Anthropic 직원들이 사내에서 쓰던 스킬을 공개했다길래 열어봤다. 프롬프트 다섯 줄이 전부였다. 다 합쳐도 321자다. 코드도 스크립트도 없다.
- 주제를 넣으면 그림 설명서가 나온다. 글은 적고 그림은 크다.
- 실체는 프롬프트 다섯 줄이다. 파일 전체가 321자다.
- 반응은 갈린다. 온보딩엔 쓸모 있다는 쪽과 우회책이란 쪽이 같이 있다.
- 문제는 정보량이 아니라 형태다. AI 출력이 길수록 이런 스킬이 필요해진다.
ELI5 스킬이란 무엇인가
ELI5 스킬은 아무 주제나 넣으면 그림 위주 HTML 한 장으로 풀어주는 Claude Code 플러그인이다. ELI5(Explain Like I’m 5)는 “다섯 살한테 설명하듯 쉽게”라는 뜻으로 해외 커뮤니티에서 오래 쓰인 말이다.
쓰는 법은 /eli5 <주제> 한 줄이다. 결과물은 HTML 파일 하나로 나온다. 글자는 적고 그림은 크다.
만든 사람은 Anthropic에서 Claude Code를 만드는 Thariq Shihipar다. 사내에서 돌려 쓰던 걸 커뮤니티 플러그인으로 내놨다.
스킬 파일 전문은 이게 전부다.
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name: eli5
description: Explain a topic like I'm a 5 year old. Use when the user types /eli5 <topic> or asks for a dead-simple picture explainer of how something works.
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# eli5
Explain like I'm someone who knows nothing about this topic, using a HTML artifact with big pictures and few words.
Topic: $ARGUMENTS
5줄이 전부인데 왜 스킬이라고 부를까
스킬의 실체는 엔지니어링이 아니라 잘 벼려진 문장 하나다. 위 파일에서 실제로 일하는 건 두 부분이다. description 한 줄이 이 스킬을 언제 꺼낼지 정하고, 본문 한 문단이 어떻게 답할지 정한다. 나머지는 껍데기다.
스킬은 프로그램이 아니라 주문서에 가깝다. 식당에 비유하면 주방 설비를 새로 들이는 게 아니라, 주문서에 “매운맛 빼고 면은 꼬들하게”라고 적어두는 쪽이다. 주방은 이미 있다. 뭘 어떻게 달라고 적느냐가 결과를 가른다.
커밋 이력을 봐도 그렇다. 플러그인이 올라간 뒤 손본 내역이 Use HTML artifact wording in eli5 skill, Reword eli5 skill prompt다. 고친 건 코드가 아니라 문장이다.
다만 맥락 하나가 빠지면 오해가 생긴다. 이 저장소는 이름에 “마켓플레이스”가 붙어 있지만 아직 초기 단계다.
등록된 플러그인 4개 (2026년 8월 22일 조회)짜리 저장소다. claude-plugins-community 저장소에서 직접 확인한 값으로, 2026년 8월 22일 기준이다. 이 맥락을 빼면 “거대한 공식 스토어가 열렸다”로 읽히는데 사실과 다르다.
직접 설치해 돌려보니 어땠나
설치는 명령 두 줄이면 끝난다. 마켓플레이스를 등록하고 플러그인을 받는 순서다.
claude plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
claude plugin install eli5@claude-community
Successfully installed plugin: eli5@claude-community (scope: user)가 뜨면 된다. 우리 맥북에서 그대로 실행해 성공을 확인했다.
넣어본 주제는 요즘 우리가 붙잡고 있는 문제다. /eli5 WordPress 사이트가 구글에 색인되는 과정.
숫자만 보면 입력과 출력의 낙차가 크다.
내용은 발행에서 순위까지 6단계 (그림 7개로 분할)를 그림으로 풀었다. 사이트맵 등록, 크롤러 방문과 robots.txt 확인, 크롤링과 렌더링, 색인, 순위 순이다. 뒤에는 site: 검색과 Search Console로 확인하는 법, 색인이 안 되는 흔한 원인 5개 (직접 실행 결과), 걸리는 시간을 붙였다.
위 숫자는 우리가 한 번 돌려 직접 센 값이다. 매번 이 크기로 나온다는 뜻은 아니다.
언제 쓰면 값이 나오고, 반응은 왜 갈릴까
아는 주제를 넣으면 새로울 게 없다. 값이 나오는 건 모르는 영역을 넣을 때다. 익숙한 주제로 시험해보면 “이 정도는 나도 안다”로 끝난다.
