Giting.
낮의 Giting

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skills 대표 이미지 Matt Pocock 이 자기 .agents 폴더에서 꺼낸 스킬 38개. 큰길은 하나다: /grill-with-docs 로 캐묻기 → /to-spec → /to-tickets → /implement(/tdd 로 만들고 /code-review 로 닫기). 어느 스킬을 쓸지 모르면 길잡이 스킬 /ask-matt 에게 묻는다
분석 리포트실측 정보사이트적용점원문 README

별 28만 개짜리 마크다운

mattpocock/skills 는 코드가 거의 없다. 189파일 중 실제 코드는 버전을 맞추는 스크립트와 스킬 목록을 뽑는 스크립트 정도이고, 나머지는 스킬 문서다. 그런데 2월에 시작해 8개월 만에 별이 285,831개, 포크가 23,953개다.

내용은 타입스크립트 강사 Matt Pocock 이 「매일 쓴다」는 에이전트 스킬 38개다. README 첫머리가 방향을 밝힌다. GSD · BMAD · Spec-Kit 처럼 과정을 통째로 쥐는 도구는 통제권을 빼앗는다, 이 스킬들은 작고 고쳐 쓰기 쉽고 조합된다.

흐름은 하나다

스킬은 넷으로 나뉜다. 엔지니어링 20 · 생산성 7 · 개발 중 7 · 기타 4(동결). 그중 큰길은 하나다.

1. /grill-with-docs 로 캐묻기. 에이전트가 계획의 결정들을 나무처럼 펼쳐 놓고, 지금 물을 수 있는 질문을 한 번에 묻는다. 질문마다 자기 추천 답을 붙이고, 「예」라고 하면 추천을 받아들이게 문장을 짠다. 사실은 에이전트가 직접 찾고, 결정만 사람에게 묻는다. 2. /to-spec 으로 스펙, /to-tickets 로 막는 순서가 붙은 티켓. 3. /implement 로 티켓마다 만들되 /tdd(실패하는 테스트 먼저)로 짓고 /code-review 로 닫는다. 리뷰는 「규칙을 지켰나」와 「스펙대로인가」 두 축을 서로 섞이지 않게 하위 에이전트 둘로 나눠 본다.

어느 스킬을 쓸지 모르면 /ask-matt 가 길잡이다. 이 큰길과 옆길 두 개를 지도로 들고 있다.

가장 인기 있는 스킬은 한 줄이다

/grill-me 의 본문은 이게 전부다.

> Call the Skill tool with "grilling".

캐묻는 방법은 grilling 한 곳에만 있고 grill-me · grill-with-docs · triage · wayfinder · improve-codebase-architecture 다섯이 그것을 불러 쓴다. 고칠 일이 생기면 한 곳만 고치면 된다. 스킬 34개(동결된 기타 제외) 본문을 다 합쳐도 2,276줄이다.

진짜 볼거리는 운영 방식

SCOPE.md 가 이슈의 문턱을 두 줄로 정한다.

  • 관찰된 실패. 실제 세션에서 무엇을 돌렸고 스킬이 무엇을 했고 무엇을 기대했는지. 「이러면 더 좋겠다」는 가정은 문턱을 넘지 못한다.
  • 철학에 맞을 것. 설정 옵션, 특정 도구 전용 분기, 한 사람 작업 방식에 맞춘 변경은 각자의 CLAUDE.md 나 포크로 간다.

새 스킬은 제안도 기여도 받지 않는다. 기존 스킬로 조합되면 새 스킬을 만들지 않는다는 규칙을 남의 제안에도 똑같이 적용한다.

그리고 거절한 아이디어마다 .out-of-scope/ 에 파일을 하나씩 남긴다. 지금 8개다. 예를 들어 Claude Code 의 질문 창(AskUserQuestion)을 쓰자는 요청은 다섯 번 들어왔는데, 이유를 적어 두고 닫았다. 스킬은 어느 도구에서나 같은 글로 돌아야 하고, 객관식 질문 창은 열린 질문으로 파고드는 캐묻기를 망친다는 것. 질문 개수 상한도 같은 식으로 거절돼 있다(「Codex 가 질문을 200개 했다」는 이슈가 붙어 있다). 같은 요청이 다시 오면 이 파일을 가리키면 된다.

이슈 25건을 표본으로 보면 17건에 답이 달렸고, 중앙 응답 시간은 2.7시간이다. 답이 없는 이슈는 한 번 되묻고 14일 뒤 닫는 봇이 따로 있다.

