• csnews.blog  ·  Field Note No. 05  ·  Finance
    May 19, 2026  ·  Launches in 3 Days (May 22)

    Korea’s National Growth Fund:
    The ₩600B Fund Where
    Government Takes the First Loss

    A government-backed fund investing in AI, chips, biotech, and 9 other strategic industries — with built-in downside protection and up to ₩18M in tax deductions. It opens May 22. First-come, first-served.

    Government absorbs the first hit.
    You keep the upside.”

    §01  Structure

    A public-private hybrid: government money absorbs losses first

    The National Participation Growth Fund is not a typical public fund. The government commits ₩120B as a subordinated (junior) co-investor in each sub-fund, absorbing losses before retail investors are impacted.

    ⚠️ Important: This does not guarantee 20% of each individual’s investment. The government’s ₩120B absorbs losses first — but if total losses exceed the government’s stake in a given sub-fund, retail investors bear the remainder. The effective buffer ratio (vs. total sub-fund NAV including seed capital) is lower than 20%.

    Retail money is pooled into three public funds (Mirae Asset, Samsung, KB Asset Management) which then invest into 10 specialized sub-funds. All three public funds share the same portfolio — it doesn’t matter which one you join.

    Step 1
    Public Capital
    ₩600B target
    25 banks & brokers
    Step 2
    3 Public Funds
    Mirae · Samsung · KB
    Step 3
    10 Sub-Funds
    Large (₩120B) ×2
    Mid (₩80B) ×4
    Small (₩40B) ×4
    Step 4
    Strategic Industries
    AI · Chips · Bio
    12 sectors total
    Each sub-fund must invest 60%+ in strategic industry companies, with 30%+ going to unlisted or KOSDAQ tech-special-listed companies as fresh capital. The goal: prevent promising Korean startups from dying in the “death valley” of scale-up financing.

    §02  By the Numbers

    Four numbers that define this fund

    ₩600B Public Capital Target
    Via 25 banks & brokers
    First-come, may close early
    ₩18M Max Tax Deduction
    On ₩70M invested
    + 9% flat dividend tax (5yr)
    20% Gov’t First-Loss Buffer
    Per sub-fund NAV
    Government absorbs first
    5 yr Maturity (No Early Exit)
    Closed-end fund
    Best for long-term holders
    10 Selected Sub-Fund Managers
    • Large — ₩120B each (×2)DS Asset Mgmt · Mirae Asset
    • Mid — ₩80B each (×4)Life · Midas · Timefolio · Korea Investment Value
    • Small — ₩40B each (×4)TheJ · Susung · Orion · KB Asset Mgmt

    §03  Tax Benefits

    The bigger you invest, the more you save

    Investing through a dedicated account (전용계좌) unlocks income deductions on a tiered basis. Dividend income is taxed at a flat 9% rate for 5 years from investment date — vs. the standard 15.4% withholding. You can still invest via a general account (annual ₩30M cap) without tax benefits.

    Investment Amount Deduction Rate Deduction Value Est. Tax Saved (22% bracket)
    Up to ₩30M 40% Up to ₩12M ~₩2.64M
    ₩30M – ₩50M 20% +₩4M +~₩0.88M
    ₩50M – ₩70M 10% +₩2M +~₩0.44M
    Maximum total ₩18M ~₩3.96M+

    Actual tax savings depend on your personal income tax bracket. Consult a tax professional. The 5-year dividend flat-tax applies only to dedicated account holders. Income deductions apply at year-end tax filing.

    §04  Who Can Invest

    Eligibility, limits, and the fine print

    • 1
      Age: 19+ (or 15+ with employment income) For tax-benefit dedicated accounts. Anyone subject to consolidated financial income tax in any of the past 3 years is ineligible for the dedicated account — but can still use a general account.
    • 2
      Limit: ₩100M/year via dedicated account (₩200M over 5 years) General account: ₩30M/year. Dedicated accounts can be opened at multiple brokers. Minimum investment: ₩0–₩1M (set by each distributor).
    • 3
      Low-income priority: ₩120B reserved (20% of total) Full allocation goes on sale from May 22 for everyone — but ₩120B is tracked as a low-income reserved tranche (≤₩50M wage income or ≤₩38M composite) through June 4. Unsold reserved shares open to all in week 3.
    • 4
      Required docs: Income Certificate (ISA type) + ID Get the ISA Income Verification Certificate from NTS Hometax or Gov24 before launch day. General account investors (no tax benefit) do not need the certificate. Ages 15–19 also need an Income Amount Certificate.
    • 5
      Sale: May 22–June 11, 3 weeks, first-come first-served Branch + online simultaneously. First-week online capped at 50%. Minimum: ₩100K (Meritz, Shinhan Investment, IM, Yuanta, Hanwha) or ₩1M at most others. KB, Daishin, Mirae Asset allow pre-account setup from May 22 midnight.

    §05  Risks to Know

    This is not a government guarantee

    The first-loss buffer is a structural safeguard, not a guarantee. Before investing, understand these four risks clearly.

    Lock-up Risk

    No redemption · Lump-sum only

    Closed-end fund — no redemption before the 5-year maturity. Exchange-listed but expected to be illiquid; trading prices likely below NAV. No installment/DCA investing — full amount must be paid upfront at subscription. If you might need cash before 2031, size accordingly.

    Tax Clawback

    Transfer within 3 years triggers clawback

    If you sell or transfer within 3 years of investment, previously deducted income tax and dividend tax benefits are clawed back. To keep the full tax advantage, you must effectively hold for at least 3 years.

    Loss Risk · Grade 1 (Highest)

    Principal loss possible — highest risk class

    Officially classified as Risk Grade 1 (highest) under Korean financial regulations. Investors must pass a suitability assessment before subscribing. The government buffer absorbs losses first — but losses beyond that are borne by investors. Unlisted/venture focus means high volatility.

    Fees

    ~1.2% annual management fee

    Combined public fund + sub-fund fees total ~1.2%/year (online ~1.0%). Over the full 5-year hold, you pay roughly 6% in total fees. This is lower than the typical Korean private FOF average of 1.8–2.5%.

    Field Note No. 05

    “We fund the industries
    that define the next decade.
    And when they grow —
    so do we.

    On sale May 22–June 11 · 25 banks & brokers in Korea

    Mirae Asset · Samsung · KB Asset Management — same portfolio, any of the three

    This post is for informational purposes only and is not investment advice. Read the fund prospectus and consult a financial professional before investing.

  • csnews.blog  ·  Field Note No. 05  ·  투자·재테크
    2026. 5. 19  ·  판매 D-3 (5.22 시작)

    국민성장펀드:
    정부가 먼저 손실 부담하는
    6,000억 공모펀드

    AI·반도체·바이오 등 12개 첨단산업에 투자하면서 세금 최대 1,800만원을 아낄 수 있는 정책 펀드가 5월 22일부터 팔린다. 선착순이다.

    위험은 정부가 먼저,
    과실은 국민에게 먼저”

    §01  구조 이해

    재정이 손실을 먼저 부담하는 사모·공모 복합 구조

    국민참여형 국민성장펀드는 단순한 공모펀드가 아니다. 정부 재정 1,200억원이 국민투자금의 20%에 해당하는 금액을 후순위로 출자하여, 자펀드 손실 발생 시 재정 출자분이 먼저 손실을 부담하는 구조다.

