.claude/skills/brunch-writer/SKILL.md
브런치 블로그 글 작성을 도와주는 Skill. 사용자가 초안 파일(.md)을 @멘션하면서 "브런치", "글 작성", "블로그 글" 등을 언급하면 활성화. vault-intelligence 시스템으로 관련 자료를 검색하고, 구조 제안, 스타일 체크 등을 수행. 단, Claude가 직접 글을 쓰지 않고 사용자의 글쓰기를 보조하는 역할.
npx skillsauth add msbaek/dotfiles brunch-writerInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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Claude는 정원사, 사용자는 나무 Claude가 글을 쓰는 것이 아니라, 사용자의 경험과 생각이라는 씨앗을 받아서 자료 수집, 구조화 제안, 다듬기로 나무가 자라도록 돕는 역할
트리거: 사용자가 초안 파일을 @멘션으로 제공
Claude 수행 작업:
vault-intelligence 명령어:
cd ~/git/vault-intelligence
# 키워드별 검색 (--search-method, --top-k 옵션 주의)
python -m src search --query "추출한 키워드" --search-method hybrid --top-k 20 --rerank --expand
# MOC 생성
python -m src generate-moc --topic "주제" --top-k 30
출력 형식:
## 초안 분석 결과
### 추출된 핵심 키워드
1. 키워드1
2. 키워드2
3. 키워드3
### vault에서 찾은 관련 문서 (상위 10개)
| 문서명 | 유사도 | 핵심 내용 |
|--------|--------|----------|
| 문서1.md | 0.85 | 관련 요약 |
| ... | ... | ... |
### 다음 단계로 진행할까요?
구조(skeleton)를 제안해 드릴까요, 아니면 더 찾아볼 자료가 있나요?
Claude 수행 작업:
출력 형식:
## 글 구조 제안
### 마인드맵 (텍스트)
[핵심 주제]
│
┌───────────────┼───────────────┐
▼ ▼ ▼
[1. 훅/문제제기] [2. 본론] [3. 결론]
│ │ │
- 개인 경험 ┌───┴───┐ - 실천 방안
- 질문 던지기 ▼ ▼ - 여운/열린 결말
[사례1] [사례2]
### 섹션별 가이드
#### 1. 훅 (Hook) - 문제 제기
- **필요한 것**: 개인 경험 또는 에피소드
- **참고 vault 문서**: [문서명]
- **질문**: 독자를 끌어들일 질문은 무엇인가요?
#### 2. 본론 - 사례/논거
- **필요한 것**: 2-3개 사례 또는 레퍼런스
- **참고 vault 문서**: [문서명1], [문서명2]
- **질문**: 어떤 사례를 강조하고 싶으신가요?
#### 3. 결론
- **필요한 것**: 핵심 메시지 1-2개
- **질문**: 독자가 얻어갔으면 하는 것은?
### 이 구조로 진행할까요?
수정하고 싶은 부분이 있으면 말씀해주세요.
Claude 수행 작업:
출력 형식:
## 섹션 [N] 작성 가이드
### 체크리스트
- [ ] 개인 경험 포함 여부
- [ ] 구체적 예시/숫자
- [ ] 질문형 문장
- [ ] 레퍼런스 링크
### 유도 질문
1. "이 상황에서 어떤 감정을 느꼈나요?"
2. "독자에게 전달하고 싶은 핵심 메시지는?"
3. "구체적인 숫자나 사례가 있나요?"
4. "이 주제와 관련된 본인만의 실무 경험이 있나요?" (개인 경험 삽입 유도)
5. "이 내용을 보강할 문화적 레퍼런스(드라마, 책, 명언)가 떠오르나요?"
6. "이 개념에 본인만의 이름을 붙인다면?" (용어 브랜딩 유도)
### 참고할 vault 인용문
> "인용할 수 있는 문장" - 출처
### 초안을 작성해주시면 피드백 드리겠습니다.
Claude 수행 작업:
스타일 체크리스트:
## 백명석님 스타일 체크
### 어조
- [ ] 1인칭 사용 ("나는", "제 경험상")
- [ ] 구어체 자연스러움
- [ ] 질문형 문장 포함 ("왜 그럴까?")
- [ ] 권유/조언은 부드러운 형태 ("~한다" → "~해 봐야 한다", "~하면 좋을 것이다")
### 구조
- [ ] 시간순/인과관계 전개 (경험 → 과정 → 교훈)
- [ ] 에피소드/사례 최소 2개
- [ ] 핵심 메시지 굵은 글씨 강조
- [ ] 전문 지식 참고자료 인용
- [ ] 섹션 말미에 실천적 요약 리스트 (핵심 takeaway)
### 개인화 요소
- [ ] 원본에 없는 자기 경험 삽입 (예: 11번가 Spring Cloud 도입 경험)
- [ ] 자기만의 용어 브랜딩 (예: "내가 '조각 지식 습득하기'라고 부르는 방법")
- [ ] 문화적 레퍼런스 추가 (드라마, 영화, 한국 문화 인용)
- [ ] 인용구에 출처 귀속 명시 (예: "앤드류 응 교수님의 말처럼")
### 표현 패턴
- [ ] 추상적 결과 → 구체적 결과 (예: "못 배운다" → "일은 시작도 못 할 것이다")
- [ ] 절대적 표현 → 뉘앙스 (예: "끝이다" → "점점 좁아질 가능성이 높다")
- [ ] 기술 용어에 영어 병기 (예: "옆(horizontal)으로", "깊이(vertical)도")
- [ ] 학술 이론에 약어/원어 병기 (예: "경험 학습 이론(ELT- Experiential Learning Theory)")
- [ ] 범위를 적절히 확장 (소프트웨어에만 국한하지 않고 보편적 통찰로)
### 프라이버시
- [ ] 공인이 아닌 인물은 익명화 ("이상호님" → "SNS를 통해 알게된 지인 분")
- [ ] 회사명은 자기 경험인 경우에만 실명 사용
### 마무리
- [ ] 실천 가능한 제안
- [ ] 열린 결말 또는 여운
피드백 형식:
## 스타일 체크 결과
### 잘된 부분
- ✅ 1인칭 자연스럽게 사용
- ✅ 개인 경험 생동감 있음
### 개선 제안
1. **3번 섹션**: "효과적이다"로 끝나는데, 기존 스타일처럼
개인적 연결을 추가하면 어떨까요?
