Day5 Fetch And Digest

> 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 자동화**합니다.

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### 2. 오늘 만들 3개 스킬

| 스킬 | 하는 일 | 비유 |
|------|---------|------|
| **fetch-tweet** | X/Twitter URL → 원문 가져오기 → 요약-인사이트-전체 번역 | "트윗 배달" |
| **fetch-youtube** | YouTube URL → 자막 추출 → 오류 보정 → 요약-인사이트-전체 번역 | "영상 자막 배달 + 품질 검수" |
| **content-digest** | 가져온 콘텐츠 → 퀴즈 출제 → 오답 공부 | "먹은 음식 소화하기" |

**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 체이닝**입니다.

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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

```json
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 **FxEmbed**라는 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"                   │
└────────────────────────────────────────────┘