meta-skill-builder

메타 스킬 빌더 (Meta Skill Builder)

이 워크플로우는 Antigravity의 "Reference Separation Pattern"에 따라 에이전트 스킬을 **생성(✨)**하거나 **개선(🔧)**하도록 돕습니다.

1. 초기화 (Initialization)

1. 메타 스킬 로드: 엔지니어링 표준을 읽습니다.

   • SKILL.md (Self)를 읽어 각 모드의 목표와 완료 조건(DoD)을 파악합니다. (주의: 영어로 작성됨)
   • resources/checklist.md를 읽어 검증 준비를 합니다. (주의: 영어로 작성됨)

2. 태스크 초기화: task.md를 시작합니다.

   • TaskName: "Meta Skill Engineering"
   • Status: "사용자 의도 파악 중 (Creation vs Refinement)"

2. 모드 식별 및 계획 (Identify Mode & Plan)

1. 모드 식별: 사용자 요청을 분석하여 모드를 결정하고 사용자에게 알립니다.

   • ✨ Creation Mode: 새로운 아이디어, "만들어줘", "외부 스킬 가져와줘".
   • 🔧 Refinement Mode: 기존 파일, "리팩토링해줘", "이 레퍼런스 참고해서 개선해줘".

2. 사전 탐색 (Strict Discovery Protocol): [검증 필수]

   • resources/discovery-guide.md의 Tier 1 (Official) 소스부터 확인합니다.
   • Step 1: Source Selection:
     • GitHub anthropics/skills 또는 obra/superpowers 등 검증된 리포지토리 우선 검색.
     • 단순 웹 검색보다 신뢰할 수 있는 소스를 찾았는지 확인합니다.
   • Step 2: Quality Check:
     • 찾은 소스가 **CoT(Chain of Thought)**와 Few-shot 예제를 포함하는지 확인합니다.
   • 검색 결과가 없다면: "Tier 1 소스 없음 확인. 로컬 표준 템플릿을 사용합니다."라고 명시.

3. 이름 결정 (생성 모드만): 생성할 경우 스킬 이름을 정합니다.

   • SKILL.md의 명명 규칙(dev-, obsi- 등)을 참고합니다.
   • 확신이 서지 않으면 사용자에게 확인합니다.

4. 계획 수립: implementation_plan.md를 작성합니다.

   • 표준 구조를 사용합니다.
   • 언어 규칙 (Language Rule):
     • Trigger (workflows/*.md): 한국어 (Korean) - 사용자 가독성 위주.
     • Skill (skills/*/SKILL.md): 영어 (English) - 에이전트 효율성 위주.
     • Templates: 3-Tier Strategy (SKILL.md 참조) - 파일 성격에 따라 영어/하이브리드/한글 적용.

3. 실행 (Execution - Select Path)

경로 A: ✨ Creation Mode

1. 디렉토리 생성: .agent/skills/{skill_name}/ 폴더를 만듭니다.
2. 자산 생성 (Asset Creation):
   • 만약 외부 소스가 있다면: resources/snippet-extractor-guide.md의 규칙에 따라 핵심 로직을 추출하여 SKILL.md를 구성합니다.
   • 없다면(로컬): 스킬 성격에 맞춰 resources/coding-template.md, resources/doc-template.md 등 하나를 선택해 복사합니다.
   • 공통: workflows/{skill_name}.md (Trigger)를 생성하여 "Invoke the {skill_name} skill..." 내용을 포함합니다.
3. 검증 (Verification):
   • resources/discovery-guide.md의 "2. 평가 기준"을 충족하는지 확인합니다.
   • 자동 검증 실행:

     python3 scripts/validate_skill.py {skill_name}
     

경로 B: 🔧 Refinement Mode

1. 진단 (Diagnosis):
   • Gap Analysis: 만약 외부 소스가 있다면, 현재 파일과 비교하여 부족한 점(Gap)을 찾습니다.
   • Internal Check: resources/checklist.md와 SKILL.md의 "Reference Separation" 및 "3-Tier Strategy" 기준을 확인합니다.
2. 리팩토링 (Refactoring):
   • 발견된 Gap과 구조적 문제를 해결합니다.
   • 로직 분리 (Trigger <-> Skill).
   • 템플릿과 표준을 .agent/skills/{skill_name}/SKILL.md (영어)로 이동합니다.
   • workflows/{skill_name}.md (한국어)는 트리거 역할만 하도록 단순화합니다.

