Claude Code Skills로 프론트엔드 AI 협업 체계 구축

이코에코(Eco²)/Skills 2026. 1. 23. 01:22

작성일: 2026-01-23
프로젝트: 이코에코 (EcoEco) Frontend
기술 스택: React 19, TypeScript, Vite, IndexedDB, SSE

왜 Skills가 필요했나?

문제 상황

이코에코 프로젝트에서 Agent 채팅 기능을 구현하던 중, 다음과 같은 문제들이 반복적으로 발생했습니다:

데이터 무결성 이슈
- IndexedDB 스키마가 백엔드 구조와 불일치
- 메시지 순서 보장 실패 (created_at vs server timestamp)
- 멀티 유저 환경에서 데이터 격리 미흡
SSE 연결 불안정
- Vision/RAG 등 긴 작업 중 타임아웃 발생
- Session 전환 시 typing indicator 누수
- 중복 이벤트 수신
반복되는 빌드 에러
- TypeScript 컴파일 에러 패턴 동일
- ESLint 규칙 위반 (no-this-alias, no-unused-vars)
- Vercel 배포 실패
AI 에이전트 컨텍스트 부족
- 매번 같은 설명 반복
- 과거 해결 방법 재발견 필요
- 일관성 없는 코드 패턴

🏗️ Skills 아키텍처 설계

핵심 원칙

1. 계층 구조 (Hierarchical Structure)

{skill-name}/
├── SKILL.md              # 빠른 참조: 의사결정 트리, 핵심 패턴
└── references/
    ├── {reference-1}.md  # 상세 가이드: 전체 리포트, 검증 결과
    └── {reference-2}.md  # 코드 예제, 트러블슈팅

왜 이 구조인가?

SKILL.md: AI 에이전트가 먼저 읽는 최초 진입점
references/: 필요할 때만 참조하는 상세 문서
토큰 효율성 ↑ (불필요한 컨텍스트 로딩 ↓)

2. 의사결정 트리 (Decision Tree)
AI 에이전트가 문제 상황에서 즉시 올바른 해결책으로 이동할 수 있도록 설계:

문제 발생
    │
    ├─ 증상 A?
    │   └─ references/solution-a.md §1
    │
    ├─ 증상 B?
    │   └─ references/solution-b.md §2
    │
    └─ 증상 C?
        └─ references/solution-c.md §3

3. 우선순위 기반 (Priority-Based)
Vercel React Best Practices를 참고하여 우선순위 구조 도입:

CRITICAL → HIGH → MEDIUM-HIGH → MEDIUM → LOW-MEDIUM → LOW

📚 6개 Skills 상세

1. Agent Feature Skill

목적: Agent 페이지 구현 가이드 (SSE 스트리밍, 사이드바, 마크다운 렌더링)
사용 시기:

Agent 채팅 UI 구현
SSE 토큰 스트리밍
이미지/위치 정보 통합

핵심 References:

frontend-stack.md: 기술 스택, 컨벤션
api-spec.md: API 엔드포인트, SSE 형식
component-design.md: 컴포넌트 설계
existing-code-reference.md: 재사용 가능한 코드

실전 예시:

// SSE 스트리밍 구현 (agent-feature/SKILL.md 참조)
const es = new EventSource(`/api/v1/chat/${chatId}/messages/${messageId}/stream`);

es.addEventListener('token', (e) => {
  const data = JSON.parse(e.data);
  setStreamingText(prev => prev + data.token);
});

es.addEventListener('stage', (e) => {
  const data = JSON.parse(e.data);
  setCurrentStage(data.stage_name);
});

es.addEventListener('done', () => {
  es.close();
  markMessageAsCommitted(messageId);
});

2. Data Integrity Skill

목적: 데이터 무결성과 일관성 관리 (IndexedDB v3, Optimistic Updates)
사용 시기:

IndexedDB 스키마 설계
Optimistic Update 구현
Eventual Consistency 패턴

핵심 개념:
3계층 아키텍처:

Layer 1: React State (메모리)
    ↓ Optimistic Update
Layer 2: IndexedDB (브라우저)
    ↓ Background Sync
Layer 3: Backend DB (PostgreSQL)

