a1934905f6
Not a Skill Seekers-specific repo — better suited for MCP docs section. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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<img src="docs/assets/logo.png" alt="Skill Seekers" width="200"/>
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</p>
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# Skill Seekers
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[English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md) | [日本語](README.ja.md) | 한국어 | [Español](README.es.md) | [Français](README.fr.md) | [Deutsch](README.de.md) | [Português](README.pt-BR.md) | [Türkçe](README.tr.md) | [العربية](README.ar.md) | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md)
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> ⚠️ **기계 번역 안내**
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> 이 문서는 AI에 의해 자동 번역되었습니다. 번역 품질 향상을 위해 노력하고 있으나 부정확한 표현이 포함될 수 있습니다.
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> 번역 개선에 도움을 주시려면 [GitHub Issue #260](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/issues/260)에 참여해 주세요! 여러분의 피드백은 매우 소중합니다.
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[](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases)
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[](https://opensource.org/licenses/MIT)
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[](https://www.python.org/downloads/)
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[](https://modelcontextprotocol.io)
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[](tests/)
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[](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)
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[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
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[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
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[](https://pypi.org/project/skill-seekers/)
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[](https://skillseekersweb.com/)
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[](https://x.com/_yUSyUS_)
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[](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)
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**🧠 AI 시스템을 위한 데이터 레이어.** Skill Seekers는 문서 사이트, GitHub 저장소, PDF, 동영상, Jupyter 노트북, 위키 등 17가지 이상의 소스 유형을 구조화된 지식 자산으로 변환합니다. 몇 분 만에 AI 스킬(Claude, Gemini, OpenAI), RAG 파이프라인(LangChain, LlamaIndex, Pinecone), AI 코딩 어시스턴트(Cursor, Windsurf, Cline)에 활용할 수 있습니다.
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> 🌐 **[SkillSeekersWeb.com 방문하기](https://skillseekersweb.com/)** - 24개 이상의 프리셋 설정을 둘러보고, 설정을 공유하고, 전체 문서에 접근하세요!
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> 📋 **[개발 로드맵 및 작업 보기](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** - 10개 카테고리에 걸친 134개 작업, 원하는 것을 선택하여 기여하세요!
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## 🌐 에코시스템
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Skill Seekers는 다중 저장소 프로젝트입니다. 각 저장소의 역할:
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| 저장소 | 설명 | 링크 |
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| **[Skill_Seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)** | 핵심 CLI & MCP 서버 (이 저장소) | [PyPI](https://pypi.org/project/skill-seekers/) |
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| **[skillseekersweb](https://github.com/yusufkaraaslan/skillseekersweb)** | 웹사이트 & 문서 | [사이트](https://skillseekersweb.com/) |
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| **[skill-seekers-configs](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs)** | 커뮤니티 설정 저장소 | |
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| **[skill-seekers-action](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-action)** | GitHub Action CI/CD | |
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| **[skill-seekers-plugin](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-plugin)** | Claude Code 플러그인 | |
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| **[homebrew-skill-seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/homebrew-skill-seekers)** | macOS Homebrew tap | |
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> **기여하고 싶으신가요?** 웹사이트와 설정 저장소는 새 기여자에게 좋은 시작점입니다!
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## 🧠 AI 시스템을 위한 데이터 레이어
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**Skill Seekers는 범용 전처리 레이어**로, 원시 문서와 이를 활용하는 모든 AI 시스템 사이에 위치합니다. Claude 스킬을 구축하든, LangChain RAG 파이프라인을 만들든, Cursor `.cursorrules` 파일을 작성하든 — 데이터 준비 작업은 동일합니다. 한 번만 수행하면 모든 대상 플랫폼으로 내보낼 수 있습니다.
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```bash
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# 한 줄 명령 → 구조화된 지식 자산
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skill-seekers create https://docs.react.dev/
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# 또는: skill-seekers create facebook/react
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# 또는: skill-seekers create ./my-project
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# 모든 AI 시스템으로 내보내기
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skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI 스킬 (ZIP)
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skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents
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skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes
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skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules
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```
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### 생성되는 출력물
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| 출력 | 대상 | 활용 분야 |
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|------|------|----------|
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| **Claude 스킬** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code, Claude API |
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| **Gemini 스킬** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini |
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| **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o, 커스텀 어시스턴트 |
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| **LangChain Documents** | `--target langchain` | QA 체인, 에이전트, 리트리버 |
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| **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | 쿼리 엔진, 대화 엔진 |
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| **Haystack Documents** | `--target haystack` | 엔터프라이즈 RAG 파이프라인 |
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| **Pinecone 준비 완료** (Markdown) | `--target markdown` | 벡터 업서트 |
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| **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--format chroma/faiss/qdrant` | 로컬 벡터 데이터베이스 |
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| **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → 복사 | Cursor IDE AI 컨텍스트 |
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| **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → 복사 | VS Code, IntelliJ, Vim |
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### Skill Seekers를 선택해야 하는 이유
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- ⚡ **99% 더 빠름** — 수일 간의 수동 데이터 준비 → 15–45분
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- 🎯 **AI 스킬 품질** — 예제, 패턴, 가이드를 포함한 500줄 이상의 SKILL.md 파일
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- 📊 **RAG 준비 완료 청킹** — 코드 블록을 보존하고 컨텍스트를 유지하는 스마트 청킹
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- 🎬 **동영상** — YouTube 및 로컬 동영상에서 코드, 자막, 구조화된 지식 추출
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- 🔄 **17가지 소스 유형** — 문서 + GitHub + PDF + 동영상 + 노트북 + 위키 등을 하나의 지식 자산으로 결합
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- 🌐 **한 번 준비, 모든 대상으로 내보내기** — 재스크래핑 없이 16개 플랫폼으로 내보내기
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- ✅ **실전 검증 완료** — 2,540+ 테스트, 24+ 프레임워크 프리셋, 프로덕션 준비 완료
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## 빠른 시작
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```bash
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pip install skill-seekers
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# 모든 소스에서 AI 스킬 생성
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skill-seekers create https://docs.django.com/ # 문서 사이트
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skill-seekers create django/django # GitHub 저장소
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skill-seekers create ./my-codebase # 로컬 프로젝트
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skill-seekers create manual.pdf # PDF 파일
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skill-seekers create manual.docx # Word 문서
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skill-seekers create book.epub # EPUB 전자책
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skill-seekers create notebook.ipynb # Jupyter 노트북
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skill-seekers create page.html # 로컬 HTML
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skill-seekers create api-spec.yaml # OpenAPI/Swagger 스펙
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skill-seekers create guide.adoc # AsciiDoc 문서
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skill-seekers create slides.pptx # PowerPoint 프레젠테이션
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# 동영상 (YouTube, Vimeo 또는 로컬 파일 — skill-seekers[video] 필요)
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skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial
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# 처음 사용하시나요? GPU 인식 시각 종속성 자동 설치:
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skill-seekers video --setup
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# 용도별 내보내기
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skill-seekers package output/django --target claude # Claude AI 스킬
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skill-seekers package output/django --target langchain # LangChain RAG
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skill-seekers package output/django --target cursor # Cursor IDE 컨텍스트
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```
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**전체 예제:**
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- [Claude AI 스킬](examples/claude-skill/) - Claude Code용 스킬
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- [LangChain RAG 파이프라인](examples/langchain-rag-pipeline/) - Chroma 기반 QA 체인
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- [Cursor IDE 컨텍스트](examples/cursor-react-skill/) - 프레임워크 인식 AI 코딩
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## Skill Seekers란?
