compound▌
ai-native-camp/camp-2 · updated Apr 8, 2026
MDX-style export adds YAML metadata + attribution linking explainx.ai and this canonical listing URL.
목적: 작업 과정에서 검증된 인사이트를 즉시 문서화하여, 검색 가능한 지식 베이스를 구축한다.
compound 스킬
목적: 작업 과정에서 검증된 인사이트를 즉시 문서화하여, 검색 가능한 지식 베이스를 구축한다.
개요
이 스킬은 인사이트가 확인되는 즉시 포착하여, YAML frontmatter 기반의 구조화된 문서로 저장한다. 카테고리별 단일 파일 아키텍처를 사용하며, 각 인사이트는 knowledge/[category]/[filename].md에 저장된다.
<critical_sequence name="insight-capture" enforce_order="strict">
7단계 프로세스
자동 감지 문구 (대화에서 인식):
- "이거 잘 됐다"
- "이 방식이 좋네"
- "다음에도 이렇게 하자"
- "이건 기록해두자"
- "이 포맷이 먹혔다"
- "이게 효과가 있었어"
- "이렇게 하니까 됐어"
- "기억해둬야 해"
OR 수동: /compound 커맨드
Non-trivial만 (재사용 가치 있는 인사이트):
- 반복할 수 있는 패턴
- 다른 상황에도 적용 가능한 교훈
- 시행착오 끝에 발견한 방법
- 실전에서 검증된 접근법
- 구조적 개선을 가져온 발견
스킵 기준:
- 이 상황에서만 통하는 일회성 방법
- 단순 사실 기록 (수치, 날짜 등)
- 이미 문서화된 내용의 반복
- 아직 검증되지 않은 가설
대화 이력에서 추출:
필수 정보:
- domain: work / learning / project / tool / personal
- insight_type: 인사이트 유형 (schema.yaml enum 참조)
- component: 도메인 내 하위 컴포넌트 (schema.yaml enum 참조)
- context: 어떤 상황에서 나온 인사이트인가 (1-3문장)
- key_learning: 핵심 교훈 한 문장 (다른 상황에도 일반화 가능하게)
- impact: critical / high / medium / low
- tags: 검색 키워드 (소문자, 하이픈 구분)
추가 수집 항목:
- 배경: 어떤 프로젝트/활동 중이었는가
- 시도한 것들: 효과 없었던 접근들
- 효과 있었던 것: 실제로 작동한 방법
- 작동 이유: 왜 효과적이었는가
- 재현 조건: 언제 이 방법을 쓸 수 있는가
BLOCKING 요건: domain, insight_type, 핵심 인사이트가 불분명한 경우 사용자에게 질문하고 응답을 기다린다:
문서화를 위해 몇 가지 확인이 필요합니다:
1. 어떤 도메인인가요? (work/learning/project/tool/personal)
2. 인사이트 유형은? (예: workflow_pattern, problem_solving, tool_discovery...)
3. 핵심 교훈을 한 문장으로 정리하면?
[응답 후 계속 진행]
knowledge/ 에서 유사 인사이트 검색:
# domain, tags, insight_type 기준으로 병렬 검색
Grep: pattern="domain: [domain]" path=knowledge/ output_mode=files_with_matches
Grep: pattern="tags:.*[keyword]" path=knowledge/ output_mode=files_with_matches -i=true
Grep: pattern="insight_type: [type]" path=knowledge/ output_mode=files_with_matches
유사 문서 발견 시 사용자에게 선택지 제시 후 대기:
유사 문서 발견: knowledge/[path]
어떻게 할까요?
1. 새 문서 생성 + 교차 참조 추가 (권장)
2. 기존 문서 업데이트 (동일한 인사이트의 보완인 경우)
3. 기타
선택 (1-3): _
사용자 응답 대기 후 선택한 액션 실행.
유사 문서 없으면 Step 4로 바로 진행.
형식: YYYYMMDD-[sanitized-insight-slug].md
Sanitization 규칙:
- 소문자
- 공백 → 하이픈
- 특수문자 제거 (하이픈 제외)
- 80자 미만으로 truncate
예시:
20260304-claude-code-skill-structure.md20260304-mcp-server-debugging-pattern.md20260304-prompt-iteration-framework.md
schema.yaml 기반으로 모든 필수 필드 검증.
