소스 정보
- 저장소
- vignesh2027/AI-AGENT-SKILLS
- 최근 소스 활동
- 2026년 5월 13일 19:03
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 2
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/vignesh2027/AI-AGENT-SKILLS --skill using-agent-skills명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | using-agent-skills |
| description | Discover and compose skills from this framework to guide your work |
| difficulty | junior |
| domains | ["general"] |
This meta-skill teaches you how to use the AI Agent Skills framework. Load it first in any new session.
Load this skill at the start of every session when working in a project that has this framework installed.
Map what you're about to do to one of the 8 core commands:
/spec/plan/build/test/review/simplify/ship/incidentRead the skill file for your task: skills/<name>/SKILL.md
Check AGENTS.md for the skill composition table. Load supporting skills if they apply.
If working in a specific domain (AI/ML, data, frontend), load the matching pack from packs/.
Follow each step in the skill. Do not skip steps. At each checkpoint, produce evidence.
"The task is simple enough that I don't need a skill" Simple tasks still benefit from structured thinking. The overhead of loading a skill is seconds; the cost of a missed step can be days.
"I already know how to do this" Skills encode accumulated engineering wisdom beyond what any individual knows. They also prevent bad days from becoming bad commits.
Build UIs that work for all users including keyboard navigation, screen readers, and WCAG 2.2
Design multi-agent systems with robust tool interfaces, state management, and failure handling
Build ML systems with disciplined training, evaluation, deployment, and safety practices