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무료GitHub에 공개한국어 소개

agent-sort

프로젝트 코드와 설정을 근거로 ECC 스킬·규칙·훅 등을 매번 불러올 항목과 필요할 때 참조할 항목으로 나누고, 도입 계획과 검증 결과를 정리합니다.

원문원문 설명 보기

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

AI 평가100점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 프로젝트에 맞는 ECC 구성 요소 선택
  • 상시 사용 스킬과 참조용 스킬 구분
  • 오래된 규칙과 미지원 훅 정리
  • 도입 판단의 근거 기록

한국어 소개

할 수 있는 일

프로젝트에 필요한 ECC 구성 요소를 선택하고 근거가 있는 도입 계획을 만듭니다. 코드 확장자, 의존성, 프레임워크 설정, 빌드와 테스트 절차를 살펴 스킬·명령·규칙·훅 등을 분류합니다. 매번 불러올 항목은 DAILY, 필요할 때 검색하거나 참조할 항목은 LIBRARY로 정리합니다. 두 목록과 도입 계획, 도입 후 검증 결과를 함께 제공합니다.

이럴 때 유용합니다

ECC 전체를 도입하면 항목이 너무 많거나, 사용하지 않는 언어의 규칙이 남아 있을 때 적합합니다. 담당자의 취향 대신 실제 파일과 설정을 근거로 팀의 도입 방침을 정하고 싶을 때도 활용합니다.

사용 예시

  • “이 프로젝트에 필요한 ECC만 골라 분류 근거와 도입 계획을 정리해 주세요.”
  • “매번 불러올 스킬과 필요할 때 참조할 스킬을 나눠 주세요.”
  • “참조용 스킬을 찾을 수 있는 skill-library를 준비해 주세요.”

주의 사항

분류에는 대상 저장소의 코드와 설정을 참조합니다. LIBRARY 항목은 삭제하지 않고 접근 가능한 상태로 남깁니다. 병렬 검토를 사용할 수 없는 환경에서는 같은 확인 작업을 순서대로 진행합니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호대상 저장소를 근거로 ECC를 DAILY와 LIBRARY로 분류한다고 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호조사부터 검증까지 여섯 단계, 근거 표 예시, 보고서 출력 순서를 제시합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호LIBRARY 삭제와 저장소에서 사용할 수 없는 훅·규칙·스크립트 설치를 금지합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호조사용 rg와 cat을 제시하고 병렬 에이전트가 없을 때 순차 실행하도록 안내합니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md5.8 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Agent Sort

Use this skill when a repo needs a project-specific ECC surface instead of the default full install.

The goal is not to guess what "feels useful." The goal is to classify ECC components with evidence from the actual codebase.

When to Use

  • A project only needs a subset of ECC and full installs are too noisy
  • The repo stack is clear, but nobody wants to hand-curate skills one by one
  • A team wants a repeatable install decision backed by grep evidence instead of opinion
  • You need to separate always-loaded daily workflow surfaces from searchable library/reference surfaces
  • A repo has drifted into the wrong language, rule, or hook set and needs cleanup

Non-Negotiable Rules

  • Use the current repository as the source of truth, not generic preferences
  • Every DAILY decision must cite concrete repo evidence
  • LIBRARY does not mean "delete"; it means "keep accessible without loading by default"
  • Do not install hooks, rules, or scripts that the current repo cannot use
  • Prefer ECC-native surfaces; do not introduce a second install system

Outputs

Produce these artifacts in order:

  1. DAILY inventory
  2. LIBRARY inventory
  3. install plan
  4. verification report
  5. optional skill-library router if the project wants one

Classification Model

Use two buckets only:

  • DAILY
    • should load every session for this repo
    • strongly matched to the repo's language, framework, workflow, or operator surface
  • LIBRARY
    • useful to retain, but not worth loading by default
    • should remain reachable through search, router skill, or selective manual use

Evidence Sources

Use repo-local evidence before making any classification:

  • file extensions
  • package managers and lockfiles
  • framework configs
  • CI and hook configs
  • build/test scripts
  • imports and dependency manifests
  • repo docs that explicitly describe the stack

Useful commands include:

rg --files
rg -n "typescript|react|next|supabase|django|spring|flutter|swift"
cat package.json
cat pyproject.toml
cat Cargo.toml
cat pubspec.yaml
cat go.mod

Parallel Review Passes

If parallel subagents are available, split the review into these passes:

  1. Agents
    • classify agents/*
  2. Skills
    • classify skills/*
  3. Commands
    • classify commands/*
  4. Rules
    • classify rules/*
  5. Hooks and scripts
    • classify hook surfaces, MCP health checks, helper scripts, and OS compatibility
  6. Extras
    • classify contexts, examples, MCP configs, templates, and guidance docs

If subagents are not available, run the same passes sequentially.

Core Workflow

1. Read the repo

Establish the real stack before classifying anything:

  • languages in use
  • frameworks in use
  • primary package manager
  • test stack
  • lint/format stack
  • deployment/runtime surface
  • operator integrations already present

2. Build the evidence table

For every candidate surface, record:

  • component path
  • component type
  • proposed bucket
  • repo evidence
  • short justification

Use this format:

skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 .tsx files, next.config.ts present | core frontend stack
skills/django-patterns   | skill | LIBRARY | no .py files, no pyproject.toml       | not active in this repo
rules/typescript/*       | rules | DAILY | package.json + tsconfig.json            | active TS repo
rules/python/*           | rules | LIBRARY | zero Python source files             | keep accessible only

3. Decide DAILY vs LIBRARY

Promote to DAILY when:

  • the repo clearly uses the matching stack
  • the component is general enough to help every session
  • the repo already depends on the corresponding runtime or workflow

Demote to LIBRARY when:

  • the component is off-stack
  • the repo might need it later, but not every day
  • it adds context overhead without immediate relevance

4. Build the install plan

Translate the classification into action:

  • DAILY skills -> install or keep in .claude/skills/
  • DAILY commands -> keep as explicit shims only if still useful
  • DAILY rules -> install only matching language sets
  • DAILY hooks/scripts -> keep only compatible ones
  • LIBRARY surfaces -> keep accessible through search or skill-library

If the repo already uses selective installs, update that plan instead of creating another system.

5. Create the optional library router

If the project wants a searchable library surface, create:

  • .claude/skills/skill-library/SKILL.md

That router should contain:

  • a short explanation of DAILY vs LIBRARY
  • grouped trigger keywords
  • where the library references live

Do not duplicate every skill body inside the router.

6. Verify the result

After the plan is applied, verify:

  • every DAILY file exists where expected
  • stale language rules were not left active
  • incompatible hooks were not installed
  • the resulting install actually matches the repo stack

Return a compact report with:

  • DAILY count
  • LIBRARY count
  • removed stale surfaces
  • open questions

Handoffs

If the next step is interactive installation or repair, hand off to:

  • configure-ecc

If the next step is overlap cleanup or catalog review, hand off to:

  • skill-stocktake

If the next step is broader context trimming, hand off to:

  • strategic-compact

Output Format

Return the result in this order:

STACK
- language/framework/runtime summary

DAILY
- always-loaded items with evidence

LIBRARY
- searchable/reference items with evidence

INSTALL PLAN
- what should be installed, removed, or routed

VERIFICATION
- checks run and remaining gaps

리뷰

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