스킬을 쓰는 사람에게: writing-for-agents

skills/productivity/writing-for-agents 는 스킬과 CLAUDE.md 를 쓰는 법을 정리한 문서다. 이 저장소에서 가장 많이 가져갈 수 있는 부분이다.

  • 설명은 지시다. 스킬 설명은 언제 불릴지를 정한다. 같은 갈래를 다른 말로 두 번 쓰지 말고 갈래마다 한 번만.
  • 두 가지 짐. 늘 읽히는 글은 매 턴 토큰을 쓰고, 문서가 많아지면 사람이 어디에 뭐가 있는지 기억해야 한다. 둘 다 아껴 쓴다.
  • 잘 아는 한 단어로. 「빠르고 결정적이고 가벼운」 대신 _tight_. 모델이 이미 아는 단어가 개념을 붙잡아 준다.
  • 「하지 마」는 그 행동을 떠올리게 한다. 하라는 쪽으로 쓰고, 꼭 금지가 필요하면 하라는 목표와 함께 쓴다.

마지막 항목은 Giting 이 인스타그램에서 해 본 실험과도 맞닿는다. 같은 요청에 「이건 쓰지 마」 한 줄을 붙였더니 AI 기본 모양(크림색 바탕)이 사라졌는데, 그 문장에도 「바탕은 흰색, 강조색은 하나만」이라는 하라는 말이 붙어 있었다.

실측

항목값
기준 커밋49dd158 (2026-10-09)
파일 · 줄189 · 10,313
스킬38 (엔지니어링 20 · 생산성 7 · 개발 중 7 · 기타 4)
스킬 본문(기타 제외)34파일 · 2,276줄
커밋 · 90일545 · 238
작성자7 (Matt Pocock 531, Claude 계정 15)
태그9 (최신 v1.3.1)
CI3 (릴리스 · 라벨 · 정보 요청)
자동 테스트없음
이슈 응답25건 중 17건 · 중앙 2.7시간
라이선스MIT

쓸까, 읽을까

읽는다. 저장소와 이슈 트래커, 테스트가 있는 프로젝트라면 큰길을 그대로 빌려 써 볼 만하다. 그 밖의 사람에게는 스킬보다 운영 방식과 writing-for-agents 가 더 쓸모 있다. 스킬을 직접 만들어 공개하는 사람이라면, 관찰된 실패만 받는 문턱과 거절 기록 폴더는 그대로 가져갈 만한 습관이다.

실측 정보

무엇
Matt Pocock 이 자기 .agents 폴더에서 꺼낸 스킬 38개. 큰길은 하나다: /grill-with-docs 로 캐묻기 → /to-spec → /to-tickets → /implement(/tdd 로 만들고 /code-review 로 닫기). 어느 스킬을 쓸지 모르면 길잡이 스킬 /ask-matt 에게 묻는다
설치
Claude Code 는 공식 마켓 플러그인(mattpocock-skills), Codex · Copilot 은 이 저장소를 마켓으로, Gemini CLI · 그 밖은 skills.sh 로 편집 가능한 사본을 받는다. 설치 뒤 /setup-matt-pocock-skills 를 한 번 돌려 이슈 트래커와 라벨, 문서 둘 곳을 정한다
작게 쪼개기
가장 인기 있는 /grill-me 는 본문이 한 줄(「grilling 을 불러라」)이다. 캐묻는 방식은 grilling 한 곳에만 있고 다섯 개 스킬이 가져다 쓴다. 의미 하나는 한 곳에만 둔다는 원칙을 스킬 단위로 지킨다
운영 규칙
SCOPE.md 가 이슈의 문턱을 정한다: 실제 세션에서 관찰된 실패여야 하고 철학에 맞아야 한다. 「이러면 더 좋겠다」는 가정은 받지 않는다. 새 스킬 제안 · 기여는 받지 않는다. 기존 스킬로 조합되면 새 스킬을 만들지 않는다
거절 기록
.out-of-scope/ 폴더에 거절한 아이디어 8개가 이유와 과거 요청 번호와 함께 있다. 예: 질문 도구(AskUserQuestion)는 쓰지 않는다(어느 도구에서나 같은 글로 돌아야 하고, 객관식 피커는 열린 질문을 망친다) · 질문 개수 상한은 두지 않는다
규모 / 실측
189파일 · 10,313줄(가장 큰 파일은 package-lock). 코드는 버전 동기화 · 스킬 목록 스크립트뿐. 자동 테스트는 없다(probe 의 「테스트 파일 7」은 이름에 test 가 든 스킬 문서다). CI 3개는 릴리스(changesets) · 라벨 · 정보 요청 봇. 커밋 작성자 7명 중 Matt Pocock 531건, Claude 계정 15건