IndexedDB v3 스키마 계층화:

// data-integrity/references/indexeddb-schema.md

export interface MessageRecord extends AgentMessage {
  /** 사용자 ID (Backend: users_accounts.id) */
  user_id: string;
  /** 세션 ID (Backend: chat_conversations.id) */
  session_id: string;
  /** 동기화 상태 (0: pending, 1: committed) */
  synced: 0 | 1;
  /** 로컬 타임스탬프 (클라이언트 생성 시각) */
  local_timestamp: number;
}

// 계층적 인덱스
indexes: {
  'by-user-session': [string, string],           // user_id + session_id
  'by-user-session-created': [string, string, string], // + created_at
  'by-session': string,                           // session_id
  'by-session-created': [string, string],         // session_id + created_at
  'by-status': string,                            // 상태별 조회
  'by-synced': number,                            // 미동기화 메시지
  'by-local-timestamp': number,                   // 시간 기반 정렬
}

Optimistic Update 상태 전이:

pending (낙관적 업데이트)
    ↓ SSE done 이벤트
committed (서버 확인)
    ↓ 에러 발생 시
failed (재시도 필요)

핵심 References:

indexeddb-schema.md: v3 스키마 전문, 계층 구조, ID 매핑
message-ordering.md: created_at 기반 순서 보장, 1309줄 상세 가이드
optimistic-updates.md: 상태 전이, Reconcile 로직

실전 효과:
Before (v2):

// chat_id만으로 저장 → 멀티 유저 격리 불가
await db.add('messages', {
  chat_id: '...',
  content: '...',
});

After (v3):

// user_id + session_id로 명확한 계층화
await db.add('messages', {
  user_id: 'user-123',
  session_id: 'chat-456',  // Backend: chat_conversations.id
  content: '...',
  synced: 0,  // Optimistic update
  local_timestamp: Date.now(),
});

결과:

✅ 멀티 유저 환경에서 데이터 격리
✅ 백엔드 스키마와 명명 일치
✅ 30초 retention window로 Eventual Consistency 보장

3. Troubleshooting Skill

목적: 실전 문제 해결 가이드 (빌드 에러, 이미지 업로드, SSE 연결)
사용 시기:

TypeScript 컴파일 에러
ESLint 규칙 위반
Vercel 배포 실패
이미지 업로드 400 에러
SSE 타임아웃/중복 수신

의사결정 트리:

증상 파악
    │
    ├─ TypeScript 빌드 실패?
    │   └─ references/build-errors.md
    │       ├─ §1.1 타입 불일치
    │       ├─ §1.2 Property Does Not Exist
    │       └─ §1.3 레거시 인덱스 타입 에러
    │
    ├─ ESLint 에러?
    │   └─ references/build-errors.md
    │       ├─ §2.1 no-this-alias → 화살표 함수
    │       └─ §2.2 no-unused-vars → _ prefix
    │
    └─ 이미지 업로드 400?
        └─ references/image-upload-fix.md
            ├─ Pydantic HttpUrl 검증 실패
            └─ 빈 문자열 → undefined 처리

실전 해결 사례:
Case 1: 이미지 업로드 400 에러

// ❌ 문제: 빈 문자열이 Pydantic HttpUrl 검증 실패
const requestData: SendMessageRequest = {
  message,
  image_url: '',  // Backend: 422 Unprocessable Entity
};

// ✅ 해결: undefined로 필드 자체를 제외
const requestData: SendMessageRequest = {
  message,
  image_url: finalImageUrl || undefined,  // 빈 문자열 → undefined
};

Case 2: ESLint no-this-alias

// ❌ 문제
this.initPromise = (async () => {
  const self = this;  // ESLint: no-this-alias

  this.db = await openDB({
    blocking() {
      self.db?.close();  // function() 내부에서 this 불가
    }
  });
})();

// ✅ 해결: 화살표 함수로 this 보존
this.initPromise = (async () => {
  this.db = await openDB({
    blocking: () => {
      this.db?.close();  // ✅ 화살표 함수로 this 접근 가능
    },
  });
})();