4. 검증 (Verification)

1. 자동 검증 (Auto-Validation):

   • 생성된 스킬이 프로젝트 표준을 준수하는지 스크립트로 확인합니다.

   python3 scripts/validate_skill.py {skill_name}
   

2. 완료:

   • task.md를 'Done'으로 업데이트합니다.
   • 생성/개선된 파일 목록을 요약하여 사용자에게 알립니다.

Standards & Rules

Meta-Skill: Workflow Engineering

This document defines the core principles and standards for the "Skill Builder" workflow, specifically for Creating and Refining agent skills in Antigravity.

💎 1. Core Principles

1. Trigger & Skill Pattern (formerly Reference Separation):
   • Trigger (workflows/*.md): Minimal entry point.
   • Skill (skills/*/SKILL.md): Unified logic and standards.
   • Data/Templates MUST go to skills/*/resources/.
2. User-Centric Interaction:
   • Explicitly request inputs and use confirmation gates (notify_user).
3. Language Separation Strategy 🇰🇷/🇺🇸:
   • Trigger (workflows/*.md): Korean (User Readability)
   • Skill (skills/*/SKILL.md): Hybrid
     • Workflow Steps: Korean 🇰🇷 (Intuitive procedure)
     • Standards & Rules: English 🇺🇸 (Strict constraint)
   • Templates (skills/*/resources/*-template.md): 3-Tier Strategy
     1. Agent-Facing (e.g. coding-template, doc-template): English 🇺🇸
     2. User-Heavy (e.g. plan-template): Hybrid (KR Headers + EN Logic) 🇰🇷/🇺🇸
     3. User-Light (e.g. overview-template): Korean 🇰🇷

🏗️ 2. Operating Modes (Process)

You MUST identify the mode and then decide the Reference Source.

✨ Creation Mode

• Trigger: "Create a new workflow", "Import this GitHub skill", "I need a skill to automate X"
• Goal: Convert an idea OR an external resource into a concrete "File Set".
• Process:
  1. Search: Always look for external references (GitHub/Web) first.
  2. Adapt: If found, use resources/snippet-extractor-guide.md. If not, use local templates.
• Definition of Done (DoD):
  1. Create .agent/workflows/{name}.md and .agent/skills/{name}/.
  2. Create SKILL.md inside the skill folder and link it properly.
  3. Organize assets into scripts/ and resources/.

🔧 Refinement Mode

• Trigger: "Refine this workflow", "Update this skill with new standard"
• Goal: Resolve structural debt OR upgrade using a better external reference.
• Process:
  1. Search: Look for "better ways to do this" externally.
  2. Compare: Check gap between current file and external "Gold Standard".
  3. Refactor: Apply improvements (Trigger/Skill Separation, etc.).
• Definition of Done (DoD):
  1. Are templates separated into resources/?
  2. Does SKILL.md define the Gold Standard?
  3. Are task.md and notify_user used appropriately?

🏆 3. Quality Standards

All workflows must meet the following criteria:

1) Trigger & Skill Structure

• Trigger: workflows/*.md must act ONLY as an invocation pointer.
• Skill: All logic, rules, and procedures must reside in skills/{name}/SKILL.md.
• Assets: Scripts and templates must be in skills/{name}/scripts and skills/{name}/resources.

2) Safe YAML Frontmatter 🛡️

• Quoting: The description field MUST be wrapped in double quotes "" if it contains Korean or special characters (:).
  • Bad: description: 체계적인 디버깅(Systematic)
  • Good: description: "체계적인 디버깅(Systematic)"

3) User-Centric Interaction

• Explicit Inputs: Clearly request what input is needed from the user.
• Confirmation Gates: Use notify_user to verify before creating or modifying critical files.

4) Self-Contained Context

• The workflow file alone should explain "What this skill does" (Description Header).
• However, knowledge of "How to do it well" is delegated to SKILL.md.

✅ 4. Checklist

Items the agent must self-check during execution:

• Mode Check: Is the user intent Creation or Refinement?
• Naming Convention: Are prefixes like dev-, obsi- correct? (lowercase, kebab-case)
• Path Validation: Do paths follow the .agent/ standard structure?
• Template Check: Did you use the Context-Aware Templates?
• Validation Pass: Did validate_skill.py return success?