Thariq이 든 쓰임새는 셋 다 같은 자리에 있다. 낯선 코드를 고치기 전에, 지난 설계 결정을 다시 논의하기 전에, 장애 포스트모템을 통째로 읽기 전에. 본 작업의 대체재가 아니라 앞단계다. 지도를 한 장 펴놓고 들어가는 셈이다.
스킬과 슬래시 명령어를 어디까지 맡길 수 있는지부터 궁금하다면 Claude Code 슬래시 명령어를 정리한 글에 기본기가 정리돼 있다.
반응은 갈린다.
회의 쪽 지적도 일리가 있다. 설명을 짧게 해달라고 매번 요청하느니 스킬 하나로 고정한 것에 가깝기 때문이다. 국내 소개 스레드에도 “아직 안 써봐서 장애 원인이 그림 한 장에 잡히는지는 모르겠다”는 유보가 달렸다. 온보딩용으로 통한다는 건 여러 사람이 말하는데, 원인 분석까지 되는지는 아직 확인된 바가 없다.
다만 이걸 우회책으로만 보면 놓치는 게 있다. 출력이 길어지는 건 특정 도구의 결함이 아니라 AI를 쓰면 따라오는 조건이기 때문이다.
왜 AI를 쓸수록 이런 스킬이 필요해질까
문제는 AI가 주는 정보의 양이 아니라 형태다. 답이 길고 빽빽할수록 읽는 사람이 먼저 지친다.
이건 체감이 아니라 측정된 현상이다. BCG 연구진이 미국 정규직 약 1,500명 (Harvard Business Review 게재)을 조사했더니, AI를 많이 쓰는 층에서 급성 인지 피로를 호소하는 사람이 유의미하게 많았다. 머릿속에 안개가 낀 것 같다, 머리가 아프다, 결정을 못 내리겠다, 생각이 붐빈다는 증상이다. 여러 AI를 동시에 굴릴 때 특히 심했다.
눈여겨볼 건 부담이 어디서 오느냐다. AI를 쓰는 것보다 AI를 감독하는 쪽이 더 힘들었다. 확인하고 고치고 책임지는 몫이 큰 사람일수록 정신적 노력과 피로, 정보 과부하를 더 많이 보고했다. AI가 일을 줄여준 게 아니라 사람이 맡는 책임 범위를 넓힌 것에 가깝다. 같은 시간에 더 많이 만들고, 그만큼 더 많이 들여다봐야 한다.
그래서 필요한 건 정보를 더 주는 도구가 아니라 사람이 소화할 수 있는 형태로 바꿔주는 도구다. 이 자리에서 보면 ELI5는 혼자가 아니다. 우리가 이 블로그 글을 다듬을 때 쓰는 스킬 둘도 구조가 같다.
셋이 하는 일은 하나다. 내용은 그대로 두고 형태만 바꾼다. humanize-korean 스킬 설명에는 그 원칙이 문장으로 박혀 있다. “내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 자연스러운 한국어로 재작성한다.” ELI5도 정보를 덜어내지 않는다. 놓는 자리를 바꿀 뿐이다.
정리
핵심은 셋이다. ELI5 스킬의 실체는 프롬프트 다섯 줄, 파일 전체 321자다. 설치는 명령 두 줄이고, 한 번 돌린 결과물은 외부 리소스 0개짜리 HTML 한 파일이었다. 이 스킬이 하는 일은 정보를 줄이는 게 아니라 사람이 읽을 수 있는 형태로 다시 놓는 것이다.
그래서 이건 말 많은 AI를 달래는 임시방편이 아니다. AI를 쓰는 한 계속 생겨나는 레이어다. 모델이 좋아질수록 답은 더 길고 더 촘촘해진다. 그걸 받아 확인하고 책임지는 건 여전히 사람이다. AI 출력과 사람 사이에 형태를 바꿔주는 얇은 층이 하나 필요해지는 이유다. ELI5도, 문체를 다듬는 스킬도 다 그 자리에 있다. AI를 늘릴수록 이 층은 더 두꺼워진다.
만드는 문턱은 낮다. Claude Code를 만드는 사람이 사내에서 쓰다 공개한 것도 결국 문장 한 문단이었다. 자기 일에서 반복되는 요청이 있다면 그걸 문장으로 적어두는 것만으로 스킬이 된다.
기대치는 낮게 잡는 편이 맞다. 이건 이해의 첫 페이지를 만들어주는 도구지 결론을 대신 내주는 도구가 아니다. 그림 한 장으로 장애 원인까지 잡힌다는 증거는 아직 없다.
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