For AI agents: full index at https://aiescu.com/llms.txt

본문으로 건너뛰기

01 / 08 AIESCU LLC · 프로덕션 AI, 구축하거나 가르칩니다

비즈니스를 위해 구축하는 프로덕션 AI.

엔지니어와 직접 협업하여 RAG, 에이전트, 문서 처리 파이프라인을 구축하세요. 무료로 1주간 범위를 정의한 뒤 고정가 20,000 USD로 4주간 개발합니다. 직접 만들고 싶으신가요? 무료 스킬 워크플로로 시작하세요.

통화 예약 →무료 스킬 워크플로 체험하기
스킬 설치
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/aiescu/agent-skills/main/install.sh | bash -s -- --agent claude-code

스타를 가장 많이 받은 SKILL.md 팩 10개를 각각 원래 저장소에서 설치합니다. copilot, opencode, windsurf, antigravity, kiro, amp에서도 작동합니다.

02 / 08 실적 · 고객사 프로덕션 시스템

실적

99.9%
고객 프로덕션 플랫폼의 API 가용성
10×
고객 인프라 비용 절감
93%
고객 프로덕션 문서 AI의 검색 정확도(CI 게이트 적용)
15+
년 이상의 프로덕션 소프트웨어 출시 경험
  • 4주 만에 RAG + 에이전트 스택 가동
  • Eval CI가 모든 PR을 게이트
  • 첫날부터 옵저버빌리티 확보
  • 브리프를 공개해 누구나 검토 가능

03 / 08 구축 대행 · 4주 스프린트 · 고정 가격

저희는 고객을 위해 프로덕션 AI를 구축합니다. 그것이 저희가 가르치는 모든 것의 살아 있는 증거입니다.

시스템 전체든 구성 요소 하나든 함께 작업할 수 있습니다. 모든 구성 요소는 저희 에이전트가 구축할 때 불러온 버전 관리된 스킬과 함께 제공됩니다.

Chunking, hybrid retrieval (pgvector + OpenSearch), recall measured in CI — not assumed.

구축 스프린트

$20k 고정 · 4주 스프린트당

시간당 과금도, 가격 범위도 없습니다. 구축을 시작하기 전에 금액을 알 수 있습니다. 더 큰 범위는 스코핑 콜에서 여러 스프린트에 대한 고정 견적을 드립니다.

  • 먼저 무료 스코핑 주간: discovery + spec, 결과물을 미리 합의
  • 고객 데이터 위에 RAG, 에이전트, ingestion, eval CI 구축
  • 규제 대상 데이터라면 고객의 AWS 계정 안에서 실행
  • 코드, ADRs, spec, 평가 스위트는 고객 소유. 리테이너 없음
스코핑 콜 예약하기 →

구축 대행이 적합한 경우…

  • AI 팀 채용 없이 빠르게 프로덕션에 배포해야 한다
  • 직접 구축하기보다 완성된 시스템을 소유하고 싶다
  • 지금 실제 데이터와 해결할 문제가 있다

직접 구축이 적합한 경우…

  • 직접 구축하고 싶은 엔지니어다
  • 결과물 하나가 아니라 장기적으로 활용할 역량을 원한다
  • 자기 속도로 학습하며 평생 이용하고 싶다

04 / 08 진행 방식 · 스코핑 콜부터 인수인계까지

첫 통화부터 직접 소유하는 시스템까지 5주.

  1. 스코핑 콜

    실제 문제와 데이터 샘플을 가져오세요. 작동하는 POC를 보여드리고, 확정된 금액을 안내해 드립니다.

    무료 · 30분

  2. Discovery + spec

    스펙은 엄격하게, 코드는 유연하게. 무엇이든 만들기 전에 결과물을 합의하고, 단위별 구현 스펙과 ADRs를 작성합니다.

    무료 · 1주차

  3. 구축 스프린트

    고객 데이터 위에 파이프라인, 에이전트, eval CI를 구축합니다. 모든 PR은 평가 게이트를 통과합니다. 일정이 밀리면 품질이 아니라 범위를 줄입니다. 첫 스프린트 주 이후에는 어느 쪽이든 비용의 고정 25%로 중단할 수 있습니다.

