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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.
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基于 SOC 职业分类
| 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 |
사용자가 자동화하려는 작업을 분석하여 Skill, Command, MCP, Subagent 중 가장 적합한 도구를 추천합니다.
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
| 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 |
조건:
특징:
예시:
payslip-converter: PDF → MD 변환, 예제 포함brand-guidelines: 회사 브랜드 자동 적용docx, pdf, xlsx: 문서 처리 전문 기능조건:
/commit 처럼 명시적 실행)특징:
/ 로 시작하는 명시적 호출$ARGUMENTS, $1, $2)!ls)@file.txt)예시:
/commit: 커밋 메시지 작성/code-review: 코드 리뷰 시작/document: 문서화 실행조건:
특징:
예시:
@modelcontextprotocol/server-slack: Slack API@modelcontextprotocol/server-postgres: PostgreSQL@modelcontextprotocol/server-github: GitHub APIpuppeteer-real-browser-mcp-server: 웹 스크래핑조건:
특징:
tools 필드)예시:
code-reviewer: 코드 품질/보안 검토debugger: 오류 분석 및 수정data-scientist: SQL 분석code-explorer: 기존 코드 분석예: Payslip Converter
Skill (payslip-converter):
- PDF 형식 지식
- 예제 파일
- 변환 규칙
Command (/payslip):
- 빠른 변환 실행
- 파일 경로 인자 받기
- Skill 지식 활용
예: Feature Development
Command (/feature-dev):
- 워크플로우 시작
Subagents:
- code-explorer: 기존 코드 분석
- code-architect: 아키텍처 설계
- code-reviewer: 코드 품질 검토
사용자의 자동화 작업 요청을 받으면 다음 순서로 분석하세요:
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.
코드 작성/수정, 리팩토링 시 자동 활성화. Robert C. Martin Clean Code 원칙(명명, 함수 크기, 주석, 포맷팅, DRY, SRP) 검증 및 제안. 함수 20줄 초과, 인자 3개 초과, 중복 코드, 불명확한 변수명, 과도한 주석 발견 시 가독성 개선 방향 제시.
코드 작성/수정, 리팩토링, TODO 작성 시 자동 활성화. 복잡도 증가, 조건문 남발, 중복 코드 발견 시 적절한 디자인 패턴 제안. OO 설계 원칙(개방-폐쇄, 단일책임, 의존성역전) 위반 감지하고 Strategy, Observer, Decorator, Factory 등으로 리팩토링 방향 제시. 긴 if-else, switch문, 상속 남용, 새 기능 추가 시 기존 코드 수정 필요 등 code smell 발견 시 사용.
git bisect로 특정 코드가 추가/제거된 commit을 자동으로 찾기. file content 변경 시점, function 추가/제거, feature 도입 시점을 찾을 때 사용. binary search로 자동 검색하며 manual good/bad marking 불필요.
i18n 키 누락/미사용 자동 검증 skill. 코드에서 사용하는 키와 JSON 정의 간 불일치를 스크립트로 자동 감지. TypeScript 타입 안정성 확보, pre-push 훅 자동화 지원. Next.js (next-intl), React (react-i18next) 프로젝트에서 i18n 작업 시 자동 트리거.
GitLab/GitHub issue 정보를 glab/gh CLI로 가져오기. issue description, comments, 관련 MR/PR (description, comments, branch names), linked issues, parent epic 정보를 JSON 또는 markdown 형식으로 출력. issue 상세 정보가 필요할 때 사용.
프로젝트에 린터 설정을 추가하는 skill. TypeScript, Go, Python, Protobuf 지원. make lint, make test로 동작하게 설정. 코드 품질 도구 통합: 정적 분석, cognitive complexity, exhaustive switch, magic numbers, dead code detection, code duplication, test coverage. 새 프로젝트 린터 설정, 기존 프로젝트 린터 업그레이드 시 사용.