사이트 실측

주소
aihero.dev/skills
응답 · 첫 화면
200 · 1.2초 (데스크톱)
요청 · 전송량
123개 · 2.1MB
깨진 요청 · 콘솔 오류
0개 · 0개
폰(390px)
가로 넘침 없음
디자인
밝은 화면 · DM Sans

홈페이지를 실제 크롬으로 띄워 첫 화면까지만 쟀습니다(2026-10-16 · 데스크톱 1440px · 폰 390px). 로그인 · 입력 같은 동작은 하지 않았고, 사이트 상태는 리포 품질과 따로 봅니다. 색 칸은 바탕 · 면 · 글자 · 흐린 글자 · 강조 · 선, 점선은 「못 잼」.

적용점

  • 이럴 때 유용저장소와 이슈 트래커가 있는 코드베이스에서 Claude Code · Codex 로 기능을 만들 때. 시작 전에 캐묻기로 맞추고, 스펙과 티켓으로 쪼개고, 테스트 먼저 만들고, 리뷰로 닫는 흐름을 그대로 빌릴 수 있다.
  • 이럴 땐 주의Matt 본인의 흐름이 전제다. 이슈 트래커 · TDD · 코드 리뷰 습관이 없으면 반쯤만 쓴다. 질문은 일부러 채팅 글로만 하니, 객관식 질문 창을 원하면 내 CLAUDE.md 에 따로 적어야 한다. misc/ 의 스킬 4개는 동결돼 고쳐지지 않는다.
  • 먼저 볼 것깔기 전에 skills/productivity/writing-for-agents 를 읽는다. 스킬 설명은 언제 불릴지를 정하는 지시라 단어를 아낄 것, 잘 아는 한 단어로 개념을 고정할 것, 「하지 마」 대신 하라는 쪽으로 쓸 것. 스킬을 직접 쓰는 사람에게는 이 문서 하나가 저장소 전체보다 값지다.
◈ 참고용

판정은 참고용이다. 설계는 이번 시리즈에서 가장 잘 정리된 스킬 저장소다. 스킬이 작고 서로 부르며, 운영 규칙과 거절 기록이 문서로 남아 있다. 그래도 도입 후보로 올리지 않은 이유는 둘이다. 우리는 이 흐름을 실제 작업에 돌려 보지 않았고, 흐름 자체가 이슈 트래커와 TDD 를 쓰는 엔지니어링 팀 기준이라 바이브코딩 독자에게는 반쯤만 맞는다. 스킬을 직접 만드는 사람이라면 깔기보다 먼저 읽을 저장소다.

원문 README

아래는 mattpocock/skills 저장소의 README 원문입니다(GitHub 렌더, 수집 시점 기준). 저작권은 원 프로젝트에 있으며 원 저장소의 라이선스를 따릅니다. GitHub에서 보기

README 전문 펼치기

Skills

Skills For Real Engineers

skills.sh

My agent skills that I use every day to do real engineering - not vibe coding.

Developing real applications is hard. Approaches like GSD, BMAD, and Spec-Kit try to help by owning the process. But while doing so, they take away your control and make bugs in the process hard to resolve.

These skills are designed to be small, easy to adapt, and composable. They work with any model. They're based on decades of engineering experience. Hack around with them. Make them your own. Enjoy.

If you want to keep up with changes to these skills, and any new ones I create, you can join ~60,000 other devs on my newsletter:

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Installation (30-second setup)

A plugin updates itself. skills.sh copies editable files into your project, and you update them by hand. Pick one per agent, because installing both gives you every skill twice.

1. Get the skills

Claude Code
claude plugin install mattpocock-skills@claude-plugins-official

Updates itself by default.

Codex
codex plugin marketplace add mattpocock/skills
codex plugin add mattpocock-skills@mattpocock

Updates itself at startup.

GitHub Copilot (CLI and VS Code)
copilot plugin marketplace add mattpocock/skills
copilot plugin install mattpocock-skills@mattpocock

Then, once, add to ~/.copilot/settings.json:

{
  "extraKnownMarketplaces": {
    "mattpocock": { "source": { "source": "github", "repo": "mattpocock/skills" }, "autoUpdate": true }
  }
}

In VS Code, run Chat: Install Plugin From Source and enter https://github.com/mattpocock/skills. It updates daily.

Gemini CLI (manual updates)
gemini skills install https://github.com/mattpocock/skills.git --path skills/engineering
gemini skills install https://github.com/mattpocock/skills.git --path skills/productivity

Re-run both commands to update.

