목적: 작업 과정에서 검증된 인사이트를 즉시 문서화하여, 검색 가능한 지식 베이스를 구축한다.
Works with
AI-first code editor with Composer
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
node --versioncompoundExecute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
Fetches compound from ai-native-camp/camp-2 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 compound. Access via /compound 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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목적: 작업 과정에서 검증된 인사이트를 즉시 문서화하여, 검색 가능한 지식 베이스를 구축한다.
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">
자동 감지 문구 (대화에서 인식):
OR 수동: /compound 커맨드
Non-trivial만 (재사용 가치 있는 인사이트):
스킵 기준:
대화 이력에서 추출:
필수 정보:
추가 수집 항목:
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:
예시:
20260304-claude-code-skill-structure.md20260304-mcp-server-debugging-pattern.md20260304-prompt-iteration-framework.mdschema.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_mapping 확인)context: 20-300자, 구체적 상황 서술key_learning: 10-200자, 일반화 가능한 교훈impact: critical / high / medium / lowtags: 1-8개, 소문자 하이픈 구분검증 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:
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):
critical인 경우이 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">
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
Option 2: 크리티컬 패턴에 추가
사용자가 선택하는 경우:
액션:
knowledge/patterns/critical-patterns.md에 추가 (순번 유지)Option 3: 관련 문서 연결
knowledge/에서 대상 문서 검색Option 4: 기존 스킬에 추가
.claude/skills/[skill-name]/의 적절한 파일에 링크와 설명 추가Option 5: 문서 확인
</decision_gate>
<integration_protocol>
호출 트리거:
/compound 커맨드 (주 인터페이스)호출하는 스킬/에이전트:
Handoff 조건: 호출 전 대화 이력에 충분한 컨텍스트가 있어야 함.
</integration_protocol>
<success_criteria>
다음 모든 조건이 충족될 때 문서화 성공:
knowledge/[category]/[filename].md에 파일 생성됨</success_criteria>
컨텍스트 부족:
YAML 검증 실패:
유사 인사이트 모호함:
카테고리 매핑 불확실:
반드시 해야 하는 것:
mkdir -p로 디렉토리 생성절대 하지 말아야 하는 것:
사용자: "Claude Code에서 스킬 만들 때 references/ 폴더에 예시를 넣었더니 훨씬 정확하게 따라하더라. 다음에도 이렇게 하자."
스킬 활성화:
20260304-skill-references-improve-accuracy.mdknowledge/tool-discoveries/20260304-skill-references-improve-accuracy.md출력:
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
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: compound is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
We added compound from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
compound is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
Registry listing for compound matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
compound fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
Useful defaults in compound — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
Registry listing for compound matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
compound has been reliable in day-to-day use. Documentation quality is above average for community skills.
We added compound from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
We added compound from the explainx registry; install was straightforward and the SKILL.md answered most questions upfront.
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