    ⚠️ 정확한 이해: 이는 개인 투자금액의 20%를 개별 보전해 주는 것이 아니다. 재정 출자분이 먼저 손실을 흡수하고, 그 범위를 초과하면 국민투자금에 손실이 발생한다. 자펀드 전체 결성액 대비 실제 손실 우선부담 비율은 20%보다 낮을 수 있다.

    국민 자금은 미래에셋·삼성·KB 자산운용이 운용하는 공모펀드 3개로 모집되고, 이 자금이 10개 자펀드에 분산 투자된다. 3개 공모펀드 중 어디에 가입해도 동일한 포트폴리오를 갖게 된다.

    Step 1
    국민 자금 모집
    6,000억원
    25개 은행·증권사
    Step 2
    공모펀드 3개
    미래에셋·삼성·KB
    Step 3
    자펀드 10개
    대형(1,200억) 2개
    중형(800억) 4개
    소형(400억) 4개
    Step 4
    첨단산업 기업
    AI·반도체·바이오 등
    12개 전략산업
    자펀드는 결성금액의 60% 이상을 첨단전략산업기업에, 30% 이상은 비상장사 또는 코스닥 기술특례상장사에 신규자금으로 공급한다. 스케일업 단계에서 자금 조달에 실패하는 이른바 ‘죽음의 계곡(death valley)’ 문제를 해소하겠다는 취지다.

    §02  핵심 숫자

    이 펀드를 이해하는 4가지 숫자

    6,000억 국민 모집액
    25개 은행·증권사 판매
    선착순 조기 마감 가능
    1,800만 원 최대 소득공제
    투자 7천만원 시 최대
    배당소득 9% 분리과세(5년)
    20% 재정 손실 우선 부담
    자펀드별 결성금액 기준
    재정이 먼저 손실 흡수
    5년 만기 (중도환매 불가)
    폐쇄형 펀드
    만기 보유자에게 적합
    자펀드 운용사 선정결과 (10개사)
    • 대형 (1,200억원 규모)디에스자산운용 · 미래에셋자산운용
    • 중형 (800억원 규모)라이프 · 마이다스에셋 · 타임폴리오 · 한국투자밸류
    • 소형 (400억원 규모)더제이 · 수성 · 오라이언 · KB자산운용

    §03  세제혜택

    투자금이 클수록, 공제도 크다

    전용계좌로 가입 시 투자금액에 따라 소득공제 혜택이 주어진다. 배당소득은 투자일로부터 5년간 9% 분리과세 적용된다. 세제혜택을 받지 않아도 일반계좌(연 3천만원 한도)로 가입할 수 있다.

    투자금액 구간 소득공제율 공제금액 절세 효과 (세율 22% 기준)
    3,000만원 이하 40% 최대 1,200만원 약 264만원
    3,000 ~ 5,000만원 20% 추가 400만원 추가 약 88만원
    5,000 ~ 7,000만원 10% 추가 200만원 추가 약 44만원
    최대 공제 합계 1,800만원 약 396만원+

    세율은 개인 상황에 따라 다릅니다. 실제 절세 효과는 세무사 상담 권장. 배당소득 분리과세는 투자일 기준 5년간 적용. 소득공제는 전용계좌 가입자에만 적용.

    §04  가입 조건

    나는 가입할 수 있을까?

    • 대상: 19세 이상 (또는 15세 이상 근로소득자) 세제혜택 전용계좌 기준. 직전 3년 중 1회라도 금융소득종합과세 해당자는 전용계좌 가입 불가. 일반계좌는 누구나 가능.
    • 가입한도: 전용계좌 연간 1억원 (5년간 2억원) 일반계좌는 연간 3천만원. 전용계좌는 복수의 판매사에 개설 가능. 최저한도는 판매사별로 0~100만원 사이 자율 결정.
    • 서민 우선 배정: 1,200억원 (전체의 20%) 5.22 시작일부터 전체 물량을 동시 판매. 단 1,200억원은 서민(근로소득 5,000만원 이하 또는 종합소득 3,800만원 이하) 우선 배정분으로 2주간(~6.4) 관리. 미소진 잔여분은 3주차에 전 국민 대상.
    • 필수 서류: ISA 가입용 소득확인증명서 + 신분증 홈택스·정부24·세무서에서 발급 (미리 발급 권장). 세제혜택 전용계좌 가입자 필수. 일반계좌 가입자는 소득확인증명서 불필요. 15~19세는 소득금액증명원 추가 필요.
    • 판매 기간: 5.22(금) ~ 6.11(목) 3주, 선착순 조기마감 영업점 + 온라인 동시 판매. 첫 주(5.22~5.28) 온라인 물량 전체의 50% 제한. 최소 가입한도는 판매사별 상이 — 10만원(메리츠·신한투자·아이엠·유안타·한화) 또는 100만원. KB·대신·미래에셋증권은 22일 0시부터 사전 계좌개설 가능. NH투자증권에서도 가입 가능.

    §05  꼭 알아야 할 리스크

    정부 보증 펀드가 아니다

    재정이 손실을 먼저 부담하는 구조는 안전장치이지 보증이 아니다. 가입 전 아래 4가지 리스크를 반드시 확인하자.

    Lock-up Risk

    5년간 중도환매 불가 · 일시금 납입

    폐쇄형 펀드로 5년 만기 전 환매 불가. 거래소 상장 예정이나 유동성이 매우 낮을 것으로 예상된다. 적립식 투자 불가 — 가입 시 투자금을 일시금으로 납입해야 한다. 5년 이내에 자금이 필요할 가능성이 있다면 비중을 조절해야 한다.

    Tax Clawback

    3년 내 양도 시 세금 추징

    투자 후 3년 이내 양도할 경우 소득공제 및 배당소득 분리과세 감면세액 상당액이 추징된다. 세제혜택을 유지하려면 사실상 최소 3년 보유가 필수다.

    Loss Risk · 위험 1등급

    원금 손실 가능 (고위험 상품)

    금융상품 위험 최고 등급인 1등급(고위험)으로 분류된다. 투자성향 분석 결과 적합한 투자성향으로 진단되어야 가입 가능. 재정 버퍼 초과 손실은 투자자가 부담하며, 비상장·벤처 중심 특성상 변동성이 크다.

    Fee

    연간 보수 약 1.2%

    공모펀드 + 자펀드 보수 합산 연간 약 1.2% (온라인 약 1.0%). 5년 보유 시 총 약 6%의 보수가 발생한다. 일반 사모재간접공모펀드 평균(1.8~2.5%)보다는 낮다.

    Field Note No. 05

    “국민이 키우고, 국민이 나눈다.
    AI·반도체·바이오의 성장이
    내 자산이 되는 첫 번째 구조.”

    판매 기간 5.22(금) ~ 6.11(목) · 25개 은행·증권사

    미래에셋 · 삼성 · KB 자산운용 공모펀드 중 한 곳에 가입 → 동일 포트폴리오

    이 글은 정보 제공 목적이며 투자 권유가 아닙니다. 투자 결정 전 반드시 투자설명서를 확인하고 전문가와 상담하세요.

  • KO EN
    CS_V6_Obsidian — Field Note No. 03
    2026 / SEOUL
    Knowledge Compiler · LLM-Powered Vault

    Raw is
    immutable.
    Wiki is recompilable.

