SKILL.md 런북이 마케팅 Agents를 반복 가능하게 만드는 이유
UnifAPI의 Skill 레이어에 대한 실용 가이드: 트리거 문구, 데이터 호출, 출력 템플릿, 신뢰도 규칙, 공개 데이터 경계.
요약: Skill은 UnifAPI Agent 안의 반복 가능한 단위입니다. 어시스턴트에게 언제 워크플로를 사용할지, 어떤 데이터를 가져올지, 출력을 어떻게 구조화할지, 어디서 멈출지 알려줍니다.
프롬프트는 쓰기 쉽고 유지하기 어렵습니다. 유용한 마케팅 워크플로에는 하나의 지시 이상이 필요합니다. 트리거, 입력 요구사항, 데이터 출처 선택, 신뢰도 규칙, 출력 템플릿, 한계가 필요합니다.
그래서 UnifAPI Agents는 Skills로 구현됩니다.
Skill에 들어가는 것
| Skill 부분 | 하는 일 |
|---|---|
| 이름과 설명 | 어시스턴트가 올바른 워크플로로 라우팅하게 도움 |
| 사용 시점 | 트리거 문구와 사용자 의도를 나열 |
| 입력 | 데이터를 호출하기 전에 어떤 맥락을 수집할지 어시스턴트에 알림 |
| 데이터 호출 | 사용할 UnifAPI 작업이나 Data Skills를 명명 |
| 워크플로 | 일을 단계로 전환 |
| 출력 템플릿 | 모호한 요약을 방지 |
| 신뢰도 규칙 | 관찰된 사실과 추론된 판단을 구분 |
| 경계 | Agent를 읽기 전용이고 정직하게 유지 |
Skill은 하나의 기능을 명명할 때 가장 강력합니다. keyword-research는 Skill입니다. seo-audit는 Skill입니다. ai-answer-gap은 Skill입니다. "모든 마케팅을 하라"는 아닙니다.
Enhanced, Advice, Data Skills
UnifAPI는 세 가지 Skill 종류를 사용합니다:
| Skill 종류 | 의미 | 예시 |
|---|---|---|
| Enhanced | 실시간 공개 데이터를 호출하는 마케팅 기능 | SEO 감사, KOL 단가, AI 가시성 감사 |
| Advice | 실시간 호출 없는 프레임워크나 판단 | 스키마 안내, 포지셔닝 프레임워크 |
| Data | Platform Agent가 소유한 결정론적 출처 가이드 | LinkedIn Data Skill, Reddit Data Skill |
이 구분이 제품을 명확하게 유지합니다. 모든 유용한 마케팅 Skill이 실시간 API 호출을 필요로 하는 것은 아닙니다. 하지만 Skill이 공개 가시성에 대해 사실 주장을 할 때는 record를 사용해야 합니다.
Skills가 작업을 명명해야 하는 이유
어시스턴트는 MCP를 통해 작업을 발견할 수 있지만, 발견이 워크플로의 전부는 아닙니다. 좋은 Skill은 여전히 어시스턴트에게 그 일에 어떤 데이터 계열이 중요한지 알려줘야 합니다.
예를 들어, SEO 감사 Skill은 이렇게 말할 수 있습니다:
- 타깃 쿼리에 대한 실시간 SERP 증거를 끌어온다.
- 수요 맥락을 위해 키워드 개요와 이력을 사용한다.
- 타깃 페이지와 상위 경쟁사 페이지에 Browser Markdown을 사용한다.
- 관찰된 증거와 권고가 분리된 수정 계획을 반환한다.
그것이 "필요하면 API를 사용하라"보다 훨씬 낫습니다.
출력 템플릿은 제품의 일부
출력 형태는 많은 에이전트 워크플로가 실패하는 지점입니다. 템플릿이 없으면, 어시스턴트는 행동할 수 없는 듣기 좋은 요약을 반환할 수 있습니다.
Skill은 산출물을 명시해야 합니다:
| 워크플로 | 유용한 산출물 |
|---|---|
| KOL 단가 | 하/기준/상 범위와 신뢰도가 있는 순위 크리에이터 표 |
| GEO 감사 | 프롬프트별 인용 및 멘션 매트릭스 |
| 로컬 팩 스캔 | 쿼리, 순위, 경쟁사, 리뷰 수, 지도 위치 |
| 경쟁사 프로파일링 | 출시 타임라인, 채널, 주장, 증거, 위험 |
| 콘텐츠 전략 | 수요, 출처 증거, 적합성이 있는 기회 백로그 |
템플릿은 어시스턴트를 로봇처럼 만들지 않습니다. 답을 검토 가능하게 만듭니다.
신뢰도 규칙은 가짜 확신을 방지한다
공개 데이터는 강력하지만 전지전능하지 않습니다. Skill은 어시스턴트가 다음을 표시하게 해야 합니다:
| 표시 | 의미 |
|---|---|
| 관찰됨 | 공개 record에서 직접 읽음 |
| 추론됨 | 여러 record에서 추론됨 |
| 가정됨 | 사용자가 제공했거나 분석을 완료하는 데 필요함 |
| 알 수 없음 | 공개 데이터에서 이용 불가 |
그것이 마케팅 워크플로에서 중요합니다. KOL 단가 Skill은 최종 견적이 아니라 범위를 추정할 수 있습니다. GEO Skill은 미래 포함을 보장하지 않고 가시성을 보고할 수 있습니다. 로컬 SEO Skill은 목록을 편집하지 않고 감사할 수 있습니다.
짧은 Skill 품질 체크리스트
Skill을 게시하기 전에 물어보세요:
- 하나의 구체적인 일에 매핑되는가?
- 설명에 실제 트리거 문구가 포함되는가?
- 필수 및 선택 입력을 명시하는가?
- 사용할 데이터 출처나 Data Skills를 명명하는가?
- 출력 템플릿을 포함하는가?
- 신뢰도와 경계를 설명하는가?
- 후속 작업을 위해 관련 Skills에 연결되는가?
답이 아니오라면, 그 Skill은 워크플로가 아니라 프롬프트 초안일 가능성이 큽니다.
다음에 읽을거리
Platform Agents와 Data Skills - 출처별 버전의 Skills를 보여줍니다.
에이전트 우선 아키텍처 - Skills가 Agents와 APIs 사이 어디에 있는지 설명합니다.
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