AI 에이전트는 오랫동안 약속만 화려했습니다. 데모는 멋지지만 실제로 쓰려면 복잡한 프롬프트를 작성해야 하고, 결과는 예측 불가능했죠. Anthropic이 발표한 Claude Skills는 이 문제를 놀랍도록 단순한 방식으로 해결합니다. 마크다운 파일 하나로 Claude에게 전문 능력을 부여하는 거예요. Excel 작업, PowerPoint 제작, 브랜드 가이드라인 준수까지 – 복잡한 프로토콜 없이 말이죠.
핵심 포인트:
- 마크다운으로 전문가 만들기: SKILL.md 파일 하나에 지침과 스크립트를 담으면 Claude가 해당 분야 전문가로 작동. 토큰 효율적이고 모든 플랫폼에서 동일하게 사용 가능
- MCP의 복잡함을 뛰어넘다: Model Context Protocol이 수만 토큰을 소비하며 복잡한 명세를 요구하는 반면, Skills는 CLI 도구처럼 간단하고 모델 독립적. “복잡함이 아닌 단순함이 AI 에이전트의 미래”라는 명확한 신호
- 실무 사례가 증명하는 효과: Rakuten은 하루 걸리던 재무 보고서 작업을 한 시간으로 단축, Box는 저장된 파일을 조직 표준에 맞는 문서로 자동 변환. OpenAI AgentKit과의 경쟁 속에서 단순함으로 차별화
AI 에이전트의 오랜 약속, 그리고 현실
2025년은 “에이전트의 해”라고 불렸습니다. OpenAI, Google, Microsoft가 모두 AI 에이전트에 막대한 자원을 쏟아부었죠. 하지만 결과는? 기대에 미치지 못했습니다.
문제는 명확했어요. 범용 AI를 특정 업무에 맞추려면 엄청난 노력이 필요했습니다. 매번 완벽한 프롬프트를 작성하거나, 복잡한 시스템을 구축해야 했죠. Model Context Protocol(MCP) 같은 시도도 있었지만, 하나의 MCP만으로도 수만 토큰을 소비했습니다. 실제로 GitHub MCP는 그 자체로 엄청난 컨텍스트를 차지해서, 정작 할 일을 위한 공간이 부족했어요.
Anthropic의 접근은 정반대입니다. 복잡함 대신 단순함을 택했죠.
Claude Skills의 작동 원리: 놀라울 정도로 간단하다
Skills의 핵심은 이렇습니다. 폴더 하나에 SKILL.md 파일을 만들고, 필요하면 스크립트 몇 개를 추가하면 끝이에요.
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name: pdf-form-filler
description: PDF 양식을 자동으로 채우고 필드를 추출하는 기능
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# PDF 양식 처리
이 스킬은 PDF 파일의 폼 필드를 인식하고 자동으로 채웁니다.
## 사용 방법
1. PDF 파일 경로 확인
2. 필드 추출 스크립트 실행
3. 데이터 입력 후 저장이게 전부입니다. Claude는 대화를 시작할 때 사용 가능한 모든 Skills의 메타데이터만 읽어요. 각 스킬당 몇십 토큰 정도만 사용하죠. 실제로 PDF 작업이 필요할 때만 해당 스킬의 전체 내용을 불러옵니다. 이를 “progressive disclosure(점진적 공개)”라고 부르는데, 필요할 때만 필요한 만큼만 읽는 방식이에요.
더 인상적인 건, 이미 여러분이 사용하고 있다는 점입니다. Claude가 9월부터 제공한 문서 생성 기능(Word, Excel, PowerPoint, PDF)은 사실 전부 Skills로 구현되어 있어요. Anthropic은 이제 그 Skills를 GitHub에 공개했고, 누구나 자신만의 스킬을 만들 수 있게 됐습니다.
단순함이 이기는 이유: MCP와의 결정적 차이
개발자 Simon Willison은 자신의 블로그에서 “Skills가 MCP보다 훨씬 큰 의미가 있을 수 있다”고 평가했습니다. 왜일까요?
MCP는 호스트, 클라이언트, 서버, 리소스, 프롬프트, 도구, 샘플링 등을 포괄하는 거대한 프로토콜 명세예요. 세 가지 전송 방식(stdio, HTTP, SSE)까지 정의하죠. 엄청난 엔지니어링 작업이 필요합니다.
