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Python 프로젝트를 시작할 때마다 매번 같은 설정을 반복하고 있지 않나요? pyproject.toml 작성, 린터 설정, 디렉토리 구조 만들기... 이번 글에서는 2025년 기준 최신 Python 도구 스택을 정리하고, Claude Skills로 이 과정을 자동화하는 방법을 공유합니다.

이 글은 3부작 시리즈의 첫 번째 글입니다.

AI에게 "이번 주말 친구들 생일파티 준비해줘"라고 말한다고 상상해보세요. AI가 이 일을 잘 해내려면 연결(친구들 연락처), 노하우(초대장 작성법), 분업(케이크와 장식 동시 준비)이 필요합니다. 바로 이 세 가지 문제를 해결하기 위해 Skills, MCP, Subagents 같은 도구들이 등장했습니다.

이 글은 3부작 시리즈의 두 번째 글입니다. 1편을 먼저 읽어보세요.

1편에서 AI를 돕는 4가지 도구(MCP, Skills, Subagents, Commands)를 알아봤어요. 이번 편에서는 Skills를 더 깊이 파봅니다. 왜 Skills가 MCP보다 토큰 효율적인지, 좋은 Skills는 어떻게 만드는지, 그리고 한 번 만든 Skills를 여러 도구에서 쓸 수 있는지 알아볼게요.

이 글은 3부작 시리즈의 마지막 글입니다. 1편, 2편을 먼저 읽어보세요.

1편에서는 AI를 돕는 4가지 도구를 알아봤고, 2편에서는 Skills를 깊이 파봤어요. 오늘은 좀 더 큰 그림을 볼 거예요: MCP의 토큰 문제가 얼마나 심각한지, Anthropic은 왜 MCP를 Linux Foundation에 기부했는지, 그리고 우리는 뭘 배워야 할지 알아봅니다.