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SkillNet

AI Agent OrchestrationskillPython

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무엇인가

SkillNet은 AI 에이전트 스킬을 소프트웨어 자산으로 취급해 검색·설치·생성·평가·조합·오케스트레이션하는 인프라 계층이다. 에이전트가 매 작업마다 같은 능력을 처음부터 다시 구현하는 것을 막고, 스킬을 재사용 가능한 단위로 다루게 한다. 공개 스킬 라이브러리 검색, GitHub 스킬 폴더 설치, 저장소·문서·프롬프트·실행 트레이스로부터의 스킬 생성, 안전성·완전성·실행 가능성·유지보수성·비용 인식 점수화, 로컬 스킬 간 관계 추론과 시나리오 핸드오프, 장면별 스킬 선택과 하위 실행 에이전트용 프롬프트 생성을 규율한다.

어떻게 동작하나

동작 방식은 규칙 파일 자동 로드가 아니라 SDK·CLI 호출과 MCP 서버다. `pip install skillnet-ai`로 설치한 뒤 `SkillNetClient` 객체를 만들거나 `skillnet search`, `skillnet download` 같은 CLI 명령을 실행한다. 생성 단계는 `output_dir`에 구조화된 스킬 폴더를 쓰고, 설치 단계는 GitHub의 스킬 폴더를 로컬 에이전트 워크스페이스로 내려받는다. 평가는 `overall_score`와 `summary`를 담은 보고서를 반환하고, 분석은 `source --[type]--> target` 형태의 관계 목록이나 시나리오 스킬 그래프의 엣지를 만든다. 오케스트레이션은 스킬 컬렉션 URL, 선택된 스킬 이름, 하위 에이전트 프롬프트를 반환한다.

무엇과 다른가

프롬프트를 직접 쓰거나 CLAUDE.md·AGENTS.md에 규칙을 손으로 적는 방식과 달리, SkillNet은 스킬을 검색·설치·평가 가능한 자산으로 만드는 계층을 둔다. 규칙 텍스트를 저장소에 정적으로 두는 대신 공개 라이브러리에서 의미 기반으로 찾아오고, 내려받은 스킬에 점수를 매기고, 스킬 사이의 관계와 장면 전환을 그래프로 추론한다. 규칙 파일 한 장을 대체하는 것이 아니라 규칙 파일을 만들고 고르고 검증하는 절차를 대체한다.

어떻게 쓰나

설치는 `pip install skillnet-ai`이며, 시나리오 그래프 분석에는 `pip install "skillnet-ai[graph]"`, 장면 오케스트레이션에는 `pip install "skillnet-ai[orchestrate]"` 추가 설치가 필요하다. 첫 사용은 검색과 다운로드로 시작한다. `client.search("pdf understanding", limit=5)`로 결과를 받고 `client.download(results[0].skill_url, target_dir="./my_skills")`로 로컬에 둔다. 자격 증명은 생성자 인자나 `API_KEY`, `BASE_URL`, `SKILLNET_MODEL`, `GITHUB_TOKEN` 환경 변수로 넣는다.

전제와 한계

검색과 공개 GitHub 다운로드는 자격 증명 없이 동작한다. 생성·평가·분석은 OpenAI 호환 엔드포인트가 필요하고, 오케스트레이션은 Claude Agent SDK 요청을 처리할 수 있는 게이트웨이와 `API_KEY`, `BASE_URL`, `SKILLNET_MODEL`이 같은 값으로 설정되어야 하며 OpenAI 전용 엔드포인트로는 부족하다. 오케스트레이션 첫 릴리스가 지원하는 장면은 `scene="sciatlas"`이고, 비공개 저장소 접근이나 GitHub 호출 한도 상향에는 `GITHUB_TOKEN`이 필요하다.

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