75,700 스타를 기록하며 인기 토큰 절약
Matt Pocock Dumped 17 Markdown Files on GitHub. 75,700 Stars Later, One Cut My Tokens 75%. 유사한 글을 검색하여 단계별로 설명해
**Matt Pocock의 GitHub 프로젝트는 Claude AI 에이전트용 Markdown 스킬 파일 모음으로, 75,700 스타를 기록하며 인기입니다.**[1][2] 이 저장소는 CONTEXT.md 파일 등을 통해 AI 응답의 불필요한 verbosity를 줄여 토큰 사용을 75% 절감하는 기법을 제공합니다.[2][3]
유사한 사례로 Caveman 플러그인(토큰 65-87% 절감)과 Sketch-of-Thought(75% 절감)가 있으며, 아래는 Matt Pocock 스킬의 핵심 적용 단계를 설명합니다.[3][4]
## 저장소 확인
https://github.com/mattpocock/skills 에서 17개 이상의 Markdown 파일(예: SKILL.md, CONTEXT.md)을 확인하세요.[1][2] 이 파일들은 /grill-me, /tdd, /diagnose 같은 스킬로 구성되어 AI 코딩 실패 모드를 해결합니다.[2]
## 설치 단계
터미널에서 한 줄 명령어로 설치합니다.
```
npx skills@latest add mattpocock/skills
```
Claude Code나 Codex에서 자동 로드되며, .claude 폴더에 복사됩니다.[2][3]
## CONTEXT.md 적용
CONTEXT.md를 에이전트 컨텍스트에 추가해 verbosity를 제어합니다.[1]
- AI에게 "간결하게 응답하라" 지시.
- 예: 채팅 시작 시 파일 로드 → 불필요한 설명( "기꺼이 도와드리겠습니다") 제거.[2]
결과: 토큰 75% 감소, 코드 정확도 유지.[2]
## 스킬 사용 예시
- `/grill-me`: 코드 검증을 위한 자기 인터뷰.
- `/tdd`: 테스트 주도 개발(vertical slices).
- `/diagnose`: 버그 진단(재현 → 최소화 → 수정).[2]
이 스킬들은 Markdown으로 LLM이 직접 읽어 실행합니다.[2]
## 효과 측정
React 버그 수정 시 토큰 1,180 → 300 수준으로 줄고, Docker 빌드 설명도 72% 절감.[3]
유사 Caveman처럼 API 비용과 속도 최적화에 효과적입니다.[3]