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Skill Seekers는 **AI 시스템을 위한 데이터 레이어**로, 17가지 소스 유형 — 문서 사이트, GitHub 저장소, PDF, 동영상, Jupyter 노트북, Word/EPUB/AsciiDoc 문서, OpenAPI/Swagger 스펙, PowerPoint 프레젠테이션, RSS/Atom 피드, Man 페이지, Confluence 위키, Notion 페이지, Slack/Discord 내보내기 등 — 을 모든 AI 대상에 적합한 구조화된 지식 자산으로 변환합니다:
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| 사용 사례 | 얻을 수 있는 것 | 예시 |
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|----------|---------------|------|
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| **AI 스킬** | 완전한 SKILL.md + 참조 파일 | Claude Code, Gemini, GPT |
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| **RAG 파이프라인** | 풍부한 메타데이터를 포함한 청크 문서 | LangChain, LlamaIndex, Haystack |
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| **벡터 데이터베이스** | 업서트 준비 완료된 사전 포맷 데이터 | Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS |
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| **AI 코딩 어시스턴트** | IDE AI가 자동으로 읽는 컨텍스트 파일 | Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev |
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Skill Seekers는 수일간의 수동 전처리 작업을 대체합니다:
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1. **수집** — 문서, GitHub 저장소, 로컬 코드베이스, PDF, 동영상, Jupyter 노트북, 위키 등 17가지 이상의 소스 유형
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2. **분석** — 심층 AST 파싱, 패턴 감지, API 추출
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3. **구조화** — 메타데이터가 포함된 분류된 참조 파일
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4. **강화** — AI 기반 SKILL.md 생성 (Claude, Gemini 또는 로컬)
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5. **내보내기** — 하나의 자산에서 16개 플랫폼 전용 형식으로 내보내기
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## 왜 Skill Seekers를 사용해야 하나요?
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### AI 스킬 빌더를 위해 (Claude, Gemini, OpenAI)
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- 🎯 **프로덕션급 스킬** — 코드 예제, 패턴, 가이드를 포함한 500줄 이상의 SKILL.md 파일
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- 🔄 **강화 워크플로** — `security-focus`, `architecture-comprehensive` 또는 커스텀 YAML 프리셋 적용
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- 🎮 **모든 도메인** — 게임 엔진(Godot, Unity), 프레임워크(React, Django), 내부 도구
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- 🔧 **팀 협업** — 내부 문서 + 코드를 단일 진실 공급원으로 통합
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- 📚 **고품질** — 예제, 빠른 참조, 내비게이션 가이드를 포함한 AI 강화
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### RAG 빌더 및 AI 엔지니어를 위해
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- 🤖 **RAG 준비 완료 데이터** — 사전 청킹된 LangChain `Documents`, LlamaIndex `TextNodes`, Haystack `Documents`
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- 🚀 **99% 더 빠름** — 수일간의 전처리 → 15–45분
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- 📊 **스마트 메타데이터** — 카테고리, 소스, 유형 → 더 높은 검색 정확도
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- 🔄 **다중 소스** — 하나의 파이프라인에서 문서 + GitHub + PDF 결합
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- 🌐 **플랫폼 독립적** — 재스크래핑 없이 모든 벡터 DB나 프레임워크로 내보내기
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### AI 코딩 어시스턴트 사용자를 위해
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- 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` 자동 생성
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- 🎯 **영구적 컨텍스트** — 반복 프롬프팅 없이 AI가 프레임워크를 "이해"
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- 📚 **항상 최신** — 문서 변경 시 몇 분 만에 컨텍스트 업데이트
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## 핵심 기능
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### 🌐 문서 스크래핑
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- ✅ **llms.txt 지원** - LLM 준비 완료 문서 파일 자동 감지 및 사용 (10배 빠름)
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- ✅ **범용 스크래퍼** - 모든 문서 사이트에서 작동
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- ✅ **스마트 분류** - 주제별 자동 콘텐츠 정리
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- ✅ **코드 언어 감지** - Python, JavaScript, C++, GDScript 등 인식
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- ✅ **24+ 즉시 사용 가능 프리셋** - Godot, React, Vue, Django, FastAPI 등
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### 📄 PDF 지원
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- ✅ **기본 PDF 추출** - PDF에서 텍스트, 코드, 이미지 추출
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- ✅ **스캔 PDF OCR** - 스캔 문서에서 텍스트 추출
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- ✅ **비밀번호 보호 PDF** - 암호화된 PDF 처리
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- ✅ **표 추출** - 복잡한 표 추출
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- ✅ **병렬 처리** - 대용량 PDF 3배 빠른 처리
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- ✅ **지능형 캐싱** - 재실행 시 50% 빠름
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### 🎬 동영상 추출
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- ✅ **YouTube 및 로컬 동영상** - 동영상에서 자막, 코드, 구조화된 지식 추출
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- ✅ **시각 프레임 분석** - 코드 편집기, 터미널, 슬라이드의 화면 OCR 추출
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- ✅ **GPU 자동 감지** - 올바른 PyTorch 빌드 자동 설치 (CUDA/ROCm/MPS/CPU)
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- ✅ **AI 강화** - 2단계: OCR 정리 + 완성도 높은 SKILL.md 생성
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- ✅ **시간 클리핑** - `--start-time`과 `--end-time`으로 특정 구간 추출
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- ✅ **재생 목록 지원** - YouTube 재생 목록의 모든 동영상 일괄 처리
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### 🐙 GitHub 저장소 분석
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- ✅ **심층 코드 분석** - Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go AST 파싱
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- ✅ **API 추출** - 함수, 클래스, 메서드의 매개변수 및 타입
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- ✅ **저장소 메타데이터** - README, 파일 트리, 언어 통계, 스타/포크 수
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- ✅ **GitHub Issues 및 PR** - 라벨과 마일스톤이 포함된 이슈 가져오기
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- ✅ **CHANGELOG 및 릴리스** - 버전 히스토리 자동 추출
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- ✅ **충돌 감지** - 문서화된 API와 실제 코드 구현 비교
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- ✅ **MCP 통합** - 자연어: "GitHub 저장소 facebook/react 스크래핑"
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### 🔄 통합 다중 소스 스크래핑
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- ✅ **다중 소스 결합** - 하나의 스킬에서 문서 + GitHub + PDF 혼합
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- ✅ **충돌 감지** - 문서와 코드 간의 불일치 자동 발견
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- ✅ **지능형 병합** - 규칙 기반 또는 AI 기반 충돌 해결
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- ✅ **투명한 보고** - ⚠️ 경고가 포함된 나란히 비교
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- ✅ **문서 갭 분석** - 오래된 문서와 미문서화 기능 식별
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- ✅ **단일 진실 공급원** - 의도(문서)와 현실(코드)을 동시에 보여주는 하나의 스킬
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- ✅ **하위 호환** - 레거시 단일 소스 설정 계속 작동
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### 🤖 다중 LLM 플랫폼 지원
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- ✅ **12개 LLM 플랫폼** - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, 범용 Markdown, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI
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- ✅ **범용 스크래핑** - 동일한 문서가 모든 플랫폼에 적용
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- ✅ **플랫폼별 패키징** - 각 LLM에 최적화된 형식
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- ✅ **원커맨드 내보내기** - `--target` 플래그로 플랫폼 선택
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- ✅ **선택적 종속성** - 필요한 것만 설치
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- ✅ **100% 하위 호환** - 기존 Claude 워크플로 변경 불필요
