equity-research

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

📦 투자·금융 플러그인 분리 안내: DC형 퇴직연금 포트폴리오, 주식/ETF 상담, 기관급 주식 분석, 거시경제 분석 등 투자·금융 관련 플러그인은 별도 저장소로 이전되었습니다 → [orientpine/pension_sema_guide](https://github.com/orientpine/pension_sema_guide). 이 저장소(honeypot)에서는 더 이상 investments-portfolio, stock-consultation, equity-research, macro-analysis 플러그인을 제공하지 않습니다.

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

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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}/

<details> <summary>구성 요소 (6 Agents · 1 Command · 11 Skills)</summary>

</details>

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

<details> <summary>구성 요소 (4 Agents · 1 Command · 3 Skills)</summary>

</details>

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
• •레이아웃 캐시 제거: <hp:linesegarray>(라인 레이아웃 캐시)를 제거해 한/글이 열 때 정확히 재계산하도록 보장 (자간 뭉침 버그 방지)
• •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
• •양식 파악 (Phase 2.5): 정부 양식 HWPX에서 빈 슬롯/라벨 인접 관계를 자동 분석하여 form_map.json을 생성하고 정확한 위치에 내용을 삽입합니다.

<details> <summary>구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 2 Skills)</summary>

</details>

<br>

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/

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).

<table> <thead> <tr> <th width="22%">테마</th> <th width="39%">Gemini</th> <th width="39%">OpenAI gpt-image-2</th> </tr> </thead> <tbody>

<tr> <td>

concept

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

</td> <td><img src="./assets/theme-examples/images/01_theme_concept.png" width="100%" alt="concept (Gemini)"></td> <td><img src="./assets/theme-examples/images-openai/01_theme_concept.jpg" width="100%" alt="concept (OpenAI)"></td> </tr>

<tr> <td>

gov

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

</td> <td><img src="./assets/theme-examples/images/02_theme_gov.png" width="100%" alt="gov (Gemini)"></td> <td><img src="./assets/theme-examples/images-openai/02_theme_gov.jpg" width="100%" alt="gov (OpenAI)"></td> </tr>

<tr> <td>

seminar

세미나/학술 발표.<br> 에디토리얼 매거진 × 아이소메트릭 3D.

</td> <td><img src="./assets/theme-examples/images/03_theme_seminar.png" width="100%" alt="seminar (Gemini)"></td> <td><img src="./assets/theme-examples/images-openai/03_theme_seminar.jpg" width="100%" alt="seminar (OpenAI)"></td> </tr>

<tr> <td>

whatif

미래 비전 스냅샷.<br> 공상과학 영화 UI처럼 빛나는 HUD.

</td> <td><img src="./assets/theme-examples/images/04_theme_whatif.png" width="100%" alt="whatif (Gemini)"></td> <td><img src="./assets/theme-examples/images-openai/04_theme_whatif.jpg" width="100%" alt="whatif (OpenAI)"></td> </tr>

<tr> <td>

pitch

피치덱.<br> Apple 키노트처럼 어두운 그래디언트 위의 거대한 숫자.

</td> <td><img src="./assets/theme-examples/images/05_theme_pitch.png" width="100%" alt="pitch (Gemini)"></td> <td><img src="./assets/theme-examples/images-openai/05_theme_pitch.jpg" width="100%" alt="pitch (OpenAI)"></td> </tr>

<tr> <td>

comparison

Before/After 비교.<br> IMAX 분할 화면처럼 좌우 풀블리드 이미지.

</td> <td><img src="./assets/theme-examples/images/06_theme_comparison.png" width="100%" alt="comparison (Gemini)"></td> <td><img src="./assets/theme-examples/images-openai/06_theme_comparison.jpg" width="100%" alt="comparison (OpenAI)"></td> </tr>

</tbody> </table>

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.

<details> <summary>구성 요소 (6 Agents · 1 Command · 8 Skills)</summary>

</details>

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:

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

<details> <summary>구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 1 Skill)</summary>

</details>

<br>

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.

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

파이프라인 상세, 출력 구조, IPC 코드 가이드, 수동 설정 등은 [patent-trend-analyzer README](./plugins/patent-trend-analyzer/README.md) 참조

<details> <summary>구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 5 Skills · 18 MCP Tools)</summary>

</details>

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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

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

<details> <summary>구성 요소 (3 Agents · 1 Command · 7 Skills)</summary>

</details>

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

general-agents

범용 에이전트 모음입니다. v2.0.0부터 한국어 심층 인터뷰가 agent + skill + command 3계층으로 분리되었으며, `Yeachan-Heo/oh-my-codex`의 `deep-interview` SKILL을 적응(MIT License)했습니다. omo와 표준 Claude Code 양 환경에서 동일하게 동작합니다.[^4]

사용법

# 슬래시 명령어 진입점 (권장)
/general-agents:interview --standard 새 알림 시스템 설계

# 깊이 프로파일 명시
/general-agents:interview --quick 결제 모듈에 PG사 추가
/general-agents:interview --deep 사내 LLM 게이트웨이 분리 검토

# 하위 호환 — 기존 호출 패턴
@general-agents 의 interview 에이전트를 사용해서 프로젝트 요구사항을 인터뷰해줘

핵심 특징 (v2.0.0)

