Core principles for effective AI agent collaboration: divide tasks, manage context, choose abstraction levels, automate patterns, and validate results.
Works with
Decompose large tasks into small, explicit steps; AI performs 39% better on focused instructions than vague, complex requests
Keep context fresh and single-purpose using separate conversations or HANDOFF.md documentation to avoid context drift and performance degradation
Switch between high-level \"vibe coding\" for prototyping and de
AI-first code editor with Composer
Before installing skills in Cursor, ensure your development environment meets these requirements:
node --versionagentic-principlesExecute the skills CLI command in your project's root directory to begin installation:
Fetches agentic-principles from supercent-io/skills-template 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 agentic-principles. Access via /agentic-principles 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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"AI는 부조종사, 주인공은 당신입니다" AI 에이전트는 개발자의 생각을 증폭시키고 반복 작업을 대신하지만, 최종 결정권과 책임은 항상 개발자에게 있습니다.
AI는 크고 모호한 작업보다 작고 명확한 지시에 훨씬 더 좋은 성능을 발휘합니다.
| 잘못된 예 | 올바른 예 |
|---|---|
| "로그인 페이지 만들어줘" | 1. "로그인 폼 UI 컴포넌트 생성" |
| 2. "로그인 API 엔드포인트 작성" | |
| 3. "인증 로직 연결" | |
| 4. "테스트 코드 작성" |
1단계: 모델/스키마 설계 및 검증
2단계: 핵심 로직 구현 (최소 기능)
3단계: API/인터페이스 연결
4단계: 테스트 작성 및 실행
5단계: 통합 및 리팩토링
컨텍스트(AI의 작업 기억)는 항상 신선하고 압축된 상태로 유지해야 합니다.
탭 1: 인증 시스템 작업
탭 2: UI 컴포넌트 작업
탭 3: 테스트 코드 작성
탭 4: DevOps/배포 작업
대화가 길어지면 상태를 문서화:
# HANDOFF.md
## 완료된 작업
- 사용자 인증 API 구현 완료
- JWT 토큰 발급 로직 작성
## 현재 상태
- 토큰 갱신 로직 작업 중
## 다음 작업
- 리프레시 토큰 구현
- 로그아웃 엔드포인트 추가
## 주의사항
- 기존 세션 관리 코드와 충돌 주의
/context, /clear상황에 따라 적절한 추상화 수준을 선택합니다.
| 모드 | 설명 | 사용 시점 |
|---|---|---|
| Vibe Coding | 전체 구조만 보는 높은 수준 | 빠른 프로토타이핑, 아이디어 검증, 일회성 프로젝트 |
| Deep Dive | 코드 한 줄씩 파고드는 낮은 수준 | 버그 수정, 보안 검토, 성능 최적화, 프로덕션 코드 |
새 기능 추가 시:
1. 높은 추상화: "사용자 프로필 페이지를 만들어줘" → 전체 구조 파악
2. 중간 추상화: "프로필 편집 폼의 유효성 검사 로직을 보여줘" → 특정 기능 검토
3. 낮은 추상화: "이 정규식이 왜 이메일 유효성 검사에 실패하는지 설명해줘" → 세부 디버깅
같은 작업을 3번 이상 반복했다면 → 자동화 방법을 찾아라
그 자동화 과정 자체도 → 자동화하라
| Level | 방식 | 예시 |
|---|---|---|
| 1 | 수동 복사/붙여넣기 | ChatGPT → 터미널 |
| 2 | 터미널 통합 | Claude Code, Gemini CLI 직접 사용 |
| 3 | 음성 입력 | 음성 전사 시스템 |
| 4 | 반복 지시 자동화 | 프로젝트 설명 파일 활용 |
| 5 | 워크플로우 자동화 | 커스텀 명령어/스킬 |
| 6 | 판단 자동화 | AI Skills 활용 |
| 7 | 규칙 강제 자동화 | Hooks/Guard Rails |
분석만 하고 수정하지 않음
사용 시점:
사용 시점:
테스트 코드 작성
"이 함수에 대한 테스트를 작성해줘. 엣지 케이스도 포함해야 해."
시각적 검토
Draft PR 생성
"draft PR을 만들어줘"
자기 검증 요청
"방금 생성한 코드를 다시 검토해줘.
모든 주장을 검증하고, 끝에 검증 결과를 표로 정리해줘."
| Agent | Role | Best For |
|---|---|---|
| Claude | Orchestrator | 계획 수립, 코드 생성, 스킬 해석 |
| Gemini | Analyst | 대용량 분석 (1M+ 토큰), 리서치 |
| Codex | Executor | 명령 실행, 빌드, 배포 |
[계획 에이전트] 계획 수립 → [분석 에이전트] 분석/리서치 → [실행 에이전트] 코드 작성 → [검증] 테스트 → [종합] 결과 정리
1. 분해정복 → 작고 명확한 단계로 분할
2. 컨텍스트 → 신선하게, 단일 목적 대화
3. 추상화 → Vibe ↔ Deep Dive 상황별
4. 자동화 → 3회 반복 시 자동화
5. 계획/실행 → 계획 90%, 실행 10%
6. 검증/회고 → 테스트, PR, 자기 검증
- 이 작업을 더 작게 나눌 수 있는가?
- 컨텍스트가 오염되지 않았는가?
- 올바른 추상화 수준인가?
- 3번 이상 반복했는가?
- 계획을 먼저 세웠는가?
- 결과를 검증했는가?
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.
supercent-io/skills-template
asyrafhussin/agent-skills
kylezantos/design-motion-principles
mattpocock/skills
parcadei/continuous-claude-v3
cursor/plugins
agentic-principles fits our agent workflows well — practical, well scoped, and easy to wire into existing repos.
Registry listing for agentic-principles matched our evaluation — installs cleanly and behaves as described in the markdown.
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agentic-principles is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
Useful defaults in agentic-principles — fewer surprises than typical one-off scripts, and it plays nicely with `npx skills` flows.
agentic-principles is among the better-maintained entries we tried; worth keeping pinned for repeat workflows.
Keeps context tight: agentic-principles is the kind of skill you can hand to a new teammate without a long onboarding doc.
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I recommend agentic-principles for anyone iterating fast on agent tooling; clear intent and a small, reviewable surface area.
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