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Honeypot

Claude Code 플러그인 마켓플레이스 — AI 에이전트 기반 문서 생성, 시각자료, 투자 분석, 특허 분석, 개발 도구

Version: 3.32.0  |  Author: Baekdong Cha  |  License: MIT

빠른 시작

Step 1. 마켓플레이스 등록

/plugin marketplace add /path/to/honeypot

Step 2. 플러그인 호출

# 시각자료 생성
/visual-generator:visual-generate 발표 자료를 만들어줘
입력 문서: ./proposal.md
테마: seminar

# 특허 동향 분석
/patent-trend-analyzer:analyze-patents "자율주행 라이다" 주제로 특허 동향 분석을 해줘

# 연구계획서 생성
/isd-generator:isd-generate 연구계획서를 생성해줘

플러그인 한눈에 보기

카테고리 플러그인 설명
문서 isd-generator ISD 연구계획서 5개 Chapter 자동 생성
문서 report-generator 연구 노트 → 국가기관 제출용 보고서
문서 hwpx-generator HWPX 한글 문서 생성/편집/분석
시각 visual-generator 6개 테마 시각자료 프롬프트 생성 + Gemini/OpenAI gpt-image-2 렌더링
시각 pptx-design-styles 30가지 모던 PPTX 디자인 스타일 가이드 (HEX, 폰트, 레이아웃)
논문 paper-style-generator PDF 논문 분석 → 논문 작성 스킬 세트 자동 생성
투자 investments-portfolio DC형 퇴직연금 포트폴리오 멀티 에이전트 분석
투자 stock-consultation 주식/ETF 투자 상담 (Bogle/Vanguard 철학)
투자 equity-research 기관급 주식 분석 리포트 생성
투자 macro-analysis 거시경제 분석 공용 에이전트 7종
분석 patent-trend-analyzer KIPRIS API 기반 특허 동향 분석 + 시각화
도구 plugin-dev Claude Code 플러그인 개발 종합 툴킷 1
도구 worktree-workflow Git worktree 기반 병렬 실행
도구 general-agents 범용 에이전트 (심층 인터뷰 등)
도구 obsidian-skills Obsidian vault 파일 작성 — Markdown, Bases, Canvas, CLI, Defuddle
학습 accelerated-learner 48시간 가속 학습 — 소스 분석, 멘탈모델, 논쟁 매핑, 소크라틱 튜터링
도구 wiki-gen 개인 일기/노트를 Wikipedia 스타일 지식 위키로 컴파일 2
도구 link-curator URL → Korean MD summary + HoneyCombo 제출

문서 생성

isd-generator

ISD(기업부설연구소) 국책과제 연구계획서 5개 Chapter를 자동 생성합니다.

사용법

/isd-generator:isd-generate 연구계획서를 생성해줘

사전 준비

input-template 스킬 양식에 맞춰 통합 입력 파일을 작성해야 합니다. 입력 파일에는 프로젝트 개요, 연구 목표, 기술 내용 등의 섹션이 포함됩니다.

주요 특징

  • 생성 순서: Chapter 3 → 1 → 2 → 4 → 5 (의존성 기반)
  • 검증문서 필수: 각 Chapter 본문 작성 전 검증문서가 자동 생성됨
  • 이미지 자동 생성: Gemini API로 캡션 기반 이미지 생성
  • 출력 경로: output/[프로젝트명]/chapter_{1-5}/
구성 요소 (6 Agents · 1 Command · 11 Skills)
유형 항목
Agents chapter1, chapter2, chapter3, chapter4, chapter5, figure
Command isd-generate (오케스트레이터)
Skills chapter1~5-guide, core-resources, data-collection-guide, figure-guide, image-reference-guide, input-template, verification-rules

report-generator

연구 노트를 분석하여 공학 박사 수준의 국가기관 제출용 연구 보고서를 자동 생성합니다.

사용법

/report-generator:report-generate 연구 보고서를 생성해줘
입력 경로: ./research_notes/
프로젝트명: HR35_자율굴착기

주요 특징

  • 다양한 입력 지원: 폴더, 단일 파일, 코드 + 노트
  • 도메인 자동 감지: ROS2, AI/ML, 범용
  • 최대 9개 챕터: 자료 부족 챕터는 자동 생략 (최소 3개 보장)
  • 4단계 문장 패턴: What → Why → How → Impact
파라미터 필수 설명 예시
input_path O 연구 노트 경로 ./research_notes/
project_name O 프로젝트명 HR35_자율굴착기
code_path - 코드베이스 경로 /home/user/ros2_ws/src/
output_dir - 출력 디렉토리 ./output/ (기본값)
auto_mode - 자동 진행 여부 true / false (기본값)
구성 요소 (4 Agents · 1 Command · 3 Skills)
유형 항목
Agents input-analyzer, content-mapper, chapter-writer, quality-checker
Command report-generate (오케스트레이터)
Skills chapter-structure, field-keywords, four-step-pattern

hwpx-generator

HWPX(한글) 문서를 XML-first 방식으로 생성, 편집, 분석합니다. Workflow 7: 마크다운 → HWPX 템플릿 채우기 + 이미지 임베딩.

사용법

# 기본 생성
/hwpx-generator:hwpx-generate 연구 보고서 HWPX 문서를 만들어줘

# 레퍼런스 문서 스타일 참조
/hwpx-generator:hwpx-generate 이 양식과 동일한 스타일로 문서를 만들어줘
reference_hwpx: ./template.hwpx

# 템플릿 기반 생성
/hwpx-generator:hwpx-generate 이 템플릿에 내용을 채워줘
template_hwpx: ./form.hwpx

# Workflow 7: 마크다운 → HWPX 템플릿 채우기 + 이미지 임베딩
/hwpx-generator:hwpx-generate 마크다운 파일을 HWPX 템플릿에 채우고 이미지를 임베딩해줘
markdown_file: ./content.md
template_hwpx: ./form.hwpx
images_dir: ./images/

주요 특징

  • 3가지 생성 경로: 사용자 템플릿 > 기본 양식 > XML-first 자동 선택
  • ZIP-level surgery: zip_surgery.py로 안전한 ZIP 내부 편집
  • 네임스페이스 자동 수정: fix_namespaces.py 필수 적용
  • 뷰어 호환성: <hp:linesegarray> 자동 생성으로 한컴오피스 외 뷰어 지원
  • Workflow 7: 마크다운 → JSON 블록 파싱 → HWPX XML 작성 → 이미지 임베딩 (md_parser.py, xml_writer.py, image_embedder.py)
  • 챕터 이식: section_transplant.py로 HWPX 간 챕터 단위 콘텐츠 이식 + 스타일 자동 리매핑
파라미터 필수 설명
ARGUMENTS O 문서 유형, 목적, 포함할 내용
reference_hwpx - 스타일 분석용 레퍼런스 .hwpx
template_hwpx - 사용자 업로드 템플릿 .hwpx
output_dir - 결과 폴더 (기본값: ./output/hwpx/)
구성 요소 (2 Agents · 1 Command · 2 Skills)
유형 항목
Agents hwpx-builder, hwpx-analyzer
Command hwpx-generate (오케스트레이터)
Skills hwpx-core, hwpx-templates

시각자료 & 논문

visual-generator

입력 문서를 분석하여 6개 테마 시각자료 프롬프트를 생성하고 Gemini 또는 OpenAI gpt-image-2로 렌더링합니다.

사용법

/visual-generator:visual-generate 시각자료를 생성해줘
입력 문서: ./research_proposal.md
무드: tech-focus
테마: gov
출력 폴더: ./output/visuals/
파라미터 필수 설명 기본값
input_document O 입력 문서 경로 (연구계획서, 사업계획서, 기술문서 등) -
theme - 테마 유형 gov
mood - 무드 선택 (9종) clarity
layout - 레이아웃 유형 (24종) 자동 선택
output_folder O 출력 폴더 경로 -
renderer - 렌더링 엔진 (gemini, openai) gemini
renderer_choice_timing - 렌더러 선택 시점 (pre, post, none) none
max_images - OpenAI 경로 비용 cap (정수) 30

OpenAI 경로 사용 시: gpt-image-2 high 1536x1024 ≈ $0.165/image + 평가 비용 ~$0.05/image. 기본 30장 cap (max_images로 조절). OPENAI_API_KEY 환경변수 + pip install openai>=1.0 필요.