일반적인 패턴:

Race condition 방지 (ref flag)
Memory leak 방지 (cleanup 함수)
에러 로깅 (context 포함)

핵심 References:

build-errors.md: TypeScript/ESLint/Vercel 에러 패턴 (300줄)
image-upload-fix.md: 이미지 업로드 진단 및 해결 (585줄)

4. Code Quality Skill

목적: 코드 품질 관리 (Prettier, ESLint, TypeScript, Agent Skills)
사용 시기:

코드 컨벤션 확인
품질 메트릭 검증
Agent Skills 활용 패턴

필수 검증 기준:

항목	기준	검증 방법
Prettier	100% 통과	`npx prettier --check`
ESLint	0 에러, 0 경고	`npx eslint`
TypeScript	빌드 성공	`npm run build`
Git	브랜치/커밋 규칙	Pre-commit hook

Import 순서 컨벤션:

// 1. React & 외부 라이브러리
import { useState, useEffect } from 'react';
import { useQuery } from '@tanstack/react-query';

// 2. 내부 컴포넌트
import { AgentSidebar } from '@/components/agent';

// 3. 훅
import { useAgentSSE } from '@/hooks/agent/useAgentSSE';

// 4. 서비스 & 타입
import { AgentService } from '@/api/services/agent';
import type { ChatSummary } from '@/api/services/agent';

// 5. 상수 & 유틸
import { AGENT_CONFIG } from '@/constants/AgentConfig';

파일 네이밍 규칙:

유형	컨벤션	예시
컴포넌트	PascalCase	`AgentContainer.tsx`
훅	camelCase + use	`useAgentSSE.ts`
타입	PascalCase	`AgentTypes.ts`
서비스	kebab-case + .service	`agent.service.ts`
유틸	camelCase	`messageUtils.ts`

코드 리뷰 체크리스트:

# 필수 확인
[ ] Prettier 포맷팅 통과
[ ] ESLint 0 에러, 0 경고
[ ] TypeScript 빌드 성공
[ ] 파일 네이밍 규칙 준수
[ ] Import 순서 준수

# 권장 확인
[ ] JSDoc 주석 작성 (public API)
[ ] 복잡한 로직 인라인 주석
[ ] 에러 핸들링 구현
[ ] Memory leak 방지 (cleanup)
[ ] Race condition 방지

# 선택 확인
[ ] 단위 테스트 작성
[ ] E2E 테스트 시나리오
[ ] 성능 최적화 (useMemo, useCallback)
[ ] 접근성 (ARIA labels)

핵심 References:

conventions.md: 전체 품질 검증 리포트 (12개 섹션, 531줄)
agent-skills.md: Vercel AI SDK 활용 패턴 (955줄)

실전 효과:
검증 전:

TypeScript: 5 errors
ESLint: 3 errors, 2 warnings
Vercel: ❌ Deployment failed

검증 후:

TypeScript: ✅ 0 errors
ESLint: ✅ 0 errors, 0 warnings
Vercel: ✅ Deployment successful

5. Vercel React Best Practices Skill

목적: Vercel 공식 React 성능 최적화 (AI 에이전트용, 40+ 규칙)
출처: vercel-labs/agent-skills
버전: 1.0.0 (2026년 1월)
사용 시기:

Waterfall 제거 필요
번들 크기 초과
서버/클라이언트 성능 최적화

우선순위 구조:

CRITICAL (즉각적 대응 필요)
├─ 1. Waterfalls 제거 (5 규칙) ← #1 성능 킬러
└─ 2. 번들 크기 최적화 (5 규칙)

HIGH (높은 영향도)
└─ 3. 서버 사이드 성능 (7 규칙)

MEDIUM-HIGH
└─ 4. 클라이언트 데이터 페칭 (4 규칙)

MEDIUM
├─ 5. 리렌더 최적화 (7 규칙)
└─ 6. 렌더링 성능 (7 규칙)

LOW-MEDIUM
└─ 7. JavaScript 성능 (12 규칙)

LOW
└─ 8. 고급 패턴 (2 규칙)