    An open-source template that puts Andrej Karpathy’s Obsidian + LLM pattern into actual working code. Your raw notes stay untouched — AI compiles a Korean wiki beside them.

    Read time 5 MIN Topics Obsidian · LLM · Knowledge Management Author CS
    Core Idea
    ARCHITECTURE

    Traditional Obsidian workflows edit notes in place. But once you bring an LLM into the loop, you need to separate the original (raw) from the interpretation (wiki). That separation is the whole point of this project.

    Raw is the single source of truth. Wiki is a derived artifact — always regenerable. When your SKILL, prompts, or LLM improve, throw away the wiki and recompile from scratch. No loss.

    Raw is sacred.
    Wiki is always rewritable.
    — CS_V6 Obsidian Design Principle
    § 01

    Two layers, everything you need to know about the architecture

    Layer 1 · Immutable
    raw/
    Layer 2 · Recompilable
    wiki/
    You drop it → AI compiles it → Knowledge graph grows
    CS_V6/ ├─ raw/ # Immutable source — never modify paths or content │ └─ _attachments/ # Images, PDFs │ ├─ wiki/ │ ├─ master-index.md # Full catalog (start every query here) │ ├─ log.md # Append-only activity log │ ├─ open-questions.md # Unanswered queries accumulate here │ ├─ concepts/ # Single-source concept pages │ ├─ entities/ # People, tools, companies │ ├─ topics/<t>/ # Topic clusters │ ├─ summaries/ # 1:1 raw summaries │ ├─ queries/ # Promoted Q&A answers │ ├─ digests/ # Weekly synopses │ └─ _meta/ # glossary / stats / golden eval │ ├─ .claude/skills/llm-wiki/SKILL.md # All operating logic in one file ├─ CLAUDE.md # LLM session entry point └─ MANUAL.md # Human-readable usage guide

    Raw files are never modified — not a single character. Paths don’t change. The wiki is always recompilable: delete it and re-ingest if something goes wrong.

    Every query starts at wiki/master-index.md. Raw is the last resort. The bidirectional [[wikilink]] graph grows richer automatically as raw accumulates.

    § 02

    The project CS_V6 Obsidian — open-source knowledge compiler template

    // CS_V6_Obsidian

    Knowledge
    Compiler Karpathy’s pattern, built into a Korean vault

    One clone, one init.sh, and you have a completely empty vault ready to grow. Tune it by editing a single SKILL file — no framework lock-in, no cloud dependency.

    ObsidianClaude CodeSKILL.mdKorean wiki
    github.com/intenet1001-commits/CSV6_obsidian →
    Core design principles (30 sec)
    • 01Raw is immutable — external sources preserved as-is, LLM never touches them
    • 02Wiki is regenerable — delete and re-ingest anytime
    • 03Security — raw treated as untrusted, prompt injection blocked
    • 04Privacy — only the system goes to git, 0% personal content exposed
    § 03

    By the numbers. simplicity that shows in the design

    The design’s simplicity shows in the numbers. Two layers, six commands, one file. The more complex a system, the sooner it breaks. The simpler, the longer it lasts.

    Architecture
    layers
    2
    raw (immutable) + wiki (recompilable)
    All operating logic
    files
    1
    SKILL.md — all logic in one place
    tune it, fork it, own it
    Core commands
    to learn
    6
    ingest · query · lint
    digest · promote · status
    Personal content
    exposed in git
    0%
    raw · wiki · glossary all gitignored
    even page titles stay private
    Why raw/wiki separation matters · 4 reasons
    Reason 01 · Immutability
    Original always there when LLM distorts
    Even if summarization warps the facts, raw is right there to cross-check against
    Reason 02 · Regenerability
    Better SKILL or LLM? Recompile
    Discard the wiki, re-ingest everything — no mistake is permanent
    Reason 03 · Security
    Untrusted raw, injection blocked
    “ignore previous instructions” payloads are reported and ignored. Web-clipped content is safe to drop
    Reason 04 · Collective memory
    Wikilink graph thickens automatically
    As raw grows, bidirectional links between wiki pages multiply without extra effort
    § 04

    5-minute setup. from zero to first ingest

    Terminal — CS_V6 Quick Start
    # 1. Clone the repo git clone https://github.com/intenet1001-commits/CSV6_obsidian.git CS_V6 cd CS_V6   # 2. Bootstrap (run once — idempotent, safe to re-run) ./scripts/init.sh   # 3. Open in Obsidian → Open another vault → select CS_V6 # 4. Launch Claude Code from this directory claude   # 5. Drop files into raw/ then ingest → query /llm-wiki ingest /llm-wiki query “your question here”
    Core Commands
    /llm-wiki ingest [path]
    Compile raw → wiki. No argument processes all un-ingested files
    /llm-wiki query “…”
    Trace relevant wiki pages from master-index, generate answer
    /llm-wiki lint
    Check for orphans, dead links, stale entries, PII, duplicates, broken frontmatter
    /llm-wiki digest
    Generate a topic-grouped synopsis of the past 7 days of changes
    /llm-wiki promote
    Promote the last query answer to wiki/queries/ permanently
    /llm-wiki status
    Full vault statistics: ingested / pending / stale counts
    Clone
    Clone repo and run init.sh
    Open
    Open CS_V6 as an Obsidian vault
    Drop
    Drop files into raw/ (anything works)
    Ingest
    Run /llm-wiki ingest to compile wiki
    Query
    Ask /llm-wiki query to get answers
    § 05

    Privacy first. only the system goes to git

    The most impressive part of this project is its Git policy. Only the system and templates are committed. Your personal vault content — including metadata — never appears in the repository.

    ↑ committed to git
    • README.md · CLAUDE.md · MANUAL.md · AGENTS.md
    • .claude/skills/llm-wiki/SKILL.md — all operating logic
    • templates/ · scripts/init.sh — empty templates and bootstrap
    • Shared Obsidian config (.obsidian/)
    ✕ gitignored — stays local
    • raw/*.md — all source material (titles are sensitive too)
    • wiki/concepts · entities · topics · summaries · queries · digests
    • wiki/master-index.md — full catalog of page titles
    • wiki/log.md — activity history
    • wiki/_meta/glossary.md — vault-specific terminology

    None of your vault’s content ever reaches git. Not the page titles. Not the glossary. Not the index. Git holds only “how to rebuild this system” — nothing more.

    Design Philosophy

    Knowledge is recompilable.
    Only source is immutable.

    Karpathy’s core idea was “a personal knowledge base that grows with AI.” CS_V6 Obsidian is one working implementation of that idea — Obsidian + Claude Code + a single SKILL file.

  • KO EN
    CS_V6_Obsidian — Field Note No. 03
    2026 / SEOUL
    지식 컴파일러 · Knowledge Compiler

    원본은 불변,
    지식은 재컴파일

    Andrej Karpathy가 제안한 Obsidian + LLM 활용법을 실제 작동하는 시스템으로 구현한 오픈소스 템플릿. raw는 한 글자도 건드리지 않고, AI가 옆에 한국어 wiki를 자동으로 그려준다면?

