automation-classifier

name	automation-classifier
description	사용자가 자동화하려는 작업을 Skill, Command, MCP, Subagent 중 적절한 도구로 분류하고 추천. 사용자가 "X 자동화 만들고 싶어", "이런 작업 자동화해줘", "도구 뭐 써야해?", "skill로 만들까 command로 만들까?" 같은 질문을 할 때 사용.
version	1.0.0

자동화 작업 분류 가이드

사용자가 자동화하려는 작업을 분석하여 Skill, Command, MCP, Subagent 중 가장 적합한 도구를 추천합니다.

1. 핵심 정의

1-1. Skill

• 정의: 도메인 특화 지식 패키지
• 형태: 폴더 (SKILL.md + 리소스)
• 트리거: 자동 (description 기반)
• 특징: 여러 파일, 예제, 참조 문서 포함 가능

1-2. Command

• 정의: 텍스트 단축키 프롬프트
• 형태: 단일 .md 파일
• 트리거: 수동 (/명령어)
• 특징: 빠른 실행, 인자 전달 가능

1-3. MCP (Model Context Protocol)

• 정의: 외부 시스템 연결 표준
• 형태: 서버-클라이언트 아키텍처
• 트리거: 자동 (도구 호출)
• 특징: API, DB, 외부 서비스 통합

1-4. Subagent

• 정의: 전문화된 AI 위임 어시스턴트
• 형태: 단일 .md 파일
• 트리거: 자동 또는 명시적
• 특징: 독립된 컨텍스트, 도구 접근 제어

2. Decision Tree

작업을 분석할 때 다음 순서로 질문하세요:

1. 외부 시스템/API 통합 필요?
   ├─ YES → MCP
   └─ NO ↓

2. 복잡한 작업을 독립된 컨텍스트에서 처리?
   ├─ YES → Subagent
   └─ NO ↓

3. 여러 파일/리소스 필요? 또는 도메인 특화 지식?
   ├─ YES → Skill
   └─ NO ↓

4. 빠른 프롬프트 실행?
   └─ YES → Command

3. 상황별 선택 가이드

상황	추천 도구	이유
PDF를 마크다운으로 변환 (예제 파일 포함)	Skill	예제 PDF/MD 파일 필요, 재사용 가능한 지식
Git 커밋 메시지 작성	Command	단순 프롬프트, 수동 트리거
Slack 메시지 전송	MCP	외부 API 연동
코드 리뷰 수행	Subagent	독립된 분석, 메인 컨텍스트 보존
회사 브랜드 가이드라인 적용	Skill	조직 지식, 자동 적용
PR 생성 (commit + push + PR)	Command	명시적 워크플로우, 순차 실행
PostgreSQL 쿼리	MCP	DB 접근 필요
디버깅 전용 조사	Subagent	전문화된 작업, 컨텍스트 분리

4. 판단 기준 체크리스트

4-1. Skill을 사용해야 할 때

조건:

• 여러 대화에서 반복적으로 재사용
• 도메인 특화 지식 필요 (예: 특정 문서 형식)
• 예제 파일이나 참조 문서 필요
• 자동 트리거 원함 (Claude가 상황 판단)
• 조직/팀에서 공유 필요

특징:

• Progressive disclosure로 토큰 효율적
• 자동 활성화 (description이 잘 작성되어야 함)
• 복잡한 리소스 포함 가능

예시:

• payslip-converter: PDF → MD 변환, 예제 포함
• brand-guidelines: 회사 브랜드 자동 적용
• docx, pdf, xlsx: 문서 처리 전문 기능

4-2. Command를 사용해야 할 때

조건:

• 단순 프롬프트 (1개 파일로 충분)
• 수동 트리거 필요 (/commit 처럼 명시적 실행)
• 빠른 실행이 목적
• 자주 타이핑하는 지침을 단축

특징:

• / 로 시작하는 명시적 호출
• 인자 전달 가능 ($ARGUMENTS, $1, $2)
• Bash 실행 가능 (!ls)
• 파일 참조 가능 (@file.txt)

예시:

• /commit: 커밋 메시지 작성
• /code-review: 코드 리뷰 시작
• /document: 문서화 실행

4-3. MCP를 사용해야 할 때

조건:

• 외부 시스템/API 통합 필요
• 데이터베이스 접근 필요
• 웹 서비스 연동 (Slack, GitHub, Gmail 등)
• 실시간 데이터 필요 (날씨, 주식 등)
• 표준화된 프로토콜 사용

특징:

• JSON-RPC 프로토콜
• 서버 구현 필요 (TypeScript/Python SDK 제공)
• Tools, Resources, Prompts 제공
• 보안 및 인증 처리

예시:

• @modelcontextprotocol/server-slack: Slack API
• @modelcontextprotocol/server-postgres: PostgreSQL
• @modelcontextprotocol/server-github: GitHub API
• puppeteer-real-browser-mcp-server: 웹 스크래핑

4-4. Subagent를 사용해야 할 때

조건:

• 복잡한 작업 위임 필요
• 독립된 컨텍스트 필요 (메인 대화 오염 방지)
• 전문화된 역할 필요 (코드 리뷰, 디버깅 등)
• 도구 접근 권한 분리 필요
• 병렬 처리 필요

특징:

• 독립된 context window
• 전용 시스템 프롬프트
• 도구 접근 제어 (tools 필드)
• 자동 또는 명시적 호출 모두 가능

예시:

• code-reviewer: 코드 품질/보안 검토
• debugger: 오류 분석 및 수정
• data-scientist: SQL 분석
• code-explorer: 기존 코드 분석

5. 혼합 사용 패턴

5-1. Skill + Command 조합

예: Payslip Converter

Skill (payslip-converter):
- PDF 형식 지식
- 예제 파일
- 변환 규칙

Command (/payslip):
- 빠른 변환 실행
- 파일 경로 인자 받기
- Skill 지식 활용

5-2. Command + Subagent 조합

예: Feature Development

Command (/feature-dev):
- 워크플로우 시작

Subagents:
- code-explorer: 기존 코드 분석
- code-architect: 아키텍처 설계
- code-reviewer: 코드 품질 검토

6. 분석 프로세스

사용자의 자동화 작업 요청을 받으면 다음 순서로 분석하세요:

6-1. 요구사항 파악

• 어떤 작업을 자동화하려는가?
• 어떤 입력/출력이 필요한가?
• 외부 시스템 연동이 필요한가?

6-2. Decision Tree 적용

• 4개 질문에 순차적으로 답변
• 각 질문의 답변 근거 명시

6-3. 도구 추천

• 가장 적합한 도구 1개 선택
• 선택 이유 명확히 설명
• 대안이 있다면 언급

6-4. 구조 제안

• 파일 구조
• 필수/선택 필드
• 구체적인 구현 가이드

6-5. 추가 고려사항

• 유지보수성
• 확장성
• 팀 공유 가능성

7. 출력 형식

다음 형식으로 추천 결과를 제공하세요:

## 분석 결과

추천 도구: [Skill/Command/MCP/Subagent]

### 선택 이유
1. [이유 1]
2. [이유 2]
3. [이유 3]

### 구조 제안
[파일/디렉토리 구조]

### 구현 가이드
[구체적인 구현 방법]

### 추가 고려사항
[유지보수, 확장성 등]

더 자세한 비교표는 REFERENCE.md를 참조하세요.