반면 Skills는? YAML 메타데이터가 붙은 마크다운 파일입니다. 실행 가능한 스크립트를 원하는 대로 추가할 수 있고요. 나머지는 LLM이 알아서 처리해요.
Willison은 이렇게 말합니다. “Skills의 단순함이 바로 내가 열광하는 이유다. MCP는 거대한 명세지만, Skills는 ‘텍스트 좀 던져주면 모델이 알아서 할게’라는 LLM의 본질에 훨씬 가깝다.”
실제로 Skills는 Claude 전용이 아닙니다. 같은 스킬 폴더를 ChatGPT나 Gemini에 제공해도 작동해요. “pdf/SKILL.md를 읽고 이 프로젝트를 설명하는 PDF를 만들어줘”라고 하면 되니까요. 모델 독립적이라는 건 엄청난 장점입니다.
실제로 어떻게 쓰이고 있나: 구체적 사례들
Box의 경우를 볼까요? 사용자들이 Box에 저장한 파일을 PowerPoint, Excel, Word 문서로 자동 변환할 수 있게 됐어요. 조직의 브랜드 가이드라인을 스킬로 만들어두면, 생성되는 모든 문서가 자동으로 그 기준을 따릅니다. “몇 시간 걸리던 작업이 사라졌다”는 게 Box의 평가입니다.
Rakuten은 더 극적입니다. 관리 회계와 재무 워크플로우에 Skills를 적용했어요. Claude가 여러 스프레드시트를 처리하고, 중요한 이상 징후를 찾아내고, Rakuten의 절차를 따라 보고서를 생성합니다. 하루 걸리던 일을 한 시간에 끝낸다고 하네요.
Canva는 Skills를 활용해 에이전트를 커스터마이징하고 기능을 확장할 계획입니다. 팀의 고유한 컨텍스트를 담고, 멋진 고품질 디자인을 쉽게 만드는 새로운 방식을 연다는 거죠.
Willison은 데이터 저널리즘 시나리오를 제시하기도 했어요. 미국 인구조사 데이터를 어디서 가져오고 어떻게 이해하는지, SQLite나 DuckDB로 어떻게 로드하는지, S3나 Datasette Cloud에 어떻게 발행하는지, 데이터에서 흥미로운 스토리를 찾는 방법, D3로 시각화하는 법 등을 스킬로 만들면? 신선한 인구조사 데이터가 나올 때마다 자동으로 스토리를 발견하고 발행하는 “데이터 저널리즘 에이전트”가 완성됩니다. 마크다운 파일과 Python 스크립트 몇 개로요.
OpenAI와의 경쟁: AgentKit vs Skills
이 발표는 진공 상태에서 나온 게 아닙니다. OpenAI가 10월 초 연례 DevDay에서 AgentKit을 공개했거든요. “에이전트를 프로토타입에서 프로덕션으로” 가져가는 도구 모음이라고 소개했죠. Albertsons가 아이스크림 매출이 30% 떨어졌을 때 개선 계획을 만드는 커스텀 에이전트 같은 사례를 보여줬어요.
두 접근의 차이는 명확합니다. AgentKit은 중앙화되고 제품 중심적이며 빠른 반복에 초점을 맞춰요. OpenAI의 런타임과 인프라를 받아들이면 신속하게 배포할 수 있죠. 비주얼 빌더, 임베디드 UI, 통합 평가 도구를 제공합니다.
Skills는? 개발자 통제와 유연한 배포를 강조해요. 단순한 파일 포맷이라 어디서나 작동하고, 버전 관리로 팀과 공유하기 쉽죠. 플랫폼 종속 없이 Claude.ai, Claude Code, API, 심지어 다른 LLM에서도 사용 가능합니다.
The Verge의 Hayden Field는 이렇게 정리했습니다. “Skills의 흥미로운 점은 본질적으로 에이전트에 관한 것이다. 조직이 자신의 특정 컨텍스트에서 Claude가 좋은 성과를 내도록 가르치는 방법을 제공한다.”
나에게 맞는 활용법 찾기
그렇다면 어떻게 시작할까요?
