GitHub - team-attention/plugins-for-claude-natives: Claude Code plugins for power users
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GitHub - team-attention/plugins-for-claude-natives: Claude Code plugins for power users

team-attention
2026.01.19
·GitHub·by 이호민
#Claude#plugins#AI#developer tools#productivity

핵심 포인트

  • 1이 레포지토리는 Claude Code의 기본 기능을 확장하기 위한 다양한 power user용 플러그인 모음을 제공합니다.
  • 2이 플러그인들은 AI 에이전트 합의 도출, 요구사항 명확화, 개발자 워크플로우 지원, 유튜브 영상 요약, 캘린더 및 KakaoTalk 연동 등 광범위한 기능을 포함합니다.
  • 3사용자는 `/plugin marketplace add team-attention/plugins-for-claude-natives` 명령어를 통해 마켓플레이스를 추가하고, 원하는 플러그인을 쉽게 설치하여 활용할 수 있습니다.

이 문서는 Claude Code의 기능을 확장하기 위해 설계된 "Plugins for Claude Natives"라는 플러그인 모음을 소개합니다. 이 플러그인들은 Claude Code 사용자들을 위한 다양한 고급 도구와 기능을 제공합니다.

플러그인 설치는 매우 간단합니다. 사용자는 먼저 /plugin marketplace add team-attention/plugins-for-claude-natives 명령어를 통해 플러그인 마켓플레이스를 추가한 다음, /plugininstall<pluginname>/plugin install <plugin-name> 명령어로 원하는 플러그인을 설치할 수 있습니다.

제공되는 주요 플러그인들과 그 핵심 기능 및 작동 방식은 다음과 같습니다:

  1. agent-council: 이 플러그인은 어려운 결정에 직면하거나 다양한 관점을 얻고자 할 때 유용합니다. summon the council, ask other AIs 등의 트리거 구문을 통해 활성화됩니다.
    • 핵심 방법론: 사용자의 질문을 Gemini CLI, GPT, Codex와 같은 여러 AI 에이전트에게 병렬적으로(in parallel) 전송합니다. 각 에이전트는 독립적인 관점을 제공하며, Claude는 이 응답들을 종합하여 합의된(consensus) 답변을 생성합니다. 이때, 의견 불일치(disagreements)가 있는 부분은 명시적으로 보고됩니다. 이는 다수의 전문가 시스템으로부터의 의견 수렴 및 통합(opinion synthesis and integration) 과정으로 볼 수 있습니다.
  1. clarify: 모호한 요구사항을 정확하고 실행 가능한 사양(specifications)으로 변환하는 데 중점을 둡니다. /clarify, clarify requirements 등의 트리거 구문을 사용합니다.
    • 핵심 방법론: 구조화된 인터뷰 프로세스를 따릅니다.
      • Capture: 원본 요구사항을 그대로 기록합니다.
      • Question: 모호함을 해소하기 위해 표적화된 객관식 질문(targeted multiple-choice questions)을 제시합니다.
      • Compare: 변환 전(before)과 후(after)의 사양을 비교하여 보여줍니다.
      • Save: 필요에 따라 명확해진 사양을 파일로 저장할 수 있습니다. 이는 반복적인 질문을 통해 요구사항의 정밀도를 높이는 반복적 정제(iterative refinement) 기법을 활용합니다.
  1. dev: 개발자 워크플로우, 특히 커뮤니티 스캐닝 및 기술 의사 결정에 특화된 도구입니다.
    • /dev-scan: Reddit, Hacker News, Dev.to, Lobsters와 같은 개발자 커뮤니티를 병렬적으로(in parallel) 검색하여 커뮤니티 정서, 합의, 논쟁 및 주목할 만한 관점을 종합합니다.
    • /tech-decision: 심층적인 기술 의사 결정을 지원합니다.
      • 핵심 방법론: 2단계 다중 에이전트(multi-agent) 워크플로우를 사용합니다.
        • Phase 1: Parallel Information Gathering: codebase-explorer, docs-researcher, dev-scan (커뮤니티), agent-council (AI 전문가)의 4개 특화 에이전트가 병렬적으로(in parallel) 정보를 수집합니다.
        • Phase 2: Analysis & Synthesis: 수집된 정보를 바탕으로 tradeoff-analyzer가 다양한 선택지의 장단점을 분석하고, decision-synthesizer가 분석 결과를 통합하여 요약 우선(Executive Summary First) 형식의 보고서를 생성합니다. 이 보고서는 점수화된 비교(scored comparisons)를 포함할 수 있습니다.
  1. interactive-review: Claude의 계획이나 문서를 시각적인 웹 인터페이스를 통해 검토할 수 있게 합니다. /review, review this plan 등의 트리거를 통해 웹 UI가 열립니다.
    • 핵심 방법론: Claude가 생성한 마크다운 문서를 동적으로 파싱하여 웹 기반의 체크박스와 코멘트 기능을 제공하는 UI를 생성합니다. 사용자는 각 항목을 체크/체크 해제하고 코멘트를 추가하여 구조화된 피드백을 Claude에게 다시 전송합니다. 이는 사용자의 명시적인 승인/거부 입력을 받아 AI의 후속 작업에 반영하는 피드백 루프(feedback loop) 메커니즘을 구현합니다.
  1. say-summary: Claude의 응답을 macOS 텍스트-음성(TTS) 기능을 사용하여 소리 내어 읽어줍니다. Stop hook를 사용하여 Claude 응답을 3-10단어의 짧은 헤드라인으로 요약합니다.
    • 핵심 방법론: Claude의 응답이 완료되는 시점(Stop hook)에 동작하여, LLM(Large Language Model)을 통해 응답 내용을 요약하고, 요약된 텍스트를 macOS의 say 명령어를 통해 음성 출력으로 변환합니다. 한국어와 영어 음성을 자동 감지하여 적절한 목소리를 사용합니다.
  1. youtube-digest: YouTube 동영상의 요약, 인사이트, 번역된 스크립트 및 퀴즈를 제공합니다. summarize this YouTube, digest this video 등의 트리거와 YouTube URL을 입력합니다.
    • 핵심 방법론: YouTube 동영상 URL로부터 트랜스크립트(transcript)를 추출하고, 이를 기반으로 LLM을 활용하여 핵심 요약, 통찰(insights), 그리고 한국어 번역을 생성합니다. 또한, 동영상 내용 이해도를 측정하기 위해 기본(basic), 중간(intermediate), 고급(advanced)의 3단계로 구성된 9개의 질문으로 이루어진 퀴즈(quiz)를 동적으로 생성합니다. 필요시, 웹 검색을 통해 주제를 확장하는 심층 연구(Deep Research) 기능을 수행할 수도 있습니다.
  1. google-calendar: 여러 Google Calendar 계정을 Claude Code 내에서 관리할 수 있습니다. show my schedule, create a meeting 등의 트리거를 사용합니다.
    • 핵심 방법론: 다중 계정 지원을 위해 각 계정별로 refresh token 기반의 사전 인증(pre-authenticated)을 설정하며, Calendar API를 통해 여러 계정 간의 캘린더 데이터를 병렬적으로 질의(parallel querying)하고, 일정 생성, 읽기, 업데이트, 삭제(CRUD operations)를 수행합니다. 특히, 자동 충돌 감지(automatic conflict detection) 기능을 포함하여 스케줄링의 효율성을 높입니다.
  1. kakaotalk: macOS에서 KakaoTalk 메시지를 보내고 읽을 수 있게 합니다. 카톡 보내줘, 카카오톡 메시지 등의 한국어 트리거도 지원합니다.
    • 핵심 방법론: macOS의 Accessibility API를 활용하여 KakaoTalk 애플리케이션을 직접 제어합니다. 이를 통해 자연어 명령으로 메시지를 전송(전송 전 확인 포함)하거나, 채팅 기록을 검색하고, 채팅방 목록을 조회하는 등의 작업을 수행합니다. 이는 운영체제의 접근성 기능을 활용한 GUI 자동화(GUI automation) 기법에 해당합니다.
  1. session-wrap: 포괄적인 세션 마무리 및 분석 도구입니다.
    • /wrap: 세션 분석을 위한 2단계 다중 에이전트 파이프라인(2-Phase Multi-agent Pipeline)을 사용합니다.
      • Phase 1: Analysis (Parallel): doc-updater (문서화), automation-scout (자동화 기회), learning-extractor (학습 내용), followup-suggester (후속 조치)의 4개 에이전트가 병렬적으로(in parallel) 분석을 수행합니다.
      • Phase 2: Validation: duplicate-checker가 중복을 확인합니다.
    • /history-insight: Claude Code 세션 히스토리를 분석하여 패턴, 통찰, 테마, 결정 및 반복되는 주제를 추출합니다.
    • /session-analyzer: SKILL.md 사양(specifications)에 대해 세션 동작의 유효성을 검사하여 에이전트, 훅(hooks), 도구들이 올바르게 실행되었는지 확인하고 규정 준수(compliance) 보고서를 생성합니다. 이는 사후 감사(post-hoc auditing) 및 검증(validation) 메커니즘으로 기능합니다.

이 플러그인 모음은 MIT 라이선스로 제공되며, 기여를 환영합니다.