Claude Skills는 굉장하다, MCP보다 더 큰 혁신일지도

• Anthropic이 발표한 Claude Skills는 모델이 특정 작업을 수행할 때 필요한 지침, 스크립트, 리소스를 폴더 형태로 제공하는 새로운 패턴으로, 작업별 전문성을 동적으로 로드하는 방식
• Skills는 Markdown 파일과 선택적 스크립트로 구성되며, 세션 시작 시 각 스킬의 메타데이터만 수십 개 토큰으로 로드한 뒤 실제 필요할 때만 전체 내용을 불러와 토큰 효율성이 매우 높음
• Claude Code를 통해 Skills는 단순한 코딩 도구를 넘어 범용 자동화 에이전트로 확장되며, 파일시스템과 명령 실행 환경만 있으면 다양한 작업 자동화가 가능
• MCP와 달리 Skills는 프로토콜이 아닌 Markdown과 YAML 기반의 단순한 구조로, 다른 모델이나 도구에서도 즉시 활용 가능하며 공유와 확산이 용이
• 이러한 단순함과 효율성 덕분에 Skills는 MCP보다 훨씬 빠른 속도로 생태계가 확장될 것으로 예상되며, 데이터 저널리즘부터 브랜드 가이드라인까지 다양한 분야에서 전문화된 에이전트 구축이 가능 (MCP의 토큰 소모 문제와 복잡한 사양을 피할 수 있음)

Skills의 개념과 구조

• Anthropic이 2025년 10월 16일 Claude Skills를 공식 발표
  • 모델이 특정 작업(예: Excel 작업, 조직의 브랜드 가이드라인 준수)을 수행할 때 필요한 지침, 스크립트, 리소스를 담은 폴더 단위의 능력 확장 시스템
  • Claude는 작업과 관련이 있을 때만 해당 스킬에 접근하여 전문화된 작업 수행 능력을 향상
• anthropic/skills GitHub 저장소에서 공식 스킬 예제 제공
• Skills는 개념적으로 극도로 단순
  • 핵심은 모델에게 작업 수행 방법을 알려주는 Markdown 파일
  • 선택적으로 추가 문서와 미리 작성된 스크립트를 포함하여 작업 완수를 지원
• 9월 발표된 Claude의 문서 생성 기능이 실제로는 Skills로 완전히 구현되었음
  • .pdf, .docx, .xlsx, .pptx 파일 처리 스킬이 공개 저장소에서 확인 가능

토큰 효율성: Skills의 핵심 장점

• 세션 시작 시 Claude는 모든 사용 가능한 스킬 파일을 스캔하고 각 스킬의 frontmatter YAML에서 짧은 설명만 읽음
• 각 스킬이 차지하는 초기 토큰은 수십 개에 불과하여 극도로 효율적
• 사용자가 스킬이 도움될 수 있는 작업을 요청할 때만 전체 세부 내용이 로드됨
• 이는 단순히 디스크에 파일을 저장하는 것을 넘어 기능으로 만드는 핵심 차별점

Slack GIF 생성 스킬 실습 사례

• slack-gif-creator 스킬 메타데이터 설명
  • Slack에 최적화된 애니메이션 GIF 생성 툴킷
  • 크기 제약 검증기와 조합 가능한 애니메이션 기본 요소 포함
  • "X가 Y를 하는 Slack용 GIF를 만들어줘" 같은 요청에 적용
• 실제 테스트 과정
  • Claude 모바일 웹앱에서 Sonnet 4.5 모델로 slack-gif-creator 스킬 활성화
  • "Make me a gif for slack about how Skills are way cooler than MCPs" 프롬프트 입력
  • Claude가 자동으로 GIF 생성 (품질은 개선 필요하지만 스킬의 반복 개선이 용이함)
• 생성된 Python 스크립트의 주목할 점
  • 스킬 디렉토리를 Python 경로에 추가: sys.path.insert(0, '/mnt/skills/examples/slack-gif-creator')
  • 스킬의 core/ 디렉토리에 있는 GIFBuilder 클래스 활용
  • 파일을 /mnt/user-data/outputs/에 저장
  • Slack 크기 제한(2MB) 검증 함수 check_slack_size() 사용으로 규격 준수 확인
  • 크기가 초과되면 모델이 자동으로 더 작은 파일을 재생성 시도 가능

Skills의 환경 의존성

• Skills 메커니즘은 모델이 다음에 접근할 수 있어야 완전히 작동
  • 파일시스템
  • 파일시스템 탐색 도구
  • 환경에서 명령 실행 능력
• 이는 LLM 툴링의 일반적인 패턴
  • ChatGPT Code Interpreter가 2023년 초 최초의 대규모 사례
  • 이후 Cursor, Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI 같은 코딩 에이전트 도구로 로컬 머신까지 확장
• 이 요구사항은 MCP, ChatGPT Plugins 등 이전의 LLM 능력 확장 시도와의 가장 큰 차이점
• 중요한 의존성이지만 잠금 해제되는 새로운 능력의 규모가 놀라울 정도로 큼
• 안전성 문제는 여전히 중요
  • 안전한 코딩 환경 제공 필요
  • 프롬프트 인젝션 같은 공격을 허용 가능한 수준의 피해로 제한할 수 있도록 샌드박스 환경 구축 방법 필요

