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Terminal · npx$
npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-skills --skill vercel-react-best-practicesWorks with Paperclip
How Compound fits into a Paperclip company.
Compound drops into any Paperclip agent that handles this kind of work. Assign it to a specialist inside a pre-configured PaperclipOrg company and the skill becomes available on every heartbeat — no prompt engineering, no tool wiring.
S
SaaS FactoryPaired
Pre-configured AI company — 18 agents, 18 skills, one-time purchase.
$27$59
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SKILL.md422 linesExpandCollapse
---name: compounddescription: 작업 중 발견한 인사이트를 구조화된 문서로 축적하여 나만의 지식 베이스를 복리로 성장시킨다allowed-tools: - Read - Write - Bash - Greppreconditions: - 인사이트가 확인됨 (가설이 아닌 검증된 학습) - 해당 인사이트가 재사용 가치가 있음--- # compound 스킬 **목적:** 작업 과정에서 검증된 인사이트를 즉시 문서화하여, 검색 가능한 지식 베이스를 구축한다. ## 개요 이 스킬은 인사이트가 확인되는 즉시 포착하여, YAML frontmatter 기반의 구조화된 문서로 저장한다. 카테고리별 단일 파일 아키텍처를 사용하며, 각 인사이트는 `knowledge/[category]/[filename].md`에 저장된다. --- <critical_sequence name="insight-capture" enforce_order="strict"> ## 7단계 프로세스 <step number="1" required="true">### Step 1: 트리거 감지 **자동 감지 문구 (대화에서 인식):** - "이거 잘 됐다"- "이 방식이 좋네"- "다음에도 이렇게 하자"- "이건 기록해두자"- "이 포맷이 먹혔다"- "이게 효과가 있었어"- "이렇게 하니까 됐어"- "기억해둬야 해" **OR 수동:** `/compound` 커맨드 **Non-trivial만 (재사용 가치 있는 인사이트):** - 반복할 수 있는 패턴- 다른 상황에도 적용 가능한 교훈- 시행착오 끝에 발견한 방법- 실전에서 검증된 접근법- 구조적 개선을 가져온 발견 **스킵 기준:** - 이 상황에서만 통하는 일회성 방법- 단순 사실 기록 (수치, 날짜 등)- 이미 문서화된 내용의 반복- 아직 검증되지 않은 가설</step> <step number="2" required="true" depends_on="1">### Step 2: 컨텍스트 수집 대화 이력에서 추출: **필수 정보:** - **domain**: work / learning / project / tool / personal- **insight_type**: 인사이트 유형 (schema.yaml enum 참조)- **component**: 도메인 내 하위 컴포넌트 (schema.yaml enum 참조)- **context**: 어떤 상황에서 나온 인사이트인가 (1-3문장)- **key_learning**: 핵심 교훈 한 문장 (다른 상황에도 일반화 가능하게)- **impact**: critical / high / medium / low- **tags**: 검색 키워드 (소문자, 하이픈 구분) **추가 수집 항목:** - 배경: 어떤 프로젝트/활동 중이었는가- 시도한 것들: 효과 없었던 접근들- 효과 있었던 것: 실제로 작동한 방법- 작동 이유: 왜 효과적이었는가- 재현 조건: 언제 이 방법을 쓸 수 있는가 **BLOCKING 요건:** domain, insight_type, 핵심 인사이트가 불분명한 경우 사용자에게 질문하고 응답을 기다린다: ```문서화를 위해 몇 가지 확인이 필요합니다: 1. 어떤 도메인인가요? (work/learning/project/tool/personal)2. 인사이트 유형은? (예: workflow_pattern, problem_solving, tool_discovery...)3. 핵심 교훈을 한 문장으로 정리하면? [응답 후 계속 진행]```</step> <step number="3" required="false" depends_on="2">### Step 3: 기존 문서 검색 `knowledge/` 에서 유사 인사이트 검색: ```bash# domain, tags, insight_type 기준으로 병렬 검색Grep: pattern="domain: [domain]" path=knowledge/ output_mode=files_with_matchesGrep: pattern="tags:.*[keyword]" path=knowledge/ output_mode=files_with_matches -i=trueGrep: pattern="insight_type: [type]" path=knowledge/ output_mode=files_with_matches``` **유사 문서 발견 시** 사용자에게 선택지 제시 후 대기: ```유사 문서 발견: knowledge/[path] 어떻게 할까요?1. 