HoangNguyen0403/agent-skills-standard

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트는 팀별 코딩 표준을 잘 따르지 못하는 경우가 많습니다. 개발자들은 너무 많은 규칙을 제공하면 토큰 낭비와 AI의 혼란을, 너무 적은 규칙을 제공하면 일반적인 코드가 되는 갈등에 직면합니다. 팀 내에서 .cursorrules 또는 유사한 프롬프트 파일을 수동으로 관리하면 버전 차이와 확장성 문제를 겪게 됩니다.

작동 방식

Agent Skills Standard는 엔지니어링 규칙을 모듈화되고 버전 관리 가능한 '스킬'로 변환하여 필요할 때만 로드합니다. 계층적 검색 시스템을 사용해 토큰 사용량을 최소화합니다.

1. 라우터 테이블 (AGENTS.md): AI가 올바른 카테고리 인덱스로 이동하도록 안내하는 컴팩트한 진입점입니다.
2. 카테고리 인덱스 (_INDEX.md): 현재 파일이나 프롬프트의 키워드와 특정 스킬을 매칭하는 트리거 테이블입니다.
3. 스킬 (SKILL.md): 실제 엔지니어링 규칙으로, 관련성이 있을 때만 로드됩니다.

이 프로젝트는 Cursor, Claude Code, GitHub Copilot 등 다양한 도구에 네이티브 형식으로 스킬을 동기화하는 CLI를 제공하며, 실행 시 강제를 위한 선택적 MCP 서버도 제공합니다. 이로써 코드 편집 전에 필요한 스킬을 실제로 호출하도록 보장합니다.

대상 사용자

Cursor, Claude Code, Copilot, Gemini, Windsurf 등 AI 코딩 에이전트를 사용하고 있으며, 코드베이스 전반에 걸쳐 일관성 있고 포터블한 SDLC 표준을 적용하고자 하는 엔지니어링 팀입니다.

주요 특징

• 다중 에이전트 지원: Cursor, Claude, Copilot, Gemini, Windsurf, Trae, Kiro, Roo 등 다양한 AI 도구에 맞는 네이티브 자산을 생성합니다.
• 토큰 효율성: 계층적 로딩 시스템으로 기존 프롬프트 엔지니어링 대비 최대 85%의 토큰 소비 감소가 가능합니다.
• 풍부한 라이브러리: Flutter, React, NestJS, Go, Python 등 20개 이상의 프레임워크에 대응하는 280개 이상의 즉시 사용 가능한 코딩 표준을 포함합니다.
• SDLC 워크플로우의 핵심: 브레인스토밍과 계획에서 보안 테스트 및 검증까지, 에이전트가 따를 수 있는 네이티브 라이프사이클을 제공합니다.
• 실행 시 강제: MCP 서버를 통해 에이전트가 도구 호출로 스킬을 로드할 수 있어, 에이전트가 인덱스 파일을 읽지 않는 문제를 해결합니다.