테마: concept · gov · seminar · whatif · pitch · comparison

무드: technical-report · clarity · tech-focus · growth · connection · innovation · knowledge · presentation · workshop

에이전트 파이프라인

content-organizer → content-reviewer → prompt-designer → prompt-validator → renderer-agent | renderer-agent-openai (사용자 선택)

테마 갤러리 — Gemini vs OpenAI gpt-image-2

동일한 프롬프트(스마트 팩토리, 6개 테마)를 두 렌더링 엔진으로 비교한 결과입니다. 좌측은 Gemini (gemini-3-pro-image-preview, 5504×3072 PNG), 우측은 OpenAI gpt-image-2 (3840×2160 JPEG, quality=high).

테마 Gemini OpenAI gpt-image-2

concept

Kurzgesagt 풍 시각 스토리텔링.
텍스트 없이 장면과 시각적 메타포만으로 개념을 전달.

 concept (Gemini) concept (OpenAI)

gov

정부/공공기관 PPT.
굵은 테두리 박스에 번호가 매겨진 체계적 격자.

 gov (Gemini) gov (OpenAI)

seminar

세미나/학술 발표.
에디토리얼 매거진 × 아이소메트릭 3D.

 seminar (Gemini) seminar (OpenAI)

whatif

미래 비전 스냅샷.
공상과학 영화 UI처럼 빛나는 HUD.

 whatif (Gemini) whatif (OpenAI)

pitch

피치덱.
Apple 키노트처럼 어두운 그래디언트 위의 거대한 숫자.

 pitch (Gemini) pitch (OpenAI)

comparison

Before/After 비교.
IMAX 분할 화면처럼 좌우 풀블리드 이미지.

 comparison (Gemini) comparison (OpenAI)

두 엔진 모두 동일한 4-block 마크다운 프롬프트(assets/theme-examples/prompts/0[1-6]_theme_*.md)로 렌더링되었습니다. 좌측 6장은 generate_slide_images.py(Gemini), 우측 6장은 generate_slide_images_openai.py(OpenAI gpt-image-2 + gpt-5.5 5D 평가)로 생성되었습니다.

구성 요소 (6 Agents · 1 Command · 8 Skills)
유형 항목
Agents content-organizer, content-reviewer, prompt-designer, prompt-validator, renderer-agent, renderer-agent-openai
Command visual-generate (오케스트레이터)
Skills layout-types, theme-concept, theme-gov, theme-seminar, theme-whatif, theme-pitch, theme-comparison, slide-renderer

paper-style-generator

PDF 논문 컬렉션을 분석하여 저자/연구그룹의 논문 작성 스타일을 추출하고, Claude Code 스킬 세트를 자동 생성하는 메타-플러그인입니다.

사용법

/paper-style-generator:paper-style-generate PDF 논문 폴더를 분석하여 논문 작성 스킬 세트를 생성해줘
PDF 폴더: ./papers/
플러그인 이름: mylab

사전 준비

  • PDF 논문 10편 이상 (동일 저자 또는 동일 분야)
  • MinerU 설치 필요 (PDF → Markdown 변환용)

워크플로우

PDF 수집 → MinerU 변환 → 스타일 분석 → 플러그인 생성

생성되는 플러그인 구조

{CWD}/my-marketplace/plugins/{name}-paper-skills/ 에 아래 구성이 자동 생성됩니다:

유형 이름 역할
Command {name}-paper-generate 논문 전체 생성 오케스트레이터
Agent {name}-title-writer 논문 제목 생성
Agent {name}-abstract-writer Abstract 작성
Agent {name}-introduction-writer Introduction 작성
Agent {name}-methodology-writer Methods 작성
Agent {name}-results-writer Results 작성
Agent {name}-discussion-writer Discussion 작성
Agent {name}-caption-writer Figure/Table 캡션 작성
Agent {name}-verify 일관성 검증 (읽기 전용)
Skill {name}-style-guide 공통 스타일 가이드 + 11개 참조 문서

추출되는 스타일 패턴

  • Voice ratio (능동/수동) 섹션별 비율
  • Tense 패턴 (과거/현재)
  • "We" 사용 비율 (Results에서 ≤30% 타겟)
  • 고빈도 학술 동사, 전환어
  • 측정 포맷팅, 인용 스타일, 분야 특성
구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 1 Skill)
유형 항목
Agents pdf-converter, style-analyzer, skill-generator
Command paper-style-generate (오케스트레이터)
Skills paper-style-toolkit (스크립트, 템플릿, 참조자료)

투자·금융

investments-portfolio

DC형 퇴직연금 포트폴리오를 멀티 에이전트 시스템으로 분석합니다.

사용법

/investments-portfolio:portfolio-analyze 포트폴리오 분석을 시작해줘

# 투자 프로파일 지정
/investments-portfolio:portfolio-analyze 안정형 프로파일로 포트폴리오 분석을 해줘

워크플로우

거시경제 분석 (macro-analysis 5종)
        ↓
    분석 종합 + 검증
        ↓
  펀드 추천 + 규제 검증 (DC 70% 한도)
        ↓
    출력 검증 + 자료 정리

주요 특징

  • 거시경제 분석 통합: 지수, 금리, 섹터, 리스크, 리더십 5개 에이전트 병렬 분석
  • Bogle/Vanguard 철학: 저비용 인덱스 펀드 중심 추천
  • DC 규제 자동 검증: 위험자산 70% 한도 등 규제 준수 확인
  • 출력: portfolios/YYYY-MM-DD-{profile}-{session}/ 폴더에 5개 보고서
구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 11 Skills)
유형 항목
Agents fund-portfolio, compliance-checker, output-critic
Command portfolio-analyze (오케스트레이터)
Skills analyst-common, bogle-principles, data-updater, dc-pension-rules, devil-advocate, file-save-protocol, fund-output-template, fund-selection-criteria, macro-output-template, perspective-balance, web-search-verifier

참고: 거시경제 분석은 macro-analysis 플러그인의 7개 에이전트를 공유합니다.

stock-consultation

주식/ETF 투자 상담을 Bogle/Vanguard 철학 기반 멀티 에이전트 시스템으로 수행합니다.

사용법

# 종목 상담
/stock-consultation:stock-consult AAPL 투자 상담을 해줘

# 주제별 상담
/stock-consultation:stock-consult 반도체 섹터 ETF 추천해줘

# 자료 제공 시
/stock-consultation:stock-consult TSLA 분석해줘
materials_path: ./research_data/

워크플로우

거시경제 분석 → 종목 스크리닝 → 밸류에이션 → 반대 논거 → 최종 검증

주요 특징

  • 5단계 파이프라인: 거시 분석부터 Bear Case까지 체계적 검증
  • Devil's Advocate: 반대 논거 에이전트가 투자 위험을 적극 검증
  • 데이터 검증: 실시간 웹 검색 기반 수치 정확성 확인
구성 요소 (5 Agents · 1 Command · 3 Skills)
유형 항목
Agents materials-organizer, stock-screener, stock-valuation, bear-case-critic, stock-critic
Command stock-consult (오케스트레이터)
Skills analyst-common-stock, file-save-protocol-stock, stock-data-verifier

참고: 거시경제 분석은 macro-analysis 플러그인의 7개 에이전트를 공유합니다.

equity-research

티커와 함께 호출하면 기관급(institutional-grade) 주식 분석 리포트를 생성합니다.

사용법

# 기본 분석
@equity-research AAPL

# 상세 분석
@equity-research NVDA --detailed

주요 특징

  • Opus 모델 기반 고품질 분석
  • 3축 병렬 리서치: 재무 성과, 시장 포지셔닝, 고급 인텔리전스
  • 기관급 포맷: 구체적 수치, 애널리스트 목표가, 기간별 메트릭 포함
구성 항목
Agent equity-research-analyst (단일 에이전트)

macro-analysis

investments-portfolio, stock-consultation 등에서 공유하는 거시경제 분석 에이전트 7종입니다.