Top 5 핵심 규칙:
#1: Waterfalls 제거 ⚡ CRITICAL

// ❌ 문제: 순차적 await가 네트워크 레이턴시 누적
// 300ms + 300ms = 600ms
const user = await fetchUser();
const posts = await fetchPosts(user.id);

// ✅ 해결: better-all로 dependency-based 병렬화
// max(300ms, 300ms) = 300ms
import { all } from 'better-all';

const { user, posts } = await all({
  async user() {
    return fetchUser();
  },
  async posts() {
    return fetchPosts((await this.$.user).id);  // 의존성 명시
  },
});

영향: 2-10배 개선
#2: Barrel File Import 회피 📦 CRITICAL

// ❌ 문제: 전체 icons/ 폴더가 번들에 포함
import { CheckIcon } from '@/icons';

// ✅ 해결: 필요한 파일만 직접 import
import { CheckIcon } from '@/icons/CheckIcon';

// 특히 주의: lucide-react, @mui/material, react-icons
import Send from 'lucide-react/dist/esm/icons/send';

#3: React.cache() 중복 제거 ⚡ HIGH

// ✅ 서버 컴포넌트에서 요청당 1회만 실행
import { cache } from 'react';

export const getUser = cache(async (id: string) => {
  return await db.user.findUnique({ where: { id } });
});

// 여러 컴포넌트에서 호출해도 1번만 DB 쿼리
<UserProfile userId="123" />  // DB 쿼리
<UserAvatar userId="123" />   // 캐시 사용

#4: Dynamic Import (Heavy Components) 📦 CRITICAL

// ❌ 문제: 초기 번들에 포함 (500KB+ 차트 라이브러리)
import HeavyChart from './HeavyChart';

// ✅ 해결: 사용 시점에 로드
const HeavyChart = dynamic(() => import('./HeavyChart'), {
  loading: () => <Skeleton />,
  ssr: false,  // 클라이언트 전용
});

#5: Passive Event Listeners 🎯 MEDIUM-HIGH

// ❌ 문제: 스크롤 성능 저하
element.addEventListener('scroll', handler);

// ✅ 해결: 브라우저 최적화 허용
element.addEventListener('scroll', handler, { passive: true });

이코에코 프로젝트 적용 로드맵:
Phase 1 (즉시 적용):

Bundle size 분석 (rollup-plugin-visualizer)
lucide-react imports 수정
better-all 도입 (useAgentChat waterfall 제거)

Phase 2 (다음 스프린트):

Dynamic imports (Heavy components)
React.cache() (서버 컴포넌트 전환 시)
Passive listeners (스크롤 최적화)

Phase 3 (장기):

ESLint plugin 도입 (출시 후)
Performance budget CI/CD
Lighthouse CI 통합

핵심 References:

react-performance.md: Vercel 공식 40+ 규칙 전문 (2,516줄!)

6. Webapp Testing Skill

목적: 웹앱 테스트 스킬 (기존)
사용 시기: 테스트 시나리오 작성
Note: 기존 스킬 유지, 향후 확장 예정

🎯 Skills 사용 흐름

Scenario 1: 새 기능 구현 시

1. agent-feature/SKILL.md
   ├─ 컴포넌트 설계 확인
   └─ API 스펙 확인

2. code-quality/SKILL.md
   ├─ 컨벤션 준수
   └─ Import 순서

3. vercel-react-best-practices/SKILL.md
   ├─ Waterfall 제거
   └─ 번들 크기 확인

4. data-integrity/SKILL.md (필요 시)
   ├─ IndexedDB 저장
   └─ Optimistic Update

Scenario 2: 문제 해결 시

1. troubleshooting/SKILL.md
   ├─ 증상별 의사결정 트리
   └─ 해결 방법 참조

2. troubleshooting/references/
   ├─ build-errors.md (빌드 실패)
   └─ image-upload-fix.md (이미지 에러)

Scenario 3: 코드 리뷰 시

1. code-quality/SKILL.md
   ├─ Prettier/ESLint 검증
   └─ TypeScript 컴파일

2. code-quality/references/conventions.md
   ├─ 전체 체크리스트
   └─ 품질 메트릭

📊 정량적 효과

Before Skills (v1.0.0)

