Build and analyze coding sessions with custom multi-agent skills and session insights.
Works with
Create a custom session-wrap skill from scratch using a step-by-step guided workflow across five blocks
Learn multi-agent patterns through hands-on implementation of parallel task execution and 2-phase pipelines
Analyze session history with history-insight to extract insights from past coding sessions
Validate skill execution and session integrity using session-analyzer for verification and debu
AI-first code editor with Composer
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
node --versionday4-wrap-and-analyzeExecute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
Fetches day4-wrap-and-analyze from ai-native-camp/camp-1 and configures it for Cursor.
The CLI shows a list of agents. Use arrow keys and space to select Cursor:
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Restart Cursor to activate day4-wrap-and-analyze. Access via /day4-wrap-and-analyze in your agent's command palette.
We perform automated surface-level scans (Gen AI Scanner, Socket, Snyk) during installation. These checks detect common vulnerabilities but do not guarantee complete security. Always review skill source code and verify the publisher's reputation before production use.
Skills execute code in your environment. Always review source, verify the publisher, and test in isolation before production.
Submit your Claude Code skill and start earning
Create detailed user stories, acceptance criteria, and feature specs
Example
Generate user stories for 'password reset feature' with acceptance criteria, edge cases, and test scenarios
Reduce spec writing time by 50%, ensure comprehensive coverage
Research competitors, compare features, identify gaps
Example
Analyze 5 competitor products, create feature comparison matrix, suggest differentiation opportunities
Complete competitive research in 2 hours instead of 2 days
Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs
Example
Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale
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이 스킬이 호출되면 아래 STOP PROTOCOL을 반드시 따른다.
이 스킬에서 사용하는 핵심 용어:
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| session-wrap | 코딩 세션이 끝날 때 작업을 정리하고 문서화하는 스킬. "퇴근 전 책상 정리" |
| multi-agent | 여러 에이전트가 동시에 일하는 패턴. "회의에서 각 팀장에게 동시에 보고 받기" |
| 병렬(Parallel) | 여러 작업을 동시에 처리하는 것. "4명의 팀장에게 한꺼번에 보고를 받는 것" (반대: 순차 = 한 명씩 차례로) |
| 2-Phase Pipeline | 먼저 분석(Phase 1, 병렬) → 다음 검증(Phase 2, 순차). "전문가 의견 수집 후 팀장이 중복 체크" |
| frontmatter | 스킬 파일 맨 위에 ---로 감싸서 적는 "이름표". 스킬의 이름(name)과 설명(description)을 여기에 적는다 |
| history-insight | 과거 세션 기록을 분석해 인사이트를 추출하는 스킬 |
| session-analyzer | 스킬이 의도대로 실행됐는지 검증하는 분석 도구 |
| 플러그인(Plugin) | 외부에서 설치한 스킬 모음. 스킬이 여러 개 묶여 있는 "스킬 패키지" |
이 프로토콜은 이 스킬의 최우선 규칙이다. 아래 규칙을 위반하면 수업이 망가진다.
┌─ Phase A (첫 번째 턴) ──────────────────────────────┐
│ 1. references/에서 해당 블록 파일의 EXPLAIN 섹션을 읽는다 │
│ 2. 기능을 설명한다 │
│ 3. references/에서 해당 블록 파일의 EXECUTE 섹션을 읽는다 │
│ 4. "지금 직접 실행해보세요"라고 안내한다 │
│ 5. ⛔ 여기서 반드시 STOP. 턴을 종료한다. │
│ │
│ ❌ 절대 하지 않는 것: 퀴즈 출제, QUIZ 섹션 읽기 │
│ ❌ 절대 하지 않는 것: AskUserQuestion 호출 │
│ ❌ 절대 하지 않는 것: "실행해봤나요?" 질문 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
⬇️ 사용자가 돌아와서 "했어", "완료", "다음" 등을 입력한다
┌─ Phase B (두 번째 턴) ──────────────────────────────┐
│ 1. references/에서 해당 블록 파일의 QUIZ 섹션을 읽는다 │
│ 2. AskUserQuestion으로 퀴즈를 출제한다 │
│ 3. 정답/오답 피드백을 준다 │
│ 4. 다음 블록으로 이동할지 AskUserQuestion으로 묻는다 │
│ 5. ⛔ 다음 블록을 시작하면 다시 Phase A부터. │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
모든 블록의 Phase A 시작 시, 해당 reference 파일 상단의 > 공식 문서: URL을 반드시 그대로 출력한다.
📖 공식 문서: [URL]
Phase A의 마지막에는 반드시 아래 형태의 문구를 출력하고 Stop한다:
---
👆 위 내용을 직접 실행해보세요.
실행이 끝나면 "완료" 또는 "다음"이라고 입력해주세요.