이 플러그인은 단독으로 호출하기보다 다른 투자 플러그인의 내부 인프라로 사용됩니다.

Agent 역할
index-fetcher 주요 지수 데이터 수집
rate-analyst 금리 환경 분석
sector-analyst 섹터별 동향 분석
risk-analyst 시장 리스크 분석
leadership-analyst 리더십/정책 영향 분석
macro-synthesizer 5개 분석 결과 종합
macro-critic 종합 분석 검증

특허 분석

patent-trend-analyzer

KIPRIS API 기반 특허 동향 분석 — 연구 주제를 입력하면 계획 → 검색 → 분석 3단계 파이프라인을 거쳐 시각화 대시보드까지 자동 생성합니다.

Warning

해외 특허 서비스 신규 구독 후 1~2일간 서버 전파 지연이 발생할 수 있습니다 (간헐적 AccessKey Not Registered 에러). 한국 특허는 즉시 사용 가능.

사용법

# 전체 파이프라인 실행 (권장)
/patent-trend-analyzer:analyze-patents "자율주행 라이다 센서" 주제로 특허 동향 분석을 해줘
대상 국가는 한국, 미국이고 분석 기간은 2020-2025년이야.

# L1. 검색 계획만 수립
@patent-trend-analyzer 의 patent-planner를 사용해서 "전고체 배터리" 관련 특허 검색 전략을 세워줘.
IPC 코드 H01M 중심으로, 한국/미국/유럽 대상, 2019-2024년.

# L2. 검색 실행만 (L1 결과 필요)
@patent-trend-analyzer 의 patent-searcher를 사용해서 위에서 만든 검색 계획대로 특허 검색을 실행해줘.

# L3. 분석/시각화만 (L2 결과 필요)
@patent-trend-analyzer 의 patent-analyzer를 사용해서 output/deduplicated_patents.xlsx 파일을 분석해줘.
파라미터 필수 설명 예시
연구 주제 O 분석할 기술 분야 "CRISPR 유전자 편집"
대상 국가 - 검색 대상 국가 한국, 미국, 유럽 (기본값)
분석 기간 - 출원일 기준 기간 2020-2025
IPC 코드 - 특정 IPC 코드 지정 G06N, H01M 10/

사전 준비: KIPRIS API 키 발급 + MCP 설정

  1. KIPRIS Plus 포털에서 API 키 발급 (회원 가입 → 서비스 조회 → 구매 신청 → 수수료 결제 → 인증키 확인, 승인까지 1~2 영업일)
  2. MCP 서버 자동 설정: 
    /patent-trend-analyzer:patent-mcp-setup {발급받은_API_키} 설정해줘
    venv 생성 + 패키지 설치 + 클라이언트 설정 파일 등록까지 자동 수행됩니다.

파이프라인

L1 Planning ──→ L2 Search ──→ L3 Analysis
 키워드 최적화     KIPRIS 검색     분류 + 시각화
 IPC 매핑          배치 내보내기   차트 + 대시보드
 검색 전략          중복 제거       Excel + 보고서

출력물

단계 주요 산출물
L1 Planning 최적화된 키워드, IPC 매핑 테이블, 검색 전략, API 호출 예산
L2 Search deduplicated_patents.xlsx, 국가별 Excel, 수집 통계
L3 Analysis 8개 PNG 차트, 통합 대시보드, 인터랙티브 HTML, Excel 보고서, Markdown 요약

파이프라인 상세, 출력 구조, IPC 코드 가이드, 수동 설정 등은 patent-trend-analyzer README 참조

구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 5 Skills · 18 MCP Tools)
유형 항목
Agents patent-planner, patent-searcher, patent-analyzer
Command analyze-patents (오케스트레이터)
Skills patent-mcp-setup, patent-research-planning, patent-search-collect, patent-analysis-viz, ipc-classification-guide
MCP Tools 한국 특허 검색 8종 + 해외 특허 검색 7종 + 전처리 3종

개발 도구

plugin-dev

Claude Code 플러그인(에이전트/커맨드/스킬) 개발을 위한 종합 툴킷입니다. 1

사용법

# 가이드 기반 플러그인 생성 (8단계 워크플로우)
/plugin-dev:create-plugin 데이터베이스 마이그레이션 관리 플러그인

# 개별 스킬 질의
@plugin-dev 플러그인에 MCP 서버를 추가하려면 어떻게 해야 해?
@plugin-dev PreToolUse hook을 만들어줘
@plugin-dev 에이전트 프론트매터 작성법을 알려줘

7개 전문 스킬

스킬 역할
hook-development Hook API, 이벤트 드리븐 자동화, 보안 검증
mcp-integration MCP 서버 설정, stdio/SSE/HTTP, OAuth
plugin-structure 디렉토리 구조, plugin.json 매니페스트
plugin-settings .claude/plugin-name.local.md 설정 패턴
command-development 슬래시 커맨드 생성, 프론트매터, 인수 처리
agent-development 에이전트 생성, AI 보조 생성, 검증
skill-development 스킬 생성, Progressive Disclosure, 트리거

주요 특징

  • 8단계 워크플로우: Discovery → Component Planning → Design → Structure → Implementation → Validation → Testing → Documentation
  • AI 보조 에이전트 생성: Claude Code의 검증된 프롬프트 기반
  • 검증 유틸리티: validate-agent.sh, validate-hook-schema.sh, test-hook.sh
구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 7 Skills)
유형 항목
Agents agent-creator, plugin-validator, skill-reviewer
Command create-plugin (플러그인 생성 워크플로)
Skills hook-development, mcp-integration, plugin-structure, plugin-settings, command-development, agent-development, skill-development

worktree-workflow

Git worktree를 활용하여 Claude Code 인스턴스를 병렬로 실행하는 워크플로우입니다.

사용법

# worktree 생성
@worktree-workflow worktree 만들어줘

# 특정 브랜치로 생성
@worktree-workflow feature/new-feature 브랜치로 worktree 만들어

# 목록 조회
@worktree-workflow worktree 목록 보여줘

# 삭제
@worktree-workflow worktree 삭제해줘

주요 특징

  • 브랜치명 자동 정규화: 사용자 입력을 안전한 브랜치명으로 변환
  • tmux 세션 자동 생성: 생성된 worktree에서 바로 작업 가능
  • 한글 에러 메시지: 직관적인 한글 안내
구성 항목
Agent worktree (단일 에이전트)

general-agents

범용 에이전트 모음입니다.

사용법

# 심층 인터뷰
@general-agents 의 interview 에이전트를 사용해서 프로젝트 요구사항을 인터뷰해줘

interview 에이전트

사용자의 요청에 대해 심층 인터뷰를 진행하여 숨겨진 요구사항을 발굴한 후, 계획을 수립하고 직접 실행합니다.

  • 4개 축 인터뷰: 기술 구현, UI/UX, 우려사항, 트레이드오프
  • 계획 → 실행: 인터뷰 결과를 바탕으로 계획 문서 작성 후 직접 구현
구성 항목
Agent interview (단일 에이전트)

pptx-design-styles

30가지 모던 PPTX 디자인 스타일의 HEX 색상, 폰트 조합, 레이아웃 규칙, 시그니처 요소를 제공하는 디자인 가이드 스킬입니다.

원본: corazzon/pptx-design-styles by TodayCode (오늘코드) — MIT License

사용 예시

PPTX 슬라이드 생성 시 자동 활성화됩니다. "sleek", "modern", "trendy", "stylish" 등의 키워드에도 반응합니다.