<validation_gate name="yaml-schema" blocking="true">
검증 항목:
domain: schema.yaml의 enum 값 중 하나date: YYYY-MM-DD 형식insight_type: schema.yaml의 enum 값 중 하나component: 해당 domain에 매핑된 enum 값 중 하나 (domain_component_mapping확인)context: 20-300자, 구체적 상황 서술key_learning: 10-200자, 일반화 가능한 교훈impact: critical / high / medium / lowtags: 1-8개, 소문자 하이픈 구분
검증 실패 시 Step 6 차단:
YAML 검증 실패
오류:
- domain: 허용된 값이 아님 → work, learning, project, tool, personal 중 하나
- component: domain에 허용되지 않는 컴포넌트 → schema.yaml 참조
- tags: 대문자 포함 → 소문자로 변환 필요
수정된 값을 제공해주세요.
GATE 강제: 모든 검증 통과 전까지 Step 6 진행 금지.
</validation_gate>
카테고리 디렉토리 결정: schema.yaml의 category_mapping으로 insight_type → 저장 경로 매핑.
문서 생성:
INSIGHT_TYPE="[검증된 YAML에서]"
CATEGORY_DIR="[category_mapping에서 매핑]"
FILENAME="[Step 4에서 생성]"
DOC_PATH="${CATEGORY_DIR}${FILENAME}"
# 디렉토리 없으면 생성
mkdir -p "${CATEGORY_DIR}"
# assets/resolution-template.md 기반으로 문서 작성
# (Step 2에서 수집한 컨텍스트 + Step 5에서 검증한 YAML frontmatter)
결과:
- 카테고리 디렉토리에 단일 파일 생성
- Enum 검증으로 일관된 분류 보장
Step 3에서 유사 문서 발견된 경우:
# 기존 문서에 Related 섹션 추가
# 새 문서에도 기존 문서 링크 추가
패턴 후보 감지:
동일 카테고리에 유사 인사이트 3개 이상 존재하면:
패턴 문서 후보 감지: [카테고리]에 유사 인사이트 X개
→ patterns/ 문서로 종합하시겠습니까?
Critical Pattern 승격 조건 (자동 승격 금지, 사용자 결정):
- impact가
critical인 경우 - 여러 도메인에 횡단 적용 가능한 경우
- 반드시 기억해야 하는 경우
이 경우 Decision Menu에서 "2. 크리티컬 패턴에 추가" 옵션에 주석 추가:
이 인사이트는 크리티컬 패턴 승격을 고려해볼 만합니다
</critical_sequence>
<decision_gate name="post-documentation" wait_for_user="true">
Decision Menu After Capture
문서화 성공 후 선택지 제시 및 사용자 응답 대기:
인사이트가 기록되었습니다.
파일 생성:
- knowledge/[category]/[filename].md
다음 작업:
1. 계속 진행 (권장)
2. 크리티컬 패턴에 추가 - critical-patterns.md에 승격
3. 관련 문서 연결 - 유사 인사이트와 교차 참조
4. 기존 스킬에 추가 - .claude/skills/에 연결
5. 문서 확인 - 생성된 내용 보기
선택: _
각 옵션 처리:
Option 1: 계속 진행
- 현재 작업/워크플로우로 복귀
- 문서화 완료
Option 2: 크리티컬 패턴에 추가
사용자가 선택하는 경우:
- 반복 적용되는 패턴
- 절대 잊어서는 안 되는 교훈
- 비직관적이지만 필수적인 규칙
액션:
- 문서에서 패턴 추출
- assets/critical-pattern-template.md 형식으로 구조화
knowledge/patterns/critical-patterns.md에 추가 (순번 유지)- 해당 문서에 교차 참조 추가
- 확인: "크리티컬 패턴에 추가되었습니다."
Option 3: 관련 문서 연결
- 프롬프트: "어떤 문서와 연결할까요? (파일명 또는 주제 설명)"
knowledge/에서 대상 문서 검색- 양방향 교차 참조 추가
- 확인: "교차 참조가 추가되었습니다"
Option 4: 기존 스킬에 추가
- 프롬프트: "어떤 스킬에 추가할까요?"
