Build three content-fetching and learning skills by creating fetch-tweet, fetch-youtube, and content-digest from scratch.
Works with
Learn a two-phase workflow (EXPLAIN + EXECUTE in turn 1, QUIZ in turn 2) that enforces hands-on practice before assessment
Create fetch-tweet to retrieve and translate X/Twitter content via API, then fetch-youtube to extract and correct YouTube captions using yt-dlp and web search
Build content-digest with Quiz-First learning methodology, which improves retention
AI-first code editor with Composer
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
node --versionday5-fetch-and-digestExecute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
Fetches day5-fetch-and-digest 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 day5-fetch-and-digest. Access via /day5-fetch-and-digest 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
0
total installs
0
this week
220
GitHub stars
0
upvotes
Run in your terminal
0
installs
0
this week
220
stars
이 스킬이 호출되면 아래 STOP PROTOCOL을 반드시 따른다.
이 스킬에서 사용하는 핵심 용어:
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| fetch | 외부에서 데이터를 가져오는 것. "배달 주문처럼 URL만 주면 내용이 도착" |
| digest | 가져온 내용을 소화(요약·퀴즈·학습)하는 것. "읽고 끝이 아니라 씹어서 내 것으로 만들기" |
| API | 프로그램끼리 대화하는 창구. "식당 메뉴판처럼 요청 형식이 정해져 있다" |
| JSON | 컴퓨터가 읽기 좋은 데이터 형식. 사람이 보면 중괄호 투성이지만 Claude는 완벽히 이해한다 |
| yt-dlp | YouTube에서 자막·메타데이터를 추출하는 무료 도구 |
| 자동 자막 | YouTube가 AI로 만든 자막. 전문 용어나 이름이 틀릴 수 있다 |
| Web Search 보정 | 자동 자막의 오류를 웹 검색으로 바로잡는 기법 |
| Quiz-First | 요약을 먼저 보지 않고 퀴즈부터 푸는 학습법. 9-12% 기억력 향상 효과 |
| 스킬 체이닝 | 하나의 스킬 결과를 다른 스킬의 입력으로 연결하는 것. "fetch → digest 파이프라인" |
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 | fetch-tweet 스킬 만들기 | ~20분 |
| 2 | fetch-youtube 스킬 만들기 | ~30분 |
| 3 | content-digest 스킬 만들기 | ~20분 |
| 4 | 통합 실습 + 마무리 | ~15분 |
| 합계 | ~95분 |
Block 2가 가장 시간이 많이 걸리는 핵심 블록입니다. yt-dlp 설정과 Web Search 보정이 포함되어 있습니다. 사전 준비 권장: yt-dlp 설치를 미리 해오면 Block 2 시간을 10분 이상 단축할 수 있습니다. (
brew install yt-dlp또는pip install yt-dlp) Fast Track: 시간이 부족하면 Block 1~3을 각각 하나의 프롬프트로 한 번에 만들 수 있습니다.
아래 방식으로 진행한다:
운영진이 실제로 사용하는 스킬(fetch-tweet, content-digest)을 참고하며 자기만의 버전을 만든다.
| 블록 | 파일 | 주제 |
|---|---|---|
| Block 0 | references/block0-concept.md |
콘텐츠 소화 파이프라인 + 스킬 체이닝 |
| Block 1 | references/block1-fetch-tweet.md |
fetch-tweet 스킬 만들기 |
| Block 2 | references/block2-fetch-youtube.md |
fetch-youtube 스킬 만들기 |
| Block 3 | references/block3-content-digest.md |
content-digest 스킬 만들기 |
| Block 4 | references/block4-integration.md |
통합 실습 + 마무리 |
파일 경로는 이 SKILL.md 기준 상대경로다. 각 reference 파일은
## EXPLAIN,## EXECUTE,## QUIZ섹션으로 구성된다.
.claude/skills/ 아래에 스킬을 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 | 콘텐츠 소화 파이프라인, 스킬 체이닝이란? |
| 1 | fetch-tweet | X/Twitter 트윗을 가져와서 번역하는 스킬 만들기 |
| 2 | fetch-youtube | YouTube 자막을 가져와서 번역하는 스킬 만들기 |
| 3 | content-digest | 가져온 콘텐츠로 퀴즈-학습하는 스킬 만들기 |
| 4 | 통합 실습 | 3개 스킬을 연결해서 실제 콘텐츠로 실습 |
AskUserQuestion({
"questions": [{
"question": "Day 5: Fetch & Digest\n\n어디서부터 시작할까요?",
"header": "시작 블록",
"options": [
{"label": "처음부터 (Block 0)", "description": "콘텐츠 파이프라인 개념부터 차근차근"},
{"label": "fetch-tweet (Block 1)", "description": "바로 트윗 스킬 만들기부터"},
{"label": "fetch-youtube (Block 2)", "description": "YouTube 스킬 만들기부터"},
{"label": "content-digest (Block 3~4)", "description": "퀴즈-학습 스킬 만들기부터"}
],
"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
Keeps context tight: day5-fetch-and-digest is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
day5-fetch-and-digest is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
I recommend day5-fetch-and-digest for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
We added day5-fetch-and-digest from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
Useful defaults in day5-fetch-and-digest — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
day5-fetch-and-digest is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
Keeps context tight: day5-fetch-and-digest is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
Registry listing for day5-fetch-and-digest matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
day5-fetch-and-digest has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
day5-fetch-and-digest fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
showing 1-10 of 27