Agent Skills

에이전트에 기능을 붙이는 두 조각은 이미 표준이 있습니다. 모델에게 절차적 지식을 주는 Agent Skills와 외부 도구·데이터에 연결하는 MCP입니다. 두 규약 모두 여러 클라이언트가 이미 지원합니다. 그런데 이 조각들을 실제로 배포하려고 하면 예상치 못한 곳에서 마찰이 생깁니다. 컴포넌트 자체는 멀쩡한데 그것을 담는 상자가 클라이언트마다 다르기 때문입니다. 2026년 8월 6일에 발표된 Agent Plugins 1.0.0이 이 상자를 표준화합니다. 오픈이고 벤더에 중립적인 패키징 표준이며, 기술 운영 위원회의 코어 메인테이너는 Amazon, Cursor, Microsoft, OpenAI, Vercel입니다. 발표 이후 Google이 코어 메인테이너로 합류했고, DeepMind의 Kevin Hou가 대표를 맡았습니다. 이 글에서는 표준이 무엇을 정의하고 무엇을 일부러 정의하지 않았는지를 코드 예시와 함께 살펴봅니다. ...

코딩 에이전트가 코드를 쓰는 일은 이제 일상이 됐습니다. 문제는 그다음입니다. 그 코드를 누가 검토하는가. 가장 흔한 답은 “같은 에이전트에게 다시 시킨다"입니다. 방금 코드를 작성한 모델에게 “이거 리뷰해줘"라고 한 번 더 부탁하는 식입니다. 편하지만, 여기에는 구조적인 함정이 있습니다. 자기 리뷰의 맹점 같은 세션의 같은 모델이 자기가 쓴 코드를 검토하면, 작성할 때 놓친 가정을 리뷰할 때도 똑같이 놓칩니다. 모델이 어떤 엣지 케이스를 “이건 일어날 리 없지"라고 판단해서 코드에 반영하지 않았다면, 같은 모델은 리뷰 단계에서도 같은 판단을 반복할 가능성이 높습니다. 작성과 리뷰가 동일한 학습 분포에서 나오기 때문입니다. 같은 분포는 같은 사각지대를 만듭니다. ...

Claude Code 플러그인 마켓플레이스와 Agent Skills 생태계에서 GitHub star가 높은 도구들을 언제 쓰는지 정리하고, Superpowers/AI-DLC/Dynamic Workflows가 plan을 각각 어디에 두는지로 분류한 뒤, OpenAI가 경쟁사 Claude Code에 직접 낸 공식 Codex 플러그인(codex-plugin-cc)까지 짚습니다.