Day5 Fetch And Digest

Day 5: Fetch & Digest — 콘텐츠를 내 것으로 만드는 스킬

이 스킬이 호출되면 아래 STOP PROTOCOL을 반드시 따른다.

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용어 정리

이 스킬에서 사용하는 핵심 용어:

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STOP PROTOCOL — 절대 위반 금지

이 프로토콜은 이 스킬의 최우선 규칙이다.

아래 규칙을 위반하면 수업이 망가진다.

각 블록은 반드시 2턴에 걸쳐 진행한다

┌─ Phase A (첫 번째 턴) ──────────────────────────────┐
│ 1. references/에서 해당 블록 파일의 EXPLAIN 섹션을 읽는다    │
│ 2. 기능을 설명한다                                        │
│ 3. references/에서 해당 블록 파일의 EXECUTE 섹션을 읽는다    │
│ 4. "지금 직접 실행해보세요"라고 안내한다                     │
│ 5. ⛔ 여기서 반드시 STOP. 턴을 종료한다.                    │
│                                                          │
│ ❌ 절대 하지 않는 것: 퀴즈 출제, QUIZ 섹션 읽기             │
│ ❌ 절대 하지 않는 것: AskUserQuestion 호출                  │
│ ❌ 절대 하지 않는 것: "실행해봤나요?" 질문                   │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

  ⬇️ 사용자가 돌아와서 "했어", "완료", "다음" 등을 입력한다

┌─ Phase B (두 번째 턴) ──────────────────────────────┐
│ 1. references/에서 해당 블록 파일의 QUIZ 섹션을 읽는다       │
│ 2. AskUserQuestion으로 퀴즈를 출제한다                     │
│ 3. 정답/오답 피드백을 준다                                 │
│ 4. 다음 블록으로 이동할지 AskUserQuestion으로 묻는다         │
│ 5. ⛔ 다음 블록을 시작하면 다시 Phase A부터.                │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

핵심 금지 사항 (절대 위반 금지)

1. Phase A에서 AskUserQuestion을 호출하지 않는다 — 설명 + 실행 안내 후 바로 Stop 2. Phase A에서 퀴즈를 내지 않는다 — QUIZ 섹션은 Phase B에서만 읽는다 3. Phase A에서 "실행해봤나요?"를 묻지 않는다 — 사용자가 먼저 말할 때까지 기다린다 4. 한 턴에 EXPLAIN + QUIZ를 동시에 하지 않는다 — 반드시 2턴으로 나눈다

공식 문서 URL 출력 (절대 누락 금지)

모든 블록의 Phase A 시작 시, 해당 reference 파일 상단의 > 공식 문서: URL을 반드시 그대로 출력한다.

📖 공식 문서: [URL]

• reference 파일에 URL이 여러 개 있으면 전부 출력한다
• URL을 요약하거나 생략하지 않는다

Phase A 종료 시 필수 문구

Phase A의 마지막에는 반드시 아래 형태의 문구를 출력하고 Stop한다:

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👆 위 내용을 직접 실행해보세요.
실행이 끝나면 "완료" 또는 "다음"이라고 입력해주세요.

이 문구 이후에 어떤 도구 호출(AskUserQuestion 포함)이나 추가 텍스트도 출력하지 않는다.

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소요 시간 가이드

Block 2가 가장 시간이 많이 걸리는 핵심 블록입니다. yt-dlp 설정과 Web Search 보정이 포함되어 있습니다.

사전 준비 권장: yt-dlp 설치를 미리 해오면 Block 2 시간을 10분 이상 단축할 수 있습니다. (brew install yt-dlp 또는 pip install yt-dlp)

Fast Track: 시간이 부족하면 Block 1~3을 각각 하나의 프롬프트로 한 번에 만들 수 있습니다.

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핵심 전략: 실제 스킬을 해체하며 배우기

아래 방식으로 진행한다:

1. Block 0에서 콘텐츠 소화 파이프라인(fetch → digest) 개념을 이해한다 2. Block 1에서 fetch-tweet 스킬을 직접 만든다 (API 활용 + 번역 파이프라인) 3. Block 2에서 fetch-youtube 스킬을 직접 만든다 (자막 추출 + Web Search 보정) 4. Block 3에서 content-digest 스킬을 직접 만든다 (Quiz-First 학습) 5. Block 4에서 3개 스킬을 연결하여 실제 콘텐츠로 실습한다

운영진이 실제로 사용하는 스킬(fetch-tweet, content-digest)을 참고하며 자기만의 버전을 만든다.