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| 플랫폼 | 형식 | 업로드 | 강화 | API Key | 커스텀 엔드포인트 |
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|--------|------|--------|------|---------|-----------------|
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| **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ 자동 | ✅ 예 | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL |
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| **Google Gemini** | tar.gz | ✅ 자동 | ✅ 예 | GOOGLE_API_KEY | - |
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| **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ 자동 | ✅ 예 | OPENAI_API_KEY | - |
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| **범용 Markdown** | ZIP | ❌ 수동 | ❌ 아니오 | - | - |
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```bash
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# Claude (기본값 - 변경 불필요!)
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skill-seekers package output/react/
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skill-seekers upload react.zip
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# Google Gemini
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pip install skill-seekers[gemini]
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skill-seekers package output/react/ --target gemini
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skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini
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# OpenAI ChatGPT
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pip install skill-seekers[openai]
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skill-seekers package output/react/ --target openai
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skill-seekers upload react-openai.zip --target openai
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# 범용 Markdown (범용 내보내기)
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||
skill-seekers package output/react/ --target markdown
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||
```
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<details>
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<summary>🔧 <strong>Claude 호환 API 환경 변수 (예: GLM-4.7)</strong></summary>
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Skill Seekers는 모든 Claude 호환 API 엔드포인트를 지원합니다:
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```bash
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# 옵션 1: 공식 Anthropic API (기본값)
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export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
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# 옵션 2: GLM-4.7 Claude 호환 API
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export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key
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export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1
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||
# 모든 AI 강화 기능이 설정된 엔드포인트를 사용합니다
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skill-seekers enhance output/react/
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skill-seekers analyze --directory . --enhance
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```
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**참고**: `ANTHROPIC_BASE_URL`을 설정하면 GLM-4.7(智谱 AI) 또는 기타 호환 서비스와 같은 모든 Claude 호환 API 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.
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||
</details>
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||
**설치:**
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```bash
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# Gemini 지원 설치
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pip install skill-seekers[gemini]
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# OpenAI 지원 설치
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pip install skill-seekers[openai]
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# 모든 LLM 플랫폼 설치
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pip install skill-seekers[all-llms]
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```
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### 🔗 RAG 프레임워크 통합
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- ✅ **LangChain Documents** - `page_content` + 메타데이터가 포함된 `Document` 형식으로 직접 내보내기
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- 적합: QA 체인, 리트리버, 벡터 스토어, 에이전트
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- 예제: [LangChain RAG 파이프라인](examples/langchain-rag-pipeline/)
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- 가이드: [LangChain 통합](docs/integrations/LANGCHAIN.md)
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- ✅ **LlamaIndex TextNodes** - 고유 ID + 임베딩이 포함된 `TextNode` 형식으로 내보내기
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- 적합: 쿼리 엔진, 대화 엔진, 스토리지 컨텍스트
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- 예제: [LlamaIndex 쿼리 엔진](examples/llama-index-query-engine/)
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- 가이드: [LlamaIndex 통합](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md)
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- ✅ **Pinecone 준비 완료 형식** - 벡터 데이터베이스 업서트에 최적화
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- 적합: 프로덕션 벡터 검색, 시맨틱 검색, 하이브리드 검색
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- 예제: [Pinecone 업서트](examples/pinecone-upsert/)
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- 가이드: [Pinecone 통합](docs/integrations/PINECONE.md)
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**빠른 내보내기:**
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```bash
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# LangChain Documents (JSON)
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skill-seekers package output/django --target langchain
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# → output/django-langchain.json
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# LlamaIndex TextNodes (JSON)
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skill-seekers package output/django --target llama-index
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# → output/django-llama-index.json
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# Markdown (범용)
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skill-seekers package output/django --target markdown
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# → output/django-markdown/SKILL.md + references/
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```
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**전체 RAG 파이프라인 가이드:** [RAG 파이프라인 문서](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)
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### 🧠 AI 코딩 어시스턴트 통합
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모든 프레임워크 문서를 4개 이상의 AI 어시스턴트를 위한 전문 코딩 컨텍스트로 변환합니다:
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- ✅ **Cursor IDE** - AI 기반 코드 제안을 위한 `.cursorrules` 생성
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- 적합: 프레임워크별 코드 생성, 일관된 코딩 패턴
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- 가이드: [Cursor 통합](docs/integrations/CURSOR.md)
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- 예제: [Cursor React 스킬](examples/cursor-react-skill/)
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- ✅ **Windsurf** - `.windsurfrules`로 Windsurf AI 어시스턴트 컨텍스트 커스터마이징
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- 적합: IDE 네이티브 AI 지원, 플로우 기반 코딩