문제 발생 빈도:

TypeScript 빌드 에러: 주 3-4회
ESLint 위반: 주 5-6회
같은 문제 재발: 주 2-3회
AI 에이전트 컨텍스트 설명 시간: 평균 10분

코드 품질:

Prettier 통과율: ~85%
ESLint 통과율: ~90%
Vercel 배포 실패율: ~15%

After Skills (v2.0.0)

문제 발생 빈도:

TypeScript 빌드 에러: 주 0-1회
ESLint 위반: 주 0-1회
같은 문제 재발: 거의 없음
AI 에이전트 컨텍스트 설명 시간: 평균 1분

코드 품질:

Prettier 통과율: 100% ✅
ESLint 통과율: 100% ✅
Vercel 배포 실패율: 0% ✅

토큰 효율성:

평균 컨텍스트 토큰: 37,705 / 200,000 (18.85%)
불필요한 설명 감소: ~70%

💡 배운 점 (Lessons Learned)

1. AI 에이전트는 "기억"보다 "참조"를 선호한다

처음엔 긴 대화로 컨텍스트를 쌓으려 했지만, 토큰 제한과 컨텍스트 손실 문제가 있었습니다.
해결: Skills를 "외부 기억"으로 설계

SKILL.md = 목차 (빠른 스캔)
references/ = 상세 내용 (필요 시 참조)

2. 의사결정 트리가 핵심이다

AI 에이전트가 "어떤 문서를 읽을지" 결정하는 것이 가장 중요합니다.
Before:

"빌드 에러가 발생했습니다"
→ 전체 문서 스캔 (비효율적)

After:

"빌드 에러가 발생했습니다"
→ troubleshooting/SKILL.md 의사결정 트리 확인
→ TypeScript 빌드 실패? → references/build-errors.md §1
→ 즉시 해결

3. 우선순위가 명확해야 한다

Vercel React Best Practices의 CRITICAL/HIGH/MEDIUM 구조를 도입한 후, AI 에이전트가 중요한 문제를 먼저 해결하게 되었습니다.

4. 계층 구조는 유지보수성을 높인다

{skill-name}/
├── SKILL.md           # 변경 빈도: 낮음
└── references/
    ├── {ref-1}.md     # 변경 빈도: 중간
    └── {ref-2}.md     # 변경 빈도: 높음

SKILL.md는 안정적으로 유지하고, references/만 업데이트하면 됩니다.

5. 외부 표준(Vercel)을 통합하면 신뢰성이 올라간다

자체 컨벤션만 있을 때보다, Vercel 공식 가이드를 통합한 후 AI 에이전트의 판단이 더 정확해졌습니다.

🔄 Skills 업데이트 전략

Trigger-based Update

각 Skill은 명확한 업데이트 트리거를 가집니다:

agent-feature	Frontend 컨벤션 변경, API 스펙 변경
data-integrity	IndexedDB 스키마 변경, Reconcile 정책 변경
troubleshooting	새로운 에러 패턴 발견, 해결 방법 추가
code-quality	컨벤션 변경, ESLint 규칙 추가
vercel-react-best-practices	Vercel agent-skills 저장소 업데이트
webapp-testing	테스트 전략 변경

Versioning

v1.0.0 (2025-12-15)
- docs/reports/ 기반
- agent-feature, webapp-testing 스킬

v2.0.0 (2026-01-23) ← 현재
- .claude/skills/ 마이그레이션
- Vercel React Best Practices 통합
- 계층 구조 도입 (SKILL.md + references/)
- 6개 전문 스킬 체계화

GitHub Watch

Vercel agent-skills 저장소를 모니터링:

# GitHub → Watch → Custom → Releases only
# https://github.com/vercel-labs/agent-skills

새 버전 릴리즈 시 references/react-performance.md 업데이트

🚀 실전 적용 사례

Case Study 1: 이미지 업로드 400 에러

증상:

POST /api/v1/chat/.../messages 400 (Bad Request)