Claude Code: 범용 에이전트로의 진화

• 2025년 1월 저자는 "에이전트"가 실패할 것이라 예측했으나 완전히 빗나감
  • 2025년은 실제로 "에이전트"의 해가 되었음 (다양한 정의가 존재하지만 "tools in a loop"로 정의)
• Claude Code는 이름이 잘못 붙여짐
  • 순수한 코딩 도구가 아니라 범용 컴퓨터 자동화 도구
  • 컴퓨터에 명령을 입력해서 달성할 수 있는 모든 작업을 자동화 가능
  • 범용 에이전트(general agent) 로 설명하는 것이 가장 적절
• Skills는 이 가능성을 훨씬 더 명확하고 명시적으로 만듦
• 응용 가능성이 현기증 날 정도로 광범위
  • 데이터 저널리즘 예시: 다음 작업을 다루는 스킬 폴더 구성 가능
    • 미국 인구조사 데이터 출처 및 구조 이해
    • 다양한 형식의 데이터를 Python 라이브러리로 SQLite/DuckDB에 로드
    • S3의 Parquet 파일이나 Datasette Cloud 테이블로 데이터 온라인 게시
    • 새로운 데이터셋에서 흥미로운 스토리를 찾는 방법(경험 많은 데이터 리포터의 지침)
    • D3를 사용한 깔끔하고 가독성 높은 데이터 시각화 구축
  • 결과: Markdown 파일과 몇 개의 Python 스크립트 예제만으로 미국 인구조사 데이터에서 스토리를 발견하고 게시하는 "데이터 저널리즘 에이전트" 구축 완료

Skills vs MCP 비교

• Model Context Protocol(MCP) 는 2024년 11월 출시 이후 엄청난 관심 획득
  • 모든 기업이 "AI 전략"이 필요했고, MCP 구현 발표가 그 요구를 충족하는 쉬운 방법이었음
• MCP의 한계가 점차 드러남
  • 가장 중요한 문제는 토큰 사용량
  • GitHub의 공식 MCP는 그 자체만으로 수만 개의 컨텍스트 토큰 소비
  • 몇 개 더 추가하면 LLM이 실제 유용한 작업을 할 공간이 거의 남지 않음
• 코딩 에이전트를 진지하게 다루기 시작한 이후 저자의 MCP 관심도 감소
  • MCP로 달성할 수 있는 거의 모든 것을 CLI 도구로 대체 가능
  • LLM은 cli-tool --help 호출 방법을 알고 있어 사용법 설명에 많은 토큰을 소비할 필요 없음
  • 모델이 필요할 때 스스로 파악 가능
• Skills는 정확히 같은 장점 보유, 더 나아가 새 CLI 도구 구현조차 불필요
  • 작업 수행 방법을 설명하는 Markdown 파일만 드롭
  • 안정성이나 효율성 향상에 도움이 되는 경우에만 추가 스크립트 포함

Skills 생태계의 폭발적 성장 전망

• Skills의 가장 흥미로운 점 중 하나는 공유의 용이성
  • 많은 스킬이 단일 파일로 구현될 것으로 예상
  • 더 정교한 스킬은 몇 개 파일이 있는 폴더 형태
• Anthropic 제공 자료
  • Agent Skills 문서
  • Claude Skills Cookbook
• 저자도 Datasette 플러그인 빌드 방법 같은 스킬 아이디어 구상 중
• 다른 모델에서도 사용 가능: Skills 설계의 또 다른 장점
  • 스킬 폴더를 Codex CLI나 Gemini CLI에 연결하고 "pdf/SKILL.md를 읽고 이 프로젝트를 설명하는 PDF를 만들어줘"라고 하면 작동
  • 해당 도구와 모델이 스킬 시스템에 대한 내장 지식이 없어도 가능
• 예상: 올해의 MCP 러시를 초라하게 만들 정도로 Skills의 캄브리아기 폭발 발생

단순함이 핵심 강점

• 일부에서는 Skills가 너무 단순해서 기능이라 하기 어렵다는 반발 존재
  • 많은 사람들이 Markdown 파일에 추가 지침을 넣고 코딩 에이전트에게 읽게 하는 트릭을 이미 실험
  • AGENTS.md는 잘 확립된 패턴이며, "PDF 생성 전에 PDF.md를 읽으라"는 지침 포함 가능
• Skills 설계의 핵심 단순함이 바로 저자가 흥분하는 이유
• MCP는 전체 프로토콜 사양
  • 호스트, 클라이언트, 서버, 리소스, 프롬프트, 도구, 샘플링, 루트, 엘리시테이션
  • 세 가지 전송 방식(stdio, streamable HTTP, 원래는 SSE) 포함
• Skills는 Markdown + 약간의 YAML 메타데이터 + 선택적 실행 스크립트
  • LLM의 정신에 훨씬 가까움: 텍스트를 던지고 모델이 알아서 처리하게 함
• Skills는 어려운 부분을 LLM 하네스와 관련 컴퓨터 환경에 아웃소싱
  • 지난 몇 년간 LLM의 도구 실행 능력에 대해 배운 모든 것을 고려할 때 매우 현명한 전략