이 문구 이후에 어떤 도구 호출(AskUserQuestion 포함)이나 추가 텍스트도 출력하지 않는다.
| Block | 주제 | 예상 시간 |
|---|---|---|
| 0 | 개념 이해 | ~10분 |
| 1 | 스킬 만들기 | ~30분 |
| 2 | 실행 & 검증 | ~15분 |
| 3 | History Insight | ~10분 |
| 4 | Session Analyzer + 마무리 | ~15분 |
| 합계 | ~80분 |
참가자 속도에 따라 75~90분 소요될 수 있습니다. Block 1이 가장 시간이 오래 걸리는 핵심 블록입니다.
아래 방식으로 진행한다:
session-wrap 원본은 플러그인에 설치되어 있다. 참가자는 이를 참고하면서 자기만의 버전을 만든다.
| 블록 | 파일 | 주제 |
|---|---|---|
| Block 0 | references/block0-concept.md |
Multi-agent 패턴 + session-wrap 개념 |
| Block 1 | references/block1-build-session-wrap.md |
session-wrap 스킬 직접 만들기 |
| Block 2 | references/block2-run-session-wrap.md |
만든 스킬 실행 + 검증 |
| Block 3 | references/block3-history-insight.md |
history-insight 실습 |
| Block 4 | references/block4-session-analyzer.md |
session-analyzer 실습 |
파일 경로는 이 SKILL.md 기준 상대경로다. 각 reference 파일은
## EXPLAIN,## EXECUTE,## QUIZ섹션으로 구성된다.
.claude/skills/my-session-wrap/SKILL.md를 생성한다curl로 파일에 저장한 뒤 Read 툴로 꼼꼼히 읽고 정확한 정보로 다시 답한다 (WebFetch는 요약/손실 위험이 있으므로 사용하지 않는다)스킬 시작 시 먼저 최신 커리큘럼을 설치한 뒤 블록을 선택한다.
아래 명령어를 출력하고 Bash로 실행한다:
npx skills add ai-native-camp/camp-1 --agent claude-code --yes
실행 결과를 간략히 안내한다 (예: "스킬이 최신 버전으로 설치되었습니다").
아래 테이블을 보여주고 AskUserQuestion으로 어디서 시작할지 물어본다.
| Block | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 0 | 개념 이해 | Multi-agent 패턴, session-wrap이란? |
| 1 | 스킬 만들기 | session-wrap SKILL.md 직접 작성 |
| 2 | 실행 & 검증 | 만든 스킬 실행 + 결과 확인 |
| 3 | History Insight | 세션 히스토리 분석 실습 |
| 4 | Session Analyzer | 세션 실행 검증 실습 |
AskUserQuestion({
"questions": [{
"question": "Day 4: Wrap & Analyze\n\n어디서부터 시작할까요?",
"header": "시작 블록",
"options": [
{"label": "처음부터 (Block 0)", "description": "Multi-agent 패턴과 session-wrap 개념부터 차근차근"},
{"label": "스킬 만들기 (Block 1)", "description": "개념을 이미 알면 바로 스킬 작성하기"},
{"label": "실행 & 검증 (Block 2)", "description": "스킬을 이미 만들었으면 실행 + 결과 확인"},
{"label": "분석 도구 (Block 3~4)", "description": "history-insight와 session-analyzer 실습부터"}
],
"multiSelect": false
}]
})
시작 블록 선택 후 → 해당 블록의 Phase A부터 진행한다.
Make data-driven prioritization decisions faster
Draft PRDs, status updates, and stakeholder presentations
Example
Create executive summary of Q3 roadmap, monthly progress report, feature launch announcement
Save 3-5 hours/week on communication overhead
Prerequisites
Time Estimate
30-60 minutes to see productivity improvements
Steps
Common Pitfalls
✓ Do
✗ Don't
💡 Pro Tips
✓ Use when
Use for user story writing, competitive research, roadmap prioritization, stakeholder communication, and PRD drafting. Best for reducing repetitive documentation and research work.
✗ Avoid when
Avoid for strategic product vision (requires deep customer empathy), pricing decisions (needs market and financial expertise), or when face-to-face customer discovery is more valuable than speed.
mattpocock/skills
parcadei/continuous-claude-v3
cursor/plugins
ailabs-393/ai-labs-claude-skills
pproenca/dot-skills
mattpocock/skills
day4-wrap-and-analyze reduced setup friction for our internal harness; good balance of opinion and flexibility.
day4-wrap-and-analyze is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
Solid pick for teams standardizing on skills: day4-wrap-and-analyze is focused, and the summary matches what you get after install.
Registry listing for day4-wrap-and-analyze matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
Useful defaults in day4-wrap-and-analyze — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
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day4-wrap-and-analyze has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
Keeps context tight: day4-wrap-and-analyze is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
I recommend day4-wrap-and-analyze for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
day4-wrap-and-analyze fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
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