Claude Agent Skills: AI 에이전트를 ‘현실 업무형’으로 진화시키는 새로운 방법

AI가 똑똑해도 ‘일을 잘’ 하지 못하는 이유

대형 언어 모델(LLM)은 이제 다양한 문제를 해결할 수 있을 만큼 똑똑해졌습니다. 하지만 여전히 현실의 업무 환경에서는 한계가 있습니다.
예를 들어, 기업 내부 프로세스나 특정 도메인 지식이 필요한 업무에서는 AI가 맥락을 충분히 이해하지 못하거나, 일관성 있게 절차를 수행하지 못하는 경우가 많습니다.

이런 한계를 해결하기 위해 등장한 것이 Agent Skills입니다.
Agent Skills는 Claude와 같은 AI 에이전트에게 “절차적 지식”과 “조직적 맥락”을 부여하여, 단순히 대화형 AI가 아닌 업무 수행형 전문 에이전트로 발전시킬 수 있게 합니다.

이번 글에서는 Agent Skills의 개념, 구조, 작동 방식, 개발 방법, 그리고 보안 및 미래 전망까지 단계별로 살펴보겠습니다.

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Agent Skills란 무엇인가?

Agent Skills는 AI가 특정 작업을 더 잘 수행하도록 돕는 지식 패키지 형태의 폴더 구조입니다.
이 안에는 지침(instructions), 스크립트(scripts), 리소스(resources)가 체계적으로 정리되어 있으며, AI는 필요할 때 이들을 불러와 스스로의 능력을 확장할 수 있습니다.

즉, 개발자가 매번 새로운 커스텀 에이전트를 만들지 않아도, 필요한 기능만 모듈 형태로 조립(Composable) 하여 사용할 수 있게 해줍니다.

Claude는 이러한 Skill을 읽고, 상황에 따라 필요한 스킬만 활성화해 해당 업무를 수행합니다.
이 덕분에 AI는 일반적인 대화형 능력을 유지하면서도, 특정 영역에서는 전문가 수준의 수행력을 발휘할 수 있습니다.

Agent Skills는 Claude Code, Claude Agent SDK, 그리고 Claude Developer Platform 등 Claude의 다양한 플랫폼 전반에서 지원됩니다.

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Skill의 구조: SKILL.md로 시작되는 단순한 설계

Agent Skills는 기본적으로 **하나의 디렉터리(폴더)**로 구성됩니다.
이 폴더 안에는 핵심 파일인 **SKILL.md**가 포함되어 있으며, 이 파일이 해당 Skill의 중심 역할을 합니다.

SKILL.md 파일의 기본 구조는 다음과 같습니다.

1. YAML Frontmatter 메타데이터
   • 필수 항목: name (스킬 이름), description (설명)
   • Claude는 시스템 시작 시 모든 설치된 Skill의 이름과 설명을 미리 로드합니다.
   • 이 단계는 Claude가 언제 어떤 Skill을 사용할지 판단하기 위한 ‘첫 번째 수준의 공개(Progressive Disclosure)’입니다.
2. 본문(Body)
   • 실제 지침, 예제, 실행 단계 등이 포함됩니다.
   • Claude가 이 Skill이 현재 작업과 관련 있다고 판단하면, 전체 내용을 로드하여 본문을 읽습니다.
   • 이는 두 번째 수준의 공개 단계입니다.
3. 추가 파일 연결(Linked Files)
   • 복잡한 Skill은 단일 SKILL.md 파일로는 부족할 수 있습니다.
   • 이 경우 reference.md, forms.md와 같은 추가 파일을 같은 폴더 내에 포함시켜, 필요한 순간에만 읽도록 설계할 수 있습니다.
   • Claude는 작업에 따라 이 추가 파일을 동적으로 참조합니다.

이 설계 방식은 문서의 점진적 공개(Progressive Disclosure) 원칙을 따릅니다.
즉, AI가 필요한 만큼만 정보를 불러와 효율적이고 확장 가능한 방식으로 작동할 수 있도록 합니다.

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실제 예시: PDF 처리 스킬

Claude의 PDF Skill은 대표적인 예시입니다.
Claude는 기본적으로 PDF를 ‘이해’할 수는 있지만, 양식 채우기나 직접 수정 같은 조작에는 제약이 있었습니다.
이 Skill을 통해 Claude는 PDF 파일을 읽고, 필드를 추출하며, 양식을 자동으로 채워 넣을 수 있게 됩니다.

이때 핵심 SKILL.md는 다음과 같은 역할을 합니다.

• SKILL.md에서 스킬의 전체 구조와 목적을 정의합니다.
• PDF 양식 처리 관련 지침은 별도 파일인 forms.md로 분리하여 필요할 때만 불러옵니다.

이러한 구조는 Claude가 문맥 전체를 불필요하게 로드하지 않아도 되게 만들어, **컨텍스트 윈도우(context window)**를 효율적으로 사용하게 합니다.

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Agent Skills의 작동 방식

Claude는 기본적으로 시스템 프롬프트에 모든 설치된 Skill의 이름과 설명을 포함한 상태로 시작합니다.
이후 사용자의 요청이 들어오면, 다음 순서로 동작합니다.