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블록 특수 규칙

• Block 0 (개념 이해): Phase A에서 콘텐츠 파이프라인 개념 설명 + 원본 스킬 구조 분석 안내 → Stop. Phase B에서 퀴즈.
• Block 1 (fetch-tweet): Phase A에서 fetch-tweet 스킬을 Step-by-Step으로 만드는 방법 안내 → 참가자가 직접 작성 → Stop. Phase B에서 퀴즈.
• Block 2 (fetch-youtube): Phase A에서 fetch-youtube 스킬 만들기 안내 (yt-dlp + Web Search 보정) → 참가자가 직접 작성 → Stop. Phase B에서 퀴즈. (가장 긴 블록 — 완료 후 "여기까지 잘 따라오셨습니다!" 격려)
• Block 3 (content-digest): Phase A에서 content-digest 스킬 만들기 안내 (Quiz-First 학습) → 참가자가 직접 작성 → Stop. Phase B에서 퀴즈.
• Block 4 (통합 실습): Phase A에서 3개 스킬 연결 실습 안내 → 실제 콘텐츠로 실습 → Stop. Phase B에서 종합 퀴즈 + 마무리.

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References 파일 맵

파일 경로는 이 SKILL.md 기준 상대경로다.

각 reference 파일은 ## EXPLAIN, ## EXECUTE, ## QUIZ 섹션으로 구성된다.

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진행 규칙

• 한 번에 한 블록씩 진행한다
• "다음", "skip", 블록 번호/이름으로 이동한다
• 각 블록에서 생성한 스킬 파일은 다음 블록에서 이어서 활용한다
• 참가자의 프로젝트에 .claude/skills/ 아래에 스킬을 생성한다
• Claude Code 관련 질문이 오면 claude-code-guide 에이전트(내장 도구)로 답변한다. 답변 후 사용자가 직접 따라할 수 있게 단계별로 안내하고, 질문할 때는 AskUserQuestion을 사용한다. 내장 에이전트 답변이 부정확하다고 판단되면, 공식 문서를 curl로 파일에 저장한 뒤 Read 툴로 꼼꼼히 읽고 정확한 정보로 다시 답한다 (WebFetch는 요약/손실 위험이 있으므로 사용하지 않는다)

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시작

스킬 시작 시 먼저 최신 커리큘럼을 설치한 뒤 블록을 선택한다.

Step 1: 최신 스킬 설치

아래 명령어를 출력하고 Bash로 실행한다:

npx skills add ai-native-camp/camp-1 --agent claude-code --yes

실행 결과를 간략히 안내한다 (예: "스킬이 최신 버전으로 설치되었습니다").

Step 2: 블록 선택

아래 테이블을 보여주고 AskUserQuestion으로 어디서 시작할지 물어본다.

AskUserQuestion({
  "questions": [{
    "question": "Day 5: Fetch & Digest\n\n어디서부터 시작할까요?",
    "header": "시작 블록",
    "options": [
      {"label": "처음부터 (Block 0)", "description": "콘텐츠 파이프라인 개념부터 차근차근"},
      {"label": "fetch-tweet (Block 1)", "description": "바로 트윗 스킬 만들기부터"},
      {"label": "fetch-youtube (Block 2)", "description": "YouTube 스킬 만들기부터"},
      {"label": "content-digest (Block 3~4)", "description": "퀴즈-학습 스킬 만들기부터"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
})

시작 블록 선택 후 → 해당 블록의 Phase A부터 진행한다.

공식 문서: https://code.claude.com/docs/ko/skills

EXPLAIN

1. 콘텐츠 소화 파이프라인이란?

비유: "외국 음식 먹기"

외국 레스토랑에서 메뉴를 보는 상황을 떠올려보세요:

1. 메뉴 가져오기 (Fetch): 영어/일본어 메뉴판을 받는다 2. 번역하기 (Translate): 메뉴 내용을 이해한다 — 전부 번역하면 시간 낭비. 먼저 요약을 보고, 관심 있는 것만 자세히 본다 3. 소화하기 (Digest): 맛을 평가하고, 다음에도 올지 판단한다 — 퀴즈처럼 "이 음식의 핵심 재료가 뭐였지?"라고 되짚으면 기억에 남는다

Claude Code도 똑같이 합니다. 트윗, YouTube 영상, 아티클 등 외부 콘텐츠를 가져오고(fetch), 번역하고(translate), 내 것으로 소화하는(digest) 과정을 스킬로 자동화합니다.

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2. 오늘 만들 3개 스킬

핵심 포인트: fetch-tweet과 fetch-youtube는 "가져오기"에 집중하고, content-digest는 "소화하기"에 집중합니다. 가져온 콘텐츠를 content-digest에 넘기면 퀴즈-학습까지 이어지는 파이프라인이 완성됩니다.

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3. 스킬 체이닝 (Skill Chaining)

비유: "공장 생산라인"

자동차 공장에서 부품을 만드는 과정을 생각해보세요:

[원자재 도착] → [1공정: 프레임] → [2공정: 엔진] → [3공정: 도색] → [완성차]

우리가 만드는 콘텐츠 파이프라인도 같은 구조입니다:

[URL 입력] → [fetch-tweet/youtube: 원문 추출] → [번역: 요약-인사이트-전체] → [content-digest: 퀴즈-학습]

각 스킬이 독립적으로 존재하면서, 앞 스킬의 결과물을 다음 스킬이 받아서 처리합니다. 이것이 스킬 체이닝입니다.