.claude/skills/[skill-name]/의 적절한 파일에 링크와 설명 추가- 확인: "[skill-name] 스킬에 추가되었습니다"
Option 5: 문서 확인
- 생성된 문서 내용 표시
- Decision Menu 다시 제시
</decision_gate>
<integration_protocol>
통합 지점
호출 트리거:
/compound커맨드 (주 인터페이스)- 대화 중 확인 문구 자동 감지
- 워크플로우 완료 후 수동 호출
호출하는 스킬/에이전트:
- 없음 (terminal 스킬 - 다른 스킬에 위임하지 않음)
Handoff 조건: 호출 전 대화 이력에 충분한 컨텍스트가 있어야 함.
</integration_protocol>
<success_criteria>
성공 기준
다음 모든 조건이 충족될 때 문서화 성공:
- YAML frontmatter 검증 통과 (모든 필수 필드, 올바른 형식, 유효한 enum 값)
knowledge/[category]/[filename].md에 파일 생성됨- domain-component 매핑이 schema.yaml과 일치
- Context, What Worked, Why This Works 섹션이 구체적으로 작성됨
- 유사 문서 발견 시 교차 참조 추가됨
- 사용자에게 Decision Menu 제시 및 액션 확인됨
</success_criteria>
에러 처리
컨텍스트 부족:
- 사용자에게 누락된 정보 질문
- 필수 정보 확보 전 진행 금지
YAML 검증 실패:
- 구체적인 오류 항목 표시
- 수정된 값으로 재시도
- 통과할 때까지 차단
유사 인사이트 모호함:
- 여러 후보 모두 표시
- 사용자 선택: 새 문서 / 기존 업데이트 / 별도 연결
카테고리 매핑 불확실:
- 가장 근접한 카테고리 제안
- 사용자 확인 후 진행
실행 가이드라인
반드시 해야 하는 것:
- YAML frontmatter 검증 (Step 5 validation gate는 blocking)
- domain-component 매핑 유효성 확인
- 파일 작성 전
mkdir -p로 디렉토리 생성 - 컨텍스트 누락 시 사용자에게 묻고 대기
- key_learning은 다른 상황에도 적용 가능하게 일반화
절대 하지 말아야 하는 것:
- YAML 검증 건너뛰기 (validation gate는 blocking)
- 모호한 설명으로 문서화 (검색 불가)
- 가설이나 미검증 내용 문서화
- critical pattern 자동 승격 (사용자 결정 필요)
예시 시나리오
사용자: "Claude Code에서 스킬 만들 때 references/ 폴더에 예시를 넣었더니 훨씬 정확하게 따라하더라. 다음에도 이렇게 하자."
스킬 활성화:
- 트리거 감지: "다음에도 이렇게 하자" → 자동 활성화
- 컨텍스트 수집:
- domain: tool
- insight_type: tool_discovery
- component: claude-code
- context: "Claude Code 스킬 작성 시 SKILL.md만 두는 것보다 references/ 폴더에 구체적 예시 파일을 함께 두었을 때 스킬 실행 정확도가 크게 향상됨"
- key_learning: "AI 스킬/프롬프트 작성 시 추상적 지시보다 구체적 예시 파일을 함께 제공하면 실행 정확도가 높아진다"
- impact: high
- tags: [claude-code, skill, references, accuracy, prompt-engineering]
- 기존 문서 검색: knowledge/tool-discoveries/ 검색
- 파일명 생성:
20260304-skill-references-improve-accuracy.md - YAML 검증: 통과
- 문서 작성:
knowledge/tool-discoveries/20260304-skill-references-improve-accuracy.md - 교차 참조: 없음 (유사 문서 없음)
출력:
인사이트가 기록되었습니다.
파일 생성:
- knowledge/tool-discoveries/20260304-skill-references-improve-accuracy.md
다음 작업:
1. 계속 진행 (권장)
2. 크리티컬 패턴에 추가 - critical-patterns.md에 승격
3. 관련 문서 연결 - 유사 인사이트와 교차 참조
4. 기존 스킬에 추가 - .claude/skills/에 연결
5. 문서 확인 - 생성된 내용 보기
How to use compound on Cursor
AI-first code editor with Composer
Prerequisites
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
- ›Cursor installed and configured on your development machine
- ›Node.js version 16.0+ with npm package manager (verify with
node --version) - ›Active project directory or workspace where you want to add compound
Execute installation command
Execute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
The skills CLI fetches compound from GitHub repository ai-native-camp/camp-2 and configures it for Cursor.