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||
- 가이드: [Windsurf 통합](docs/integrations/WINDSURF.md)
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||
- 예제: [Windsurf FastAPI 컨텍스트](examples/windsurf-fastapi-context/)
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- ✅ **Cline (VS Code)** - VS Code 에이전트를 위한 시스템 프롬프트 + MCP
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||
- 적합: VS Code에서의 에이전틱 코드 생성
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||
- 가이드: [Cline 통합](docs/integrations/CLINE.md)
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||
- 예제: [Cline Django 어시스턴트](examples/cline-django-assistant/)
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- ✅ **Continue.dev** - IDE에 구애받지 않는 AI 컨텍스트 서버
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||
- 적합: 멀티 IDE 환경(VS Code, JetBrains, Vim), 커스텀 LLM 제공자
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||
- 가이드: [Continue 통합](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md)
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||
- 예제: [Continue 범용 컨텍스트](examples/continue-dev-universal/)
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||
**AI 코딩 도구를 위한 빠른 내보내기:**
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||
```bash
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||
# 모든 AI 코딩 어시스턴트에 적용 (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev)
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||
skill-seekers scrape --config configs/django.json
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||
skill-seekers package output/django --target claude
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# 프로젝트에 복사 (Cursor 예시)
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cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules
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# 또는 Windsurf용
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cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md
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||
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||
# 또는 Cline용
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||
cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules
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||
```
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||
**통합 허브:** [모든 AI 시스템 통합](docs/integrations/INTEGRATIONS.md)
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||
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||
---
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||
### 🌊 3-스트림 GitHub 아키텍처
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||
- ✅ **3-스트림 분석** - GitHub 저장소를 코드, 문서, 인사이트 스트림으로 분할
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||
- ✅ **통합 코드베이스 분석기** - GitHub URL과 로컬 경로 모두 지원
|
||
- ✅ **C3.x 분석 깊이** - 'basic' (1–2분) 또는 'c3x' (20–60분) 분석 선택
|
||
- ✅ **향상된 라우터 생성** - GitHub 메타데이터, README 빠른 시작, 자주 발생하는 문제
|
||
- ✅ **Issue 통합** - GitHub Issues의 주요 문제 및 해결책
|
||
- ✅ **스마트 라우팅 키워드** - GitHub 라벨 가중치 2배로 주제 감지 향상
|
||
|
||
**3-스트림 설명:**
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||
- **스트림 1: 코드** - 심층 C3.x 분석 (패턴, 예제, 가이드, 설정, 아키텍처)
|
||
- **스트림 2: 문서** - 저장소 문서 (README, CONTRIBUTING, docs/*.md)
|
||
- **스트림 3: 인사이트** - 커뮤니티 지식 (Issues, 라벨, Stars, Forks)
|
||
|
||
```python
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||
from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer
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||
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||
# 3-스트림으로 GitHub 저장소 분석
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||
analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer()
|
||
result = analyzer.analyze(
|
||
source="https://github.com/facebook/react",
|
||
depth="c3x", # 또는 "basic"으로 빠른 분석
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||
fetch_github_metadata=True
|
||
)
|
||
|
||
print(f"디자인 패턴: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}")
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||
print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}")
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||
```
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||
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||
**전체 문서**: [3-스트림 구현 요약](docs/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md)
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||
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||
### 🔐 스마트 속도 제한 관리 및 설정
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||
- ✅ **다중 토큰 설정 시스템** - 여러 GitHub 계정 관리 (개인, 업무, 오픈소스)
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||
- `~/.config/skill-seekers/config.json`에 보안 설정 저장 (권한 600)
|
||
- 프로필별 속도 제한 전략: `prompt`, `wait`, `switch`, `fail`
|
||
- 스마트 폴백 체인: CLI 인자 → 환경 변수 → 설정 파일 → 프롬프트
|
||
- ✅ **대화형 설정 마법사** - 아름다운 터미널 UI로 쉬운 설정
|
||
- ✅ **지능형 속도 제한 핸들러** - 더 이상 무한 대기 없음!
|
||
- 실시간 카운트다운, 자동 프로필 전환
|
||
- 4가지 전략: prompt (질문), wait (카운트다운), switch (전환), fail (중단)
|
||
- ✅ **중단점 재개** - 중단된 작업 계속하기
|
||
- ✅ **CI/CD 지원** - 자동화를 위한 `--non-interactive` 플래그
|
||
|
||
**빠른 설정:**
|
||
```bash
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||
# 일회성 설정 (5분)
|
||
skill-seekers config --github
|
||
|
||
# 프라이빗 저장소에 특정 프로필 사용
|
||
skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work
|
||
|
||
# CI/CD 모드 (즉시 실패, 프롬프트 없음)
|
||
skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive
|
||
```
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||
|
||
### 🎯 부트스트랩 스킬 - 셀프 호스팅
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||
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||
skill-seekers 자체를 Claude Code 스킬로 생성합니다:
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||
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||
```bash
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||
./scripts/bootstrap_skill.sh
|
||
cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/
|
||
```
|
||
|
||
### 🔐 프라이빗 설정 저장소
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||
- ✅ **Git 기반 설정 소스** - 프라이빗/팀 Git 저장소에서 설정 가져오기
|
||
- ✅ **다중 소스 관리** - 무제한 GitHub, GitLab, Bitbucket 저장소 등록
|
||
- ✅ **팀 협업** - 3–5인 팀 간 커스텀 설정 공유
|
||
- ✅ **엔터프라이즈 지원** - 500명 이상의 개발자까지 확장
|
||
- ✅ **보안 인증** - 환경 변수 토큰 (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN)
|
||
|
||
### 🤖 코드베이스 분석 (C3.x)
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||
|
||
**C3.4: 설정 패턴 추출 (AI 강화 포함)**
|
||
- ✅ **9가지 설정 형식** - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose
|
||
- ✅ **7가지 패턴 유형** - 데이터베이스, API, 로깅, 캐시, 이메일, 인증, 서버 설정
|
||
- ✅ **AI 강화** - 선택적 듀얼 모드 AI 분석 (API + LOCAL)
|
||
- ✅ **보안 분석** - 하드코딩된 시크릿과 노출된 자격 증명 탐지
|
||
|
||
**C3.3: AI 강화 사용 가이드**
|
||
- ✅ **종합 AI 강화** - 기본 가이드를 전문 튜토리얼로 변환
|
||
- ✅ **5가지 자동 개선** - 단계 설명, 문제 해결, 전제 조건, 다음 단계, 사용 사례
|
||
- ✅ **듀얼 모드 지원** - API 모드 (Claude API) 또는 LOCAL 모드 (Claude Code CLI)
|
||
- ✅ **LOCAL 모드 무료** - Claude Code Max 플랜으로 무료 강화
|
||
|
||
**사용법:**
|
||
```bash
|
||
# 빠른 분석 (1–2분, 기본 기능만)
|
||
skill-seekers analyze --directory tests/ --quick
|
||
|
||
# 종합 분석 (AI 포함, 20–60분)
|
||
skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive
|
||
|
||
# AI 강화 포함
|
||
skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance
|
||
```
|
||
|
||
**전체 문서:** [docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new)
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||
|
||
### 🔄 강화 워크플로 프리셋
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||
|
||
AI가 원시 문서를 세련된 스킬로 변환하는 방법을 제어하는 재사용 가능한 YAML 정의 강화 파이프라인입니다.