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4. 번역 파이프라인 — "전체 번역을 바로 보지 않는다"

오늘 만드는 fetch-tweet과 fetch-youtube의 공통 번역 방식:

1단계: 요약 (3-5문장) — "이 콘텐츠가 뭘 말하는지 30초 만에 파악"
2단계: 인사이트 (3개) — "핵심 메시지와 시사점. 내게 어떤 의미인지"
3단계: 전체 번역 — "원문 전체를 읽고 싶을 때만"

왜 이 순서일까요? 전체 번역부터 보면 핵심을 놓치기 쉽습니다. 요약으로 핵심을 잡고, 인사이트로 의미를 파악한 뒤, 전체를 읽으면 이해도가 훨씬 높아집니다.

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EXECUTE

아래 순서대로 따라해보세요.

Step 1. fetch-tweet 원본 스킬 살펴보기

Claude Code에서 아래 명령어를 입력하세요:

fetch-tweet 스킬이 어떻게 생겼는지 보여줘. SKILL.md 전체 내용을 보여줘.

운영진이 실제로 사용하는 fetch-tweet 스킬을 볼 수 있습니다. 구조를 살펴보세요.

만약 "스킬을 찾을 수 없다"고 나오면: ".agents/skills/ 폴더에 fetch-tweet이 있는지 확인해줘"라고 입력하거나, 강사에게 문의하세요.

Step 2. content-digest 원본 스킬 살펴보기

content-digest 스킬의 SKILL.md도 보여줘. 특히 YouTube 처리 부분을 중점적으로.

content-digest 스킬은 YouTube, 웹페이지, PDF 등 다양한 콘텐츠를 처리합니다. 오늘은 이 중 일부를 가져와서 독립 스킬로 만듭니다.

Step 3. 구조 분석

두 스킬을 보고 다음 3가지를 파악해보세요. 완벽히 이해 못해도 괜찮습니다. "아, 이런 구조구나" 정도만 파악하면 됩니다.

• fetch-tweet은 어떤 API를 사용하는지 — URL 변환 방식을 확인
• content-digest는 YouTube 자막을 어떻게 추출하는지 — yt-dlp 명령어 확인
• 번역 순서가 어떻게 되어 있는지 — 요약 → 인사이트 → 전체 번역 구조

---

QUIZ

AskUserQuestion({
  "questions": [{
    "question": "fetch-tweet과 content-digest를 연결해서 쓰는 것을 무엇이라 하나요?",
    "header": "Quiz 0",
    "options": [
      {"label": "멀티 에이전트", "description": "여러 에이전트가 동시에 서로 다른 분석을 수행"},
      {"label": "스킬 체이닝", "description": "앞 스킬 결과를 다음 스킬 입력으로 연결"},
      {"label": "병렬 처리", "description": "여러 작업을 동시에 실행하여 속도 향상"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
})

정답: 2번. 스킬 체이닝은 하나의 스킬 결과를 다른 스킬의 입력으로 연결하는 것이다. fetch-tweet으로 가져온 트윗 내용을 content-digest에 넘기면 퀴즈-학습까지 이어지는 파이프라인이 된다. 멀티 에이전트(Day 4)는 여러 에이전트가 동시에 분석하는 패턴이고, 병렬 처리는 동시 실행을 의미한다.

Block 1: fetch-tweet 스킬 만들기

공식 문서: https://code.claude.com/docs/ko/skills

참고: https://github.com/FixTweet/FxTwitter

EXPLAIN

Block 0에서 콘텐츠 소화 파이프라인과 스킬 체이닝 개념을 이해했습니다. 이제 첫 번째 스킬인 fetch-tweet을 직접 만듭니다.

fetch-tweet이 하는 일

X/Twitter URL을 받으면:

1. 원문 가져오기 — FxEmbed API로 트윗 텍스트, 작성자, 인게이지먼트 데이터를 추출 2. 번역 파이프라인 — 요약 → 인사이트 → 전체 번역 순서로 제공

핵심 기술: FxEmbed API

X/Twitter는 로그인 없이는 트윗을 읽기 어렵습니다. 하지만 FxEmbed라는 오픈소스 프로젝트가 이 문제를 해결합니다.

원래 URL: https://x.com/garrytan/status/123456
변환 URL: https://api.fxtwitter.com/garrytan/status/123456

도메인만 바꾸면 컴퓨터가 읽기 좋은 형태(JSON)로 트윗 전체 데이터가 옵니다. 스크립트 하나면 충분합니다.

번역 파이프라인 — 3단계

┌────────────────────────────────────────────┐
│  1. 요약 (3-5문장)                          │
│     "이 트윗이 뭘 말하는지 30초 만에 파악"    │
├────────────────────────────────────────────┤
│  2. 인사이트 (3개)                          │
│     "핵심 메시지 + 시사점 + 내게 어떤 의미"   │
├────────────────────────────────────────────┤
│  3. 전체 번역                              │
│     "원문 전체를 한국어로"                   │
└────────────────────────────────────────────┘

왜 이 순서인가요? 긴 스레드 트윗이라면 전체를 번역하기 전에 핵심부터 파악하는 것이 효율적입니다. 짧은 단일 트윗이라도 인사이트를 먼저 뽑으면 맥락 이해가 깊어집니다.