새 문서 생성 + 교차 참조 추가 (권장)2. 기존 문서 업데이트 (동일한 인사이트의 보완인 경우)3. 기타 선택 (1-3): _``` 사용자 응답 대기 후 선택한 액션 실행. **유사 문서 없으면** Step 4로 바로 진행.</step> <step number="4" required="true" depends_on="2">### Step 4: 파일명 생성 형식: `YYYYMMDD-[sanitized-insight-slug].md` **Sanitization 규칙:** - 소문자- 공백 → 하이픈- 특수문자 제거 (하이픈 제외)- 80자 미만으로 truncate **예시:** - `20260304-claude-code-skill-structure.md`- `20260304-mcp-server-debugging-pattern.md`- `20260304-prompt-iteration-framework.md`</step> <step number="5" required="true" depends_on="4" blocking="true">### Step 5: YAML 검증 (BLOCKING) **schema.yaml 기반으로 모든 필수 필드 검증.** <validation_gate name="yaml-schema" blocking="true"> **검증 항목:** - `domain`: schema.yaml의 enum 값 중 하나- `date`: YYYY-MM-DD 형식- `insight_type`: schema.yaml의 enum 값 중 하나- `component`: 해당 domain에 매핑된 enum 값 중 하나 (`domain_component_mapping` 확인)- `context`: 20-300자, 구체적 상황 서술- `key_learning`: 10-200자, 일반화 가능한 교훈- `impact`: critical / high / medium / low- `tags`: 1-8개, 소문자 하이픈 구분 **검증 실패 시 Step 6 차단:** ```YAML 검증 실패 오류:- domain: 허용된 값이 아님 → work, learning, project, tool, personal 중 하나- component: domain에 허용되지 않는 컴포넌트 → schema.yaml 참조- tags: 대문자 포함 → 소문자로 변환 필요 수정된 값을 제공해주세요.``` **GATE 강제:** 모든 검증 통과 전까지 Step 6 진행 금지. </validation_gate></step> <step number="6" required="true" depends_on="5">### Step 6: 문서 작성 **카테고리 디렉토리 결정:** schema.yaml의 `category_mapping`으로 insight_type → 저장 경로 매핑. **문서 생성:** ```bashINSIGHT_TYPE="[검증된 YAML에서]"CATEGORY_DIR="[category_mapping에서 매핑]"FILENAME="[Step 4에서 생성]"DOC_PATH="${CATEGORY_DIR}${FILENAME}" # 디렉토리 없으면 생성mkdir -p "${CATEGORY_DIR}" # assets/resolution-template.md 기반으로 문서 작성# (Step 2에서 수집한 컨텍스트 + Step 5에서 검증한 YAML frontmatter)``` **결과:** - 카테고리 디렉토리에 단일 파일 생성- Enum 검증으로 일관된 분류 보장</step> <step number="7" required="false" depends_on="6">### Step 7: 교차 참조 & 패턴 감지 **Step 3에서 유사 문서 발견된 경우:** ```bash# 기존 문서에 Related 섹션 추가# 새 문서에도 기존 문서 링크 추가``` **패턴 후보 감지:** 동일 카테고리에 유사 인사이트 3개 이상 존재하면: ```패턴 문서 후보 감지: [카테고리]에 유사 인사이트 X개→ patterns/ 문서로 종합하시겠습니까?``` **Critical Pattern 승격 조건 (자동 승격 금지, 사용자 결정):** - impact가 `critical`인 경우- 여러 도메인에 횡단 적용 가능한 경우- 반드시 기억해야 하는 경우 이 경우 Decision Menu에서 "2. 크리티컬 패턴에 추가" 옵션에 주석 추가: ```이 인사이트는 크리티컬 패턴 승격을 고려해볼 만합니다``` </step> </critical_sequence> --- <decision_gate name="post-documentation" wait_for_user="true"> ## Decision Menu After Capture 문서화 성공 후 선택지 제시 및 사용자 응답 대기: ```인사이트가 기록되었습니다. 파일 생성:- knowledge/[category]/[filename].md 다음 작업:1. 계속 진행 (권장)2. 크리티컬 패턴에 추가 - critical-patterns.md에 승격3. 관련 문서 연결 - 유사 인사이트와 교차 참조4. 기존 스킬에 추가 - .claude/skills/에 연결5. 