    읽는 시간 5 MIN 주제 Obsidian · LLM · 지식관리 저자 CS
    핵심 아이디어
    CORE IDEA

    기존 Obsidian 사용법은 노트를 그 자리에서 편집·정리하는 방식이었습니다. 하지만 LLM과 함께 쓰려면 원본(raw)과 해석(wiki)을 분리해야 한다는 것이 이 프로젝트의 출발점입니다.

    raw는 단일 진리원(single source of truth), wiki는 언제든 다시 만들 수 있는 파생 산출물(derived artifact). SKILL·프롬프트·LLM이 개선되면 wiki를 버리고 다시 컴파일하면 그만입니다.

    raw는 신성하다.
    wiki는 언제든 다시 쓴다.
    — CS_V6 Obsidian 설계 원칙
    § 01

    Two layers, 두 레이어 구조의 모든 것

    Layer 1 · 불변
    raw/
    Layer 2 · 재컴파일 가능
    wiki/
    사람이 던진다 → AI가 컴파일한다 → 지식 그물이 쌓인다
    CS_V6/ ├─ raw/ # 불변 원본 — 경로·내용 수정 금지 │ └─ _attachments/ # 이미지·PDF │ ├─ wiki/ │ ├─ master-index.md # 전체 카탈로그 (query 시작점) │ ├─ log.md # append-only 활동 로그 │ ├─ open-questions.md # 답 못한 query 누적 │ ├─ concepts/ # 단일 진리원 개념 페이지 │ ├─ entities/ # 사람·도구·회사 │ ├─ topics/<t>/ # 주제 클러스터 │ ├─ summaries/ # raw 1:1 요약 │ ├─ queries/ # 승격된 Q&A │ ├─ digests/ # 주간 시놉시스 │ └─ _meta/ # glossary / stats / golden eval │ ├─ .claude/skills/llm-wiki/SKILL.md # 운영 매뉴얼 (한 파일에 모든 로직) ├─ CLAUDE.md # LLM 세션 진입점 └─ MANUAL.md # 사람 읽는 사용 가이드

    raw 파일은 한 글자도 수정하지 않습니다. 경로도 바뀌지 않습니다. wiki는 언제든 재-컴파일 가능합니다. 잘못되면 지우고 다시 ingest하면 됩니다.

    검색의 출발점은 wiki/master-index.md입니다. raw는 마지막 보루입니다. 시간이 쌓일수록 양방향 [[wikilink]] 그물이 자연스럽게 두터워지도록 설계되어 있습니다.

    § 02

    The project CS_V6 Obsidian 오픈소스 템플릿

    // CS_V6_Obsidian

    Knowledge
    Compiler Karpathy 패턴을 한국어 볼트로

    clone 한 번, init.sh 한 번이면 완전히 빈 볼트에서 자기만의 지식 그물을 키워나갈 수 있는 구조. SKILL 파일 하나만 손보면 자기 취향대로 튜닝 가능.

    ObsidianClaude CodeSKILL.md한국어 wiki
    github.com/intenet1001-commits/CSV6_obsidian →
    핵심 설계 원칙 (30초)
    • 01raw는 불변 — 외부 원본 그대로 보존, LLM이 수정하지 않음
    • 02wiki는 재생성 가능 — 잘못되면 지우고 다시 ingest
    • 03보안 — raw는 untrusted로 취급, 프롬프트 인젝션 차단
    • 04프라이버시 — git에는 시스템만, 개인 콘텐츠 0% 노출
    § 03

    By the numbers. 숫자로 본 이 시스템

    설계의 단순함은 숫자에 드러납니다. 레이어 2개, 명령어 6개, 로직 파일 1개. 복잡할수록 망가지기 쉽고, 단순할수록 오래 씁니다.

    아키텍처
    레이어 수
    2
    raw (불변) + wiki (재컴파일)
    모든 운영 로직
    파일 수
    1
    SKILL.md 한 파일에 집중
    튜닝도 수정도 한 곳에서
    핵심 명령어
    6
    ingest · query · lint
    digest · promote · status
    git에 노출되는
    개인 콘텐츠
    0%
    raw · wiki · glossary 모두 gitignore
    페이지 제목조차 비공개
    raw/wiki 분리의 4가지 이유 · Why separation matters
    이유 01 · 불변성
    LLM이 왜곡해도 원본이 있다
    요약·재구조화 중 사실이 바뀌어도 raw가 옆에 있어 언제든 대조 가능
    이유 02 · 재생성
    SKILL·LLM 개선 시 다시 컴파일
    wiki를 버리고 처음부터 다시 ingest — 실수가 영구적이지 않다
    이유 03 · 보안
    untrusted raw의 injection 차단
    “ignore previous instructions” 류는 보고하고 무시. 웹 클리퍼 자료도 안전
    이유 04 · 집단 기억
    wikilink 그물이 자동으로 두터워짐
    raw가 늘어날수록 wiki의 양방향 링크 그물이 자연스럽게 풍성해지는 구조
    § 04

    5-minute setup. 5분 세팅부터 첫 ingest까지

    Terminal — CS_V6 Quick Start
    # 1. repo clone git clone https://github.com/intenet1001-commits/CSV6_obsidian.git CS_V6 cd CS_V6   # 2. 부트스트랩 실행 (최초 1회 · 멱등성 보장) ./scripts/init.sh   # 3. Obsidian → Open another vault → CS_V6 선택 # 4. 이 폴더에서 Claude Code 실행 claude   # 5. raw/에 파일 넣고 ingest → query /llm-wiki ingest /llm-wiki query “질문”
    핵심 명령어 · Core Commands
    /llm-wiki ingest [경로]
    raw → wiki 컴파일. 인자 없으면 모든 미-ingest 파일 처리
    /llm-wiki query “질문”
    master-index부터 관련 wiki 페이지 추적, 답변 생성
    /llm-wiki lint
    orphan·dead-link·stale·PII·중복·broken frontmatter 검사
    /llm-wiki digest
    지난 7일 추가·갱신 페이지를 topic별로 시놉시스 생성
    /llm-wiki promote
    직전 query 답변을 wiki/queries/로 영구 승격
    /llm-wiki status
    전체 볼트 통계 (ingested / pending / stale 등)
    Clone
    repo clone 후 init.sh 실행
    Open
    Obsidian으로 CS_V6 폴더 열기
    Drop
    raw/에 파일 던지기 (뭐든 OK)
    Ingest
    /llm-wiki ingest로 wiki 컴파일
    Query
    /llm-wiki query “질문”으로 답 얻기
    § 05

    Privacy first. repo에는 시스템만 올라간다

    이 프로젝트에서 가장 인상 깊은 부분은 Git 정책입니다. repo에 올라가는 것은 시스템·템플릿뿐이고, 개인 볼트의 콘텐츠는 일절 포함되지 않습니다.

    ↑ git에 공개되는 것
    • README.md · CLAUDE.md · MANUAL.md · AGENTS.md
    • .claude/skills/llm-wiki/SKILL.md — 운영 로직
    • templates/ · scripts/init.sh — 빈 템플릿과 부트스트랩
    • Obsidian 공통 설정 (.obsidian/)
    ✕ git에서 제외 (gitignore)
    • raw/*.md — 모든 원본 자료 (제목 노출도 금지)
    • wiki/concepts · entities · topics · summaries · queries · digests
    • wiki/master-index.md — 전체 카탈로그
    • wiki/log.md — 활동 이력
    • wiki/_meta/glossary.md — 볼트 특화 용어집

    개인 볼트의 어떤 콘텐츠도 git에 노출되지 않는다. 심지어 페이지 제목이나 용어집 같은 메타데이터도. git에는 오직 “이 시스템을 어떻게 다시 만들 것인가”만 담겨 있다.

