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스택핀치 소개

스택핀치·Stackfinch는 AI 도구, 코딩, 에이전트, MCP, 스킬, 자동화를 다루는 한국어·영어 기술 블로그입니다. 공식 문서에서 기능, 제약, 변경사항을 확인하고 실제 활용에 도움이 되는 설명을 목표로 합니다.

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운영·편집 명의는 스택핀치·Stackfinch입니다. 직접 확인한 내용과 공식 자료를 바탕으로 설명하는 내용을 구분하며, 확인되지 않은 경력이나 직함을 내세우지 않습니다.

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Diagram Design 사용법: Claude Code·Codex로 다이어그램 만드는 순서

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Diagram Design은 Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트에 다이어그램 제작 규칙을 더하는 외부 스킬·플러그인입니다. 별도의 웹 편집기에서 도형을 끌어다 놓는 방식이 아니라, 설명할 구조와 목적을 전달하면 에이전트가 HTML·SVG 기반 결과물을 만들도록 돕습니다. 자동화 흐름을 문서에 넣고 싶은데 상자 배치와 색상 정리에 시간을 쓰고 있다면 살펴볼 만합니다. 다만 보기 좋은 그림과 정확한 설계는 다릅니다. 여기서는 설치부터 첫 요청, 결과 검토와 내보내기까지 구분해 정리합니다. 자료 확인: 2026년 9월 16일 · 공식 README·사용 가이드 기반 안내입니다. 먼저 알아둘 세 가지 Diagram Design 자체가 AI 모델은 아닙니다. 사용할 코딩 에이전트가 먼저 준비돼 있어야 합니다. 처음에는 작은 흐름 하나를 정적 HTML로 만든 뒤 검토하는 편이 좋습니다. 공개 저장소라는 사실과 모델 사용료가 무료라는 말은 다릅니다. 1. 어떤 작업에 쓰면 좋을까? 공식 문서는 아키텍처, 흐름도, 시퀀스, 데이터 모델 등 여러 유형을 제공합니다. 기본 결과는 정적 HTML이며, Mermaid·draw.io·Excalidraw 자료를 선택한 크기와 상세도에 맞춰 다시 그리는 기능도 안내합니다. 모든 요소를 그대로 옮기는 단순 변환과는 다릅니다. 설명할 내용 선택 기준 문의 처리나 업무 자동화 순서 처리 단계와 분기가 보이는 흐름도 앱·서버·데이터베이스의 관계 구성 요소와 연결을 보여주는 아키텍처 시간 순서에 따른 요청과 응답 메시지 순서를 구분하는 시퀀스 옵션 두 개의 장단점 그림보다 비교표가 명확할 수 있음 공식 갤러리의 콘텐츠 사이트 아키텍처 예제. © 2025 Cathryn Lavery, MIT License. 원본 예제 보기 이 예제는 단순한 상자 나열이 아닙니다. Reader에서 들어온 요청, Astro Origin이 읽는 MDX 문서와 CMS, 다시 돌아가는 응답을 선 종류와 라벨로 구분합니다. 자신의 결과물에서도 ...
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OpenAI Agents API란? 관리형 에이전트 실행 환경 이해하기