SKILL.md를 4단계로 만든다

---

EXECUTE

안심하세요: 아래 프롬프트를 Claude에게 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다. 코드는 Claude가 작성합니다.

Fast Track: 시간이 부족하면 아래 Step 1~4 대신 이 한 프롬프트로 한번에 만들 수 있습니다:

"fetch-tweet 원본 스킬을 참고해서, .claude/skills/my-fetch-tweet/SKILL.md를 만들어줘. FxEmbed API 활용 + 요약-인사이트-전체 번역 3단계 파이프라인 + WebFetch Fallback 포함해서."

준비

나만의 fetch-tweet 스킬을 만들 거야.
.claude/skills/my-fetch-tweet/ 폴더를 만들고, SKILL.md 파일을 생성해줘.
먼저 빈 파일로 시작하자.

Step 1: frontmatter 추가

스킬의 이름표를 붙입니다.

frontmatter란? 파일 맨 위에 ---로 감싸서 적는 "이름표"입니다. 스킬의 이름(name)과 설명(description)을 적어야 Claude가 "아, 이 스킬은 트윗을 가져올 때 쓰는 거구나"라고 인식합니다.

my-fetch-tweet/SKILL.md에 frontmatter를 추가해줘:
- name: my-fetch-tweet
- description: X/Twitter URL을 받으면 트윗 원문을 가져와서 요약-인사이트-전체 번역을 제공하는 스킬. "트윗 번역", "트윗 가져와", "X 게시글" 요청에 사용.

Step 2: API 연동 방법 작성

SKILL.md에 API 연동 섹션을 추가해줘.
FxEmbed API (api.fxtwitter.com) 사용 방법:
1. URL에서 screen_name과 status_id 추출
2. 도메인을 api.fxtwitter.com으로 변환
3. WebFetch로 JSON 데이터 가져오기
4. 트윗 본문(tweet.text), 작성자(tweet.author), 반응 수치(좋아요/리트윗/조회수) 필드 설명

지원 URL: x.com, twitter.com, fxtwitter.com, fixupx.com

Step 3: 번역 파이프라인 작성

이 스킬의 핵심입니다. 전체 번역을 바로 보여주지 않고, 단계별로 제공합니다.

SKILL.md에 번역 파이프라인 섹션을 추가해줘.
3단계로 구성해:

1단계 - 요약 (3-5문장):
  - 트윗의 핵심 주장을 한국어로 요약
  - 작성자 정보와 인게이지먼트 수치 포함

2단계 - 인사이트 (3개):
  - 핵심 메시지: 이 트윗이 정말 말하고 싶은 것
  - 시사점: 업계/트렌드에서의 의미
  - 적용점: 나(독자)에게 어떤 의미인지

3단계 - 전체 번역:
  - 원문 전체를 자연스러운 한국어로 번역
  - 인용 트윗이 있으면 함께 번역
  - 전문 용어는 원문 병기 (예: "에이전트(Agent)")

여기까지 완료했으면, Claude에게 "지금까지 만든 SKILL.md를 보여줘"라고 입력해서 중간 결과를 확인하세요.

Step 4: WebFetch Fallback 추가

SKILL.md 마지막에 WebFetch Fallback 섹션을 추가해줘.
스크립트 실행이 어려울 때 WebFetch로 직접 API를 호출하는 방법:
- URL: https://api.fxtwitter.com/{screen_name}/status/{status_id}
- Prompt: "Extract the full tweet text, author name, and engagement metrics"

최종 확인

만들어진 my-fetch-tweet/SKILL.md 전체 내용을 보여줘.

테스트해보기: 스킬을 만들었으면 바로 테스트해보세요!

좋아하는 영어 트윗 URL을 하나 찾아서 "이 트윗 번역해줘 [URL]"이라고 입력하면 됩니다.

---

QUIZ

AskUserQuestion({
  "questions": [{
    "question": "fetch-tweet 스킬에서 번역 파이프라인의 순서가 '요약 → 인사이트 → 전체 번역'인 이유는?",
    "header": "Quiz 1",
    "options": [
      {"label": "긴 텍스트는 토큰 제한 때문에 단계별 처리가 필수라서", "description": "Claude의 컨텍스트 윈도우 관리를 위해"},
      {"label": "전체 번역을 먼저 보면 핵심을 놓치기 쉬우니까", "description": "요약으로 핵심 잡고, 인사이트로 의미 파악 후 전체를 읽으면 이해도 향상"},
      {"label": "API가 요약, 인사이트, 전체를 순서대로 반환하니까", "description": "FxEmbed API의 응답 구조 때문"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
})

정답: 2번. 전체 번역부터 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 요약으로 "이 트윗이 뭘 말하는지" 파악하고, 인사이트로 "나에게 어떤 의미인지" 정리한 뒤, 전체를 읽으면 맥락 속에서 이해도가 훨씬 높아진다. 토큰 제한이나 API 응답 구조와는 무관하다.