    설계 철학 · Design Philosophy

    지식은 재생성 가능하다.
    원본만이 불변이다.

    Karpathy가 말한 본질은 “AI와 함께 성장하는 개인 지식 베이스”입니다. CS_V6 Obsidian은 그 아이디어를 Obsidian + Claude Code + SKILL 조합으로 구현한 하나의 실제 작동 템플릿입니다.

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    CSnCompany 2.0 — Field Note No. 04
    2026 / SEOUL
    AI 에이전트 팀 · RSI · Claude Code 플러그인

    AI 팀을
    고용했다.

    명령 하나면 CEO가 PM·설계자·QA·리뷰어·DevOps를 지휘한다. 그리고 세션이 끝날 때마다 팀은 스스로 더 나아진다.

    읽는 시간 5 MIN 주제 AI 에이전트 · Claude Code · RSI 저자 CS
    배경
    BACKGROUND

    CSnCompany 2.0은 Claude Code 안에서 작동하는 가상의 AI 에이전트 회사다. CEO에게 목표를 말하면 PM이 요구사항을 정리하고, 설계자가 아키텍처를 짜고, QA가 테스트하고, DevOps가 배포 게이트를 통과시킨다.

    그리고 이 팀에는 특별한 기능이 있다. 세션이 끝날 때마다 재귀적 자기 개선(RSI)이 작동해서 팀의 지식이 버전 관리되고 축적된다. 쓸수록 팀이 더 똑똑해진다.

    코드를 짜는 건
    팀이다.
    — CSnCompany 2.0의 전제
    § 01

    The headcount 팀 규모

    팀원
    (플러그인)
    11
    마켓플레이스 1개로
    전원 설치
    총 전문
    에이전트 수
    36+
    플러그인 내부에서
    병렬 실행
    토큰
    절감
    70%
    Python 전처리로
    코드 분석 비용 절감
    설치
    명령어
    1
    마켓플레이스 추가
    → 팀 전원 사용 가능
    § 02

    Meet the team 11명의 팀원

    팀원 호출 명령어 하는 일 내부 에이전트
    🧭CEO /cs-ceo “목표” 공수 추정 후 최적 팀원을 자율 배분. 어디서 시작할지 모를 때 가장 먼저 호출 1 lead → 라우터
    💬PM /cs-clarify 소크라테스식 질문으로 숨은 가정 발굴, 과설계 방지, 범위 검증 4 agents (순차)
    🏗️아키텍트 /CS-plan “기능” TDD + 클린 아키텍처 플랜: 도메인 분석·설계·테스트 전략·체크리스트 동시 생성 4 agents (병렬)
    🎨디자이너 /cs-design <url> 시각 계층·인터랙션·디자인 시스템·a11y·안티패턴 5가지 동시 리뷰 5 agents (병렬)
    🧪QA 엔지니어 /CS-test <url> 보안·SEO·퍼포먼스·a11y·DB·PWA·터치·이미지 14개 영역 자동 테스트 14 agents
    🔍코드 리뷰어 /CS-codebase-review ./src 아키텍처·품질·보안·성능·유지보수성 5가지 관점에서 코드베이스 리뷰 5 agents (병렬)
    🚢DevOps /cs-ship PR 전 스펙 준수·커버리지·커밋 메시지 자동 검증 4 agents (병렬)
    팀 리드 /cs-smart-run “작업” Opus로 계획 → Sonnet 에이전트로 병렬 실행. 속도·비용 최적화 Lead + Sonnet 워커
    📚지식 관리자 /cs-experiencing 세션 학습을 버전 관리. RSI 엔진 — 팀이 쓸수록 스마트해지는 구조 RSI 시스템
    🎨디자인 레퍼런스 /cs-design-sample1 Tailwind / Next.js 대시보드 디자인 가이드 (Crextio 스타일) 가이드 스킬
    🗣️영어 코치 /convo-maker 세션 Q&A를 자연스러운 미국식 영어 대화로 변환 변환 스킬
    § 03

    Recursive improvement 팀이 스스로 성장하는 구조

    일반 AI 도구는 세션이 끝나면 모든 것이 초기화된다. CSnCompany 2.0은 다르다. 재귀적 자기 개선(RSI)이 내장되어 있어서 세션에서 배운 것이 팀의 지식으로 축적된다.

    작업
    CEO에게 목표를 말하면 팀이 실행한다.
    /cs-ceo “목표”
    경험 기록
    무엇이 잘 됐고 무엇이 안 됐는지 자동 기록.
    /cs-experiencing
    학습 반영
    세션 종료 시 cs-end가 팀 스킬을 업데이트한다.
    /cs-end
    다음 세션
    업데이트된 팀이 이전보다 더 정확하게 동작한다.
    ↻ 반복
    § 04

    Hire the team 60초 설치

    Claude Code 내부 · 마켓플레이스 추가
    # Step 1: 마켓플레이스 추가 (Claude Code 안에서 실행) plugin marketplace add intenet1001-commits/CSnCompany_2-0   # Step 2: 원하는 팀원 설치 (또는 전원) plugin install cs-ceo@CSnCompany_2-0 plugin install CS-plan@CSnCompany_2-0 plugin install CS-test@CSnCompany_2-0 plugin install CS-codebase-review@CSnCompany_2-0 plugin install cs-ship@CSnCompany_2-0 plugin install cs-experiencing@CSnCompany_2-0 # … 더 보려면 GitHub README 참고 # Step 3: Claude Code 재시작 후 바로 사용 cs-ceo “대시보드에 인증 추가해줘” # → CEO가 PM → 설계자 → QA → DevOps 순서로 자동 지휘

    ※ uv 설치 시 코드 분석 토큰 70%+ 절감: brew install uv 또는 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

    § 05 · 에이전트 리더십

    고용하라. 지휘하라.
    그리고 팀이 성장하게 하라.

    혼자 일하는 시대는 끝났다. 이제는 AI 팀을 얼마나 잘 지휘하느냐가 실력이다. CSnCompany 2.0은 그 팀이다 — 설치하는 순간부터.

    지금 팀을 고용하라.

    Claude Code Plugin · Free · Open Source
    ★ GitHub에서 설치하기
    © 2026 · CS · Field Note No. 04
    MIT · OPEN SOURCE · 11 PLUGINS
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    CSnCompany 2.0 — Field Note No. 04
    2026 / SEOUL
    AI Agent Team · RSI · Claude Code Plugin

    I hired an
    AI team.

    One command. The CEO dispatches a PM, Architect, QA Engineer, Code Reviewer, and DevOps. And after every session, the team gets smarter.

    Read time 5 MIN Topic AI Agents · Claude Code · RSI Author CS
    Background
    WHAT IS IT

    CSnCompany 2.0 is a virtual AI company that runs inside Claude Code. Tell the CEO what you want built, and the team handles requirements, architecture, testing, code review, and deployment validation — automatically.

    What makes it different: Recursive Self-Improvement (RSI) is built in. Every session’s learnings are version-controlled and fed back into the team. The more you use it, the better it gets.

    The code gets written
    by the team.
    — The premise of CSnCompany 2.0
    § 01

    The headcount 11 teammates. 36+ specialized agents. 1 install.