|
||
|
||
- ✅ **5개 내장 프리셋** — `default`, `minimal`, `security-focus`, `architecture-comprehensive`, `api-documentation`
|
||
- ✅ **사용자 정의 프리셋** — `~/.config/skill-seekers/workflows/`에 커스텀 워크플로 추가
|
||
- ✅ **다중 워크플로 체이닝** — 하나의 명령에서 두 개 이상의 워크플로 체이닝
|
||
- ✅ **완전한 CLI 관리** — 목록, 조회, 복사, 추가, 삭제, 유효성 검사
|
||
|
||
```bash
|
||
# 단일 워크플로 적용
|
||
skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus
|
||
|
||
# 다중 워크플로 체이닝 (순서대로 적용)
|
||
skill-seekers create ./my-project \
|
||
--enhance-workflow security-focus \
|
||
--enhance-workflow minimal
|
||
|
||
# 프리셋 관리
|
||
skill-seekers workflows list # 모든 항목 나열 (내장 + 사용자)
|
||
skill-seekers workflows show security-focus # YAML 내용 출력
|
||
skill-seekers workflows copy security-focus # 편집을 위해 사용자 디렉터리에 복사
|
||
skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # 커스텀 프리셋 설치
|
||
skill-seekers workflows remove my-workflow # 사용자 프리셋 삭제
|
||
skill-seekers workflows validate security-focus # 프리셋 구조 유효성 검사
|
||
|
||
# 여러 개 동시 복사
|
||
skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation
|
||
|
||
# 여러 파일 동시 추가
|
||
skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml
|
||
|
||
# 여러 개 동시 삭제
|
||
skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b
|
||
```
|
||
|
||
**YAML 프리셋 형식:**
|
||
```yaml
|
||
name: security-focus
|
||
description: "보안 중심 검토: 취약점, 인증, 데이터 처리"
|
||
version: "1.0"
|
||
stages:
|
||
- name: vulnerabilities
|
||
type: custom
|
||
prompt: "OWASP Top 10 및 일반적인 보안 취약점 검토..."
|
||
- name: auth-review
|
||
type: custom
|
||
prompt: "인증 및 권한 부여 패턴 검사..."
|
||
uses_history: true
|
||
```
|
||
|
||
### ⚡ 성능 및 확장성
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||
- ✅ **비동기 모드** - async/await로 2–3배 빠른 스크래핑 (`--async` 플래그 사용)
|
||
- ✅ **대규모 문서 지원** - 지능형 분할로 10K–40K+ 페이지 문서 처리
|
||
- ✅ **라우터/허브 스킬** - 전문 서브 스킬로의 지능형 라우팅
|
||
- ✅ **병렬 스크래핑** - 여러 스킬 동시 처리
|
||
- ✅ **체크포인트/재개** - 장시간 스크래핑에서 진행 상황 손실 방지
|
||
- ✅ **캐싱 시스템** - 한 번 스크래핑, 즉시 재구축
|
||
|
||
### ✅ 품질 보증
|
||
- ✅ **완전한 테스트** - 2,540+ 테스트, 포괄적 커버리지
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📦 설치
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||
|
||
```bash
|
||
# 기본 설치 (문서 스크래핑, GitHub 분석, PDF, 패키징)
|
||
pip install skill-seekers
|
||
|
||
# 모든 LLM 플랫폼 지원 포함
|
||
pip install skill-seekers[all-llms]
|
||
|
||
# MCP 서버 포함
|
||
pip install skill-seekers[mcp]
|
||
|
||
# 전체 기능
|
||
pip install skill-seekers[all]
|
||
```
|
||
|
||
**선택에 도움이 필요하신가요?** 설정 마법사를 실행하세요:
|
||
```bash
|
||
skill-seekers-setup
|
||
```
|
||
|
||
### 설치 옵션
|
||
|
||
| 설치 명령 | 기능 |
|
||
|----------|------|
|
||
| `pip install skill-seekers` | 스크래핑, GitHub 분석, PDF, 모든 플랫폼 |
|
||
| `pip install skill-seekers[gemini]` | + Google Gemini 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[openai]` | + OpenAI ChatGPT 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[all-llms]` | + 모든 LLM 플랫폼 |
|
||
| `pip install skill-seekers[mcp]` | + MCP 서버 |
|
||
| `pip install skill-seekers[video]` | + YouTube/Vimeo 자막 및 메타데이터 추출 |
|
||
| `pip install skill-seekers[video-full]` | + Whisper 전사 및 시각 프레임 추출 |
|
||
| `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Jupyter 노트북 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[pptx]` | + PowerPoint 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[confluence]` | + Confluence 위키 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[notion]` | + Notion 페이지 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[rss]` | + RSS/Atom 피드 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[chat]` | + Slack/Discord 채팅 내보내기 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + AsciiDoc 문서 지원 |
|
||
| `pip install skill-seekers[all]` | 모든 기능 활성화 |
|
||
|
||
> **동영상 시각 종속성 (GPU 인식):** `skill-seekers[video-full]` 설치 후,
|
||
> `skill-seekers video --setup`을 실행하여 GPU를 자동 감지하고 올바른 PyTorch
|
||
> 빌드 + easyocr을 설치하세요. 이것이 시각 추출 종속성 설치의 권장 방법입니다.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🚀 원커맨드 설치 워크플로
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||
|
||
**설정에서 업로드된 스킬까지 가장 빠른 방법 — 완전 자동화:**
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||
|
||
```bash
|
||
# 공식 설정에서 React 스킬 설치 (Claude에 자동 업로드)
|
||
skill-seekers install --config react
|
||
|
||
# 로컬 설정 파일에서 설치
|
||
skill-seekers install --config configs/custom.json
|
||
|
||
# 업로드 없이 설치 (패키징만)
|
||
skill-seekers install --config django --no-upload
|
||
|
||
# 실행 없이 워크플로 미리보기
|
||
skill-seekers install --config react --dry-run
|
||
```
|
||
|
||
**실행 단계:**
|
||
```
|
||
📥 단계 1: 설정 가져오기 (설정 이름이 제공된 경우)
|
||
📖 단계 2: 문서 스크래핑
|
||
✨ 단계 3: AI 강화
|
||
📦 단계 4: 스킬 패키징
|
||
☁️ 단계 5: Claude에 업로드 (선택사항, API Key 필요)
|
||
```
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||
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||
---
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||
|
||
## 📊 기능 매트릭스
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Skill Seekers는 **12개 LLM 플랫폼**, **17가지 소스 유형**을 지원하며 모든 대상에서 완전한 기능 동등성을 제공합니다.
