오늘은 Anthropic이 만든 Claude Skill 시스템 에 대해서 알아보고자 한다. Skill은 AI의 작업을 극대화 시킬 뿐 아니라, 에이전트 시스템에서는 그 효과가 극대화 될 수 있다. 그래서 Skill의 기본 부터 알아보고자 한다.
이 글에서는 Claude Skill이 무엇인지, 어떻게 만들고 활용하는지, 그리고 실제 팀에서 어떤 가치를 만들어내는지 살펴보고자 한다.
Claude Skill이란 무엇인가?
Q1. Skill의 정의와 핵심 개념
Claude Skill은 마크다운 파일로 Claude에게 특정 작업을 가르치는 교육 시스템이다. SKILL.md라는 파일 하나에 “이럴 때는 이렇게 해라”는 지침을 적어두면, Claude가 상황에 맞게 자동으로 그 지침을 따른다.
예를 들어 팀에서 Pull Request 리뷰 시 반드시 확인해야 할 체크리스트가 있다면, 그것을 Skill로 만들어두면 된다. 이후부터는 “PR 리뷰 해줘”라고 요청하기만 하면 Claude가 팀의 기준에 맞춰 자동으로 리뷰를 진행한다. 매번 “우리 팀은 이런 걸 확인해야 해”라고 설명할 필요가 없다.
정말 흥미로운 부분은 모델이 스스로 판단해서 Skill을 활성화한다는 점이다. 슬래시 명령어처럼 /skill-name을 직접 입력하는 것이 아니라, Claude가 여러분의 요청을 듣고 “아, 이건 PDF 처리 스킬이 필요하겠구나” 하고 자동으로 선택한다. 이를 모델 호출(Model-Invoked) 방식이라고 한다.
Q2. 기존 도구들과 뭐가 다른가?
Claude를 커스터마이징하는 방법은 여러 가지가 있다. 슬래시 명령어, CLAUDE.md 파일, 서브에이전트, MCP 서버 등. 그럼 Skill은 이들과 어떻게 다를까?
| 도구 | 사용 시점 | 특징 |
|---|---|---|
| Skills | Claude가 자동 판단 | “이렇게 하는 방법”을 가르침 |
| 슬래시 명령어 | 사용자가 /command 입력 | 재사용 가능한 프롬프트 |
| CLAUDE.md | 프로젝트 시작 시 자동 로드 | 프로젝트 전체 지침 |
| MCP 서버 | API 연결 필요 시 | 외부 도구/데이터 접근 |
간단히 말하면, Skills는 Claude에게 “방법”을 가르치고, MCP는 Claude에게 “도구”를 제공한다. Skill은 “PDF에서 텍스트를 어떻게 추출하고 정리할지”를 가르치는 것이고, MCP는 “데이터베이스에 접근할 수 있는 연결”을 주는 것이다.
Skills의 핵심 설계 원칙
Q3. Progressive Disclosure란 무엇인가?
Skills의 가장 중요한 설계 원칙은 점진적 공개(Progressive Disclosure) 이다. 모든 정보를 한 번에 로드하는 것이 아니라, 필요할 때만 필요한 만큼 불러온다.
Claude Code가 시작될 때는 모든 Skill의 이름과 설명만 읽는다. 가볍다. 그러다가 사용자가 “PDF에서 표 추출해줘”라고 요청하면, 그때 PDF 처리 Skill의 전체 내용을 로드한다. 그 안에 또 REFERENCE.md로 링크된 상세 API 문서가 있다면, 그것도 필요할 때만 불러온다.
이 방식 덕분에 Skill에 담을 수 있는 정보량은 사실상 무한대다. 메인 파일은 500줄 이하로 간결하게 유지하고, 나머지는 링크로 연결해두면 된다. 외국어를 배울 때 처음엔 기본 회화를 익히고, 필요할 때 사전을 찾아보는 것과 비슷하다.
pdf-processing/
├── SKILL.md # 기본 사용법 (항상 로드)
├── FORMS.md # 폼 채우기 상세 가이드 (필요시 로드)
├── REFERENCE.md # API 레퍼런스 (필요시 로드)
└── scripts/
└── fill_form.py # 유틸리티 스크립트 (실행만 함)Skill 만들기: 단계별 가이드
Q4. 가장 간단한 Skill 예시
Skill을 만드는 것은 생각보다 쉽다. SKILL.md 파일 하나면 된다. 기본 구조는 다음과 같다.
---
name: explaining-code
description: 코드를 다이어그램과 비유로 설명한다. 코드 작동 원리를 설명하거나 가르칠 때, 또는 사용자가 "이게 어떻게 동작해?"라고 물을 때 사용한다.