문서 확인 - 생성된 내용 보기 선택: _``` **각 옵션 처리:** **Option 1: 계속 진행** - 현재 작업/워크플로우로 복귀- 문서화 완료 **Option 2: 크리티컬 패턴에 추가** 사용자가 선택하는 경우:- 반복 적용되는 패턴- 절대 잊어서는 안 되는 교훈- 비직관적이지만 필수적인 규칙 액션:1. 문서에서 패턴 추출2. assets/critical-pattern-template.md 형식으로 구조화3. `knowledge/patterns/critical-patterns.md`에 추가 (순번 유지)4. 해당 문서에 교차 참조 추가5. 확인: "크리티컬 패턴에 추가되었습니다." **Option 3: 관련 문서 연결** - 프롬프트: "어떤 문서와 연결할까요? (파일명 또는 주제 설명)"- `knowledge/`에서 대상 문서 검색- 양방향 교차 참조 추가- 확인: "교차 참조가 추가되었습니다" **Option 4: 기존 스킬에 추가** - 프롬프트: "어떤 스킬에 추가할까요?"- `.claude/skills/[skill-name]/`의 적절한 파일에 링크와 설명 추가- 확인: "[skill-name] 스킬에 추가되었습니다" **Option 5: 문서 확인** - 생성된 문서 내용 표시- Decision Menu 다시 제시 </decision_gate> --- <integration_protocol> ## 통합 지점 **호출 트리거:**- `/compound` 커맨드 (주 인터페이스)- 대화 중 확인 문구 자동 감지- 워크플로우 완료 후 수동 호출 **호출하는 스킬/에이전트:**- 없음 (terminal 스킬 - 다른 스킬에 위임하지 않음) **Handoff 조건:**호출 전 대화 이력에 충분한 컨텍스트가 있어야 함. </integration_protocol> --- <success_criteria> ## 성공 기준 다음 모든 조건이 충족될 때 문서화 성공: - YAML frontmatter 검증 통과 (모든 필수 필드, 올바른 형식, 유효한 enum 값)- `knowledge/[category]/[filename].md`에 파일 생성됨- domain-component 매핑이 schema.yaml과 일치- Context, What Worked, Why This Works 섹션이 구체적으로 작성됨- 유사 문서 발견 시 교차 참조 추가됨- 사용자에게 Decision Menu 제시 및 액션 확인됨 </success_criteria> --- ## 에러 처리 **컨텍스트 부족:** - 사용자에게 누락된 정보 질문- 필수 정보 확보 전 진행 금지 **YAML 검증 실패:** - 구체적인 오류 항목 표시- 수정된 값으로 재시도- 통과할 때까지 차단 **유사 인사이트 모호함:** - 여러 후보 모두 표시- 사용자 선택: 새 문서 / 기존 업데이트 / 별도 연결 **카테고리 매핑 불확실:** - 가장 근접한 카테고리 제안- 사용자 확인 후 진행 --- ## 실행 가이드라인 **반드시 해야 하는 것:**- YAML frontmatter 검증 (Step 5 validation gate는 blocking)- domain-component 매핑 유효성 확인- 파일 작성 전 `mkdir -p`로 디렉토리 생성- 컨텍스트 누락 시 사용자에게 묻고 대기- key_learning은 다른 상황에도 적용 가능하게 일반화 **절대 하지 말아야 하는 것:**- YAML 검증 건너뛰기 (validation gate는 blocking)- 모호한 설명으로 문서화 (검색 불가)- 가설이나 미검증 내용 문서화- critical pattern 자동 승격 (사용자 결정 필요) --- ## 예시 시나리오 **사용자:** "Claude Code에서 스킬 만들 때 references/ 폴더에 예시를 넣었더니 훨씬 정확하게 따라하더라. 다음에도 이렇게 하자." **스킬 활성화:** 1. **트리거 감지:** "다음에도 이렇게 하자" → 자동 활성화2. **컨텍스트 수집:** - domain: tool - insight_type: tool_discovery - component: claude-code - context: "Claude Code 스킬 작성 시 SKILL.md만 두는 것보다 references/ 폴더에 구체적 예시 파일을 함께 두었을 때 스킬 실행 정확도가 크게 향상됨" - key_learning: "AI 스킬/프롬프트 작성 시 추상적 지시보다 구체적 예시 파일을 함께 제공하면 실행 정확도가 높아진다" - impact: high - tags: [claude-code, skill, references, accuracy, prompt-engineering]3. **기존 문서 검색:** knowledge/tool-discoveries/ 검색4. **파일명 생성:** `20260304-skill-references-improve-accuracy.md`5. **YAML 검증:** 통과6. **문서 작성:** `knowledge/tool-discoveries/20260304-skill-references-improve-accuracy.md`7. **교차 참조:** 없음 (유사 문서 없음) **출력:** ```인사이트가 기록되었습니다. 파일 생성:- knowledge/tool-discoveries/20260304-skill-references-improve-accuracy.md 다음 작업:1. 계속 진행 (권장)2. 크리티컬 패턴에 추가 - critical-patterns.md에 승격3. 관련 문서 연결 - 유사 인사이트와 교차 참조4. 기존 스킬에 추가 - .claude/skills/에 연결5. 문서 확인 - 생성된 내용 보기```Related skills