Block 2: fetch-youtube 스킬 만들기

공식 문서: https://github.com/yt-dlp/yt-dlp

참고: https://code.claude.com/docs/ko/skills

EXPLAIN

Block 1에서 fetch-tweet을 만들었습니다. 이제 더 복잡한 fetch-youtube를 만듭니다. YouTube가 트윗보다 어려운 이유가 있습니다.

트윗 vs YouTube — 왜 YouTube가 더 어려운가?

핵심 차이: YouTube의 자동 자막은 AI가 생성한 것이라 전문 용어, 사람 이름, 약어가 틀릴 수 있습니다. 예를 들어 "Claude"를 "Cloud"로, "Anthropic"을 "앤트로픽"이 아닌 "앤트로피"로 인식할 수 있습니다.

해결책: Web Search 보정

1. 자막 추출 (yt-dlp)
2. 영상 제목 + 설명 추출 (메타데이터)
3. 제목/설명의 키워드로 웹 검색 → 올바른 고유명사/용어 확인
4. 자동 자막의 오류를 보정

비유: 자동 자막은 "받아쓰기"이고, Web Search 보정은 "교정"입니다. 받아쓰기에서 틀린 부분을 검색으로 교정하는 것입니다.

yt-dlp란?

YouTube에서 영상을 다운로드하는 오픈소스 도구입니다. 우리는 영상은 다운로드하지 않고 자막만 추출합니다.

# 자막만 추출 (영상 다운로드 안 함)
yt-dlp --write-auto-sub --sub-lang "ko,en" --skip-download \
  --convert-subs vtt -o "%(title)s" "{URL}"

이 명령어를 외우거나 직접 타이핑할 필요는 없습니다. SKILL.md에 적어두면 Claude가 알아서 실행합니다.

• --write-auto-sub: 자동 자막 포함
• --sub-lang "ko,en": 한국어 우선, 영어 차선
• --skip-download: 영상 다운로드 안 함
• --convert-subs vtt: VTT 형식으로 변환

SKILL.md를 5단계로 만든다

---

EXECUTE

안심하세요: 아래 명령어가 복잡해 보이지만, SKILL.md에 적어두면 Claude가 알아서 실행합니다. 직접 타이핑하거나 외울 필요가 없습니다. 프롬프트를 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다.

사전 준비: yt-dlp 설치 확인

먼저 yt-dlp가 설치되어 있는지 확인합니다:

yt-dlp가 설치되어 있는지 확인해줘. 없으면 설치 방법을 알려줘.

yt-dlp 설치:

- Mac: brew install yt-dlp

- Python이 있다면: pip install yt-dlp 또는 uv tool install yt-dlp

- 이미 설치되어 있으면 "다음 단계로"

- 설치가 안 되면: Claude에게 "내 컴퓨터에 yt-dlp 설치가 안 돼. 도와줘"라고 말하세요

준비

나만의 fetch-youtube 스킬을 만들 거야.
.claude/skills/my-fetch-youtube/ 폴더를 만들고, SKILL.md 파일을 생성해줘.

Step 1: frontmatter 추가

my-fetch-youtube/SKILL.md에 frontmatter를 추가해줘:
- name: my-fetch-youtube
- description: YouTube URL을 받으면 자막을 추출하고, Web Search로 자동자막 오류를 보정한 뒤, 요약-인사이트-전체 번역을 제공하는 스킬. "유튜브 번역", "영상 정리", "YouTube 요약" 요청에 사용.

Step 2: 자막 추출 + 정제

YouTube 자막 추출의 핵심 부분입니다.

SKILL.md에 자막 추출 섹션을 추가해줘.

1. yt-dlp로 자막 추출하는 명령어:
   yt-dlp --write-auto-sub --sub-lang "ko,en" --skip-download --convert-subs vtt -o "%(title)s" "{URL}"

2. VTT 자막을 순수 텍스트로 정제하는 sed 파이프라인도 포함해줘:
   sed -E 's/^[0-9]+$//' | sed -E 's/[0-9]{2}:[0-9]{2}:[0-9]{2}.*//g' | sed -E 's/<[^>]+>//g' | tr -s '\n' | grep -v '^$'
   (번호 제거 → 타임스탬프 제거 → 웹 형식 표시 제거 → 빈 줄 정리)

3. 자막 언어 우선순위:
   한국어 수동 > 영어 수동 > 한국어 자동 > 영어 자동

4. 자막이 없는 경우: "이 영상에는 자막이 없습니다. 다른 영상을 선택해주세요" 안내

Step 3: 메타데이터 추출

SKILL.md에 메타데이터 추출 섹션을 추가해줘.
yt-dlp --dump-json --no-download "{URL}" 명령어로:
- title: 영상 제목
- description: 영상 설명
- channel: 채널명
- duration: 길이
- chapters: 챕터 (있으면)

Step 4: Web Search 보정 (핵심!)

이 부분이 fetch-youtube를 fetch-tweet보다 한 단계 더 발전시키는 핵심입니다.