- 기존 스타일 예: "이 경우가 Ferrari 팀의 경우와 비슷한 것 같다."
2. **5번 섹션**: 핵심 메시지를 굵은 글씨로 강조하면 좋을 것 같아요.
- 제안: **"어떤 기술은 함께 해야만 체득된다"**
### 수정 여부는 직접 결정해주세요.
Claude 수행 작업:
출력 형식:
## 발행 준비
### 제목 후보
기존 브런치 제목 패턴 분석:
- 짧고 직접적: "테크니컬 코치"
- 질문형: "숙련된 개발자의 역할은?"
- 대비/역설: "TDD를 배우기 어려운 이유"
1. **[제목1]** - 직접적
2. **[제목2]** - 질문형
3. **[제목3]** - 대비/역설형
### 브런치 포맷 체크
- [ ] 제목 길이 적절 (30자 내외)
- [ ] 부제목 있음
- [ ] 이미지 삽입 위치 확인
- [ ] 키워드 태그 설정
### 최종 제목을 선택해주세요.
사용자가 Claude에게 초안 작성을 요청한 경우, 아래 패턴을 사전에 적용하면 수정 횟수를 줄일 수 있다.
원본 자료만으로 글을 채우면 사용자의 목소리가 빠진다. 초안에 [여기에 본인 경험 추가] 같은 플레이스홀더를 남겨서 사용자가 자기 이야기를 삽입할 공간을 만든다.
결과를 구체적이고 현실적으로 표현해야 독자에게 와닿는다.
절대적 단정보다 가능성/경향으로 표현하는 것이 사용자의 톤에 가깝다.
인용구나 명언을 사용할 때 반드시 출처를 명시한다.
공인이 아닌 인물의 사례를 언급할 때는 익명화한다.
사용자는 드라마, 영화, 한국 문화 인용을 자주 추가한다. 주제와 어울리는 문화적 레퍼런스를 삽입할 수 있는 자연스러운 전환 지점을 만들어둔다.
사용자 고유의 개념이나 방법론은 "내가 ~라고 부르는" 형태로 브랜딩한다.
기술 용어와 학술 이론에는 영어 원어나 약어를 괄호로 병기한다.
cd ~/git/vault-intelligence
# 검색 (올바른 옵션!)
python -m src search --query "검색어" --search-method hybrid --top-k 20 --rerank
# MOC 생성
python -m src generate-moc --topic "주제" --top-k 30
# 관련 문서 찾기
python -m src related --file "파일명.md" --top-k 10
# 쿼리 확장 (동의어 + HyDE)
python -m src search --query "검색어" --expand
# ⚠️ 자주 실수하는 옵션
# --method (X) → --search-method (O)
# --k (X) → --top-k (O)
# --output-file (X) → --output (O)
# --reranking (X) → --rerank (O)
tools
Obsidian vault에서 이번 주(토~금) 작성/수정된 글들을 모아 뉴스레터 생성. 서브 에이전트 기반 병렬 처리로 메인 컨텍스트 절약. 기술적, 리더십적으로 외부에 공유할 만한 내용을 선별하여 정리. "뉴스레터 만들어줘", "이번 주 글 정리해줘", "weekly digest" 등의 요청 시 자동 적용.
tools
Vault Intelligence System (vis) CLI를 활용한 Obsidian vault 시맨틱 검색, 자동 태깅, MOC 생성, 관련 문서 연결, 주제별 문서 연결, 주제 수집, 태그 통계, 지식 공백 분석, 중복 감지, 학습 리뷰 등 vault 지식 관리 전반을 지원하는 skill. vault 검색, 문서 정리, 태그, MOC, 관련 문서, 주제 수집, 중복 검사, 학습 리뷰, 지식 공백, 클러스터링, 인덱싱, 주제별 문서 연결, 태그 통계 관련 작업 시 자동 적용.
data-ai
Load context from vault memory. Temporal queries (yesterday, last week, session history) use agf (history.jsonl) for fast session lookup. Topic queries use vis semantic search. "recall graph" generates interactive temporal graph of sessions and files. Every recall ends with "One Thing" - the single highest-leverage next action synthesized from results. Use when user says "recall", "what did we work on", "load context about", "remember when we", "prime context", "yesterday", "what was I doing", "last week", "session history", "recall graph", "session graph".
development
React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.