---
# 코드 설명하기
## 지침
코드를 설명할 때 반드시 포함할 것:
1. **일상적 비유로 시작**: 코드를 일상 경험에 비유
2. **다이어그램 그리기**: ASCII 아트로 흐름/구조/관계 표현
3. **단계별 설명**: 무슨 일이 일어나는지 차근차근 설명
4. **흔한 실수 강조**: 놓치기 쉬운 부분이나 오해 지적
설명은 대화하듯 풀어서. 복잡한 개념은 여러 비유 활용.Q5. Description을 잘 쓰는 법
Skill이 제대로 작동하려면 description(설명) 이 정말 중요하다. Claude는 이 설명을 보고 언제 Skill을 활성화할지 판단하기 때문이다.
❌ 나쁜 예: “문서 작업을 돕는다”
✅ 좋은 예: “PDF에서 텍스트와 표를 추출하고, 폼을 채우고, 문서를 병합한다. PDF 파일 작업, 폼, 문서 추출을 언급할 때 사용한다.”
좋은 설명의 조건:
- 구체적 기능 나열: 무엇을 할 수 있는지 명확히
- 트리거 키워드 포함: 사용자가 쓸 만한 단어 포함 (“PDF”, “폼”, “추출”)
- 사용 상황 명시: 언제 이 Skill이 필요한지 설명
Q7. 메타데이터로 Skill 동작 제어하기
YAML 프론트매터에는 name과 description 외에도 다양한 설정이 가능하다.
---
name: pdf-processing
description: PDF 텍스트 추출, 폼 채우기, 문서 병합. PDF 작업 시 사용. pypdf와 pdfplumber 패키지 필요.
allowed-tools: Read, Bash(python:*)
model: inherit
---allowed-tools은 정말 유용하다. 이 Skill에서 Claude가 사용할 수 있는 도구를 제한할 수 있다. 예를 들어 “읽기 전용” Skill을 만든다면 allowed-tools: Read, Grep, Glob로 설정해서, Claude가 실수로 파일을 수정하거나 삭제하지 못하게 막을 수 있다.
model 필드로는 특정 모델을 지정할 수도 있다. 어떤 작업은 빠른 모델로, 어떤 작업은 더 강력한 모델로 처리하도록 설정 가능하다.
Skill 활용 꿀팁
Q8. 어떻게 하면 Skill을 더 쉽고 확실하게 만들 수 있을까?
가장 쉬운 방법은 Claude Code를 활용하는 것이다. Claude Code에는 skill-creator라는 내장 스킬이 있어서, Skill 제작 과정 전체를 가이드해준다.
1단계: 요구사항 정리
빈 폴더에 requirement.md 파일을 만들고, 어떤 Skill을 만들지 요구사항을 작성한다. 이때 다음 질문들에 답할 수 있으면 좋다.
- 이 Skill이 어떤 기능을 지원해야 하는가?
- 사용자가 어떻게 이 Skill을 사용할 것인가? (구체적인 예시)
- 어떤 말을 했을 때 이 Skill이 트리거되어야 하는가?
2단계: Skill 생성 요청requirement.md 가 준비되었다면 이제 간단하다 파일을 참고해서 Skill을 만들어달라고 요청하면, Claude가 아래 명령어로 기본 구조를 자동 생성해준다.
마무리: AI와 함께 일하는 새로운 방식
Claude Skills는 단순한 자동화 도구를 넘어, 팀의 집단 지성을 AI에게 전달하는 시스템이다. 매번 같은 설명을 반복하는 대신, 한 번 가르쳐두고 계속 활용한다. 개인의 경험이 팀의 자산이 되고, 지식이 복리로 쌓인다.
또한 Skill은 에이전트를 만들때의 작업을 효과적으로 만들어 줄 수 있다. 매번 LLM을 활용해서 태스크를 수행하는 것은 굉장히 높은 코스트를 지불하는 것이다. 그렇기에 단순한 작업이나 반복적인 작업은 Skill화를 하는 것이 효율적이고 자율적인 에이전트 시스템에서는 적격인 것이다.
아직 Skill을 써보지 않으셨다면, 간단한 것부터 시작해보시기 바란다. 팀에서 매번 반복하는 작업 하나를 골라서, SKILL.md 파일로 만들어보자. 그것이 시간을 절약해주는 걸 경험하면, 자연스럽게 더 많은 Skills를 만들고 싶어질 것이다.
Claude Skills는 AI 시대에 팀이 어떻게 일해야 하는지에 대한 하나의 답을 제시한다. 지식을 공유하고, 반복을 줄이고, 함께 더 빨리 배우는 것. 이것이 AI와 함께 일하는 새로운 방식이 아닐까 생각한다.
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참고 자료