SKILL.md에 Web Search 보정 섹션을 추가해줘.
이 부분이 가장 중요해:

1. 영상 제목과 description에서 키워드 추출 (5-10개)
   - 고유명사 (사람 이름, 회사명, 제품명)
   - 전문 용어
   - 약어

2. 추출한 키워드로 WebSearch 병렬 실행:
   - "{키워드} 정확한 표기"
   - "{사람 이름} {회사명}"
   - "{전문 용어} explained"

3. 검색 결과로 자동 자막 보정:
   - "Cloud"를 "Claude"로 수정
   - "앤트로피"를 "Anthropic"으로 수정
   - 보정 내역을 기록 (원문 → 수정)

보정 전/후 예시도 포함해줘.

Fast Track: 시간이 부족하면 Step 2~4를 한 번에 요청할 수 있습니다:

"content-digest 원본 스킬의 YouTube 처리 방식을 참고해서 자막 추출, 메타데이터, Web Search 보정을 한꺼번에 추가해줘"

Step 5: 번역 파이프라인

fetch-tweet과 동일한 3단계입니다.

SKILL.md에 번역 파이프라인 섹션을 추가해줘.
fetch-tweet과 같은 3단계:

1단계 - 요약 (3-5문장): 영상 핵심 내용
2단계 - 인사이트 (3개): 핵심 메시지, 시사점, 적용점
3단계 - 전체 번역된 아티클:
  - 영상 전체를 읽기 쉬운 아티클 형태로 번역
  - 챕터가 있으면 챕터별로 구분
  - 보정된 용어 사용
  - 전문 용어는 원문 병기

긴 영상(10분 이상)은 Task Agent를 사용해서 처리하라는 안내도 추가해줘.

최종 확인

만들어진 my-fetch-youtube/SKILL.md 전체 내용을 보여줘.

여기까지 잘 따라오셨습니다! fetch-youtube는 yt-dlp + Web Search 보정이 포함된 만큼 가장 복잡한 스킬이었습니다. 다음 content-digest는 이보다 구조가 단순합니다.

---

QUIZ

AskUserQuestion({
  "questions": [{
    "question": "fetch-youtube에서 'Web Search 보정'이 필요한 이유는?",
    "header": "Quiz 2",
    "options": [
      {"label": "자막 파일의 인코딩이 깨져서 글자가 깨질 수 있어서", "description": "VTT 파일의 문자 인코딩 문제 해결"},
      {"label": "YouTube가 번역 기능을 제공하지 않아서", "description": "자체 번역이 필요하기 때문"},
      {"label": "자동 자막이 고유명사/전문 용어를 틀리게 인식할 수 있어서", "description": "AI 생성 자막의 한계를 웹 검색으로 보완"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
})

정답: 3번. YouTube의 자동 자막은 AI가 음성을 텍스트로 변환한 것이라 고유명사(Claude → Cloud), 전문 용어(Anthropic → 앤트로피), 약어 등이 틀릴 수 있다. 영상 제목과 설명에서 키워드를 추출한 뒤 웹 검색으로 올바른 표기를 확인하여 보정한다.

Block 3: content-digest 스킬 만들기

공식 문서: https://code.claude.com/docs/ko/skills

EXPLAIN

Block 1과 2에서 콘텐츠를 "가져오는" 스킬을 만들었습니다. 이제 가져온 콘텐츠를 "소화하는" 스킬을 만듭니다.

content-digest가 하는 일

가져온 콘텐츠(트윗, YouTube 등)를 받아서:

1. 퀴즈부터 출제 — 요약을 먼저 보여주지 않는다! 2. 틀린 부분 공부 — 오답에서 호기심이 생기고, 호기심이 기억을 강화 3. 선택적 깊이 탐색 — 관심 있는 부분만 더 깊게

왜 "퀴즈부터"인가? — Quiz-First 학습법

비유: "시험 보기 전에 교과서를 읽는 것" vs "시험을 먼저 보는 것"

보통은 요약을 읽고 → 퀴즈를 풀지만, 연구에 따르면 반대로 하는 것이 9-12% 더 효과적입니다.

❌ 일반적 순서: 요약 읽기 → 퀴즈
✅ Quiz-First: 퀴즈 먼저 → 틀린 부분 확인 → 선택적으로 읽기

이유:

• Pretesting Effect: 학습 전 테스트가 기억력을 9-12% 향상 (Richland et al.)
• Information Gap Theory: 틀린 문제가 "궁금함"을 만들고, 그 궁금함이 도파민 → 기억 강화 (Loewenstein, 1994)

간단히 말해: 틀려야 배운다. 오답이 호기심을 만들고, 호기심 상태에서 읽으면 기억에 더 잘 남습니다.

전체 흐름 다이어그램

┌─────────────────────────────────────────┐
│  1. 콘텐츠 받기 (fetch 스킬 결과물)       │
├─────────────────────────────────────────┤
│  2. Pre-Quiz (3문제)                     │
│     요약 보기 전에 퀴즈부터!              │
├─────────────────────────────────────────┤
│  3. 선택적 콘텐츠 제공                    │
│     틀린 부분만? 인사이트만? 전체 요약?    │
├─────────────────────────────────────────┤
│  4. 본 퀴즈 (9문제)                      │
│     기본 3 + 중급 3 + 심화 3             │
├─────────────────────────────────────────┤
│  5. 결과 + 후속 선택                      │
└─────────────────────────────────────────┘

SKILL.md를 4단계로 만든다

---

EXECUTE

안심하세요: 아래 프롬프트를 Claude에게 복사해서 붙여넣기만 하면 됩니다.

