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# Skill Recommender - 스킬 자동 인식 및 추천 ## Overview 사용자가 명시적으로 스킬 사용을 요청하지 않았더라도, 현재 요청에 도움이 될 수 있는 설치된 스킬을 자동으로 인식하고 추천하는 메타 스킬입니다. **핵심 기능:** - **자동 감지**: 사용자 요청에서 스킬 관련 키워드/패턴 탐지 - **매칭**: 설치된 스킬의 description과 사용자 요청 비교 - **추천**: 관련 스킬 발견 시 간결하게 제안 - **비침습적**: 추천만 제공, 자동 실행하지 않음 ## When to Use 이 스킬은 **모든 사용자 요청에서 암묵적으로 활성화**됩니다. **추천 트리거 조건:** - 사용자가 스킬 키워드와 관련된 작업을 요청했으나, 해당 스킬을 명시적으로 호출하지 않은 경우 - 현재 작업 컨텍스트가 특정 스킬의 활용 시나리오와 일치하는 경우 **추천 제외 조건:** - 사용자가 이미 스킬을 명시적으로 호출한 경우 (`skill: skill-name`) - 단순 질문/대화인 경우 - 이미 해당 스킬이 활성화되어 있는 경우 ## Workflow ### Step 1: 스킬 인벤토리 로드 설치된 스킬 목록을 빠르게 파악합니다. ```bash # 스킬 인벤토리 스캔 스크립트 실행 ~/.claude/skills/skill-recommender/scripts/scan_skills.sh ``` **출력 형식:** ``` skill-name|description (활성화 키워드 포함) ``` **예시 출력:** ``` git-commit-pr|Git 커밋 및 PR 생성 가이드. 사용자가 커밋, commit, PR, pull request 생성을 요청할 때... audio-processor|ffmpeg 기반 오디오 변환 및 처리. "오디오 변환", "wav 변환"... ``` > **Note**: description에 활성화 키워드가 포함되어 있으므로, description 텍스트에서 키워드를 추출하여 매칭합니다. ### Step 2: 키워드 매칭 사용자 요청에서 다음을 분석합니다: **직접 키워드 매칭:** | 사용자 요청 패턴 | 매칭 스킬 | |-----------------|----------| | "커밋", "commit", "PR" | git-commit-pr | | "제안서", "RFP", "입찰" | proposal-analyzer | | "오디오", "wav", "ffmpeg" | audio-processor | | "벤치마크", "모델 평가" | ml-benchmark | | "triton", "모델 서빙" | triton-deploy | | "보안 점검", "민감 정보" | security-auditor | | "여러 LLM", "멀티 에이전트" | background-implementer, background-planner | | "기획", "planning" | background-planner | | "노션", "notion" | notion-summary | **컨