# 스타일 지정
@pptx-design-styles Glassmorphism 스타일로 AI 제품 발표 자료를 구성해줘

# 자동 추천
@pptx-design-styles 스타트업 피치덱에 어울리는 스타일을 추천해줘

30가지 디자인 스타일

# 스타일 무드 추천 용도
01 Glassmorphism 프리미엄 · 테크 SaaS, AI
02 Neo-Brutalism 강렬함 · 스타트업 피치 덱
03 Bento Grid 모듈형 · 구조적 제품 기능
04 Dark Academia 학술적 · 세련됨 교육, 연구
05 Gradient Mesh 예술적 · 생동감 브랜드 런칭
06 Claymorphism 친근함 · 3D 앱, 교육
07 Swiss International 기능적 · 기업용 컨설팅, 금융
08~30 ... 23가지 추가 다양한 무드 전체 목록: SKILL.md

스타일 선택 가이드

목적 추천 스타일
테크 / AI / 스타트업 Glassmorphism, Aurora Neon, Cyberpunk, SciFi Holographic
기업 / 금융 Swiss International, Monochrome, Editorial Magazine
브랜드 / 마케팅 Gradient Mesh, Typographic Bold, Duotone Split
럭셔리 / 프리미엄 Art Deco Luxe, Monochrome Minimal, Dark Academia
구성 항목
Skill pptx-design-styles (30가지 스타일 가이드 + references/styles.md)

obsidian-skills

Obsidian vault 파일(.md, .base, .canvas) 작성/편집을 위한 Agent Skills입니다. 3

사용 예시

Obsidian vault에서 작업할 때 자동 활성화됩니다. wikilinks, callouts, frontmatter, Bases, Canvas 관련 키워드에 반응합니다.

# Obsidian 마크다운 작성
@obsidian-skills 새 노트를 만들어줘. wikilinks와 callouts를 포함해서.

# Bases 파일 생성
@obsidian-skills 프로젝트 태스크 트래커 .base 파일을 만들어줘

# Canvas 생성
@obsidian-skills 리서치 마인드맵을 .canvas 파일로 만들어줘

# CLI로 vault 조작
@obsidian-skills Obsidian CLI로 오늘 일일 노트에 태스크를 추가해줘

5개 스킬

스킬 설명
obsidian-markdown Obsidian Flavored Markdown — wikilinks, embeds, callouts, properties
obsidian-bases Obsidian Bases (.base) — 뷰, 필터, 수식, 요약
json-canvas JSON Canvas (.canvas) — 노드, 엣지, 그룹, 연결
obsidian-cli Obsidian CLI — vault 읽기/쓰기/검색, 플러그인 개발
defuddle Defuddle CLI — 웹 페이지에서 클린 마크다운 추출
구성 항목
Skills obsidian-markdown, obsidian-bases, json-canvas, obsidian-cli, defuddle (5개 스킬)

accelerated-learner

48시간 가속 학습 파이프라인 — 소스 자료를 분석하고 멘탈모델 추출, 논쟁 매핑, 판별 질문 설계, 소크라틱 튜터링을 통해 깊은 이해에 도달합니다.

사용법

# 기본 실행 (소크라틱 튜터링 포함)
/accelerated-learner:accelerated-learn 학습을 시작해줘
source_path: ./papers/
subject_name: 강화학습

# 지식베이스만 생성 (튜터링 건너뜀)
/accelerated-learner:accelerated-learn 학습 자료를 분석해줘
source_path: ./lecture_notes/
subject_name: 운영체제
auto_mode: true

사전 준비

분석할 소스 자료를 하나의 폴더에 모아 두세요:

  • 지원 형식: .md, .txt, .pdf
  • 권장 분량: 3~20개 파일 (논문, 강의노트, 교재 발췌 등)
  • 영어 자료 사용 가능 — 분석 결과는 항상 한국어로 출력됩니다

워크플로우

소스 종합 (Phase 1)        모든 자료를 읽고 핵심을 통합
      ↓
멘탈모델 + 논쟁 (Phase 2)  전문가 사고체계 추출 + 학문적 논쟁 매핑  ← 병렬 실행
      ↓
판별 질문 (Phase 3)        깊은 이해를 검증하는 개방형 질문 설계
      ↓
소크라틱 튜터링 (Phase 4)   1:1 대화형 학습 세션  ← auto_mode=true 시 건너뜀

주요 특징

  • 5단계 파이프라인: 소스 종합 → 멘탈모델 추출 → 논쟁 매핑 → 판별 질문 → 소크라틱 튜터링
  • 대화형 학습: 질문을 하나씩 제시하고 답변에 맞춤 피드백 (탐색적/교정적/확장적 3유형)
  • 조기 마스터리: 5연속 우수 답변 시 자동 종료, 최대 15회 상호작용 제한
  • 세션 로그: 매 Q&A 교환 후 즉시 기록, sessions/ 하위 디렉토리로 다중 세션 관리
  • 가드레일: 웹검색 보충 금지, 소스에 없는 정보 날조 금지, MCQ 금지 (개방형 질문만)
파라미터 필수 기본값 설명
source_path O - 소스 자료 폴더 또는 파일 경로 (.md, .txt, .pdf)
subject_name O - 학습 주제명 (출력 폴더명으로 사용)
output_dir - ./output/ 출력 디렉토리
auto_mode - false true 시 소크라틱 튜터링을 건너뛰고 지식베이스(00~03)만 생성

출력물

파일 생성 단계 내용
00-source-synthesis.md Phase 1 모든 소스 자료의 종합 분석문
01-mental-models.md Phase 2 전문가 사고체계 2~5개 (이름 + 정의 + 예측 테스트)
02-controversies.md Phase 2 학문적 논쟁 지형 0~3개 (없으면 "없음" 명시)
03-discriminating-questions.md Phase 3 블룸 상위 수준 개방형 질문 5~10개 + 답변 루브릭
sessions/session-N.md Phase 4 소크라틱 튜터링 대화 기록 (매 교환 즉시 기록)
05-mastery-summary.md Phase 4 멘탈모델별 이해도 정성 평가 + 추가 학습 권장
구성 요소 (5 Agents · 1 Command · 1 Skill)
유형 항목 역할
Agent source-synthesizer 소스 자료 읽기 + 종합 분석문 생성
Agent mental-model-extractor 전문가 멘탈모델 2~5개 추출
Agent controversy-mapper 학문적 논쟁 지형 매핑
Agent question-architect 블룸 분류체계 기반 판별 질문 설계
Agent socratic-tutor 대화형 소크라틱 튜터링 진행
Command accelerated-learn 5개 에이전트 오케스트레이션
Skill learning-methodology 48시간 가속 학습 방법론 지침

wiki-gen

개인 데이터(일기, 노트, 메시지 등)를 Wikipedia 스타일 개인 지식 위키로 컴파일하는 스킬입니다. 2

사용 예시

개인 일기/노트를 지식 위키로 컴파일할 때 자동 활성화됩니다. 'personal wiki', 'compile journal', 'ingest notes' 등의 키워드에 반응합니다.

# 원시 데이터를 raw markdown 엔트리로 변환
@wiki-gen wiki ingest 를 실행해줌. ./data/ 에 있는 일기를 처리해줌.

# 엔트리를 위키 아티클로 컴파일
@wiki-gen wiki absorb all 을 실행해서 전체 엔트리를 흡수해줌.

# 위키에 질문
@wiki-gen wiki query "2026년에 작업한 프로젝트는?"

# 기존 아티클 감사 및 재구조
@wiki-gen wiki cleanup

# 누락된 아티클 발굴 및 생성
@wiki-gen wiki breakdown

# 위키 상태 확인
@wiki-gen wiki status

지원 데이터 포맷

포맷 설명
Day One JSON entries 배열 기반 일기 앱
Apple Notes HTML/TXT/MD 내보내기
Obsidian Vault .md 폴더, frontmatter 보존
Notion Export .md 또는 .csv 페이지
Plain Text / Markdown 폴더 내 .txt / .md
iMessage Export .csv 또는 채팅 로그
CSV / Spreadsheet .csv, .tsv
Email Export .mbox, .eml
Twitter/X Archive tweet.js 또는 아카이브

10개 서브커맨드 (v1.2.0)

