스킬과 커맨드
스킬은 “이런 요청엔 이렇게 일한다”를 적은 SKILL.md 폴더, 커맨드는 그 스킬을 인자와 함께 바로 부르는 슬래시 명령입니다. Claude Code 와 Codex 가 같은 파일을 읽습니다.
부르는 방법
| Claude Code | Codex CLI | |
|---|---|---|
| 스킬 직접 지목 | /스킬이름 또는 자연어 |
$스킬이름 또는 자연어 |
| 커맨드 | /deck 원고.md |
/prompts:deck 원고.md |
| 설치된 목록 | /skills |
/prompts:skills 또는 /skills |
| 파일 위치 | ~/.claude/skills/<이름>/SKILL.md, ~/.claude/commands/<이름>.md |
~/.agents/skills/<이름>/SKILL.md, ~/.codex/prompts/<이름>.md |
→ Codex 는 Claude 용어를 번역해서 읽습니다. 스킬 문서에 AskUserQuestion, Skill 도구, ~/.claude/... 가 나오면 ~/.codex/AGENTS.md 의 대응표대로 채팅 선택지 질문, SKILL.md 직접 읽기, ~/.agents/... 경로로 바꿔 처리합니다. 완전히 같지 않은 부분은 각 스킬의 Codex 참고에 적었습니다.
수업용: 피드백과 퀴즈
da-project-feedback
/da-project
→ 하는 일: 분석 프로젝트의 N차 피드백. 머신러닝·통계·EDA 프로젝트의 발표 보고서(pptx·pdf)와 노트북(ipynb)을 페이지·셀 단위로 검토합니다. 기본 결과물은 학생 PDF 에 옮겨 적을 수 있는 첨삭본이고, 노트북이면 학생 셀 바로 아래에 색상 박스 셀을 끼운 첨삭 노트북(.ipynb)입니다.
→ 읽기 전에 두 번 묻습니다. 묶음 1(참고 자료·검토 단계) 다음 묶음 2(피드백 수준·수업 헬퍼 대체 제안·후처리)를 확인한 뒤 시작합니다. 이전 차수가 있으면 반영 여부를 함께 판정합니다.
→ 후처리는 초안 → eli5 → humanize-korean 순. 적용 여부는 매번 묻고, 받은 답대로만 합니다.
→ 쓰는 법. /da-project 보고서.pdf --round=2 --prev=1차.pdf --prev-feedback=1차피드백.md --notebook=분석.ipynb
→ Codex 참고. humanize-korean 플러그인이 없어 같은 목적의 윤문을 직접 합니다. 질문 카드는 번호 매긴 선택지로 채팅에서 묻습니다.
viz-plan-feedback
/viz-plan
→ 하는 일: 시각화 프로젝트 계획서 판정. 예측 모델 없이 기술통계와 그래프로 사실을 읽는 프로젝트의 계획서(md·ipynb·pdf)를 절·표·칸 단위로 검토해 ✅ 착수 / ⚠️ 조건부 착수 / ⛔ 보완을 판정합니다.
→ 보는 것. 데이터 출처, 내려받기 가능 여부, 한 행의 단위, 병합 키, 핵심 질문 ↔ 비교 축 ↔ 그래프 계획 ↔ 변수 표의 정합성, 그래프 종류 적합성입니다.
→ 결과물. md·ipynb 는 원본 복사본에 피드백 블록을 끼워 넣고, pdf 는 별도 피드백 md 를 만듭니다.
→ 쓰는 법. /viz-plan 계획서.md --round=1 --notebook=점검.ipynb
viz-project-feedback
/viz-project
→ 하는 일: 시각화 프로젝트 산출물의 N차 피드백. 발표 보고서와 분석 노트북(1주차 데이터 점검·2주차 분석·최종)을 검토합니다.
→ 보는 것. 그래프가 핵심 질문에 답하는가, 캡션·결론이 그래프와 같은 말을 하는가, 페이지 간 수치가 맞는가, 사실과 해석이 구분되는가, 계획서의 질문과 그래프 계획이 회수됐는가입니다.