1. 시스템 프롬프트와 사용자 입력을 기반으로 관련 Skill 후보를 탐색합니다.
2. 필요하다고 판단한 Skill의 SKILL.md 파일을 로드합니다.
3. 만약 추가 파일이 있다면 (forms.md, reference.md 등), Claude가 해당 작업에 따라 이를 선택적으로 읽습니다.
4. Skill 내에 코드 실행이 필요한 부분이 있으면, Claude는 직접 그 코드를 실행합니다.

이 일련의 과정은 Skill이 **‘언제, 어떻게 활성화되는가’**를 명확히 보여주며, Claude가 효율적으로 작업을 수행할 수 있는 구조적 기반이 됩니다.

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코드 실행 기능: Skill을 통한 실질적 작업 수행

Agent Skills는 단순히 텍스트 기반 지식만 제공하지 않습니다.
Claude는 Skill 폴더 내의 코드를 실제로 **도구(tool)**로 실행할 수 있습니다.

예를 들어 PDF Skill에서는 미리 작성된 Python 스크립트를 포함하고 있으며, 이 스크립트는 PDF 파일에서 모든 폼 필드를 추출합니다.
Claude는 이 스크립트를 불러오지 않고도 실행할 수 있으며, 결과를 이용해 양식 자동화 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 구조는 두 가지 장점을 제공합니다.

1. 효율성 – 코드 실행은 텍스트 생성보다 훨씬 빠르고 비용 효율적입니다.
2. 일관성 – 코드는 결정론적으로 실행되기 때문에 결과가 항상 동일하게 재현됩니다.

결과적으로 Agent Skills는 “AI의 창의적 추론력”과 “전통 코드의 정확성”을 결합한 하이브리드 구조를 만들어냅니다.

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나만의 Skill 만들기: 기본 구성 가이드

Agent Skill을 직접 구축하기 위한 기본 단계는 다음과 같습니다.

1. 목표 정의
   • AI가 수행해야 하는 특정 작업(예: 데이터 분석, 문서 요약, 이미지 변환 등)을 명확히 합니다.
2. SKILL.md 작성
   • Skill의 이름, 설명, 그리고 절차적 지침을 Markdown 형식으로 작성합니다.
   • YAML Frontmatter로 메타데이터를 추가합니다.
3. 추가 리소스 연결
   • 별도의 스크립트나 참조 문서를 같은 폴더 내에 배치하고 SKILL.md에서 연결합니다.
4. 테스트 및 개선
   • Claude가 Skill을 어떻게 사용하는지 관찰하면서, 불필요한 문맥 로딩이나 비효율적 접근을 조정합니다.

이 방식으로 개발자는 일반 목적 AI를 자신만의 업무 환경에 맞게 맞춤형 전문 에이전트로 발전시킬 수 있습니다.

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보안 고려사항

Agent Skills는 Claude의 능력을 확장시키지만, 동시에 새로운 보안 위험을 내포할 수 있습니다.
따라서 다음 원칙을 반드시 지켜야 합니다.

1. 신뢰할 수 있는 출처에서만 Skill 설치
   • 외부에서 가져온 Skill은 코드나 리소스에 악성 명령을 포함할 수 있습니다.
2. Skill 파일의 내용 검토
   • SKILL.md 및 포함된 스크립트, 이미지, 외부 네트워크 연결 코드 등을 철저히 확인해야 합니다.
3. 코드 실행 제한 설정
   • 불필요한 외부 연결이나 파일 시스템 접근을 제한하여 안전한 실행 환경을 유지합니다.

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앞으로의 전망: AI의 자기 학습형 Skill 시대

Agent Skills는 단순한 기술 확장 이상의 의미를 갖습니다.
이는 AI가 스스로 학습한 패턴을 재사용 가능한 형태로 축적하고, 필요할 때마다 불러와 적용할 수 있는 기반을 제공합니다.

향후 Claude는 다음 단계로 발전할 것으로 기대됩니다.

• 자신이 수행한 성공적 작업을 새로운 Skill로 자동 저장
• 잘못된 시도에 대한 자기 피드백(Self-reflection) 기능 강화
• 조직 내 여러 사용자가 Skill을 공유하고 개선하는 지식 협업 생태계 형성

이러한 방향은 AI가 단순히 ‘사용되는 도구’가 아니라, 스스로 성장하고 학습하는 디지털 전문가로 진화하는 첫걸음이 될 것입니다.

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AI의 전문화를 현실로 만드는 가장 단순한 방법

Agent Skills는 AI의 강점을 실제 업무 환경으로 확장시키는 핵심 기술입니다.
간단한 폴더 구조와 명확한 설계 원칙만으로도 AI에게 새로운 능력을 부여할 수 있습니다.

이제 기업과 개발자는 복잡한 커스텀 모델 개발 대신, Skill을 조립하듯 필요한 능력을 추가할 수 있습니다.
AI가 단순히 지시를 따르는 것이 아니라, 실질적인 업무를 “수행”하는 시대가 열린 것입니다.

Agent Skills는 바로 그 변화를 가능하게 하는 실질적인 열쇠입니다.

추가 구성을 원하시나요?https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills

Equipping agents for the real world with Agent Skills