커맨드 역할
wiki ingest 소스 데이터 → raw/entries/의 개별 .md 엔트리로 변환 (C7 표준 제외 목록, C6 날짜 추출 우선순위)
wiki absorb [date-range] 엔트리를 읽고 이해하여 위키 아티클로 작성/갱신 (C4 Anti-Dump, 150-line cap, 5:1 compression)
wiki remediate v1.1.0 신규 — citation coverage gap을 병렬 에이전트로 보완하여 100%를 달성 (I3)
wiki query <question> 위키 안을 탐색하여 질문에 답변 (read-only, N5: type: frontmatter 기반)
wiki cleanup 병렬 서브에이전트로 전체 아티클 감사 및 재구조, I6 orphan 정책 적용
wiki breakdown 누락된 아티클을 발굴하고 병렬로 생성
wiki rebuild-index _index.md와 _backlinks.json 재구축 (C1 [[filename_stem|Title]] 형식 강제)
wiki reorganize 위키 구조 재설계 (병합/분할/카테고리 재편성)
wiki sync sources.yaml 기반 다중 소스 동기화 및 ingest (멀티소스 수집 파이프라인)
wiki status 결과물 통계 (N2 표준 출력 포맷: Ingestion/Articles/Coverage/Quality)

주요 원칙 (v1.1.0 강화)

  • Writer, not filing clerk: 단순히 사실을 정리하는 것이 아니라 의미를 이해하고 내러티브로 짜내기
  • Anti-Cramming: 하나의 큰 아티클에 계속 추가하기보다 소주제로 새 아티클을 만들기
  • Anti-Thinning: 스텁 생성 금지, 매번 아티클을 더 풍성하게 만들기
  • Anti-Dump (v1.1.0): 원본 엔트리 텍스트 verbatim paste 절대 금지, 150-line cap, 5:1 압축비 유지
  • Citation Discipline (v1.1.0): frontmatter sources: (canonical) + body ## References (human-readable) 이중 인용
  • Wikipedia Tone, Not AI: 평이하고 사실적인 문체. 감정은 직접 인용문으로만
  • Concept Articles: 패턴, 테마, 아크가 개별 아티클로 승격. 이것이 "mind map"의 핵심

번들된 리소스 (v1.1.0 신규)

  • assets/: 4개 에이전트 프롬프트 템플릿 (absorb, remediation, cleanup, breakdown) + README
  • scripts/: 포터블 Python 헬퍼 스크립트 (rebuild_index, check_coverage, verify_content, consolidate_analyze, ingest_obsidian, diag_wikilink_resolution, diag_uncovered, finalize 등)
  • Migration Guide: ## Migration from v1.0.0 섹션으로 기존 사용자 호환성 보장
구성 항목
Skill wiki-gen v1.2.0 (10개 서브커맨드 + 39종 카테고리 택소노미 + Writing Standards + assets/ templates + scripts/ helpers)

link-curator

URL 목록을 입력하면 한국어 요약 마크다운 노트를 생성하고, 선택적으로 HoneyCombo에 gh CLI로 제출합니다.

사용법

# MD 노트만 생성
/link-curator:curate-links 아래 URL들을 정리해줘
https://blog.example.com/ai-agents-guide
https://youtube.com/watch?v=abc123
output_dir: ./output/links/
# HoneyCombo 제출까지
/link-curator:curate-links 아래 링크들 정리하고 허니콤보에 올려줘
https://blog.example.com/mcp-tutorial
output_dir: ./output/links/

주요 특징

  • 2단계 워크플로우: URL fetch → Korean MD 생성 (Phase 1) + HoneyCombo 제출 (Phase 2, opt-in)
  • 병렬 fetch: 소스별 최적 전략 (webfetch, web search, fallback placeholder)
  • HoneyCombo 한국어 요약: 제출 시 ## 개요, ## 주요 내용, ## 시사점 3섹션 구조화 (≤5000자), MD 노트는 콘텐츠에 맞는 유연한 섹션 사용
  • Single/Bulk 제출: 1-5개 단건, 6-20개 대량, 20개 초과 분할
  • Dry Run: --dry-run 플래그로 실행 전 미리보기
  • Tags 영어, Summary 한국어: HoneyCombo 자동 검증 규격 준수
파라미터 필수 설명 예시
URLs O HTTP(S) URL 목록 인라인 입력
output_dir O MD 파일 저장 경로 ./output/links/
submit - HoneyCombo 제출 여부 submit: true
dry_run - 제출 미리보기 dry_run: true
구성 요소 (1 Command · 2 Skills)
유형 항목
Command curate-links (오케스트레이터)
Skill link-summarizer (URL fetch, MD 생성)
Skill honeycombo-submit (gh CLI 제출 프로토콜, 2개 bash 스크립트)

설치 & 설정

마켓플레이스 직접 등록

/plugin marketplace add /path/to/honeypot

Submodule로 추가

이 저장소를 다른 프로젝트의 하위 디렉토리로 추가하여 사용할 수 있습니다.

# 추가
cd your-project
git submodule add https://github.com/orientpine/honeypot.git honeypot
git commit -m "Add honeypot as submodule"

# 클론 (처음부터 submodule과 함께)
git clone --recurse-submodules https://github.com/username/your-project.git

# 이미 클론 후 초기화
git submodule update --init --recursive

# 최신 버전으로 업데이트
git submodule update --remote --merge
git add honeypot && git commit -m "Update honeypot submodule" && git push
자주 사용하는 명령어
명령어 설명
git submodule status 상태 확인
git submodule update --init --recursive 초기화
git submodule update --remote --merge 최신화
git diff --submodule 변경사항 확인 
# 전역 설정 (권장) — 앞으로 git 작업 시 submodule 자동 업데이트
git config --global submodule.recurse true

개발 가이드

플러그인 표준 구조

plugins/{plugin-name}/
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json          # 플러그인 메타데이터
├── agents/                  # 에이전트 .md 파일
├── commands/                # 커맨드(워크플로우) .md 파일
└── skills/                  # 스킬 폴더 (각 스킬은 하위 디렉토리)
    └── {skill-name}/
        ├── SKILL.md         # 스킬 정의 (필수)
        ├── references/      # 참조 문서
        ├── assets/          # 템플릿, 리소스
        └── scripts/         # 실행 스크립트

scripts/, references/, assets/는 반드시 스킬 폴더 내부에 위치해야 합니다 (플러그인 루트 금지).

새 플러그인 추가 시

  1. plugins/{plugin-name}/ 디렉토리 생성
  2. .claude-plugin/plugin.json 생성
  3. agents/, commands/, skills/ 하위에 .md 파일 작성
  4. .claude-plugin/marketplace.json에 플러그인 등록
  5. 캐시 클리어 후 재등록

주의사항

  • marketplace.json은 루트에 하나만 유지
  • 모든 .md 파일은 LF 줄바꿈 사용
  • description에 특수문자 포함 시 큰따옴표로 감싸기
  • Agent/Skill 파일 추가/삭제 시 marketplace.json 동기화 필수
  • 플러그인 수정 시 plugin.json + marketplace.json 버전 동시 업데이트