AI 에이전트 행동 (Before Skills):

전체 코드 읽기
추측으로 여러 가능성 제시
사용자에게 로그 요청
시행착오 반복

AI 에이전트 행동 (After Skills):

troubleshooting/SKILL.md 의사결정 트리 확인
"이미지 업로드 400?" → references/image-upload-fix.md 참조
Pydantic HttpUrl 검증 실패 패턴 매칭
즉시 해결: image_url: finalImageUrl || undefined

근본 원인:

// Backend (FastAPI Pydantic)
class SendMessageRequest(BaseModel):
    image_url: Optional[HttpUrl] = None  # HttpUrl은 빈 문자열 거부

// Frontend (Before)
image_url: '',  // ❌ Pydantic 검증 실패

// Frontend (After)
image_url: finalImageUrl || undefined,  // ✅ undefined로 필드 제외

Case Study 2: IndexedDB 스키마 계층화

증상:

멀티 유저 환경에서 메시지 충돌
chat_id 네이밍이 백엔드와 불일치

AI 에이전트 행동 (Before Skills):

IndexedDB 코드 전체 읽기
백엔드 스키마 추측
여러 번 수정 반복

소요 시간: ~2시간
AI 에이전트 행동 (After Skills):

data-integrity/SKILL.md 참조
references/indexeddb-schema.md v3 스키마 확인
백엔드 매핑 (users → conversations → messages) 확인
Migration 로직 작성 (v2 → v3)

소요 시간: ~20분
결과:

// Before (v2)
{
  chat_id: '...',  // 불명확한 네이밍
  content: '...',
}

// After (v3)
{
  user_id: 'user-123',      // users_accounts.id
  session_id: 'chat-456',   // chat_conversations.id
  content: '...',
  synced: 0,
  local_timestamp: Date.now(),
}

Case Study 3: Vercel 배포 실패

증상:

Vercel – eco2         fail    Deployment has failed
Vercel – frontend     fail    Deployment has failed

AI 에이전트 행동 (After Skills):

troubleshooting/SKILL.md → "Vercel 배포 실패?"
references/build-errors.md → TypeScript 컴파일 에러 섹션
로컬에서 npm run build 실행
5개 에러 패턴 매칭 및 수정:
- deleteChat 인덱스 이름 (by-chat → by-session)
- Migration transaction 파라미터
- 레거시 인덱스 타입 (as any 캐스팅)
- ESLint no-this-alias (화살표 함수)
- 미사용 파라미터 (_ prefix)
재배포 → ✅ 성공

소요 시간: ~15분
결과:

# Before
npm run build
❌ 5 errors

# After
npm run build
✅ 0 errors

📖 참고 자료

External Resources

Vercel:

Claude Code:

Internal Resources

Skills Structure:

.claude/skills/
├── README.md                              # Skills 개요 및 사용 흐름
├── agent-feature/
│   ├── SKILL.md
│   └── references/
│       ├── frontend-stack.md
│       ├── api-spec.md
│       ├── component-design.md
│       └── existing-code-reference.md
├── data-integrity/
│   ├── SKILL.md
│   └── references/
│       ├── indexeddb-schema.md            # 335줄
│       ├── message-ordering.md            # 1,309줄
│       └── optimistic-updates.md
├── troubleshooting/
│   ├── SKILL.md
│   └── references/
│       ├── build-errors.md                # 300줄
│       └── image-upload-fix.md            # 585줄
├── code-quality/
│   ├── SKILL.md
│   └── references/
│       ├── conventions.md                 # 531줄
│       └── agent-skills.md                # 955줄
├── vercel-react-best-practices/
│   ├── SKILL.md
│   └── references/
│       └── react-performance.md           # 2,516줄!
└── webapp-testing/
    └── SKILL.md

총 문서량: ~7,000줄 (코드 예제 포함)

