kangarooking/cangjie-skill

把书、长视频、播客等高价值内容蒸馏成可执行的 Agent Skills（Distill high-value content from books, long-form videos, podcasts, and more into executable Agent Skills）

Cangjie Skill이란?

Cangjie Skill은 책, 장편 비디오, 팟캐스트 또는 기타 밀도 높은 콘텐츠에서 방법론, 프레임워크, 원칙 및 구체적인 절차를 호출 가능한 "AI 스킬"——AI 에이전트가 런타임에 호출할 수 있는 작고 자족적인 모듈——로 변환하는 도구 체인입니다. 즉, 책을 요약하는 것에 그치지 않고 실행 가능한 지식을 추출하여 LLM 기반 에이전트가 아이디어를 직접 실행할 수 있도록 패키징합니다.

작동 방식

입력 – 모든 텍스트 소스(책, 전사본, 메모).
RIA‑TV++ 파이프라인 – 7단계 결정론적 프로세스:
- 전체 콘텐츠 이해(Adler 분석)로 높은 수준의 개요를 생성.
- 병렬 추출로 5개의 전문 추출기(프레임워크, 원칙, 사례, 반례, 용어집)를 실행.
- 삼중 검증으로 각 후보의 소스 충분성, 실행 가능성, 작업 유용성을 확인.
- 역량 구축으로 역량 카드(R/I/A1/A2/E/B)를 생성하고 .cangjie/capabilities/에 저장.
- Zettelkasten 링크로 의존성과 상호 참조의 그래프를 엮음.
- 압력 테스트로 테스트 프롬프트를 생성하여 스킬이 의도대로 작동하는지 확인.
- 결정론적 컴파일로 단일 라우터 스타일 스킬(single) 또는 컴팩트 팩(pack)을 생성.
출력 – 다음을 포함하는 디렉토리:
- BOOK_OVERVIEW.md, DIGEST.md, GLOSSARY.md
- 추출된 각 방법론에 대한 개별 */SKILL.md 파일
- 검증을 위한 test‑prompts.json
- OpenClaw, Claude Code 또는 DeepSeek Harness와 같은 플랫폼에서 사용할 수 있는 설치 가능한 아티팩트(ZIP/tarball).

주요 기능(v2.5.0 기준)

역량 번들 – 추출된 모든 카드와 메타데이터의 단일 진실 소스.
두 가지 결정론적 전달 모드 – single(라우터 전용) 또는 pack(라우터 + 독립 스킬).
통합 로컬 도구 체인 – scripts/cangjie.py가 진단, 증분 업데이트, 롤백, 평가, 벤치마킹을 처리.
안전 메커니즘 – 콘텐츠 주소 지정 전처리, diff 기반 영향 분석, 트랜잭션 패치, 스냅샷 및 롤백.
레지스트리 통합 – Registry v1 및 v2를 모두 지원하며 웹사이트에서 볼 수 있는 역량 수를 제공.
플랫폼 어댑터 – OpenClaw, Claude Code 및 DeepSeek Harness용 설치 가능한 플러그인.

누가 사용할까?

AI 제품 팀 – 도메인 특정 지식(예: 버핏의 편지에서 얻은 투자 추론)을 에이전트에 내장하려는 팀.
지식 근로자 – 많은 책이나 비디오 강좌를 축적했으며 통찰을 단순히 보관하는 것이 아니라 실행 가능하게 만들고 싶은 사람.
연구자 – 사람(nuwa‑skill)과 텍스트(cangjie‑skill)에서 추출한 스킬이 darwin‑skill을 통해 함께 진화할 수 있는 "스킬 생태계"를 구축하는 사람.

예시 사용 사례

사용자가 린 스타트업의 PDF를 가지고 있습니다. 파이프라인을 실행하면 "검증된 학습 루프", "최소 실행 가능 제품", "피벗 결정 프레임워크"와 같은 개별 모듈을 포함하는 스킬 팩이 생성됩니다. 그런 다음 LLM 에이전트에 다음과 같이 프롬프트할 수 있습니다:

cangjie‑skill을 사용하여 내 제품 아이디어에 "검증된 학습 루프"를 실행하세요.

에이전트는 요약을 암송하는 대신 해당 스킬에 정의된 구체적인 단계를 실행합니다.

생태계 및 관련 프로젝트

nuwa‑skill – 사람(사고 스타일, 표현 DNA)을 AI 스킬로 추출.
cangjie‑skill – 이 저장소. 책 및 기타 구조화된 콘텐츠에 초점.
darwin‑skill – 시간이 지남에 따라 모든 스킬을 진화시킴.

시작하기

Python 3.10+ 및 pyyaml을 설치합니다.
자체 점검 실행: python3 scripts/cangjie.py doctor.
웹사이트의 "스킬 팩 탐색" 가이드를 따르거나 README에 표시된 DeepSeek Harness 플러그인을 사용합니다.

라이선스

MIT – 자유롭게 사용, 수정, 재배포할 수 있습니다.

요약: Cangjie Skill은 밀도 높은 학습 자료를 모듈식이고 테스트 가능한 AI 스킬로 변환하는 재현 가능하고 안전 우선 파이프라인으로, 에이전트가 필요 시 호출할 수 있어 수동적 지식을 능동적 역량으로 바꿉니다.