Fast Track: 시간이 부족하면 아래 Step 1~4 대신 이 한 프롬프트로 한번에 만들 수 있습니다:

"content-digest 원본 스킬의 Quiz-First 방식을 참고해서, .claude/skills/my-content-digest/SKILL.md를 만들어줘. Pre-Quiz 3문제 + 선택적 콘텐츠 제공 + 본 퀴즈 9문제(3난이도×3) 구조로."

준비

나만의 content-digest 스킬을 만들 거야.
.claude/skills/my-content-digest/ 폴더를 만들고, SKILL.md 파일을 생성해줘.

Step 1: frontmatter 추가

my-content-digest/SKILL.md에 frontmatter를 추가해줘:
- name: my-content-digest
- description: 콘텐츠를 받으면 Quiz-First 방식으로 학습하는 스킬. 퀴즈부터 내고 틀린 부분을 같이 공부한다. "콘텐츠 소화", "퀴즈", "학습", "digest" 요청에 사용.

Step 2: Pre-Quiz (콘텐츠 보기 전 퀴즈)

Quiz-First의 핵심 부분입니다.

SKILL.md에 Pre-Quiz 섹션을 추가해줘.

핵심 원칙: "요약을 먼저 보여주지 않는다"

1. 콘텐츠에서 핵심 주제 3개 추출
2. AskUserQuestion으로 3문제 출제:
   - 핵심 개념 관련
   - 저자 핵심 주장 관련
   - 주요 원칙 관련
3. 각 문제는 4지선다 (label + description)
4. 출제 원칙:
   - ✅ 핵심 메시지, 주요 원칙, 저자 핵심 주장
   - ❌ 날짜, 통계 수치, 지엽적 세부사항

정답/오답 즉시 피드백 + "이 부분을 콘텐츠에서 확인해보세요" 안내

Step 3: 선택적 콘텐츠 제공

SKILL.md에 선택적 콘텐츠 제공 섹션을 추가해줘.

Pre-Quiz 결과에 따라 사용자가 선택:
- "틀린 문제 관련 섹션만" — 오답 부분의 답을 찾기
- "핵심 인사이트 3개" — 가장 중요한 포인트만
- "전체 요약 + 인사이트" — 종합적 분석
- "바로 본 퀴즈로" — 요약 없이 9문제 도전

AskUserQuestion으로 선택받는 구조로 만들어줘.

여기까지 완료했으면, Claude에게 "지금까지 만든 SKILL.md를 보여줘"라고 입력해서 중간 결과를 확인하세요.

Step 4: 본 퀴즈 (9문제)

SKILL.md에 본 퀴즈 섹션을 추가해줘.

3단계 × 3문제 = 총 9문제:
기본 (3문제): 핵심 메시지, 주요 개념
중급 (3문제): 개념 간 관계, 근거 연결
심화 (3문제): 실제 적용, 핵심 원리 확장

각 단계별로 AskUserQuestion 사용.
각 단계 완료 후 즉시 정답/해설 제공.
출제 원칙: 핵심 주제만. 지엽적 세부사항/날짜/통계 금지.

마지막에 후속 선택:
- "다른 문제로 재퀴즈"
- "관련 콘텐츠 추천"
- "종료"

최종 확인

만들어진 my-content-digest/SKILL.md 전체 내용을 보여줘.

테스트해보기: Block 1이나 Block 2에서 가져온 콘텐츠로 바로 테스트해보세요!

"방금 가져온 트윗/영상 내용으로 퀴즈 내줘"라고 입력하면 됩니다.

---

QUIZ

AskUserQuestion({
  "questions": [{
    "question": "content-digest에서 '요약을 먼저 보여주지 않고 퀴즈부터 내는' 이유는?",
    "header": "Quiz 3",
    "options": [
      {"label": "퀴즈로 수준을 파악해야 맞춤형 요약을 제공할 수 있으니까", "description": "수준별 맞춤 학습을 위해 선행 평가 필요"},
      {"label": "틀린 문제가 호기심을 만들고, 호기심이 기억을 강화하니까", "description": "학습 전 테스트가 기억력을 9-12% 향상시킨다는 연구 결과"},
      {"label": "요약 생성과 퀴즈 생성을 병렬 처리하기 위해", "description": "처리 시간 최적화를 위한 파이프라인 설계"}
    ],
    "multiSelect": false
  }]
})

정답: 2번. 연구에 따르면 학습 전 테스트(Pretesting Effect)가 기억력을 9-12% 향상시킨다. 퀴즈에서 틀리면 "왜 틀렸지?"라는 호기심(Information Gap)이 생기고, 이 상태에서 콘텐츠를 읽으면 기억이 더 잘 남는다. 수준 파악이나 처리 시간 최적화는 부차적 효과일 뿐이다.

