스킬

스킬은 에이전트를 위한 지식 팩입니다 — SKILL.md 한 개와 선택적인 보조 파일(스크립트, 설정, 참조 템플릿)로 구성되며, 에이전트에게 "이런 종류의 작업을 만나면 이렇게 생각하고 행동하라"고 알려줍니다. Multica는 Anthropic Agent Skills 개방 표준을 채택하고 있으므로, Anthropic 공식 저장소, ClawHub, skills.sh 등에서 가져온 표준을 준수하는 어떤 스킬이든 곧바로 가져올 수 있습니다.

워크스페이스 스킬과 로컬 스킬

Multica는 두 가지 스킬 소스를 지원합니다.

• 워크스페이스 스킬 — Multica 클라우드에 저장됩니다. 에이전트에 연결되면 작업 실행 시점에 여러분의 데몬으로 동기화됩니다. 이것이 팀 전체에서 스킬을 공유하는 표준 방식입니다.
• 로컬 스킬 — 여러분의 기기에 있는 디렉터리에 존재합니다(각 AI 코딩 도구마다 관례적인 기본 경로가 있습니다. 예: Claude Code의 ~/.claude/skills/). 여러분이 요청하면 데몬이 기기를 스캔하고, 어떤 스킬을 워크스페이스로 가져올지 직접 고릅니다.

대부분의 경우 워크스페이스 스킬을 원하게 됩니다. 한 번만 가져오면 모든 팀원의 에이전트가 사용할 수 있기 때문입니다. 로컬 스킬은 먼저 로컬에서 테스트하고 싶거나, 콘텐츠에 민감한 로컬 자료가 포함된 경우에 적합합니다.

스킬 가져오기

워크스페이스 스킬은 네 가지 소스에서 가져옵니다.

• 새로 만들기 — UI에서 SKILL.md와 관련 파일을 직접 작성합니다
• GitHub에서 — 저장소 URL을 붙여 넣으면(예: https://github.com/owner/repo/tree/main/skills/my-skill) Multica가 해당 디렉터리의 SKILL.md와 모든 파일을 가져옵니다
• ClawHub에서 — ClawHub 공개 마켓플레이스에서 검색하고 버전을 선택하여 가져옵니다
• 로컬에서 — 데몬이 여러분 기기의 스킬 디렉터리를 스캔하고, 워크스페이스로 가져올 스킬을 직접 고릅니다

개별 파일과 스킬 팩 전체 모두 용량 제한이 있습니다(GitHub에서 가져올 때 단일 파일 제한은 약 1 MB). 정확한 규칙은 가져오기 대화 상자에 표시되며, 제한을 초과하면 오류가 반환됩니다.

에이전트에 연결하기

가져온 스킬은 특정 에이전트에 연결되어야 효과를 발휘합니다. 한 에이전트에 여러 스킬을 연결할 수 있고, 한 스킬을 여러 에이전트에 연결할 수도 있습니다.

연결한 뒤에는 에이전트가 다음번 작업을 시작할 때 스킬을 가져옵니다 — 각 AI 코딩 도구는 고유한 스킬 탐색 경로를 가지며(Claude Code는 .claude/skills/, Cursor는 .cursor/skills/, Antigravity는 .agents/skills/ 등을 사용), Multica가 올바른 위치에 파일을 자동으로 배치합니다. 다만 세 가지 도구(Gemini, Hermes, OpenClaw)는 현재 범용 폴백 경로인 .agent_context/skills/를 사용하며, 이 도구들이 실제로 해당 경로에서 스킬을 읽어 들이는지는 도구 자체에 달려 있습니다. 전체 경로 매핑과 네이티브 탐색 대 폴백의 구분은 AI 코딩 도구 비교 → 스킬 파일이 놓이는 위치에 있습니다.

스킬의 내용을 편집한 뒤에는 새로 생성된 작업만 새 버전을 가져옵니다 — 이미 실행 중인 작업은 이전 스킬을 그대로 사용합니다.

서드파티 스킬의 안전성

GitHub나 ClawHub에서 가져온 스킬에는 스크립트와 실행 가능한 콘텐츠가 포함될 수 있습니다. Multica 자체는 이를 서명하거나, 감사하거나, 샌드박스화하지 않습니다 — 스킬 콘텐츠는 해당 AI 코딩 도구에 있는 그대로 전달되며, 도구가 이를 실행 가능한 것으로 취급할지는 도구에 달려 있습니다.

스킬과 MCP

둘 다 에이전트가 할 수 있는 일을 보강하지만, 방향이 다릅니다.

• 스킬 = 구조화된 지식 팩(정적 콘텐츠 + 지침). 에이전트는 스킬을 읽어 "문제 X를 만나면 이렇게 생각하고 이렇게 처리하라"를 학습합니다.
• MCP(Model Context Protocol) = 도구 채널. 에이전트는 MCP를 사용해 외부 서비스(데이터베이스, 파일 시스템, 서드파티 API)에 연결하고 이를 호출합니다.

이 둘은 상호 보완적입니다. 현재 Multica에서 MCP 지원은 도구별로 구현됩니다: Claude Code, Codex, Hermes, Kimi, Kiro CLI, OpenCode, OpenClaw는 mcp_config를 사용하고, 다른 도구들은 이 필드를 받더라도 실제로 사용하지 않습니다. MCP 전용 섹션은 추후 릴리스에서 추가될 예정입니다.

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이제 에이전트가 무엇인지, 어떻게 만드는지, 스킬을 어떻게 연결하는지 알게 되었습니다. 다음 질문은 이것입니다. 에이전트는 실제로 어디에서 실행되며, 왜 가끔 멈춰버리는가? 다음 장에서는 실행 아키텍처 — 데몬, 런타임, 그리고 작업이 어떻게 함께 동작하는지 — 를 다룹니다.

다음 단계

• 데몬과 런타임 — 에이전트가 실제로 실행되는 곳, 그리고 온라인과 오프라인을 구분하는 방법
• 작업 실행하기 — 한 번의 "에이전트 작업 세션"의 전체 수명 주기
• AI 코딩 도구 비교 — 12개 도구 전체 비교(각 도구의 스킬 주입 경로 포함)