상세 개발 가이드는 AGENTS.md 참조

프로젝트 구조

전체 디렉토리 트리 (클릭하여 펼치기) 
honeypot/
├── .claude-plugin/
│   └── marketplace.json              # 마켓플레이스 레지스트리 (18개 플러그인)
├── plugins/
│   ├── isd-generator/                # ISD 연구계획서 생성
│   │   ├── agents/                   # 6 agents
│   │   ├── commands/                 # isd-generate
│   │   └── skills/                   # 11 skills
│   ├── visual-generator/             # 시각자료 생성
│   │   ├── agents/                   # 6 agents
│   │   ├── commands/                 # visual-generate
│   │   └── skills/                   # 8 skills
│   ├── paper-style-generator/        # 논문 스타일 스킬 생성
│   │   ├── agents/                   # 3 agents
│   │   ├── commands/                 # paper-style-generate
│   │   └── skills/                   # 1 skill
│   ├── report-generator/             # 연구 보고서 생성
│   │   ├── agents/                   # 4 agents
│   │   ├── commands/                 # report-generate
│   │   └── skills/                   # 3 skills
│   ├── investments-portfolio/        # DC 연금 포트폴리오
│   │   ├── agents/                   # 3 agents
│   │   ├── commands/                 # portfolio-analyze
│   │   └── skills/                   # 11 skills
│   ├── stock-consultation/           # 주식/ETF 투자 상담
│   │   ├── agents/                   # 5 agents
│   │   ├── commands/                 # stock-consult
│   │   └── skills/                   # 3 skills
│   ├── hwpx-generator/              # HWPX 문서 생성/편집/분석
│   │   ├── agents/                   # 2 agents
│   │   ├── commands/                 # hwpx-generate
│   │   └── skills/                   # 2 skills
│   ├── macro-analysis/              # 거시경제 분석 공용 에이전트
│   │   └── agents/                   # 7 agents
│   ├── obsidian-skills/              # Obsidian vault 스킬
│   │   └── skills/                   # 5 skills
│   ├── general-agents/              # 범용 에이전트
│   │   └── agents/                   # 1 agent
│   ├── accelerated-learner/         # 48시간 가속 학습
│   │   ├── agents/                   # 5 agents
│   │   ├── commands/                 # accelerated-learn
│   │   └── skills/                   # 1 skill
│   ├── equity-research/             # 기관급 주식 분석
│   │   └── agents/                   # 1 agent
│   ├── worktree-workflow/           # Git worktree 워크플로우
│   │   └── agents/                   # 1 agent
│   ├── plugin-dev/                  # 플러그인 개발 종합 툴킷
│   │   ├── agents/                   # 3 agents
│   │   ├── commands/                 # create-plugin
│   │   └── skills/                   # 7 skills
│   ├── patent-trend-analyzer/       # 특허 동향 분석
│   │   ├── agents/                   # 3 agents
│   │   ├── commands/                 # analyze-patents
│   │   └── skills/                   # 5 skills
│   ├── pptx-design-styles/          # PPTX 디자인 스타일 가이드
│   │   └── skills/                   # 1 skill (30가지 모던 디자인 스타일)
│   ├── wiki-gen/                    # 개인 지식 위키 생성 v1.2.0
│   │   └── skills/                   # 1 skill (10개 서브커맨드 + assets/ templates + scripts/ helpers)
│   └── link-curator/                 # URL → Korean MD + HoneyCombo 제출
│       ├── commands/                 # curate-links
│       └── skills/                   # 2 skills (link-summarizer, honeycombo-submit)
├── AGENTS.md                         # 프로젝트 상세 지식 베이스
└── README.md                         # 이 문서

참고 링크

변경 이력

버전 날짜 변경 내용
3.32.0 2026-04-28 visual-generator v3.7.0: 두 렌더링 경로(Gemini, OpenAI gpt-image-2) 모두 출력 포맷을 JPEG → PNG로 통일. Gemini 스크립트는 응답 mime이 PNG이면 raw bytes 직접 저장, 그 외(JPEG/WEBP)는 PIL로 PNG 재인코딩 + RGBA 알파 채널 보존; OpenAI 스크립트는 OUTPUT_FORMAT="png" 강제 + 평가 data URL image/png 동기화. 출력 파일명/임시 파일/문서(renderer-agent.md, renderer-agent-openai.md, visual-generate.md, slide-renderer/SKILL.md) 및 테스트 픽스처(JPEG → PNG) 일괄 동기화. pytest 11/11 통과.
3.31.3 2026-04-28 README 테마 갤러리에 OpenAI gpt-image-2 렌더링 결과 6장 추가 — 기존 Gemini 6장과 좌우 비교 테이블 형태로 재구성, 동일 프롬프트(스마트 팩토리 6테마)를 양쪽 엔진으로 렌더링한 산출물을 assets/theme-examples/images-openai/0[1-6]_theme_*.jpg(3840×2160, quality=high, JPEG)로 저장. 평가 결과 1차 시도부터 6/6 통과(평균 8.29.6, 한글 810, 환각 8~10). 이미지 src 경로를 절대 raw URL(058be21 커밋 해시)에서 저장소 상대경로(./assets/...)로 통일하여 submodule/체크아웃에서도 정상 표시.
3.31.2 2026-04-28 visual-generator v3.6.2: concept 테마 면제 로직을 theme 명시적 인자 기반으로 강화 — evaluate_image_quality(..., theme=...) 추가, process_prompts(..., default_theme=...) 및 CLI --theme 옵션 추가, 파일명(NN_theme_<NAME>.md) 자동 추출(_extract_theme_from_filename)과 _resolve_theme() 우선순위(explicit > filename > default > keyword fallback) 도입, 평가 시스템 프롬프트에 concept 면제 조건 명시, rubric 문서 갱신, 관련 단위 테스트 5종 추가. 라이브 검증: 1차 시도부터 한글 차원 10/10, 평균 9.3 통과(이전 5.5→재시도 패턴 해소), 이미지 생성 1회로 retry/비용 ~50% 절감.