Select Cursor when prompted
The CLI will show a list of available agents. Use arrow keys to navigate and space to select Cursor:
Verify installation
Confirm successful installation by checking the skill directory location:
Reload or restart Cursor to activate compound. Access the skill through slash commands (e.g., /compound) or your agent's skill management interface.
Security & Verification Notice
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 development environment. Always verify the publisher's identity, review recent commits, and test in isolated environments before production deployment.
List & Monetize Your Skill
Submit your Claude Code skill and start earning
Use Cases▌
User Story & Requirements Generation
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
Competitive Analysis
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
Roadmap Prioritization
Evaluate features using frameworks (RICE, ICE, Kano) and create prioritized backlogs
Example
Score 20 feature ideas using RICE framework, generate prioritized roadmap with rationale
Make data-driven prioritization decisions faster
Stakeholder Communication
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
Implementation Guide▌
Prerequisites
- ›Claude Desktop or compatible AI client
- ›Access to product documentation and roadmap tools (Jira, Notion, etc.)
- ›Understanding of product management frameworks (RICE, Jobs-to-be-Done, etc.)
- ›Stakeholder contact information and communication channels
Time Estimate
30-60 minutes to see productivity improvements
Installation Steps
- 1.Install product management skill
- 2.Start with user story generation for known feature
- 3.Progress to competitive analysis: research 2-3 competitors
- 4.Use for roadmap prioritization: apply RICE/ICE scoring
- 5.Draft stakeholder communications and refine based on feedback
- 6.Build template library for recurring PM tasks
- 7.Share effective prompts with product team
Common Pitfalls
- ⚠Not validating competitive research—verify facts before sharing
- ⚠Accepting user stories without involving engineering team
- ⚠Over-relying on frameworks without qualitative judgment
- ⚠Not customizing outputs to company culture and communication style
- ⚠Skipping stakeholder validation of generated requirements
Best Practices▌
✓ Do
- +Validate research and competitive analysis with real data
- +Collaborate with engineering when generating technical requirements
- +Customize frameworks and templates to your company context
- +Use skill for first drafts, refine with stakeholder input
- +Document successful prompt patterns for PM tasks
- +Combine AI efficiency with human judgment and intuition
✗ Don't
- −Don't publish competitive analysis without fact-checking
- −Don't finalize user stories without engineering review
- −Don't make prioritization decisions solely on AI scoring
- −Don't skip customer validation of generated requirements
- −Don't ignore company-specific context and culture
💡 Pro Tips
- ★Provide context: company goals, constraints, customer feedback
- ★Ask for alternatives: 'Show 3 ways to prioritize this roadmap'
- ★Request stakeholder-specific formatting: 'Executive summary vs. engineering spec'
- ★Use skill for 70% generation + 30% customization to company needs
When to Use This▌
✓ 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.
Learning Path▌
- 1Basic: user stories, feature specs, status updates
- 2Intermediate: competitive analysis, prioritization frameworks, PRDs
- 3Advanced: product strategy, go-to-market planning, OKR setting
- 4Expert: product vision, market positioning, business model innovation
Discussion
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Ratings
4.6★★★★★72 reviews- ★★★★★Shikha Mishra· Dec 28, 2024
Keeps context tight: compound is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
- ★★★★★Noah Sanchez· Dec 24, 2024
We added compound from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
- ★★★★★Isabella Zhang· Dec 20, 2024
compound is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
- ★★★★★Carlos Torres· Dec 12, 2024
Registry listing for compound matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
- ★★★★★Henry Yang· Dec 8, 2024
compound fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
- ★★★★★Olivia Sharma· Dec 4, 2024
Useful defaults in compound — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
- ★★★★★Henry Abebe· Nov 23, 2024
Registry listing for compound matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
- ★★★★★Rahul Santra· Nov 19, 2024
compound has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
- ★★★★★Hassan Wang· Nov 19, 2024
We added compound from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
- ★★★★★Harper Chen· Nov 15, 2024
We added compound from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
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