Any other agent, or editable files (manual updates)
npx skills@latest add mattpocock/skills -a <agent>  # cursor, opencode, devin, windsurf, amp, pi; omit -a to choose

When the installer asks which skills to take, include setup-matt-pocock-skills. To update, run npx skills@latest update, and re-run add to pick up new skills.

2. Run /setup-matt-pocock-skills

In your agent, run it once per repo. It will:

  • Ask you which issue tracker you want to use (GitHub, GitLab, local files, or anything else you describe)
  • Ask you what labels you apply to tickets when you triage them (/triage uses labels)
  • Ask you where you want to save any docs we create

3. Bam - you're ready to go.

Why These Skills Exist

I built these skills as a way to fix common failure modes I see with Claude Code, Codex, and other coding agents.

#1: The Agent Didn't Do What I Want

"No-one knows exactly what they want"

David Thomas & Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer

The Problem. The most common failure mode in software development is misalignment. You think the dev knows what you want. Then you see what they've built - and you realize it didn't understand you at all.

This is just the same in the AI age. There is a communication gap between you and the agent. The fix for this is a grilling session - getting the agent to ask you detailed questions about what you're building.

The Fix is to use:

These are my most popular skills. They help you align with the agent before you get started, and think deeply about the change you're making. Use them every time you want to make a change.

#2: The Agent Is Way Too Verbose

With a ubiquitous language, conversations among developers and expressions of the code are all derived from the same domain model.

Eric Evans, Domain-Driven-Design

The Problem: At the start of a project, devs and the people they're building the software for (the domain experts) are usually speaking different languages.

I felt the same tension with my agents. Agents are usually dropped into a project and asked to figure out the jargon as they go. So they use 20 words where 1 will do.

The Fix for this is a shared language. It's a document that helps agents decode the jargon used in the project.

Example

Here's an example glossary (still named CONTEXT.md at that pinned commit, from before the skills renamed the convention), from my course-video-manager repo. Which one is easier to read?

  • BEFORE: "There's a problem when a lesson inside a section of a course is made 'real' (i.e. given a spot in the file system)"
  • AFTER: "There's a problem with the materialization cascade"

This concision pays off session after session.

This is built into /grill-with-docs. It's a grilling session, but that helps you build a shared language with the AI, and document hard-to-explain decisions in ADR's.

It's hard to explain how powerful this is. It might be the single coolest technique in this repo. Try it, and see.

Tip

A shared language has many other benefits than reducing verbosity:

  • Variables, functions and files are named consistently, using the shared language
  • As a result, the codebase is easier to navigate for the agent
  • The agent also spends fewer tokens on thinking, because it has access to a more concise language

#3: The Code Doesn't Work

"Always take small, deliberate steps. The rate of feedback is your speed limit. Never take on a task that’s too big."

David Thomas & Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer

The Problem: Let's say that you and the agent are aligned on what to build. What happens when the agent still produces crap?

It's time to look at your feedback loops. Without feedback on how the code it produces actually runs, the agent will be flying blind.

The Fix: You need the usual tranche of feedback loops: static types, browser access, and automated tests.

For automated tests, a red-green-refactor loop is critical. This is where the agent writes a failing test first, then fixes the test. This helps give the agent a consistent level of feedback that results in far better code.

I've built a /tdd skill you can slot into any project. It encourages red-green-refactor and gives the agent plenty of guidance on what makes good and bad tests.

For debugging, I've also built a /diagnosing-bugs skill that wraps best debugging practices into a disciplined loop, gated phase by phase.

#4: We Built A Ball Of Mud

"Invest in the design of the system every day."

Kent Beck, Extreme Programming Explained

"The best modules are deep. They allow a lot of functionality to be accessed through a simple interface."

John Ousterhout, A Philosophy Of Software Design

The Problem: Most apps built with agents are complex and hard to change. Because agents can radically speed up coding, they also accelerate software entropy. Codebases get more complex at an unprecedented rate.

The Fix for this is a radical new approach to AI-powered development: caring about the design of the code.

This is built in to every layer of these skills:

  • /to-spec quizzes you about which modules you're touching before creating a spec

And crucially, /improve-codebase-architecture surveys a codebase for deepening opportunities and hands you the candidates. I recommend running it on your codebase once every few days. It is a survey, not a rescue: on a genuinely old codebase it will find real candidates, but it won't untangle the mud for you.

Summary

Software engineering fundamentals matter more than ever. These skills are my best effort at condensing these fundamentals into repeatable practices, to help you ship the best apps of your career. Enjoy.

