설치

받아서 쓰기

스크립트 하나 내려받아 실행하면 끝입니다. 설치 후에는 따로 켤 필요 없이 Claude Code 에게 평소처럼 말하면 관련 Skill 이 알아서 켜집니다.

모든 프로젝트에서 쓰기

chmod +x install-skills.sh
./install-skills.sh

~/.claude/skills/ 에 설치됩니다.

./install-skills.sh ./myrepo

myrepo/.claude/skills/ 에 들어갑니다. 커밋하면 그 저장소에서 일하는 모두가 같이 씁니다.

개별 Skill 만 필요하면 각 Skill 페이지에서 따로 받으세요.

두 종류가 있습니다.

구분	내려받으면	개수
바로 실행	각 프로젝트에서 실제로 재사용되던 코드를 프로젝트 의존성 없이 뽑아 넣었습니다. 전부 `--self-check` 내장 테스트를 통과합니다.	7개
코드 참조	기술 설명과 함정, 정본 코드 위치가 담겨 있습니다. 설계·디버깅에 바로 쓰이지만 원본 코드를 돌리려면 해당 프로젝트 폴더가 필요합니다.	2개

전부 원본 프로젝트에서 옮긴 것이고 새로 지어낸 게 아닙니다.

Skill	스크립트	하는 일
`cancer-type-classify`	`feedback_guard.py`	제목·대상질환 텍스트를 암 여부와 암종으로 나눈다. 사람이 고친 내용을 다음 분류에 반영한다.
`excel-case-validator`	`dedup.py` `validate.py`	원본과 결과 엑셀을 대조해 건수·중복·누락·범위를 검사하고 리포트를 낸다.
`lit-relevance-classify`	`classify_cache.py`	수천 건을 LLM으로 분류하고 결과를 캐시한다. 어느 모델이 판정했는지 함께 남겨 재현할 수 있다.
`llm-provider-switch`	`thinking_json.py`	온프렘 Ollama와 클라우드(OpenAI·Azure)를 설정만 바꿔 오가고, 하나가 죽으면 자동으로 넘긴다.
`recurrence-detect`	`score.py`	기록 타임라인에서 재발 시점·부위를 판정하고, 정답 대비 정확도를 제대로 측정한다.
`regimen-extract`	`corrections.py`	항암 요법 DB를 만든다. PDF 표를 Vision LLM으로 읽고 식약처 API·약가와 합친다.
`tnm-staging-extract`	`evidence.py`	판독문에서 암 병기(TNM·AJCC)를 뽑는다. T·N·M을 정보추출과 분류로 나눠 근거와 함께 낸다.