| 3.31.1 | 2026-04-28 | visual-generator v3.6.1: OpenAI Responses API Structured Outputs schema 수정 — text.format에 name/schema를 직접 배치하여 gpt-5.5 이미지 평가가 실제로 동작하도록 수정, 평가 API/파싱 실패를 [eval-error]로 명시 로그화, 첫 성공 평가를 [eval-ok]로 1회 로깅, slide-renderer pytest 추가 및 root pytest.ini discovery 등록. 기존 gpt-image-2 생성 경로와 Gemini 경로는 유지. | | 3.31.0 | 2026-04-28 | visual-generator v3.6.0: OpenAI 경로 4K default 전환 및 운영 개선 — IMAGE_SIZE 1536x1024 → 3840x2160 (공식 gpt-image-2 제약 준수: 양변 16배수, max edge 3840px, total pixels ≤ 8,294,400), CLI 옵션 4종 추가(--size --quality --model --eval-model), 평가 모델 런타임 fallback chain(gpt-5.5 → gpt-5 → gpt-4o, intra-OpenAI only AGENTS.md anti-pattern 준수), 비용 추정 라인/테이블 전량 제거 후 OpenAI 콘솔 안내 교체, OUTPUT_FORMAT == "jpeg" 타웰톨로지 제거 + PIL 검증 단계는 유지, openai SDK lazy-load로 --help가 패키지 없이 동작. Gemini 경로 byte-identical 보존 (generate_slide_images.py / renderer-agent.md / theme-* SKILL.md 변경 없음). | | 3.30.0 | 2026-04-26 | visual-generator v3.5.0: OpenAI gpt-image-2 기반 렌더링 경로 추가 — renderer (gemini|openai) + renderer_choice_timing (pre|post|none) 파라미터로 사용자 선택, 별도 에이전트 (renderer-agent-openai) + 별도 스크립트 (generate_slide_images_openai.py), 5D 평가 (Structured Outputs json_schema strict, gpt-5.5), 1536x1024 quality=high JPEG 출력, --max-images 비용 cap (기본 30), OPENAI_API_KEY 미설정 hard-fail. 기존 Gemini 경로 byte-identical 보존 (백워드 호환). | | 3.29.0 | 2026-04-21 | link-curator v1.1.0: bulk TSV 선택적 TITLE 컬럼(5컬럼) 지원 추가 — YouTube 채널처럼 metadata가 빈약한 URL 제출 시 HoneyCombo 서버가 title과 description을 동일하게 fallback하는 문제 예방. submit_bulk.sh 배열 기반 파싱으로 4컬럼(legacy)·5컬럼(v2) 자동 감지, TITLE/SUMMARY 필드에 |, 탭, CR/LF 문자 금지(서버 컬럼 정렬 보호), Unix 라인엔딩 일관성을 위한 .gitattributes 추가(*.sh text eol=lf). honeycombo-submission.md와 SKILL.md에 v2 포맷 사용법·금지 문자 문서화. (연결 서버 PR: orientpine/honeycombo#169 — deriveShortTitle/resolveSubmissionTitle fallback chain + 5컬럼 파서 + bulk 실패 URL 상세 댓글 upsert) | | 3.28.1 | 2026-04-21 | 4개 플러그인(wiki-gen, pptx-design-styles, patent-trend-analyzer, obsidian-skills)과 root marketplace.json의 plugin.json/marketplace.json 스키마 준수 수정 — Claude Code Zod strict validation이 Unrecognized keys 에러로 거부하던 비표준 contributors 필드 전량 제거로 마켓플레이스 등록 실패 해결. AGENTS.md에 Plugin.json Schema Compliance (CRITICAL) 섹션 신설(공식 허용 필드 화이트리스트, 금지 필드 목록, Attribution 보존 4가지 방안, 검증 Python 스크립트, 실패 에러 패턴/조치 절차). patent-trend-analyzer README에 Gunju Park contributor attribution 이동. 개별 플러그인 PATCH 버전 업(wiki-gen 1.2.0→1.2.1, pptx-design-styles 1.0.0→1.0.1, patent-trend-analyzer 1.3.0→1.3.1, obsidian-skills 1.0.0→1.0.1). | | 3.27.0 | 2026-04-10 | wiki-gen v1.2.0: wiki sync 서브커맨드 추가 — sources.yaml 기반 멀티소스 수집 파이프라인 (sync_sources.py, ingest_projects.py, ingest_common.py), pytest 인프라 + 27개 자동화 테스트 | | 3.28.0 | 2026-04-20 | link-curator 플러그인 추가 — URL fetch → Korean MD summary notes 생성 (link-summarizer) + gh CLI HoneyCombo submission (honeycombo-submit), single/bulk 제출, --dry-run 지원 | | 3.26.0 | 2026-04-10 | wiki-gen v1.1.0: 1826-entry 실사용 경험 기반 18개 항목 대규모 개선 — [P0] C1 [[filename_stem\|Title]] wikilink 구문 (Obsidian 파일명 resolution), C2 ASCII snake_case filename convention, C3 Citation Discipline (sources: canonical + ## References human-readable dual traceability), C4 Anti-Dump Rule (150-line cap, 5:1 compression, max 3 consecutive raw lines); [P1] C5 Scale Mode (Partitioned Parallel for 500+ vaults with safer canonical entity rule), C6 Date Extraction 8-tier priority (datetime validation, mtime warning threshold), C7 Standard Exclusions (.git/.obsidian/node_modules/etc), I1 Aliases Discipline, I3 wiki remediate 신규 명령 (citation gap closure, 9번째 서브커맨드); [P2] I2 Agent Prompt Templates (assets/: absorb/remediation/cleanup/breakdown), I5 rebuild-index exclusions, I6 Orphan policy (max 8 wikilinks/article); [P3] N1 checkpoint cadence by scale, N2 wiki status 표준 출력 포맷, N3 Frontmatter schema (legacy 관대), N4 Citation vs Content coverage, N5 type 기반 query taxonomy; [I4] scripts/ 포터블 Python 헬퍼 스크립트; + ## Migration from v1.0.0 섹션 (backward compatibility lint warnings) | | 3.25.0 | 2026-04-10 | investments-portfolio v1.2.0: 출력물 명명 일관성 수정 — 03-risk-analysis.md → 99-risk-analysis.md (보조 데이터 접두어 통일), material-organizer 데드 에이전트 제거 (3 agents), file-save-protocol 접두어 규칙 문서화 + 99-*.md 보조파일 등록, deposit_rates.json 웹검색 fallback 모순 해소; macro-analysis v1.0.1, stock-consultation v1.0.1 동기화 | | 3.24.0 | 2026-04-09 | wiki-gen 플러그인 추가 (farzaa/wiki-gen-skill 포팅, 개인 일기/노트 → Wikipedia 스타일 지식 위키 자동 컴파일 — ingest/absorb/query/cleanup/breakdown/status/rebuild-index/reorganize 8개 서브커맨드, 39종 디렉토리 택소노미, Writing Standards) | | 3.23.0 | 2026-03-30 | investments-portfolio v1.1.0: fund-portfolio 에이전트 감사 기반 4대 개선 — [MUST] 데이터 정합성 교차검증 Gate(riskLevel↔riskAsset 모순감지), 전수비교 증적(Audit Trail) 의무화, UH/H 환헤지 비용 비교 의무화; [SHOULD] 안전자산 다각화 옵션 검토; [FIX] 출력 파일명 99-fund-analysis.md → 01-fund-analysis.md 통일 (5개 파일) | | 3.22.0 | 2026-03-30 | accelerated-learner 플러그인 추가 — 48시간 가속 학습(소스 분석→멘탈모델→논쟁 매핑→판별 질문→소크라틱 튜터링), 5 agents + 1 command + 1 skill | | 3.21.0 | 2026-03-25 | visual-generator v3.4.0: JPEG 원본 직접 저장 — SDK 호환성 버그 수정(part.as_image() → inline_data.data 직접 사용), PNG 불필요 변환 제거로 파일 크기 47% 절감, RGBA 안전 변환 추가 | | 3.20.0 | 2026-03-23 | hwpx-generator v3.11.0: section_transplant.py 추가 — HWPX 챕터 이식 CLI + HwpxSurgeon.transplant_from(), zip_surgery.py ZipInfo 메타데이터 전체 보존 P0 수정 | | 3.19.0 | 2026-03-23 | hwpx-generator v3.10.0: MD 문서 구조(Indent) 보존 — md_parser.py indent_level 감지, xml_writer.py level→style 매평 + build_numbered(), analyze_template.py indent 스타일 추출, md_merger.py 다중 MD 병합 | | 3.18.0 | 2026-03-22 | hwpx-generator v3.9.0: 캡션 emit — 이미지 placeholder 뒤 캡션 문단 자동 생성(xml_writer.py), validate.py 캡션 개수 검증 추가 | | 3.16.1 | 2026-03-22 | hwpx-generator v3.6.1: md_parser.py 불릿/인용문 여러 줄 이어쓰기(continuation) 지원 — 줄바꿈으로 잘리던 한국어 텍스트("카메" → "카메라") 복원, xml_writer.py 이중 불릿 마커 방지 — bullet_auto 설정과 무관하게 항상 접두사 제거, proofread.py 이중 불릿 검사를 전체 문단으로 확대 | | 3.16.0 | 2026-03-21 | hwpx-generator v3.6.0: 이중 삽입 지점 처리(Dual-Zone Content Placement) 지침 추가 — 요약 총괄표 셀에 전체 내용 삽입 방지, 본문 상세 섹션 플레이스홀더 방치 방지, 감지→요약 생성→본문 삽입 순서 강제, hwpx-generate 오케스트레이터 MUST DO/MUST NOT DO 보강 | | 3.15.0 | 2026-03-20 | hwpx-generator v3.5.0: image_embedder.py hp:pic 구조 7대 결함 수정 — hp:pic을 <hp:p><hp:run> 래퍼로 감싸 section-level 배치 방지(🔴 렌더링 안됨 해결), orgSz=pixel×100(원본 크기)·curSz=표시 크기 분리, scaMatrix=curSz/orgSz 비율 자동 계산, imgDim=실제 픽셀 크기, imgClip=orgSz 전체 범위, hc:img 순서 imgDim 뒤로 이동, validate.py hp:run 내부 배치 검증 추가 | | 3.14.0 | 2026-03-19 | hwpx-generator v3.4.0: image_embedder.py 전면 개편 — make_pic_xml() 검증 구조 교체(pypandoc-hwpx/HwpForge 기반), header.xml hh:binDataList 자동 등록, PIL 포맷 감지+자동변환, 이미지 높이 상한 검증, validate.py 이미지 6개 검사 추가(renderingInfo/instid/binDataList/magic bytes), section0.xml 개행 검사 0개 기준으로 교정 | | 3.13.0 | 2026-03-19 | hwpx-generator v3.3.0: xml_writer.py 필수 사용 강제 + lxml 금지 — 에이전트 자체 표 XML 재구현 방지(hc: 네임스페이스/hp:tcPr 오류), lxml 개행 삽입으로 인한 한/글 파일 깨짐 방지, generate_content.py 등 자체 스크립트 생성 금지 규칙 추가 | | 3.12.1 | 2026-03-19 | visual-generator v3.3.1: Gemini API JPEG→PNG 명시적 변환 — image.save(format='PNG') 강제, CMYK/P 모드 호환 변환, evaluate_image_quality() MIME 타입 동적 감지 | | 3.12.0 | 2026-03-19 | hwpx-generator v3.2.0: page_guard.py 워크플로우 모드 분기 — 오케스트레이터가 워크플로우 유형(MD 채우기/스타일 복제/XML-first)에 따라 --mode template-fill 자동 선택, template-fill 모드에서 표 추가/변경 구분 로직 추가, WARNING 수준 리포트 도입 | | 3.11.0 | 2026-03-18 | hwpx-generator v3.1.0: Template-Aware Markdown Insertion — 템플릿 sub-header와 MD heading 매칭으로 헤더 이중 출현 방지, placeholder 문단 자동 정리, 적용 조건 분기 추가 | | 3.10.0 | 2026-03-18 | patent-trend-analyzer v1.3.0: 표준 분석 스크립트(analyze_patents.py) 추가 — JSON config 기반 분류, 고정 출력 구조(11개 필수 파일), multi-topic 병합 규칙, 출력물 검증 체크리스트로 대시보드 일관성 보장 | | 3.9.0 | 2026-03-18 | obsidian-skills 플러그인 추가 (kepano/obsidian-skills 포팅, Obsidian Markdown/Bases/Canvas/CLI/Defuddle 5개 스킬) | | 3.8.0 | 2026-03-18 | pptx-design-styles 플러그인 추가 (corazzon/pptx-design-styles 포팅, 30가지 모던 PPTX 디자인 스타일 가이드 — HEX 색상, 폰트 조합, 레이아웃 규칙, 시그니처 요소) | | 3.7.0 | 2026-03-18 | hwpx-generator v3.0.0: 마크다운→HWPX 채우기(Workflow 7), 이미지 임베딩(image_embedder.py), md_parser.py, xml_writer.py 추가 | | 3.6.2 | 2026-03-17 | 6개 테마 예시 프롬프트를 v3.3.0 Golden Reference로 업데이트 (여백 최소화, 네거티브 스페이스 타겟, 캔버스 채우기 지시 반영) + Gemini API로 전체 이미지 재생성 | | 3.6.1 | 2026-03-17 | AGENTS.md 구조 개선: 코드베이스에서 추론 가능한 섹션 삭제 (STRUCTURE 트리, 파일 템플릿, 플러그인 추가 가이드 등 405줄 제거), 버전 체계를 breaking-aware SemVer로 재정의 (MAJOR=삭제/breaking, MINOR=추가/기능변경, PATCH=버그수정/문서), Registration Checklist를 MARKETPLACE RULES로 이동 | | 3.6.0 | 2026-03-17 | visual-generator v3.3.0: 여백 최소화 — Scene Description 캔버스 채우기 지시 추가, Rendering Style 공간구성 강화, 테마별 조건부 네거티브 스페이스 타겟 (gov/seminar ≤15%, concept/whatif ≤20%, comparison ≤10%, pitch 30%+ 유지) | | 3.5.0 | 2026-03-17 | visual-generator v3.2.0: Must-Render Registry 추가 (4개 테마 필수 렌더링 요소 명시화), marketplace metadata 버전 동기화 (2.4.0→3.5.0) | | 3.4.0 | 2026-03-16 | patent-trend-analyzer v1.2.0: MCP 설정 스킬 개선 — API 키 발급 안내, venv 기반 설치, Claude Code/OpenCode 이중 설정(형식 차이 대응), 트러블슈팅 보강 | | 3.3.0 | 2026-03-16 | patent-trend-analyzer 플러그인 추가 (KIPRIS API 기반 특허 동향 분석, IPC 분류 가이드, 3 agents + 1 command + 5 skills) | | 3.2.0 | 2026-03-13 | hwpx-generator v2.4.0: ZIP-level surgery 도구 추가 (zip_surgery.py, HwpxSurgeon), validate.py --strict 모드, cell_writer 금지 규칙, 표 행 높이 자동 조절, 단계적 디버깅 전략 | | 3.1.0 | 2026-03-10 | 6개 테마 예시 프롬프트를 v3.0.0 Golden Reference로 업데이트 + Gemini API로 전체 이미지 재생성. 임시/계획 파일 정리. | | 3.0.0 | 2026-03-09 | visual-generator v3.0.0: 4-block 마크다운 프롬프트 형식 복원 (INSTRUCTION/CONFIGURATION/CONTENT/FORBIDDEN) + v2.x 품질 보호 통합 (Style Sheet, Golden Reference, prompt-validator 7차원, 팔레트 세션 고정) |

