Claude Skill이 필요한 이유: AI 반복작업을 문서화하는 법
스킬은 왜 필요한가
앤트로픽1이 처음 스킬2을 발표하고, 그 개념을 처음 접했을 때 저는 사실 시큰둥했습니다. 스크립트와 스크립트 사용법 정도로 생각했습니다. 특별한 개념인가 싶었고, 많은 유튜버 커뮤니티의 호들갑도 그러려니 했습니다. 그러다 점점 왜 이 개념이 나왔는지 이해하게 되었고, 생각을 달리하게 되었습니다.
문제 1. 반복되는 설명
경험상 상세한 지시와 두루뭉술한 지시 그 사이 어딘가에 있어야 결과가 좋게 나왔습니다. 원하는 기능을 명확하게 말하되, 최적의 구현은 LLM3에 맡기는, 설명하기 어려운 그 지점입니다.
요구사항은 당연하게도 명확할수록 좋고, 개발 지식은 LLM이 더 많으니 맡겨두는 식입니다.
그런데 이걸 프로젝트를 반복할 때마다 설명하려고 하니, 정리된 프롬프트를 저장해두는 것이 필요했습니다. 생각해보니 이게 스킬 아닌가 싶었습니다. 특정 업무를 할 때 패턴은 정해져 있고, 그걸 조율하고 명문화하면 될 일이었습니다.
(1) 앤트로픽(Anthropic) — Claude와 Claude Code를 만드는 AI 기업입니다. 본문에서는 Claude 계열 도구에서 쓰이는 스킬 개념을 처음 접한 맥락으로 언급했습니다.
(2) 스킬(Skill) — AI 에이전트가 특정 업무를 처리할 때 참고하는 작업 매뉴얼입니다. 보통
SKILL.md같은 문서에 절차, 기준, 사용할 스크립트나 명령어를 정리해둡니다.(3) LLM(Large Language Model) — 대규모 언어 모델입니다. ChatGPT, Claude, Gemini처럼 텍스트를 입력받아 다음에 올 내용을 예측하고 생성하는 AI 모델을 말합니다.
문제 2. 일관성의 부재
같은 프롬프트를 넣어도 결과가 다르다는 말이 있습니다. 이게 LLM의 결과를 부정하는 가장 큰 이유 중 하나입니다.
스킬로 업무의 패턴을 명확하게 하고, 필요한 코드 덩어리를 CLI4로 사용하게 만들면, 완전히 같지는 않더라도 비슷한 품질의 결과물을 계속 만들어낼 수 있게 됩니다.
결국 스킬은 모델을 더 똑똑하게 만드는 장치라기보다, 사람이 반복해서 하던 설명과 판단 기준을 고정하는 장치에 가깝다고 생각합니다.
AI 생성 이미지
스킬 만들기
다른 사람이 만든 스킬을 받아서 써도 좋지만, 직접 만들어보는 것을 추천드립니다.
저는 일단 하고 싶은 일 하나를 잡고 LLM에게 물어봅니다. 하고 싶은 일을 설명하고, 이걸 어떻게 실현하면 좋을지 먼저 묻습니다. 이후 실제로 작업을 위임한 후 결과물을 검토합니다. 그리고 이걸 스킬로 만들어달라고 자연어로 요청하면, LLM이 폴더를 만들고 마크다운 파일을 만듭니다. 필요하면 스크립트도 만듭니다. 개발자가 아니라면 코드를 굳이 공부할 필요는 아직까지는 없어 보입니다. 차차 더 코드를 볼 일이 없어질 듯합니다.
사실 한 번에 완성되지는 않습니다. 결과물을 만들고 피드백하고, 이걸 현재 업무에 맞게 계속 다듬어야 합니다. 결과물이 충분히 마음에 들 때까지 반복해야 합니다.
딸깍이 아니라, 따아아아아아아아아아아아아아아아아아아아아아아알깍 정도 해야 괜찮은 결과물이 나오게 됩니다.
그래도 한 번 제대로 만들어두면, 다음부터는 반복되는 설명을 줄이고 결과물의 기준선을 어느 정도 맞출 수 있게 됩니다. 제가 스킬을 다시 보게 된 이유도 바로 그 지점입니다.
(4) CLI(Command Line Interface) — 그래픽 화면 대신 텍스트 명령어로 프로그램을 실행하고 제어하는 방식입니다. 반복 작업을 스크립트화하기 좋아 AI 에이전트와 함께 쓰기 좋습니다.