    Team members
    (plugins)
    11
    One marketplace
    installs them all
    Specialized
    agents total
    36+
    Running in parallel
    inside each plugin
    Token
    reduction
    70%
    Python pre-pass cuts
    code analysis cost
    Install
    commands
    1
    Add the marketplace
    → full team available
    § 02

    Meet the team 11 teammates, each a specialist

    MemberCommandWhat they doAgents
    🧭CEO /cs-ceo “goal” Estimates effort, picks the right teammates, dispatches them. Start here when unsure. 1 lead → router
    💬PM /cs-clarify Socratic questioning to surface hidden assumptions and prevent over-engineering 4 sequential
    🏗️Architect /CS-plan “feature” TDD + Clean Architecture: domain analysis, architecture, test strategy, checklist — all at once 4 parallel
    🎨Designer /cs-design <url> Simultaneous review: visual hierarchy, interaction, design system, a11y, anti-patterns 5 parallel
    🧪QA Engineer /CS-test <url> 14-domain automated test: security, SEO, perf, a11y, DB, PWA, touch, images 14 agents
    🔍Code Reviewer /CS-codebase-review ./src Architecture, quality, security, performance, maintainability — 5 angles simultaneously 5 parallel
    🚢DevOps /cs-ship Pre-PR gate: spec compliance, test coverage, commit message validation 4 parallel
    Team Lead /cs-smart-run “task” Plan with Opus → execute with Sonnet agents in parallel. Speed + cost optimized. Lead + Sonnet workers
    📚Knowledge Keeper /cs-experiencing Version-controlled session learnings. The RSI engine — the team improves with use. RSI system
    🎨Design Reference /cs-design-sample1 Crextio-style design guide for Tailwind / Next.js dashboards Guide skill
    🗣️Language Coach /convo-maker Turns session Q&A into natural American English conversation Conversion skill
    § 03

    Recursive improvement The team that gets better every session

    Normal AI tools reset at the end of every session. CSnCompany 2.0 doesn’t. RSI (Recursive Self-Improvement) is built into the team — every session’s learnings are version-controlled and fed back in.

    Work
    Tell the CEO your goal. The team executes.
    /cs-ceo “goal”
    Record
    What worked, what didn’t — automatically logged.
    /cs-experiencing
    Improve
    cs-end updates team skills at session close.
    /cs-end
    Repeat
    Next session: the team is measurably better.
    ↻ loop
    § 04

    Hire the team 60 seconds to your first AI colleague

    Inside Claude Code · Add Marketplace
    # Step 1: Add the marketplace (run inside Claude Code) plugin marketplace add intenet1001-commits/CSnCompany_2-0   # Step 2: Install the teammates you want plugin install cs-ceo@CSnCompany_2-0 plugin install CS-plan@CSnCompany_2-0 plugin install CS-test@CSnCompany_2-0 plugin install CS-codebase-review@CSnCompany_2-0 plugin install cs-ship@CSnCompany_2-0 plugin install cs-experiencing@CSnCompany_2-0 # See README for the full 11-plugin list # Step 3: Restart Claude Code, then start with the CEO cs-ceo “add auth to my dashboard” # → CEO routes to PM → Architect → QA → DevOps automatically

    Optional: Install uv for 70%+ token savings on code analysis: brew install uv

    § 05 · Agent Leadership

    Hire. Direct.
    Let the team grow.

    The era of working alone is over. The competitive edge is how well you direct an AI team. CSnCompany 2.0 is that team — from the moment you install it.

    Hire your team today.

    Claude Code Plugin · Free · Open Source
    ★ Install on GitHub
    © 2026 · CS · Field Note No. 04
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    Skill Manager — Field Note No. 02
    2026 / SEOUL
    Claude Code · Skill Management · Open Source

    2,077 skills.
    You’re using 10.

    Every plugin you install adds more skills. You end up using fewer. Skill Manager closes that gap.

    Read time 3 MIN Topic Claude Code · Skill Management Author CS
    Problem
    THE GAP
    “I know that skill is somewhere… what was it called?”

    If you don’t know the name, you can’t use it. Claude Code skills require invocation by name. With 2,077 skills across 27 plugins, the ones you can’t name might as well not exist.

    So you end up cycling through the same 10 skills. The other 2,067 stay buried.

    You installed them.
    Now use them.
    — Why Skill Manager exists
    § 01

    The scale Real numbers from my local machine

    Total skills
    indexed
    2,077
    Auto-indexed across
    27 plugins
    Actually
    invocable
    2,056
    Filter to only show
    callable skills
    Plugins
    installed
    27
    Bar chart per plugin
    in the dashboard
    Install
    commands
    4
    clone → install
    → dev → done
    § 02

    5 ways to find Every path to discovering the right skill

    01 ⌘K
    Know the name? 1 second.
    ⌘K shortcut from anywhere. Fuzzy matching finds it even with partial name.
    02 🔍
    Know a word? Fuzzy search.
    Searches name, description, and trigger keywords. Type “deploy” and every relevant skill surfaces.
    skill-manager search “deploy”
    03
    Don’t know? Ask AI.
    The AI tab takes your context and recommends the right skill. Best when you know the goal but not the skill name.
    04 📋
    Filter by PDCA phase.
    Plan / Design / Do / Check / Act — filter to skills matching your current workflow stage.
    05 🗂️
    Filter by category.
    workflow / capability / hybrid — or filter by plugin source. Narrows 2,077 to exactly what fits.
    § 03

    One dashboard Everything in one place

    // Skill Manager

    Find. Filter.
    Copy. Local skill indexer + dashboard + CLI

    Auto-indexes ~/.claude/plugins/ and ~/.claude/skills/. Run npm run dev and 2,077 skills load instantly into the dashboard.

    Next.jsFuse.jsNode.js 18+CLI
    github.com/intenet1001-commits/skill-manager →
    Full feature set
    • 01⌘K shortcut — instant skill access from anywhere
    • 02Fuzzy search — name, description, trigger keywords
    • 03AI recommendations — context-based skill suggestions
    • 04PDCA filter — match skills to your workflow stage
    • 05Clipboard copy — click card → invocation command copied
    • 06Terminal CLI — search without the browser: skill-manager search
    • 07↺ Live refresh — new skills appear without restart
    § 04

    30-second start Claude Code + Node.js 18+ is all you need

    ~/skill-manager · zsh
    # Claude Code + Node.js 18+ required git clone https://github.com/intenet1001-commits/skill-manager cd skill-manager npm install npm run dev # → http://localhost:9025 — your skills load immediately
    Terminal CLI — use from anywhere
    # Register as global command (once) npm link   # Then from anywhere skill-manager search “deploy” skill-manager list –plugin bkit –phase do skill-manager plugins # plugins → bar chart of skill counts per plugin
    Closing

    You installed them.
    Now use them.

    Out of 2,077 skills, how many are you actually using? Skill Manager changes that number.

    Discover your skills.
    Skill Manager.

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    © 2026 · CS · Field Note No. 02
    MIT · OPEN SOURCE
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    AgentsToZ_byCS — Field Note No. 01
    2026 / SEOUL
    Agent Leadership · A Field Note

    You can only
    direct what
    you understand.

    The bilingual person used to bridge two worlds. In 2026, the person who speaks fluent agent ships ten times the work of the person who only speaks human. This is the hypothesis — and the small app I built to test it.

    Read 6 MIN Topics AI · Dev Tools · Leadership Author CS
    Prologue
    序文

    The bilingual person — the one who absorbed the culture along with the language — talks to both rooms better than the monolingual one. Not because they hold two vocabularies, but because they carry two cultural contexts inside them.