Block 4: 통합 실습 + 마무리

공식 문서: https://code.claude.com/docs/ko/skills

EXPLAIN

Block 1~3에서 3개의 스킬을 만들었습니다:

• my-fetch-tweet: X/Twitter 트윗 가져오기 + 번역
• my-fetch-youtube: YouTube 자막 추출 + 보정 + 번역
• my-content-digest: 가져온 콘텐츠로 퀴즈-학습

이제 이 3개를 연결해서 실제로 사용해봅니다.

스킬 체이닝 실전

Block 0에서 배운 "스킬 체이닝"을 실제로 해봅니다:

[URL 입력] → [fetch 스킬로 가져오기] → [content-digest로 퀴즈-학습]

나만의 워크플로우 만들기

3개 스킬이 있으면 다양한 조합이 가능합니다:

스킬 개선 팁

실습하면서 느낀 개선점을 바로 반영하는 것이 가장 좋은 학습입니다:

my-fetch-tweet 스킬에서 [개선할 부분]을 수정해줘.

스킬은 한 번 만들면 끝이 아닙니다. 직접 써보면서 계속 다듬어가는 것입니다.

---

EXECUTE

실습 1: 실제 트윗으로 fetch-tweet 테스트

좋아하는 영어 트윗 URL을 하나 찾아서 테스트합니다.

이 트윗을 요약-인사이트-전체 번역 해줘: [여기에 실제 X/Twitter URL]

결과를 보고 다음을 확인하세요:

- 요약이 핵심을 잘 잡았는지

- 인사이트가 실제로 유용한지

- 전체 번역이 자연스러운지

실습 2: 실제 YouTube로 fetch-youtube 테스트

관심 있는 영어 YouTube 영상 URL로 테스트합니다.

이 영상을 요약-인사이트-전체 번역 해줘: [여기에 실제 YouTube URL]

결과를 보고 다음을 확인하세요:

- 자막이 잘 추출되었는지

- 고유명사가 올바르게 보정되었는지

- 아티클 형태가 읽기 쉬운지

실습 3: content-digest로 퀴즈-학습

위에서 가져온 콘텐츠 중 하나를 선택해서 퀴즈를 풀어봅니다.

방금 가져온 콘텐츠로 퀴즈 내줘. Quiz-First 방식으로.

Pre-Quiz 3문제를 먼저 풀고, 틀린 부분을 확인하고, 본 퀴즈 9문제까지 도전해보세요.

(선택) 스킬 개선

실습 중 개선하고 싶은 부분이 있다면:

my-fetch-tweet 스킬에서 [개선할 부분]을 수정해줘.

직접 써보면서 개선하는 것이 가장 좋은 학습입니다.

---

QUIZ

AskUserQuestion({
  "questions": [
    {
      "question": "오늘 만든 3개 스킬의 역할을 올바르게 연결한 것은?",
      "header": "Quiz 4-1",
      "options": [
        {"label": "fetch = 번역하기, digest = 저장하기", "description": "fetch가 번역, digest가 파일 저장"},
        {"label": "fetch = 가져오기, digest = 소화하기", "description": "fetch-tweet/youtube가 가져오고, content-digest가 소화"},
        {"label": "fetch = 검색하기, digest = 요약하기", "description": "fetch가 웹 검색, digest가 요약"}
      ],
      "multiSelect": false
    },
    {
      "question": "fetch-youtube에만 있고 fetch-tweet에는 없는 단계는?",
      "header": "Quiz 4-2",
      "options": [
        {"label": "Web Search 보정", "description": "자동 자막의 고유명사/전문 용어 오류를 웹 검색으로 교정"},
        {"label": "번역 파이프라인", "description": "요약-인사이트-전체 번역 3단계"},
        {"label": "frontmatter 작성", "description": "스킬 이름표 작성"}
      ],
      "multiSelect": false
    }
  ]
})

정답 4-1: 2번. fetch 스킬(fetch-tweet, fetch-youtube)은 외부 콘텐츠를 "가져오는" 역할이고, content-digest는 가져온 콘텐츠를 퀴즈-학습으로 "소화하는" 역할이다.

정답 4-2: 1번. YouTube의 자동 자막은 고유명사와 전문 용어를 틀리게 인식할 수 있다. 영상 제목과 설명에서 키워드를 추출한 뒤 웹 검색으로 올바른 표기를 확인하여 보정한다. 트윗은 원문 텍스트 그대로라 이 과정이 불필요하다.

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마무리

오늘 배운 것을 정리합니다:

1. 콘텐츠 소화 파이프라인: URL → fetch(가져오기) → translate(번역) → digest(소화) 2. fetch-tweet: FxEmbed API로 트윗 추출 → 요약-인사이트-전체 번역 3. fetch-youtube: yt-dlp로 자막 추출 → Web Search로 오류 보정 → 요약-인사이트-전체 번역 4. content-digest: Quiz-First 학습 — 퀴즈부터 → 틀린 부분 공부 → 본 퀴즈 5. 스킬 체이닝: 스킬 결과를 다른 스킬의 입력으로 연결

다음 단계: 만든 스킬을 매일 사용하면서 개선해보세요. 실제 사용이 최고의 학습입니다.