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모델에 질문을 한 번 보내는 것과, 파일을 읽고 도구를 호출하며 여러 단계의 작업을 끝내는 에이전트를 운영하는 것은 다른 문제입니다. 후자에서는 작업 기록, 실행 권한, 중간 실패, 결과물 보관까지 설계해야 합니다. OpenAI Agents API는 Codex의 에이전트 하네스를 OpenAI가 관리하는 API로 사용할 수 있게 하는 선택지 입니다. OpenAI는 2026년 9월 10일 Agents API 공개 베타를 발표했습니다. 이 글에서는 설치 명령을 나열하기보다 무엇을 맡길 수 있는지, Agents SDK·Responses API와 어떻게 다른지, 어떤 작은 업무로 도입 여부를 판단하면 좋을지 살펴봅니다. 자료 확인: 2026년 9월 16일 · 공식 발표와 개발자 문서 기준 먼저 기억할 핵심 관리형 하네스는 모델 자체가 아니라 작업을 이어 가고 도구를 쓰도록 조율하는 실행 기반입니다. 실행 환경을 선택할 수 있어도 도구 권한, 외부 시스템 접근, 승인 기준은 개발자가 정해야 합니다. 긴 작업에 유용한 선택지이지만, 단발성 호출까지 모두 옮길 필요는 없습니다. 1. 관리형 하네스는 무엇을 관리할까? 하네스는 에이전트가 입력을 받고, 필요한 도구를 사용하고, 중간 결과를 다음 단계에 반영하도록 돕는 실행 틀입니다. 공식 개요는 세션, 작업 조율, 컨텍스트 압축, 복구를 OpenAI가 관리하고 애플리케이션은 도구와 실행 환경을 제공하거나 선택한다고 설명합니다. 따라서 “더 강한 모델을 호출하는 API”보다는 에이전트 운영 책임을 나누는 방식 으로 이해하는 편이 정확합니다. Agent: 사용할 모델, 지시문, 도구와 MCP 서버를 정하는 구성입니다. Environment: 파일을 다루고 명령을 실행하는 선택적 샌드박스나 컴퓨터 환경입니다. Session: 여러 차례 입력을 받으며 작업을 이어 갈 수 있는 지속적인 에이전트 인스턴스입니다. Events와 items: 세션에 전달된 입력과 생성된 출력을 추적하는 자료입니다. 예를 들어 첫 요청에...
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Notion Agent Skills 사용법: 팀의 반복 업무를 재사용 가능한 지침으로 만드는 법

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AI에게 매번 같은 형식의 회의 요약, 검토, 초안을 요청한다면 프롬프트를 복사해 붙이는 방식은 오래 버티기 어렵습니다. 누군가가 잘 만든 요청문은 개인의 노하우로 남고, 팀원마다 결과 형식도 달라지기 쉽습니다. 2026년 9월 15일 공개된 Notion 3.7의 Agent Skills 는 이 문제를 “재사용 가능한 지침 페이지”로 풀려는 기능입니다. 한 번 정의한 업무 방식과 참고 자료를 스킬로 저장하고, 필요할 때 Notion Agent가 불러 쓰도록 합니다. 이 글은 Notion을 이미 문서·데이터베이스 허브로 쓰는 팀이 스킬을 어디에 쓰면 좋은지, 기존 Custom Agent와 어떻게 구분할지, 권한과 비용을 무엇부터 점검할지를 설명합니다. 회의록 정리 스킬에 넣을 지침서 예시. 기능 설명보다 어떤 입력을 받고 어떤 기준을 지킬지 먼저 정합니다. 먼저 이해할 것: 스킬은 ‘반복 가능한 일하는 방식’이다 Notion은 스킬을 특정 유형의 일을 수행하도록 Notion AI를 가르치는 재사용 가능한 지침이라고 설명합니다. 스킬의 본체는 특별한 코드 파일이 아니라 Notion 페이지 입니다. 따라서 기존 문서처럼 제목을 붙이고, 소유자를 정하고, 동료와 공유하고, 수정 이력을 관리할 수 있습니다. 예를 들어 “월간 사업 검토를 우리 팀의 지표 순서로 작성한다”, “제품 제안서를 디자인·개발 기준으로 비평한다”, “신규 입사자 체크리스트를 회사 정책에 맞게 만든다” 같은 규칙을 한 페이지에 담습니다. 핵심은 단순한 템플릿과 다릅니다. 템플릿이 빈 문서의 모양을 복제한다면, 스킬은 Agent가 요청을 해석할 때 참고할 판단 기준과 작업 순서 를 제공합니다. 평소에는 Agent 채팅에서 / 를 입력해 원하는 스킬을 고르고, 필요한 맥락을 덧붙여 실행할 수 있습니다. 자동 사용은 설명(Description)이 있는 스킬 데이터베이스의 스킬에서 기본적으로 켜집니다. 독립된 스킬 페이지는 먼저 스킬 데이터베이스로 옮기고 설명을 추가해야 하며, Agent는 이 설...
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