|
||
|
||
**플랫폼:** Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, 범용 Markdown, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI
|
||
**소스 유형:** 문서 사이트, GitHub 저장소, PDF, Word (.docx), EPUB, 동영상, 로컬 코드베이스, Jupyter 노트북, 로컬 HTML, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), RSS/Atom 피드, Man 페이지, Confluence 위키, Notion 페이지, Slack/Discord 채팅 내보내기
|
||
|
||
전체 내용은 [전체 기능 매트릭스](docs/FEATURE_MATRIX.md)를 참조하세요.
|
||
|
||
### 빠른 플랫폼 비교
|
||
|
||
| 기능 | Claude | Gemini | OpenAI | Markdown |
|
||
|------|--------|--------|--------|----------|
|
||
| 형식 | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP |
|
||
| 업로드 | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ 수동 |
|
||
| 강화 | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ❌ 없음 |
|
||
| 모든 스킬 모드 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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||
|
||
---
|
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|
||
## 사용 예제
|
||
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||
### 문서 스크래핑
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||
```bash
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||
# 문서 사이트 스크래핑
|
||
skill-seekers scrape --config configs/react.json
|
||
|
||
# 설정 없이 빠른 스크래핑
|
||
skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react
|
||
|
||
# 비동기 모드 (3배 빠름)
|
||
skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8
|
||
```
|
||
|
||
### PDF 추출
|
||
|
||
```bash
|
||
# 기본 PDF 추출
|
||
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill
|
||
|
||
# 고급 기능
|
||
skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \
|
||
--extract-tables \ # 표 추출
|
||
--parallel \ # 빠른 병렬 처리
|
||
--workers 8 # 8개 CPU 코어 사용
|
||
|
||
# 스캔 PDF (필요: pip install pytesseract Pillow)
|
||
skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr
|
||
```
|
||
|
||
### 동영상 추출
|
||
|
||
```bash
|
||
# 동영상 지원 설치
|
||
pip install skill-seekers[video] # 자막 + 메타데이터
|
||
pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper 전사 + 시각 프레임 추출
|
||
|
||
# GPU 자동 감지 및 시각 종속성 설치 (PyTorch + easyocr)
|
||
skill-seekers video --setup
|
||
|
||
# YouTube 동영상에서 추출
|
||
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial
|
||
|
||
# YouTube 재생 목록에서 추출
|
||
skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist
|
||
|
||
# 로컬 동영상 파일에서 추출
|
||
skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording
|
||
|
||
# 시각 프레임 분석으로 추출 (video-full 종속성 필요)
|
||
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual
|
||
|
||
# AI 강화 적용 (OCR 정리 + 완성도 높은 SKILL.md 생성)
|
||
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2
|
||
|
||
# 동영상의 특정 구간 클리핑 (초, MM:SS, HH:MM:SS 형식 지원)
|
||
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00
|
||
|
||
# 낮은 신뢰도 OCR 프레임에 Vision API 사용 (ANTHROPIC_API_KEY 필요)
|
||
skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr
|
||
|
||
# 이전에 추출된 데이터에서 스킬 재구축 (다운로드 건너뛰기)
|
||
skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial
|
||
```
|
||
|
||
> **전체 가이드:** [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)에서 전체 CLI 레퍼런스,
|
||
> 시각 파이프라인 상세 정보, AI 강화 옵션, 문제 해결을 확인하세요.
|
||
|
||
### GitHub 저장소 분석
|
||
|
||
```bash
|
||
# 기본 저장소 스크래핑
|
||
skill-seekers github --repo facebook/react
|
||
|
||
# 인증 설정 (더 높은 속도 제한)
|
||
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
|
||
skill-seekers github --repo facebook/react
|
||
|
||
# 포함 내용 커스터마이징
|
||
skill-seekers github --repo django/django \
|
||
--include-issues \ # GitHub Issues 추출
|
||
--max-issues 100 \ # Issue 수 제한
|
||
--include-changelog # CHANGELOG.md 추출
|
||
```
|
||
|
||
### 통합 다중 소스 스크래핑
|
||
|
||
**문서 + GitHub + PDF를 충돌 감지가 포함된 하나의 통합 스킬로 결합:**
|
||
|
||
```bash
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||
# 기존 통합 설정 사용
|
||
skill-seekers unified --config configs/react_unified.json
|
||
|
||
# 또는 통합 설정 생성
|
||
cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF'
|
||
{
|
||
"name": "myframework",
|
||
"merge_mode": "rule-based",
|
||
"sources": [
|
||
{
|
||
"type": "documentation",
|
||
"base_url": "https://docs.myframework.com/",
|
||
"max_pages": 200
|
||
},
|
||
{
|
||
"type": "github",
|
||
"repo": "owner/myframework",
|
||
"code_analysis_depth": "surface"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