가장 쉬운 방법은 Anthropic이 공개한 예제 스킬들을 살펴보는 겁니다. GitHub의 anthropics/skills 저장소에 가면 다양한 사례가 있어요:
창작 & 디자인: 알고리즘 아트 생성, 캔버스 디자인, Slack용 애니메이션 GIF 제작
개발 & 기술: claude.ai HTML 아티팩트 빌드, MCP 서버 생성, Playwright를 이용한 웹앱 테스트
기업 & 커뮤니케이션: 브랜드 가이드라인 적용, 내부 커뮤니케이션 작성, 아티팩트 테마 스타일링
본인의 반복적인 작업을 떠올려보세요. 매번 비슷한 형식의 보고서를 쓰나요? 특정 브랜드 색상과 폰트를 사용해야 하나요? 데이터를 특정 방식으로 분석하나요? 이런 것들이 바로 스킬로 만들 대상입니다.
Claude.ai에서는 설정에서 Skills를 활성화하면 됩니다. Pro, Max, Team, Enterprise 사용자라면 누구나 쓸 수 있어요. Claude Code를 쓴다면 /plugin marketplace add anthropics/skills 명령으로 마켓플레이스를 등록하고 원하는 스킬을 설치하면 돼요.
API 개발자라면 /v1/skills 엔드포인트로 커스텀 스킬을 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. Code Execution Tool 베타가 필요한데, 이게 스킬이 실행될 안전한 환경을 제공하거든요.
직접 만들고 싶다면? “skill-creator” 스킬이 대화형 가이드를 제공합니다. Claude가 워크플로우에 대해 질문하고, 폴더 구조를 생성하고, SKILL.md 파일을 포맷하고, 필요한 리소스를 묶어줘요. 수동으로 파일을 편집할 필요가 없습니다.
폭발적 성장이 예상되는 이유
Willison은 “MCP 러시가 평범해 보일 정도로 Skills의 캄브리아기 대폭발을 보게 될 것”이라고 예측합니다. 근거가 있어요.
첫째, 공유가 너무 쉽습니다. 대부분의 스킬은 단일 파일로 구현될 거예요. 복잡한 것도 폴더 하나에 파일 몇 개면 충분하죠. GitHub Gist로도 공유 가능합니다.
둘째, 진입 장벽이 낮아요. 마크다운 작성 방법만 알면 누구나 스킬을 만들 수 있습니다. 프로그래밍 지식이 있으면 더 좋지만 필수는 아니에요.
셋째, 모델 독립적이라는 점이 큽니다. Claude를 위해 만들어도 다른 LLM에서 쓸 수 있다는 건 생태계 전체의 성장을 의미하거든요.
Notion은 벌써 자체 스킬을 공개했고, 더 많은 파트너들이 따라올 겁니다. 각 산업, 각 직무, 각 조직의 노하우가 스킬로 패키징될 거예요.
주의할 점: 보안과 신뢰
물론 조심할 부분도 있습니다. Skills는 코드 실행 권한을 Claude에 부여해요. 강력하지만, 신뢰할 수 있는 출처의 스킬만 사용해야 한다는 뜻이죠.
Anthropic은 스킬을 설치하기 전에 감사하고, 악의적인 의존성이 없는지 확인하라고 권장합니다. 프롬프트 인젝션 같은 공격이 제한적인 피해에 그치도록 환경을 샌드박싱하는 것도 중요한 과제예요.
Team이나 Enterprise 사용자의 경우, 관리자가 먼저 조직 전체에 Skills를 활성화해야 합니다. 이건 보안 통제의 한 형태이기도 해요.
Anthropic은 앞으로 몇 주 안에 스킬 생성 워크플로우를 더욱 단순화하고, 기업 전체 배포 기능을 개선할 계획이라고 밝혔습니다. 에이전트가 스스로 스킬을 생성하고, 편집하고, 평가하는 기능도 개발 중이에요.
AI 에이전트의 약속이 드디어 현실이 되고 있습니다. 복잡한 시스템이 아니라 놀랍도록 단순한 방식으로요. 마크다운 파일 하나로 Claude를 여러분의 업무 전문가로 만들 수 있는 시대가 열렸습니다.
참고자료:
- Claude Skills: Customize AI for your workflows (Anthropic)
- Anthropic turns to ‘skills’ to make Claude more useful at work (The Verge)
- Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP (Simon Willison)
- Anthropic Gives Claude New ‘Agent Skills’ to Master Real-World Tasks (Analytics India Magazine)
- anthropics/skills GitHub Repository
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