    The AI era works the same way. The person who is good at talking to people and good at talking to agents gets dramatically more done than the person who only handles people.

    I want to call this Agent Leadership.

    You direct
    what you understand.
    — The one-line thesis
    § 01

    Two languages now. The era of human + agent fluency

    First Language
    human.
    Second Language
    agent.
    Speaks both fluently = The Agent Leader

    English used to play that role. The people fluent in it communicated naturally with audiences across cultures — and got them to move. Now the same role belongs to the person fluent in both human and agent.

    This doesn’t mean writing code line by line. It means knowing what to delegate and how to ask. The output of someone who knows that is ten times the output of someone who doesn’t — same headcount, same budget, same hours.

    § 02

    A to Z, by an agent. A small open-source tool, shipped with help

    // AgentsToZ_byCS

    Port manager,
    agent runner,
    bookmark portal. Everything your dev environment needs, from A to Z, on one screen.

    Runs as a native macOS app or in the browser at localhost:9000. One Supabase connection syncs settings across every device you own.

    BunTauri 2React 19SupabasemacOS · WSL
    github.com/intenet1001-commits/AgentsToZ_byCS →
    The 30-second pitch
    • 01A control board for starting and stopping local dev servers.
    • 02Launch and manage Claude Code agents from one place.
    • 03A bookmark portal for the links and folders you actually use.
    • 04Same setup, auto-synced across every Mac you own.
    § 03

    The agent fixed itself. Numbers from an unprompted refactor

    After finishing the Mac build, I shipped the Windows (WSL) version and asked one question: “any speed issues?” The agent profiled the code, wrote a plan file, fixed four hot paths, ran Playwright, committed, and reported back. The receipts:

    claude –bg
    call
    125×
    15s blocking 120ms async
    agents
    2nd call
    4.6×
    sync every time 100ms cache hit
    Playwright
    tests
    11/0
    PASS 11   FAIL 0
    project-agents
    response
    46%
    150ms 81ms
    Four fixes, none of which I asked for
    FIX 01 · Cache
    listWslDistros() cached
    Even empty results cached — no more repeated registry queries.
    FIX 02 · Cache
    hasWindowsTerminal() cached
    wt.exe detection cached — no sync on every click.
    FIX 03 · Warmup
    Server warmup on boot
    First-click cold start, gone.
    FIX 04 · Async
    /api/open-claude-bg async
    15s blocking → 120ms spawn-and-return.
    Explore
    Reads the code, surfaces the hot paths.
    Plan
    Writes a plan file before touching code.
    Build
    Edits api-server.ts — warmup + async spawn.
    Verify
    Playwright PASS 11/0. Commit. Report.

    “Almost human. Wish you’d done that the first time.”
    — Me, watching the agent finish

    § 04 · MANIFESTO

    The person who knows what to delegate
    and how to ask
    ships the better product.

    That’s the lesson from building AgentsToZ_byCS. The app is one byproduct of the idea — agent A to Z, alongside an agent, A to Z.

    § 05

    30-second start. macOS & Windows (WSL)

    ~/AgentsToZ_byCS · zsh
    # 1. Install Bun curl -fsSL https://bun.sh/install | bash   # macOS # powershell -c “irm bun.sh/install.ps1 | iex”   # Windows(WSL) # 2. Clone the repo git clone https://github.com/intenet1001-commits/AgentsToZ_byCS.git cd AgentsToZ_byCS/portmanagement # 3. Install & run bun install bun run start # → open http://localhost:9000
    First time using it
    Run the 30-second start → tap “Skip” in the wizard.
    Want multi-device sync
    Wizard → “First Setup” → free Supabase account.
    Adding another device
    Wizard → “Connect Additional Device”.
    Forking for yourself
    See AGENTS.md → Fork checklist.

    ※ All port-management features work without Supabase. Tap “Skip” in the first-run wizard and you’re up. Full API endpoints, schema, build system, ACL, and troubleshooting live in AGENTS.md.

    Agent A to Z,
    alongside an agent, A to Z.

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    © 2026 · CS · Agent Leadership Field Note No. 01
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    AgentsToZ_byCS — Field Note No. 01
    2026 / SEOUL
    에이전트 리더십 · Agent Leadership

    아는 만큼
    지휘할 수 있다

    영어를 잘하는 사람이 두 세계를 잇듯, 이제는 에이전트의 언어를 아는 사람이 한 사람 몫의 열 배를 한다. 이 글은 그 가설과, 그것을 시험해본 작은 앱에 관한 이야기.

    읽는 시간 6 MIN 주제 AI · 개발 도구 · 리더십 저자 CS
    서문
    PROLOGUE

    영어를 잘하는 사람 — 정확히는 영어를 쓰면서 그 문화까지 함께 익힌 사람 — 은 영어권 사람과도, 같은 한국어 문화를 공유하는 사람과도 더 잘 통한다. 단순히 두 언어가 아니라, 두 문화권의 맥락을 모두 안에 가진 사람이기 때문이다.

    지금 AI 시대도 마찬가지다. 사람과의 소통뿐 아니라 에이전트와의 소통을 잘하는 사람이, 사람만 다루는 사람보다 훨씬 더 많은 일을 해낼 수 있게 됐다.

    나는 이걸 에이전트 리더십이라고 부르고 싶다.

    아는 만큼
    지휘할 수 있다.
    — 본 글의 한 줄 명제
    § 01

    Two languages 두 개의 언어가 필요한 시대

    First Language
    사람
    Second Language
    에이전트
    두 언어를 모두 쓰는 사람 = 에이전트 리더

    예전엔 영어가 그랬다. 두 언어를 다 쓰는 사람은 서로 다른 문화권의 사람들과 자연스럽게 소통하며, 그들을 움직이게 했다. 이제는 사람의 말과 에이전트의 말, 두 가지를 자연스럽게 다루는 사람이 그 자리에 선다.

    그렇다고 코드를 줄줄 쓸 줄 알아야 한다는 뜻은 아니다. 무엇을 시켜야 하는지, 어떻게 물어봐야 하는지를 아는 사람의 출력이 그렇지 않은 사람의 출력보다 10배 크다는 뜻이다.

    § 02

    A to Z, by an agent 에이전트와 함께 만든 도구

    // AgentsToZ_byCS

    Port Manager,
    Agent Runner,
    Bookmark Portal. 개발 환경의 A부터 Z까지 한 화면에

    맥 앱으로도, 웹 브라우저(localhost:9000)로도 동작. Supabase 연결 한 번이면 여러 기기가 자동 동기화된다.