EOF
|
||
|
||
skill-seekers unified --config configs/myframework_unified.json
|
||
```
|
||
|
||
**충돌 감지가 자동으로 발견하는 항목:**
|
||
- 🔴 **코드에 누락** (높음): 문서화되었으나 미구현
|
||
- 🟡 **문서에 누락** (중간): 구현되었으나 미문서화
|
||
- ⚠️ **시그니처 불일치**: 매개변수/타입 차이
|
||
- ℹ️ **설명 불일치**: 설명 차이
|
||
|
||
**전체 가이드:** [docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md) 참조.
|
||
|
||
### 프라이빗 설정 저장소
|
||
|
||
**프라이빗 Git 저장소를 사용하여 팀 간 커스텀 설정 공유:**
|
||
|
||
```bash
|
||
# MCP 도구로 팀 프라이빗 저장소 등록
|
||
add_config_source(
|
||
name="team",
|
||
git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git",
|
||
token_env="GITHUB_TOKEN"
|
||
)
|
||
|
||
# 팀 저장소에서 설정 가져오기
|
||
fetch_config(source="team", config_name="internal-api")
|
||
```
|
||
|
||
**지원 플랫폼:**
|
||
- GitHub (`GITHUB_TOKEN`), GitLab (`GITLAB_TOKEN`), Gitea (`GITEA_TOKEN`), Bitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`)
|
||
|
||
**전체 가이드:** [docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md) 참조.
|
||
|
||
## 작동 원리
|
||
|
||
```mermaid
|
||
graph LR
|
||
A[문서 사이트] --> B[Skill Seekers]
|
||
B --> C[스크래퍼]
|
||
B --> D[AI 강화]
|
||
B --> E[패키저]
|
||
C --> F[정리된 참조 파일]
|
||
D --> F
|
||
F --> E
|
||
E --> G[Claude 스킬 .zip]
|
||
G --> H[Claude AI에 업로드]
|
||
```
|
||
|
||
0. **llms.txt 감지** - llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt를 우선 확인
|
||
1. **스크래핑**: 문서의 모든 페이지 추출
|
||
2. **분류**: 콘텐츠를 주제별로 정리 (API, 가이드, 튜토리얼 등)
|
||
3. **강화**: AI가 문서를 분석하고 예제가 포함된 종합적인 SKILL.md 생성
|
||
4. **패키징**: 모든 내용을 Claude 준비 완료된 `.zip` 파일로 번들링
|
||
|
||
## 📋 사전 요구 사항
|
||
|
||
**시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:**
|
||
|
||
1. **Python 3.10 이상** - [다운로드](https://www.python.org/downloads/) | 확인: `python3 --version`
|
||
2. **Git** - [다운로드](https://git-scm.com/) | 확인: `git --version`
|
||
3. **15–30분** (최초 설정 시간)
|
||
|
||
**처음 사용하시나요?** → **[여기에서 시작: 확실한 빠른 시작 가이드](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📤 Claude에 스킬 업로드
|
||
|
||
스킬이 패키징된 후, Claude에 업로드해야 합니다:
|
||
|
||
### 옵션 1: 자동 업로드 (API 기반)
|
||
|
||
```bash
|
||
# API Key 설정 (일회성)
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export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
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# 패키징 후 자동 업로드
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skill-seekers package output/react/ --upload
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# 또는 기존 .zip 업로드
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skill-seekers upload output/react.zip
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```
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### 옵션 2: 수동 업로드 (API Key 불필요)
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```bash
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# 스킬 패키징
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skill-seekers package output/react/
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# → output/react.zip 생성
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# 그런 다음 수동으로 업로드:
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# - https://claude.ai/skills 방문
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# - "스킬 업로드" 클릭
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# - output/react.zip 선택
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```
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### 옵션 3: MCP (Claude Code)
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```
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Claude Code에서 직접 요청:
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"React 스킬을 패키징하고 업로드해 줘"
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```
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## 🤖 AI 에이전트에 설치
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Skill Seekers는 18개의 AI 코딩 에이전트에 스킬을 자동으로 설치할 수 있습니다.
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```bash
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# 특정 에이전트에 설치
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skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor
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# 모든 에이전트에 한 번에 설치
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||
skill-seekers install-agent output/react/ --agent all
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||
# 설치 없이 미리보기
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||
skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run
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||
```
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### 지원되는 에이전트
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||
| 에이전트 | 경로 | 유형 |
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|---------|------|------|
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| **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | 전역 |
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| **Cursor** | `.cursor/skills/` | 프로젝트 |
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| **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | 프로젝트 |
|
||
| **Amp** | `~/.amp/skills/` | 전역 |
|
||
| **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | 전역 |
|
||
| **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | 전역 |
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||
| **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | 전역 |
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||
| **Roo Code** | `.roo/skills/` | 프로젝트 |
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||
| **Cline** | `.cline/skills/` | 프로젝트 |
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||
| **Aider** | `~/.aider/skills/` | 전역 |
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| **Bolt** | `.bolt/skills/` | 프로젝트 |
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||
| **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | 프로젝트 |
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||
| **Continue** | `~/.continue/skills/` | 전역 |
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| **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | 전역 |
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---
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## 🔌 MCP 통합 (26개 도구)
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Skill Seekers는 Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline 또는 IntelliJ IDEA에서 사용할 수 있는 MCP 서버를 제공합니다.
