최근 이슈 · 2026-09-23
새 AI 스킬 4개, 결정 위임·사진 위치·홍보 영상·반복 명령
이 글은 AI로 수집한 결과입니다. 원문 기사와 발표 자료를 대조해 정리했지만, 최종 확인은 출처 원문에서 해 주세요. 자료 수집 2026-09-23 10:11.
한 줄로
9월 18~19일(한국 시간)에 새로 만들어진 AI 에이전트 스킬 저장소 가운데 별이 많은 4개를 골라, 각 README가 스스로 설명하는 내용과 한계를 정리했습니다. 직접 설치하거나 실행해 보지는 않았습니다.
저장소 한눈에
9월 23일 10시 11분 GitHub API 조회값입니다. 커밋은 한국 시간 기준 마지막 커밋 날짜입니다.
| 저장소 | 하는 일 | 별 | 커밋 | 라이선스 |
|---|---|---|---|---|
| hermes-jev-skills | 결정 위임 | 567 | 9/23 | MIT |
| geo-sleuth | 사진 위치 | 272 | 9/21 | MIT |
| guizang-product-video-skill | 홍보 영상 | 218 | 9/22 | AGPL-3.0 |
| cli-faq-shortcuts | 반복 명령 | 100 | 9/23 | Apache-2.0 |
hermes-jev-skills — 작은 결정을 싼 모델에 넘기기
README는 "Give your agent a fast, cheap second brain for the small decisions."로 시작합니다. 어느 모델이 이번 차례를 맡을지, 스킬 중 무엇을 불러올지 같은 「고르는 일」을 TypeSafe AI의 결정 모델 Jev에게 맡기고 글쓰기는 비싼 모델이 하게 한다는 구상입니다. Jev는 글을 쓰지 않고 고르기·점수·예/아니오에만 답한다고 설명합니다.
- README의 측정값은 모델 라우팅 한 턴 약 0.4초, 설치 스킬 377개 중 고르기 약 2.8초입니다. 저자 측 측정입니다.
- 세션 넘기기는 Jev가 고른 요약보다 대화 전문을 넘긴 쪽이 기억이 더 났다고 스스로 적고, 그래서 기본값은 Jev를 쓰지 않는다고 밝혔습니다.
- Jev는 클라우드 API라서 무엇이 기계 밖으로 나가는지 절을 따로 두었습니다. 라우팅은 발화를 개인정보 가린 채 2,500자까지 보내고 대화 이력·도구 결과·파일은 보내지 않는다고 합니다.
- Jev와 TypeSafe는 TypeSafe AI의 제품이고 이 프로젝트는 독립이라고 밝혔습니다.
geo-sleuth — 사진이 어디서 찍혔는지 찾기
README는 "An agent skill that finds where a photo was taken — and shows its work."라고 소개합니다. 글자·번호판·랜드마크가 없어도 OpenStreetMap 도형, 고도 자료, 위성 타일, 거리뷰로 후보를 좁힌다고 하며, Claude Code·Codex 등 여섯 에이전트에서 같은 폴더가 돈다고 적었습니다.
- 사례 하나를 단계별로 보여 줍니다. 위치 정보가 지워진 논밭·고가철도 사진에서 후보 철도 다리 27,335구간 → 171곳 → 카메라 위치 14,372개 → 22 → 3 → 1 → 오차 ±2m. 약 72분이 걸렸다고 합니다.
- 스크립트 20개가 검색·점수·정렬을 맡고 모델은 상위 몇 개 중에서만 판단합니다.
- Python 3.10 이상과 uv가 필요하고 MIT입니다. README 끝에 「본인 사진이나 허락받은 사진에만 쓰고, 찾히길 원하지 않는 사람을 찾는 데 쓰지 말라」는 문구가 있습니다.
guizang-product-video-skill — 코드로 만드는 업데이트 홍보 영상
README(중국어) 첫 문장은 「소프트웨어를 업데이트했으면 홍보 영상도 곁들여 만든다」는 뜻입니다. 저자가 CodePilot 홍보 영상을 만들며 다듬은 흐름을 스킬로 정리했다고 합니다. 코드 저장소와 바뀐 점을 AI에게 주면 실제 제품 컴포넌트를 써서 MP4와 수정 가능한 프로젝트를 낸다는 설명입니다.
- 기본값은 45~60초, 가로 화면, 중국어입니다. 음악은 코드로 합성하고 효과음은 내장 WAV 11개로 채운다고 합니다. Node.js 22 이상, Python 3.9 이상, FFmpeg, Playwright Chromium이 필요합니다.
- 라이선스 주의: 본체는 AGPL-3.0이지만 assets/fallback 폴더의 CodePilot 유래 컴포넌트는 Business Source License 1.1이 그대로 적용된다고 적었습니다. 생성된 영상이 도구를 썼다는 이유만으로 AGPL이 되지는 않는다고도 밝혔습니다.
cli-faq-shortcuts — 매일 치는 긴 부탁을 짧은 명령으로
README는 "Stop typing the same long request to your coding agent every day."로 시작합니다. 내 Claude Code·Codex 대화 이력을 읽어 자꾸 반복하는 부탁을 찾아내고 각각을 /sent 같은 짧은 명령으로 만든다는 스킬입니다.
- 예로 든 프로젝트에서 똑같은 문장의 반복은 최다 4회였지만, 표현이 달라도 같은 뜻으로 묶으면 최다 127회였다고 합니다.
- 추출기는 로컬 파일만 읽고 네트워크 호출이 없으며, 프롬프트에 이름·이메일·토큰이 섞일 수 있어 목록은 임시 폴더에 쓴다고 밝혔습니다. Apache-2.0입니다.
확인하지 못한 것
- 실제 동작·보안 상태: 네 저장소 모두 설치·실행하거나 코드를 보안 검토하지 않았습니다. 수치는 모두 저자가 README에 적은 값입니다.
- Jev 확산의 배경: 9월 19일 글에서 Jev를 쓰는 새 저장소 6개를 봤는데, 이번에는 GitHub 검색에서 9월 16일 이후 만들어지고 typesafe·jev를 담은 저장소가 2,133개로 잡혔습니다. 행사·후원이 있었는지는 확인하지 못했습니다.
- hermes-jev-skills의 스킬 수: README는 9개라 적었는데 조회 시점 skills 폴더에는 10개가 있었습니다. 설정용을 뺀 수인지는 확인하지 못했습니다.
출처
- GitHub, kerpopule/hermes-jev-skills https://github.com/kerpopule/hermes-jev-skills
- GitHub, Oldcircle/geo-sleuth https://github.com/Oldcircle/geo-sleuth
- GitHub, op7418/guizang-product-video-skill https://github.com/op7418/guizang-product-video-skill
- guizang-product-video-skill LICENSE (AGPL-3.0) https://github.com/op7418/guizang-product-video-skill/blob/main/LICENSE
- guizang-product-video-skill assets/fallback LICENSE.CodePilot (BSL 1.1) https://github.com/op7418/guizang-product-video-skill/blob/main/assets/fallback/LICENSE.CodePilot
- GitHub, kishormorol/cli-faq-shortcuts https://github.com/kishormorol/cli-faq-shortcuts