이전 버전 이력
버전 날짜 변경 내용
2.5.0 2026-03-09 visual-generator v2.2.0: 폰트명 유출 차단, 최소 텍스트 밀도(body≥8) 강제, Style Sheet 기반 슬라이드 일관성, prompt-validator 강화(밀도/폰트/팔레트 검증 추가)
2.4.1 2026-03-08 visual-generator v2.1.1: Golden Reference <text_to_render> key:value 형식 통일(4개 테마), 파이프라인 다이어그램 prompt-validator 반영, layout-types Progressive Disclosure 분리(938→82줄 + references/layout-catalog.md), scene-richness-spec 테마명 교정, README agent 수 5개 반영
2.4.0 2026-03-07 visual-generator v2.0.0: XML-tag 프롬프트 시스템 전면 개편 — 4-block 마크다운(INSTRUCTION/CONFIGURATION/CONTENT/FORBIDDEN) → 5-tag XML(<scene>, <text_to_render>, <typography>, <canvas>, <layout>) 전환. render_text/scene_context 분류 체계, 한국어 타이포그래피 가이드 추가
2.3.5 2026-03-06 visual-generator v1.11.0: Data Elements 메타라벨 방지 원칙, Content Placement 조사 문장 형식 강제, 세미나 테마 원 번호 마커 금지, renderer 검증 #12·#13 추가
2.3.4 2026-03-06 visual-generator v1.10.1: renderer-agent에 번호 참조 체계·고아 항목·세미나 라벨 탈맥락화 검증 3종 추가
2.3.3 2026-03-06 visual-generator v1.10.0: CONTENT↔Content Placement 전수 대응 원칙 추가 (고아 항목·Data 중복·개념 키워드 혼입 방지)
2.3.2 2026-03-06 visual-generator v1.9.0: 이중 렌더링 방지(번호 참조 체계), 세미나 테마 장면화 방지(테마 라벨 탈맥락화), 축 기반 레이아웃 공간-의미 역검증 추가
2.3.1 2026-03-05 hwpx-generator v2.3.0: linesegarray 자동 생성으로 전환 (cell_writer.py 신규, build_hwpx/pack 통합, 뷰어 호환성 보장)
2.3.0 2026-03-04 plugin-dev 플러그인 추가 (Anthropic claude-code 공식 저장소에서 포팅)
2.2.0 2026-02-27 visual-generator 6개 테마 예시 이미지 추가 (Gemini API 생성), README 시각적 개선
2.1.0 2026-02-27 README 전면 최신화: 표준 구조 반영, 11개 플러그인 문서화, visual-generator 6테마 체계 반영
2.0.0 2026-01-11 README 완전 재작성, 6개 플러그인 문서화
1.0.0 2026-01-08 최초 작성

Footnotes

  1. anthropics/claude-code plugins/plugin-dev의 내용을 참조하여 포팅하였습니다. 원본 저자: Daisy Hollman (daisy@anthropic.com), 라이선스: MIT. ↩ ↩2

  2. farzaa/wiki-gen-skill의 내용을 포팅하였습니다. 원본 저자: farzaa, 라이선스: MIT. ↩ ↩2

  3. kepano/obsidian-skills의 내용을 포팅하였습니다. 원본 저자: Steph Ango (stephango.com), 라이선스: MIT. ↩

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