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```bash
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# stdio 모드 (Claude Code, VS Code + Cline)
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||
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp
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||
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||
# HTTP 모드 (Cursor, Windsurf, IntelliJ)
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||
python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765
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||
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||
# 모든 에이전트 일괄 자동 설정
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||
./setup_mcp.sh
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||
```
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||
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||
**전체 26개 도구:**
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||
- **핵심 (9개):** `list_configs`, `generate_config`, `validate_config`, `estimate_pages`, `scrape_docs`, `package_skill`, `upload_skill`, `enhance_skill`, `install_skill`
|
||
- **확장 (10개):** `scrape_github`, `scrape_pdf`, `unified_scrape`, `merge_sources`, `detect_conflicts`, `add_config_source`, `fetch_config`, `list_config_sources`, `remove_config_source`, `split_config`
|
||
- **벡터 DB (4개):** `export_to_chroma`, `export_to_weaviate`, `export_to_faiss`, `export_to_qdrant`
|
||
- **클라우드 (3개):** `cloud_upload`, `cloud_download`, `cloud_list`
|
||
|
||
**전체 가이드:** [docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)
|
||
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||
---
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||
## ⚙️ 설정
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||
### 사용 가능한 프리셋 (24+)
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||
```bash
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||
# 모든 프리셋 나열
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||
skill-seekers list-configs
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||
```
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| 카테고리 | 프리셋 |
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|---------|--------|
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||
| **웹 프레임워크** | `react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs` |
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||
| **Python** | `django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest` |
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||
| **게임 개발** | `godot`, `pygame`, `unity` |
|
||
| **도구 및 DevOps** | `docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible` |
|
||
| **통합 (문서 + GitHub)** | `react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified` 등 |
|
||
|
||
### 나만의 설정 만들기
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||
```bash
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# 옵션 1: 대화형
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skill-seekers scrape --interactive
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||
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||
# 옵션 2: 프리셋 복사 후 편집
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||
cp configs/react.json configs/myframework.json
|
||
nano configs/myframework.json
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||
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json
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||
```
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||
### 설정 파일 구조
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||
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||
```json
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||
{
|
||
"name": "myframework",
|
||
"description": "이 스킬을 사용할 시점",
|
||
"base_url": "https://docs.myframework.com/",
|
||
"selectors": {
|
||
"main_content": "article",
|
||
"title": "h1",
|
||
"code_blocks": "pre code"
|
||
},
|
||
"url_patterns": {
|
||
"include": ["/docs", "/guide"],
|
||
"exclude": ["/blog", "/about"]
|
||
},
|
||
"categories": {
|
||
"getting_started": ["intro", "quickstart"],
|
||
"api": ["api", "reference"]
|
||
},
|
||
"rate_limit": 0.5,
|
||
"max_pages": 500
|
||
}
|
||
```
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||
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||
### 설정 저장 위치
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도구는 다음 순서로 검색합니다:
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||
1. 제공된 정확한 경로
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2. `./configs/` (현재 디렉터리)
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||
3. `~/.config/skill-seekers/configs/` (사용자 설정 디렉터리)
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||
4. SkillSeekersWeb.com API (프리셋 설정)
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## 📊 생성되는 내용
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```
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output/
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├── godot_data/ # 스크래핑된 원시 데이터
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│ ├── pages/ # JSON 파일 (페이지당 하나)
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||
│ └── summary.json # 개요
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||
│
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||
└── godot/ # 스킬 파일
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||
├── SKILL.md # 실제 예제가 포함된 강화 버전
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||
├── references/ # 분류된 문서
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||
│ ├── index.md
|
||
│ ├── getting_started.md
|
||
│ ├── scripting.md
|
||
│ └── ...
|
||
├── scripts/ # 비어 있음 (직접 추가 가능)
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||
└── assets/ # 비어 있음 (직접 추가 가능)
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||
```
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||
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---
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## 🐛 문제 해결
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||
### 콘텐츠가 추출되지 않나요?
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||
- `main_content` 선택자를 확인하세요
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||
- 시도해 보세요: `article`, `main`, `div[role="main"]`
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||
### 데이터가 있는데 사용되지 않나요?
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||
```bash
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||
# 강제 재스크래핑
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||
rm -rf output/myframework_data/
|
||
skill-seekers scrape --config configs/myframework.json
|
||
```
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||
|
||
### 분류가 적절하지 않나요?
|
||
설정의 `categories` 섹션을 더 적합한 키워드로 편집하세요.
|
||
|
||
### 문서를 업데이트하고 싶으신가요?
|
||
```bash
|
||
# 이전 데이터 삭제 후 재스크래핑
|
||
rm -rf output/godot_data/
|
||
skill-seekers scrape --config configs/godot.json
|
||
```
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||
|
||
### 강화가 작동하지 않나요?
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||
```bash
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||
# API Key가 설정되어 있는지 확인
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||
echo $ANTHROPIC_API_KEY
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||
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# LOCAL 모드 시도 (Claude Code Max 사용, API Key 불필요)
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||
skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL
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||
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||
# 백그라운드 강화 상태 모니터링
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||
skill-seekers enhance-status output/react/ --watch
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||
```
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||
|
||
### GitHub 속도 제한 문제?
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||
```bash
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||
# GitHub 토큰 설정 (시간당 5000회 vs 익명 60회)
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||
export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here
|
||
|
||
# 또는 여러 프로필 설정
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||
skill-seekers config --github
|
||
```
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||
|
||
---
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## 📈 성능
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| 작업 | 시간 | 참고 |
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|------|------|------|
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||
| 스크래핑 (동기) | 15–45분 | 최초 실행만, 스레드 기반 |
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||
| 스크래핑 (비동기) | 5–15분 | `--async` 플래그로 2–3배 빠름 |
|
||
| 빌드 | 1–3분 | 캐시에서 빠른 재구축 |
|
||
| 재구축 | <1분 | `--skip-scrape` 사용 |
|
||
| 강화 (LOCAL) | 30–60초 | Claude Code Max 사용 |
|
||
| 강화 (API) | 20–40초 | API Key 필요 |
|
||
| 동영상 (자막) | 1–3분 | YouTube/로컬, 자막만 |
|
||
| 동영상 (시각) | 5–15분 | + OCR 프레임 추출 |
|
||
| 패키징 | 5–10초 | 최종 .zip 생성 |
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---
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||
## 📚 문서
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### 시작 가이드
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||
- **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **신규 사용자는 여기에서 시작!**
|
||
- **[QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)** - 경험 있는 사용자를 위한 빠른 시작
|
||
- **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - 일반적인 문제와 해결 방법
|
||
- **[docs/QUICK_REFERENCE.md](docs/QUICK_REFERENCE.md)** - 한 페이지 치트 시트
|
||
|
||
### 가이드
|
||
- **[docs/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - 10K–40K+ 페이지 문서 처리
|
||
- **[ASYNC_SUPPORT.md](ASYNC_SUPPORT.md)** - 비동기 모드 가이드 (2–3배 빠른 스크래핑)
|
||
- **[docs/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/ENHANCEMENT_MODES.md)** - AI 강화 모드 가이드
|
||
- **[docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)** - MCP 통합 설정
|
||
- **[docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)** - 다중 소스 스크래핑
|
||
- **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - 동영상 추출 전체 가이드
|
||
|
||
### 통합 가이드
|
||
- **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - LangChain RAG
|
||
- **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - Cursor IDE
|
||
- **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - Windsurf IDE
|
||
- **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline (VS Code)
|
||
- **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - 모든 RAG 파이프라인
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## 📝 라이선스
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MIT 라이선스 - 자세한 내용은 [LICENSE](LICENSE) 파일을 참조하세요
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즐거운 스킬 빌딩 되세요! 🚀
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## 🔒 보안
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[](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)
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