→ 쓰는 법. /viz-project 발표.pdf --plan=계획서.md --round=2 --prev=1차.pdf --pages=3-12
data-quiz
/quiz
→ 하는 일: 실습 노트북에 복습 퀴즈 심기. 노트북에 이미 찍힌 출력을 근거로 스토리텔링 단답형 문제를 만들어 끝에 덧붙입니다. 문항은 문제·정답·복습 개념·풀이 접근·근거 다섯 항목이고 정답은 단어·변수명·숫자 하나입니다.
→ 건드리지 않는 것. 노트북을 재실행하지 않고 코드 셀도 수정하지 않습니다.
→ 쓰는 법. /quiz --notebook=LAB-06.ipynb --count=5 --prev=지난연습문제.ipynb
강의 자료 제작
slidev-deck
/deck
→ 하는 일: 원고 md 를 Slidev HTML 슬라이드로. hossam 테마(leekh4232/slidev-themes) 기반 덱을 만듭니다.
→ 먼저 묻습니다. 원고가 지정되지 않았으면 어떤 md 인지 확인하고, 작성 전에 설정 14문항(색 모드·사이드바·배율 / 과정·단원·강사 / 쪽 나누기·간지·제목 번호 / 시각화 성향·넘침 처리)을 네 묶음으로 묻습니다.
→ 한 쪽을 넘기지 않습니다. 모든 쪽은 16:9 한 페이지 안에 들어가야 하고, 넘치면 내용을 줄이지 않고 페이지를 나눕니다. 테마는 프로젝트 폴더에 없을 때만 설치합니다.
→ 쓰는 법. /deck 원고.md --out=slides/덱.md
slide-outline
/slide
→ 하는 일: 젠스파크 슬라이드 개요와 의견서. 참고 파일(ipynb·md·pdf·pptx)을 정리해 젠스파크 AI Slides 에 넘길 제작 개요를 쓰고, 답변을 받아 라운드마다 의견서를 저장합니다. Playwright 브라우저를 띄우면 복붙 없이 주고받습니다.
→ 쓰는 법. /slide --topic="회귀분석 기초" --files="a.md,b.ipynb" --max-rounds=3
→ Codex 참고. 브라우저 자동화는 Codex 의 browser-use 로 대신하거나, 자동화 없이 개요·의견서 파일만 만듭니다.
항상 켜져 있는 지침
karpathy-guidelines
→ 하는 일: LLM 코딩 실수 줄이기. Think Before Coding · Simplicity First · Surgical Changes · Goal-Driven Execution 네 원칙입니다. CLAUDE.md 와 AGENTS.md 가 모든 요청에 항상 적용합니다. 출처는 출처 에 있습니다.
eli5
→ 하는 일: 대상 눈높이에 맞춘 설명. “다섯 살에게”, “매니저에게”처럼 대상을 정해 설명을 다시 씁니다. 피드백 스킬들이 후처리 단계에서 부르기도 합니다. 외부에서 가져온 스킬이며 출처는 출처 에 있습니다.
환경 관리
env-sync
/env-sync
→ 하는 일: 두 도구·여러 컴퓨터 환경 맞추기. 저장소 기준으로 ~/.claude·~/.agents·~/.codex 를 pull → 링크 → 설정 병합 → 출력 스타일 → 점검 순으로 맞추고, push 로 내 변경을 올립니다.
→ 안 하는 것. 백업 파일을 만들지 않고, 충돌하면 지우지 않고 멈춰서 알려줍니다.
→ 쓰는 법. /env-sync, /env-sync check, /env-sync push "메시지". Codex 는 /prompts:env-sync …. 자세한 규칙은 동기화와 저장소 구조.
skills
/skills
→ 하는 일: 설치된 스킬·커맨드 카탈로그. 컴퓨터에 깔린 스킬과 커맨드의 설명·사용법을 표로 출력합니다. 스킬 폴더 없이 커맨드 파일 하나로 되어 있습니다.
Claude Code 전용
→ synced 스킬. claude/skills/synced/ 에는 claude.ai 가 자동으로 내려 주는 Anthropic 공식 스킬(docs·docx·pptx·xlsx·pdf·frontend-slides·skill-creator 등)이 들어옵니다. 직접 편집하지 않고 Codex 에는 연결하지 않습니다.
→ humanize-korean. 플러그인(leekh4232/im-not-ai)으로 Claude Code 에만 설치됩니다.