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Sno Station Skills: 31 tested skills that turn Claude Code and Codex into one working team. Cross-vendor peer review, automatic handoff when an agent hits its quota, a one-page morning brief, work orders with proof, and a nightly loop that learns from your own sessions. Open source, installed with one sno setup.

Sno Station Skills란?

Sno Station Skills는 Claude Code 및 Codex CLI와 같은 기존 AI 코딩 에이전트에 설치할 수 있는 자체 테스트를 거친 스킬(작은 자체 포함 프로그램) 모음입니다. 이 스킬들은 에이전트에게 실제 소프트웨어 엔지니어링 팀의 습관(피어 리뷰, 핸드오프, 할당량 모니터링, 야간 회고 등)을 제공합니다. 이 저장소에는 새로운 모델이 포함되어 있지 않습니다. 이미 실행 중인 에이전트의 동작을 확장합니다.

작동 방식(개괄)

sno 명령을 설치합니다(작은 헬퍼 스크립트). 보유한 에이전트(Claude, Codex, OpenClaw, Hermes)를 감지하고 스킬 바이너리를 각 에이전트의 환경에 복사합니다.
각 스킬은 필요한 리소스(셸, 백그라운드 프로세스, 매 턴 전에 컨텍스트를 추가하는 훅)를 선언합니다. sno setup 중에 헬퍼는 전체 스킬, 축소 버전을 설치하거나 에이전트가 요구 사항을 충족할 수 없으면 건너뜁니다.
런타임에 에이전트는 sno <name> CLI를 통해 스킬을 호출합니다. 스킬은 공유 작업 공간을 읽고 쓸 수 있고, Sno Reach(경량 받은 편지함 시스템)를 통해 메시지를 보내고, 다른 공급업체의 CLI를 호출하여 독립적인 리뷰를 받을 수 있습니다.
업데이트는 자동입니다. sno 바이너리는 GitHub에서 새 릴리스를 확인하고 자체 업그레이드합니다.

제공되는 기능

카테고리	예시 스킬	에이전트에 추가되는 기능
J – 피어 리뷰 및 감사	`peer-review`	변경 후, 반대 공급업체 에이전트가 새 세션을 시작하고 실제 입력에 대해 코드(또는 사양)를 확인하고 구조화된 보고서를 반환합니다.
	`less-is-more`	테스트를 충족하는 가장 작은 구현을 찾아 불필요한 스캐폴딩을 제거합니다.
	`owner-intent-audit`	계획이나 diff가 실제 의도와 일치하는지 확인하여 숨겨진 드리프트를 감지합니다.
M – 빌드 및 롤아웃	`medic`	도구, 설치된 스킬, 할당량 가시성, 임시 공간 가용성에 대한 원라이너 상태 점검.
	`sno-cli`	에이전트에 최신 명령 참조를 제공하여 플래그를 하드코딩하지 않고 자체 설치, 업데이트 또는 구성할 수 있습니다.
S – 커뮤니케이션 및 핸드오프	`handoff`	실행 중인 작업의 전체 상태(커밋되지 않은 변경 사항, 결정, 제한)를 캡처하여 새 에이전트에 전달합니다. 한 번에 한 명의 소유자만 편집할 수 있도록 보장합니다.
	`rotate-agent`	구독 할당량을 모니터링합니다. 임계값 아래로 떨어지면 자동으로 다른 공급업체의 에이전트를 시작하고 작업을 전송합니다.
	`heartbeat`	에이전트의 대화 창에 주기적인 진행 메시지를 보내 로그를 뒤지지 않고 실시간 업데이트를 볼 수 있습니다.
	`reach` / `join-talk`	에이전트가 영구 서버 없이 간단한 주소로 서로 통신할 수 있는 경량 메시징 계층.
H – 보고 및 가시성	`catch-report`	각 에이전트가 잡은 결함 수를 계산하여 교차 공급업체 리뷰 효과에 대한 정량적 보기를 제공합니다.
T – 위임 및 작업 지시	`write-charter`(예)	작업의 범위, 성공 기준 및 비용을 정의하는 한 페이지 요약을 생성합니다. 이후 모든 에이전트가 `deliver`할 수 있고 실제 실행으로 각 확인을 증명할 수 있습니다.
R – 회고 및 개선	`rem-reflect`	야간 루프는 해당 일의 세션을 읽고 반복적인 실수를 추출하고 규칙 변경을 제안하며 적용 전에 명시적 승인을 기다립니다.

일반적인 워크플로우

변경 완료 → *“peer-review this”*라고 말하면 → 반대 공급업체 스킬이 실행되고 보고서를 반환하며 깨끗해질 때까지 반복합니다.
잠들기 전에 긴 빌드 시작 → “arm rotate-agent” → 스킬이 할당량을 감시합니다. 떨어지면 핸드오프 요약을 작성하고 다른 에이전트를 깨웁니다.
귀환 → “away brief” → 완료된 작업, 차단된 작업, 할당량 사용량에 대한 간결한 60줄 요약.
작업 할당 → “write charter” → 구조화된 차터 파일이 생성됩니다. 이후 모든 에이전트가 deliver할 수 있으며 각 성공 확인은 실제 실행으로 입증됩니다.
야간 → rem-reflect가 모든 세션을 읽고 재발하는 버그를 표면화하고 스킬 업데이트를 제안합니다. sno rem-reflect accept <id>로 승인합니다.

사용 대상

단일 LLM에 의존하고 두 번째 의견 안전망을 원하는 솔로 개발자.
이미 Claude Code, Codex 또는 다른 공급업체 CLI를 사용하고 구독 할당량이 소진될 때 자동 핸드오프가 필요한 팀.
에이전트 충돌을 견딜 수 있는 재현 가능하고 감사 가능한 파이프라인을 찾는 운영/MLOps 엔지니어.
두 독립 모델이 서로를 검토하는 “이중 뇌” 설정에 관심이 있는 연구자.

제한 사항 및 가정(README에 설명됨)

공급업체 CLI가 설치되고 로그인되어 있어야 합니다(Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes).
핸드오프 및 로테이션에는 새 에이전트가 진행 기록을 읽을 수 있도록 공유 파일 시스템이 필요합니다.
스킬은 각 릴리스 전에 자체 테스트되지만 기본 에이전트가 문서화된 대로 동작한다고 가정합니다.
시스템은 새 모델을 만들지 않습니다. 기존 모델을 오케스트레이션할 뿐입니다.

라이선스

Apache-2.0 – 동일한 조건으로 스킬을 사용, 수정 및 재배포할 수 있습니다.

결론: Sno Station Skills는 피어 리뷰, 할당량 인식 핸드오프, 상태 점검 및 야간 회고를 추가하여 LLM 기반 코딩 에이전트를 조정된 자체 점검 “팀”으로 바꾸는 도구 상자입니다. AI 지원 소프트웨어 개발의 안정성과 안전성을 개선하는 것을 목표로 하는 진정한 소프트웨어 프로젝트입니다.