Reference

These split on one axis: who can invoke them. User-invoked skills are reachable only when you type them (e.g. /grill-me); their job is to orchestrate. Model-invoked skills can be invoked by you or reached for automatically by the agent when the task fits; they hold the reusable discipline. A user-invoked skill may invoke model-invoked skills, but never another user-invoked one.

Engineering

Skills I use daily for code work.

User-invoked

  • ask-matt: Ask which skill or flow fits your situation. A router over the user-invoked skills in this repo.
  • grill-with-docs: Grilling session that also builds your project's domain model, sharpening terminology and updating GLOSSARY.md and ADRs inline.
  • triage: Move issues through a state machine of triage roles.
  • improve-codebase-architecture: Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
  • setup-matt-pocock-skills: Configure this repo for the engineering skills (issue tracker, triage labels, domain doc layout). Run once per repo before using the other engineering skills.
  • to-spec: Turn the current conversation into a spec and publish it to the issue tracker. No interview, just synthesizes what you've already discussed.
  • to-tickets: Break any plan, spec, or conversation into a set of tracer-bullet tickets, each declaring its blocking edges, written as text in a local file, or as native blocking links on a real tracker.
  • implement: Build the work described by a spec or set of tickets, driving /tdd at pre-agreed seams and closing out with /code-review before committing.
  • implement-spec: Implement a whole spec on one integration branch. Works the tickets as a task graph, running implementer subagents across the ready frontier for maximum concurrency, then closes out with /code-review.
  • wayfinder: Plan a huge chunk of work, more than one agent session can hold, as a shared map of decision tickets on the issue tracker, and resolve them one at a time until the way to the destination is clear.
  • retro: Suggest improvements to the coding agent's environment (navigation, automated checks, coding standards, steering files, tooling) after a session, most severe first.

Model-invoked

  • prototype: Build a throwaway prototype to answer a design question, either a single shareable HTML file for state/logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
  • diagnosing-bugs: Disciplined diagnosis loop for hard bugs and performance regressions: build a feedback loop that goes red on this bug → minimise → hypothesise → instrument → fix → regression-test.
  • research: Investigate a question against high-trust primary sources and capture the findings as a cited Markdown file in the repo, run as a background agent.
  • tdd: Test-driven development with a red-green-refactor loop. Builds features or fixes bugs one vertical slice at a time.
  • domain-modeling: Actively build and sharpen a project's domain model: challenge terms against the glossary, stress-test with edge-case scenarios, and update GLOSSARY.md and ADRs inline.
  • codebase-design: Shared discipline and vocabulary for designing deep modules: a lot of behaviour behind a small interface, placed at a clean seam, testable through that interface.
  • code-review: Two-axis review of the diff since a fixed point: Standards (does it follow the repo's coding standards, plus a Fowler smell baseline?) and Spec (does it faithfully implement the originating issue/spec?), run as parallel sub-agents so neither pollutes the other.
  • pr: The shape a pull request body should take: a summary as the smallest visual that makes the change clear, before/after evidence that it works, and a merge-danger call (one-way or two-way door, plus blast radius).
  • wizard: Generate an interactive bash wizard that walks a human through steps only they can perform: provisioning infrastructure, setting up credentials or CI secrets, walking an unfamiliar third-party dashboard, or running a one-off migration or cutover.

Productivity

General workflow tools, not code-specific.

User-invoked

  • grill-me: Get relentlessly interviewed about a plan or design until every branch of the design tree is resolved.
  • handoff: Compact the current conversation into a handoff document so another agent can continue the work.
  • teach: Teach the user a new skill or concept over multiple sessions, using the current directory as a stateful teaching workspace.
  • to-questionnaire: Turn a decision you can't answer alone into a Markdown questionnaire for the one person who can, filled in async, or together over a meeting. It grills you about the send (who it's for, what you need back), not the subject.
  • wait-what: Fire this the moment a message doesn't land. The agent re-pitches it with the context you're missing, in plain English, using your GLOSSARY.md vocabulary.

Model-invoked

  • grilling: Interview the user relentlessly about a plan, decision, or idea until every branch of the design tree is resolved. The reusable interview primitive behind grill-me, grill-with-docs, triage, wayfinder and improve-codebase-architecture.
  • writing-for-agents: Writing documents for agents: skills, AGENTS.md/CLAUDE.md, and any doc an agent reaches by a pointer.

의견

판정에 대한 반론, 도입 경험, 정정 제보를 환영합니다. GitHub 계정으로 참여합니다.

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