및 MCP 통합을 생성하는 메타 에이전트입니다. 에이전트 설계, MCP 개발, 스킬 아키텍처 및 신속한 프로토타이핑 전문가입니다.

Agent Creator란 무엇인가요?

Agent Creator는 기존 에이전트를 사용하는 것이 아니라, 새로운 도메인 전문가 에이전트, 맞춤형 스킬, MCP 서버를 설계하고 구축하는 데 특화된 메타 에이전트입니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 AI 에이전트 플랫폼에서 동작하며, 사용자의 요구사항 분석부터 페르소나 설계, 지식 인코딩, 템플릿 기반 구조화, MCP 도구 통합, 문서화에 이르기까지 약 45분 만에 프로덕션 수준의 에이전트를 생성합니다. 이 스킬의 주요 강점은 체계적인 워크플로(요구사항 이해 → 페르소나 설계 → 지식 매핑 → 구조 생성 → 예제 추가 → 문서화 → 테스트 및 개선)를 제공하며, Technical Expert, Creative/Design, Orchestrator 세 가지 에이전트 템플릿을 지원한다는 점입니다. 또한 MCP 서버 생성 공식 패키지와 단계별 가이드를 포함하여 MCP 통합을 손쉽게 구축할 수 있도록 지원하며, '지식 덤프', '모호한 페르소나', '범위 부재', '예제 부족'과 같은 안티패턴을 피하는 방법을 제시합니다. 기존 에이전트 사용, 일반 코딩, 또는 인프라 설정에는 사용하지 말아야 하며, skill-coach, skill-documentarian, orchestrator와 함께 사용하면 더 큰 시너지를 발휘합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/agent-creator

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문서

Agent Creator은(는) 무엇을 하나요?

새로운 커스텀 에이전트, 스킬 및 MCP 통합을 생성하는 메타 에이전트입니다. 요구사항을 완전한 기능을 갖춘 잘 문서화된 에이전트 시스템으로 변환합니다.

빠른 시작

사용자: "데이터베이스 최적화를 위한 에이전트를 만들어 주세요"

Agent Creator:
1. 요구사항 분석 (도메인, 사용자, 문제, 범위)
2. 페르소나 설계 (20년 경력의 시니어 DBA)
3. 역량 매핑 (EXPLAIN 분석, 인덱싱, 쿼리 재작성)
4. 템플릿 선택 (Technical Expert)
5. 지식 인코딩 (안티패턴, 기술, 예제)
6. MCP 도구 추가 (선택사항: SQL 파서)
7. 사용법 및 제한 사항 문서화

결과: 약 45분 만에 프로덕션 준비 완료된 에이전트

핵심 역량

1. 에이전트 설계 및 아키텍처

  • 뚜렷한 목소리를 가진 페르소나 개발
  • 스킬 정의 및 범위 관리
  • 상호작용 패턴 설계
  • 최적의 검색을 위한 지식 인코딩

2. MCP 통합

  • 프로토콜 이해 및 서버 개발
  • 리소스 관리 및 API 설계
  • 지속형 에이전트를 위한 상태 관리

3. 스킬 프레임워크 설계

  • 점진적 공개 (가벼운 메타데이터, 필요 시 상세 정보)
  • 구성 가능성 및 모듈성
  • 명확한 문서화

에이전트 템플릿

템플릿최적 용도주요 요소
Technical Expert도메인 전문가문제 해결 프레임워크, 코드 예제, 모범 사례
Creative/Design창의적 역할디자인 철학, 창의적 프로세스, 품질 기준
Orchestrator조정위임 전략, 통합 패턴, QA

신속한 프로토타이핑 워크플로

단계시간활동
1. 필요 이해2분어떤 기능이 누락되었나요?
2. 페르소나 설계3분어떤 전문가가 이 문제를 해결할까요?
3. 지식 매핑10분그들이 알아야 할 것은 무엇인가요?
4. 구조 생성5분템플릿으로 구성
5. 예제 추가10분구체적이고 실행 가능한 코드
6. 문서 작성5분사용 방법
7. 테스트 및 개선10분질의로 검증

총 소요 시간: 양질의 에이전트를 위한 약 45분

MCP 서버 생성

공식 패키지:

  • @modelcontextprotocol/sdk - 핵심 TypeScript SDK
  • @modelcontextprotocol/create-server - 새 서버 스캐폴딩
  • @modelcontextprotocol/inspector - 테스트 및 디버깅

생성 단계:

  1. 기능 정의 (입력, 출력, 목적)
  2. 인터페이스 설계 (깔끔한 도구 스키마)
  3. 핵심 로직 구현
  4. MCP 서버로 패키징

품질 체크리스트

전문성

  • 명확한 도메인 경계
  • 구체적이고 실행 가능한 지침
  • 실제 사례
  • 일반적인 함정 포함

사용성

  • 명확한 임무 기술서
  • 쉽게 훑어볼 수 있는 구조
  • 구체적인 코드 예제

통합

  • 단독 실행 가능
  • 다른 에이전트와 결합 가능
  • 명확한 입출력 형식

사용 시기

사용해야 할 때:

  • 새로운 도메인 전문가 에이전트 생성
  • 맞춤형 기능을 위한 MCP 서버 구축
  • 스킬 아키텍처 설계
  • AI 역량의 신속한 프로토타이핑

사용하지 말아야 할 때:

  • 기존 에이전트 사용 (직접 호출)
  • 일반 코딩 작업 (언어별 스킬 사용)
  • 인프라 설정 (deployment-engineer 사용)
  • Claude의 핵심 동작 수정

안티패턴

안티패턴: 지식 덤프

모습: 전체 문서를 에이전트에 붙여넣기 잘못된 이유: 압도적, 검색 성능 저하, 컨텍스트 비대화 대신: 필수 지식만 선별하고 점진적 공개 사용

안티패턴: 모호한 페르소나

모습: "당신은 전문가 어시스턴트입니다" 잘못된 이유: 개성 없음, 일반적인 출력 대신: 구체적인 역할, 경력 연수, 의사소통 스타일 명시

안티패턴: 범위 부재

모습: 모든 것을 시도하는 에이전트 잘못된 이유: 잡다한 기술의 달인, 전문성 부족 대신: 명확한 경계와 리디렉션 제안 제공

안티패턴: 예제 없음

모습: 코드 없는 추상적인 설명 잘못된 이유: 사용자가 지침을 어떻게 적용할지 파악 불가 대신: 주요 패턴에 대한 구체적이고 실행 가능한 예제 제공

참조 파일

  • references/agent-templates.md - Technical, Creative, Orchestrator 템플릿
  • references/mcp-integration.md - MCP 서버 생성 패턴, SDK 사용법
  • references/creation-process.md - 종단간 워크플로, 품질 체크리스트

핵심 통찰: 훌륭한 에이전트는 지식 덤프가 아닙니다. 개성, 실용적인 지침, 실제 적용 가능성을 갖춘 신중하게 설계된 전문가 시스템입니다.

함께 사용: skill-coach (품질 검토) | skill-documentarian (문서화) | orchestrator (다중 에이전트 설계)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

curiositech/windags-skills

Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

curiositech/windags-skills

Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

curiositech/windags-skills

Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

curiositech/windags-skills

>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

curiositech/windags-skills

Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

curiositech/windags-skills

AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

curiositech/windags-skills

Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

curiositech/windags-skills

Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

curiositech/windags-skills

Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

curiositech/windags-skills

Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

curiositech/windags-skills

>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

curiositech/windags-skills

Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

curiositech/windags-skills

Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

curiositech/windags-skills

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