    BunTauri 2React 19SupabasemacOS · WSL
    github.com/intenet1001-commits/AgentsToZ_byCS →
    사장님이 알아야 할 것 (30초)
    • 01로컬 개발 서버를 켜고 끄는 버튼판
    • 02Claude Code 에이전트를 한 화면에서 실행·관리
    • 03자주 쓰는 링크·폴더를 모아두는 북마크 포털
    • 04여러 맥에서 같은 설정을 자동 동기화
    § 03

    The agent fixed itself. 에이전트가 스스로 고친 숫자들

    맥용을 끝내고 윈도우용도 만든 뒤, “속도 이슈 없냐”고 한 줄 물었다. 에이전트는 코드를 분석하고, 플랜 파일을 쓰고, 4곳을 고치고, Playwright 테스트까지 통과시킨 뒤 커밋하고 보고했다. 결과는 이렇다.

    claude –bg
    호출
    125×
    15s blocking 120ms async
    agents
    2차 호출
    4.6×
    매번 sync 캐시 히트 100ms
    Playwright
    테스트
    11/0
    PASS 11   FAIL 0
    project-agents
    응답
    46%
    150ms 81ms
    고친 네 곳 · Four fixes, unprompted
    FIX 01 · 캐시
    listWslDistros() 캐시
    빈 결과도 캐시해서 registry 반복 쿼리 방지
    FIX 02 · 캐시
    hasWindowsTerminal() 캐시
    wt.exe 감지 결과 캐시 → 매 클릭마다 sync 제거
    FIX 03 · Warmup
    서버 시작 시 warmup
    첫 클릭의 cold start 사라짐
    FIX 04 · Async
    /api/open-claude-bg async화
    15초 blocking → 120ms
    탐색
    코드와 병목 지점을 자동으로 읽고 정리한다.
    플랜
    고칠 순서를 적은 플랜 파일을 먼저 쓴다.
    구현
    api-server.ts에 warmup·async spawn 추가.
    검증
    Playwright PASS 11/0 후 커밋하고 보고.

    “마치 사람같네? 처음부터 잘했으면 더 좋았을텐데.”
    — 작업을 끝낸 에이전트를 보며

    § 04 · MANIFESTO

    에이전트에게 무엇을 시켜야 하는지,
    어떻게 물어봐야 하는지
    아는 사람이 결국 더 좋은 결과를 만든다.

    이 앱을 만들면서 그걸 다시 확인했다. AgentsToZ_byCS도 그 결과물 중 하나다 — 에이전트 A to Z, 에이전트와 함께 A to Z.

    § 05

    30-second start 30초 설치

    ~/AgentsToZ_byCS · zsh
    # 1. Bun 설치 curl -fsSL https://bun.sh/install | bash   # macOS # powershell -c “irm bun.sh/install.ps1 | iex”   # Windows(WSL) # 2. 저장소 클론 git clone https://github.com/intenet1001-commits/AgentsToZ_byCS.git cd AgentsToZ_byCS/portmanagement # 3. 의존성 설치 & 실행 bun install bun run start # → 브라우저에서 http://localhost:9000 열기
    처음 써본다
    30초 시작 → 마법사에서 “건너뛰기”
    여러 기기에서 쓰고 싶다
    “처음 사용” → Supabase 무료 계정 연결
    다른 기기에 추가 연결
    “추가 기기 연결” 메뉴 선택
    포크해서 직접 관리
    AGENTS.md → Fork 체크리스트 참고

    ※ Supabase 없이도 포트 관리 기능은 모두 사용할 수 있다. 처음 실행 시 마법사가 뜨면 “건너뛰기”를 누르면 바로 시작된다. 자세한 API·스키마·트러블슈팅은 AGENTS.md에 있다.

    에이전트 A to Z,
    에이전트와 함께 A to Z.

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    © 2026 · CS · 에이전트 리더십 No. 01
    MIT · OPEN SOURCE
  • KO EN
    Skill Manager — Field Note No. 02
    2026 / SEOUL
    Claude Code · 스킬 관리 · 오픈소스

    2,077개 중
    당신이 쓰는 건
    10개다.

    플러그인을 깔면 깔수록 스킬은 늘어난다. 정작 쓰는 스킬은 줄어든다. Skill Manager는 그 갭을 없앤다.

    읽는 시간 3 MIN 주제 Claude Code · 스킬 관리 저자 CS
    문제
    THE PROBLEM
    “분명히 그 스킬 어딘가 있었는데… 이름이 뭐였지?”

    모르면 못 쓴다. Claude Code 스킬은 이름을 알아야 호출할 수 있다. 27개 플러그인에 2,077개 스킬이 깔려 있어도, 이름 모르면 존재 자체가 없는 것과 같다.

    결국 아는 스킬 10개만 반복해서 쓴다. 나머지 2,067개는 그냥 묻힌다.

    깔았으면
    써야 한다.
    — Skill Manager를 만든 이유
    § 01

    The scale 지금 내 로컬의 실제 숫자

    인덱싱된
    총 스킬
    2,077
    27개 플러그인 전체
    자동 인덱싱
    실제 호출
    가능한 스킬
    2,056
    검증된 invocable
    스킬만 필터링 가능
    설치된
    플러그인
    27
    플러그인별 스킬 수
    막대 그래프로 확인
    설치
    명령어
    4
    clone → install
    → dev → 완료
    § 02

    5 ways to find 스킬을 발견하는 5가지 방법

    01 ⌘K
    이름 알면 1초
    ⌘K 단축키로 즉시 호출. 이름 일부만 알아도 퍼지 매칭으로 찾아준다.
    02 🔍
    단어만 알면 퍼지 검색
    이름·설명·트리거 키워드 전체 검색. “deploy”만 쳐도 관련 스킬 전부 나온다.
    skill-manager search “deploy”
    03
    AI 추천
    AI 추천 탭에서 현재 맥락을 설명하면 관련 스킬을 추천해준다. 뭐가 필요한지 모를 때.
    04 📋
    PDCA 단계 필터
    plan / design / do / check / act 단계별로 필터링. 지금 내가 어느 단계인지에 맞는 스킬만 본다.
    05 🗂️
    분류 필터
    workflow / capability / hybrid 분류로 좁히기. 플러그인 소스별 필터도 가능.
    § 03

    One dashboard 한 화면에서 모든 것

    // Skill Manager

    Find. Filter.
    Copy. 로컬 스킬 인덱서 + 대시보드 + CLI

    ~/.claude/plugins/~/.claude/skills/를 자동 인덱싱. npm run dev 하나면 2,077개 스킬이 대시보드로 펼쳐진다.

    Next.jsFuse.jsNode.js 18+CLI
    github.com/intenet1001-commits/skill-manager →
    전체 기능 한눈에
    • 01⌘K 단축키 — 어디서든 즉시 스킬 검색
    • 02퍼지 검색 — 이름·설명·트리거 키워드 전체
    • 03AI 추천 탭 — 맥락 기반 스킬 추천
    • 04PDCA 필터 — 지금 단계에 맞는 스킬만
    • 05클립보드 복사 — 카드 클릭 → 호출 명령어 즉시 복사
    • 06터미널 CLI — 브라우저 없이 skill-manager search
    • 07↺ 인덱스 갱신 — 스킬 추가·제거 즉시 반영
    § 04

    30-second start 설치 방법

    ~/skill-manager · zsh
    # Claude Code + Node.js 18+만 있으면 된다 git clone https://github.com/intenet1001-commits/skill-manager cd skill-manager npm install npm run dev # → http://localhost:9025 — 본인 스킬 즉시 인덱싱
    터미널 CLI — 어디서든
    # 글로벌 등록 (한 번만) npm link   # 이후 어디서든 skill-manager search “deploy” skill-manager list –plugin bkit –phase do skill-manager plugins # plugins → 플러그인별 스킬 수 막대 그래프
    마치며

    깔았으면 써야 한다.
    이제 그게 가능해졌다.

    2,077개 중 당신이 쓰고 있는 건 몇 개인가. Skill Manager는 그 숫자를 바꾼다.

    스킬을 발견하라.
    Skill Manager.

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