• •7-단계 상태 머신: S1 사전 컨텍스트 → S2 초기화 → S3 인터뷰 라운드 → S4 채점 + 게이트 → S5 압력 패스 → S6 종결 감사 → S7 결정화
• •5개 readiness 게이트: non_goals_explicit / decision_boundaries_explicit / pressure_pass_complete / closure_audit_pass / contradiction_audit_pass — 모두 트랜스크립트로부터 결정적 검증
• •가중치 기반 모호성 채점: 버킷 입력 {0, 0.25, 0.50, 0.75, 1.0} × deep-interview 원본 가중치 공식. 게임 방지 캡 적용. 게이트가 점수보다 우선
• •3개 깊이 프로파일: --quick (≤0.30/5라운드) / --standard (≤0.20/12라운드) / --deep (≤0.15/20라운드)
• •4개 한국어 도메인 렌즈 (24개 질문 은행 보존): 기술 구현 / UI/UX / 우려사항 / 트레이드오프
• •인라인 매트릭스 분류 체계: 행 = 클러리티 차원 (intent/outcome/scope/non_goals/decision_boundaries/constraints/success/context), 열 = 4개 한국어 lens. 적용 가능성 lookup (per-cell scoring 아님)
• •시도-후-폴백 질문 패턴: AskUserQuestion → 평문 질문 (재시도 없음). 양 환경 호환
• •계획-only 기본 동작: S7 결정화 후 5개 핸드오프 옵션 제시 (계획만 / 더 논의 / 직접 실행 / 다른 에이전트로 / 잔존 위험과 함께 종료)
• •명세 불변성: 결정화된 명세는 immutable. 후속 변경은 새 revision (race condition 방지)

산출물 경로

• •결정화된 명세: .claude/plans/interview-{slug}-{ts}.md
• •(선택) 상태 사이드카: .claude/plans/interview-{slug}-{ts}.state.json (트랜스크립트로부터 재구성 가능)

구성 (v2.0.0)

<br>

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 선택 가이드

obsidian-skills

Obsidian vault 파일(.md, .base, .canvas) 작성/편집을 위한 Agent Skills입니다. [^2]

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

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)

출력물

<details> <summary>구성 요소 (5 Agents · 1 Command · 1 Skill)</summary>

</details>

wiki-gen

개인 데이터(일기, 노트, 메시지 등)를 Wikipedia 스타일 개인 지식 위키로 컴파일하는 스킬입니다. [^3]

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

10개 서브커맨드 (v1.2.0)

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

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

<details> <summary>구성 요소 (1 Command · 2 Skills)</summary>

</details>

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

<details> <summary>자주 사용하는 명령어</summary>

# 전역 설정 (권장) — 앞으로 git 작업 시 submodule 자동 업데이트
git config --global submodule.recurse true

</details>

<br>

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

<details> <summary>전체 디렉토리 트리 (클릭하여 펼치기)</summary>

honeypot/
├── .claude-plugin/
│   └── marketplace.json              # 마켓플레이스 레지스트리 (14개 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
│   ├── hwpx-generator/              # HWPX 문서 생성/편집/분석
│   │   ├── agents/                   # 2 agents
│   │   ├── commands/                 # hwpx-generate
│   │   └── skills/                   # 2 skills
│   ├── 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
│   ├── 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)
├── docs/
│   └── agents/                       # AGENTS.md 상황별 상세 지침 (필요 시 로드)
├── AGENTS.md                         # 프로젝트 지식 베이스 (상황별 인덱스 포함)
└── README.md                         # 이 문서

</details>

참고 링크

• •Agent Skills Specification
• •Git Submodule 공식 문서

변경 이력

<details> <summary>이전 버전 이력</summary>

</details>

[^1]: anthropics/claude-code `plugins/plugin-dev`의 내용을 참조하여 포팅하였습니다. 원본 저자: Daisy Hollman ([email protected]), 라이선스: MIT. [^2]: kepano/obsidian-skills의 내용을 포팅하였습니다. 원본 저자: Steph Ango (stephango.com), 라이선스: MIT. [^3]: farzaa/wiki-gen-skill의 내용을 포팅하였습니다. 원본 저자: farzaa, 라이선스: MIT. [^4]: Yeachan-Heo/oh-my-codex `skills/deep-interview/SKILL.md`의 방법론(7-단계 상태 머신, 모호성 채점, readiness 게이트, 압력 사다리, 챌린지 모드)을 cross-platform 환경(omo + 표준 Claude Code)에 맞게 적응하였습니다. 원본 저자: Yeachan Heo and contributors, 라이선스: MIT, 고정 commit: 09d6fd05cd10e66eca1e1a9e3e50d60ca4d94362. 자세한 변경 내역과 라이선스 전문은 `plugins/general-agents/NOTICE.md` 참조.