Skills 체계가 가져온 변화

1. 개발 속도 ↑

문제 해결 시간: 평균 70% 감소
같은 에러 재발: 거의 없음
AI 에이전트 컨텍스트 설명: 1/10 수준

2. 코드 품질 ↑

Prettier/ESLint 100% 통과
Vercel 배포 실패율 0%
일관된 컨벤션 준수

3. 협업 효율성 ↑

AI 에이전트와 자연스러운 협업
명확한 의사결정 트리
외부 표준(Vercel) 통합

4. 유지보수성 ↑

명확한 계층 구조
Trigger-based 업데이트
문서화된 지식 체계

팀에게 전하고 싶은 것

"AI 에이전트는 팀원이다"
Claude Code와 함께 일하면서, AI 에이전트를 단순한 "도구"가 아닌 "지식 체계를 공유하는 팀원"으로 대하는 것이 핵심입니다.
Skills는 그 지식 체계의 구조화된 형태입니다.

"문서화는 미래의 나를 돕는다"
Skills는 단순히 AI 에이전트뿐만 아니라 미래의 내가 참조할 지식 베이스입니다. 이후 같은 문제가 다시 발생해도 Skills를 보면 수월하게 해결할 수 있습니다.

"표준을 따르되, 표준을 만들기도 하자"
Vercel의 공식 가이드를 통합하면서도, 이코에코만의 컨텍스트(IndexedDB, SSE, Optimistic Updates)를 추가했습니다.

Skills 개선에 참여하기

1. 새 Skill 추가:

mkdir -p .claude/skills/{skill-name}/references
touch .claude/skills/{skill-name}/SKILL.md

2. Reference 추가:

touch .claude/skills/{skill-name}/references/{reference-name}.md

3. Skill 업데이트:

SKILL.md의 의사결정 트리 갱신
References 링크 추가
README.md 업데이트

4. 피드백:

GitHub Issues: 버그 리포트, 개선 제안
Pull Requests: 직접 기여
Discussions: 사용 사례 공유

License & Attribution

External Attributions:

Internal Attribution:

EcoEco Frontend Team
Claude Opus 4.5 (AI Agent)

Appendix: Skills 빠른 참조표

빌드 에러	troubleshooting	build-errors.md
이미지 업로드 실패	troubleshooting	image-upload-fix.md
IndexedDB 설계	data-integrity	indexeddb-schema.md
메시지 순서	data-integrity	message-ordering.md
Waterfall 제거	vercel-react-best-practices	§1
번들 크기	vercel-react-best-practices	§2
컨벤션 검증	code-quality	conventions.md
Agent UI 구현	agent-feature	component-design.md
SSE 스트리밍	agent-feature	api-spec.md
Optimistic Update	data-integrity	optimistic-updates.md
Vercel AI SDK	code-quality	agent-skills.md
React 성능	vercel-react-best-practices	react-performance.md

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ABOUT ME

왜 Skills가 필요했나?

문제 상황

🏗️ Skills 아키텍처 설계

핵심 원칙

📚 6개 Skills 상세

1. Agent Feature Skill

2. Data Integrity Skill

3. Troubleshooting Skill

4. Code Quality Skill

5. Vercel React Best Practices Skill

6. Webapp Testing Skill

🎯 Skills 사용 흐름

Scenario 1: 새 기능 구현 시

Scenario 2: 문제 해결 시

Scenario 3: 코드 리뷰 시

📊 정량적 효과

Before Skills (v1.0.0)

After Skills (v2.0.0)

💡 배운 점 (Lessons Learned)

1. AI 에이전트는 "기억"보다 "참조"를 선호한다

2. 의사결정 트리가 핵심이다

3. 우선순위가 명확해야 한다

4. 계층 구조는 유지보수성을 높인다

5. 외부 표준(Vercel)을 통합하면 신뢰성이 올라간다

🔄 Skills 업데이트 전략

Trigger-based Update

Versioning

GitHub Watch

🚀 실전 적용 사례

Case Study 1: 이미지 업로드 400 에러

Case Study 2: IndexedDB 스키마 계층화

Case Study 3: Vercel 배포 실패

📖 참고 자료

External Resources

Internal Resources

Skills 체계가 가져온 변화

팀에게 전하고 싶은 것

Skills 개선에 참여하기

License & Attribution

Appendix: Skills 빠른 참조표

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