    2–5주차 · $20k 고정

  4. 인수인계

    코드, ADRs, spec, 평가 스위트와 관련 스킬을 팀에 넘겨드려, 스프린트 이후에도 계속 출시할 수 있습니다.

    종속 없음

05 / 08 에이전트 스킬 · 출처 aiescu/agent-skills · 2026-09-04

가장 인기 있는 에이전트 스킬 10개, 설치 한 번이면 됩니다.

Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor 및 70개 이상의 코딩 에이전트를 위한, 스타를 가장 많이 받은 SKILL.md 팩. 복사한 것은 없습니다: 모든 스킬은 원래 저장소에서 설치되며 작성자와 라이선스를 그대로 유지합니다.

Rank팩스타스킬대표 스킬설치
1obra/superpowersAn opinionated software-development methodology delivered as composable skills: brainstorm, plan, TDD, debug, review, ship. Session hooks make the agent actually use them. 281.7k14brainstormingnpx skills@1 add obra/superpowers
2mattpocock/skillsSmall, composable engineering skills straight from Matt's .agents directory. Explicitly against process-owning frameworks. 249.4k37grill-with-docsnpx skills@1 add mattpocock/skills
3multica-ai/andrej-karpathy-skillsA single skill distilled from Karpathy's observations on LLM coding pitfalls: think first, simplicity, surgical changes, goal-driven execution. 210.1k1karpathy-guidelinesnpx skills@1 add multica-ai/andrej-karpathy-skills
4anthropics/skillsThe official reference collection, the Agent Skills spec, and the skill template. Home of skill-creator and mcp-builder. 174.0k19skill-creatornpx skills@1 add anthropics/skills
5nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skillDesign intelligence for building professional UI across platforms: 192 reasoning rules, 79 searchable styles, a design-system generator. 124.9k7ui-ux-pro-maxnpx skills@1 add nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
6JuliusBrussee/cavemanCuts about 65% of output tokens by making the agent talk like a caveman while keeping technical accuracy. Plus subagent presets and memory-file compression. 103.4k20cavemannpx skills@1 add JuliusBrussee/caveman
7addyosmani/agent-skillsProduction-grade engineering skills organized as a lifecycle: define, plan, build, verify, review, ship. Includes slash commands and agent personas. 92.2k25spec-driven-developmentnpx skills@1 add addyosmani/agent-skills
8Leonxlnx/taste-skillGives your AI good taste: stops generic frontend slop with brief inference, variance/motion/density dials, and a design-system map. 84.3k13design-taste-frontendnpx skills@1 add Leonxlnx/taste-skill
9ComposioHQ/awesome-claude-skillsA curated awesome-list of about 180 skills plus 800+ app-automation skills for Composio's MCP gateway. 74.5k865connect-apps링크만 제공, 저장소 참고
10ayghri/i-have-adhdTen output rules that stop the agent burying the answer: lead with the next action, number steps, cap lists at five, no preamble. 27.1k1i-have-adhdnpx skills@1 add ayghri/i-have-adhd
라이선스 포함 전체 목록 →

06 / 08 직접 구축 · 자기 속도대로 · 평생 이용

지도를 읽고, 그다음 반복해서 연습하세요.

AI 직장인에서 AI 창업가로 가는 세 단계. 책부터 시작하세요. 두 프로그램이 실전 훈련이며, 둘 다 300+ 스킬 라이브러리를 포함합니다.

1단계 · 지도

The AI Entrepreneur

$39.99

출시가 예약 · 출시 시 정가 $99.99

    책 예약하기
    2단계 · 첫 에이전트

    Build with Claude Code

    $297

    창립 멤버가, 대기자 명단 오픈 · 정가 $997

    • Ship a working Claude-Code agent end-to-end
    • File-edit, MCP tools, hooks, slash commands
    • Lifetime access + the skills library
    대기자 명단 등록
    3단계 · 풀 스택

    Become an AI Engineer

    $499

    창립 멤버가, 대기자 명단 오픈 · 정가 $2997

    • RAG, agents, evals, observability, prod-deploy, multi-agent
    • Ship a full RAG + agent + eval-CI stack
    • Lifetime access + updates + skills library
    대기자 명단 등록

    코딩할 수 있는 엔지니어, 엔지니어 출신 창업자, 1인 엔지니어링 팀을 위한 과정입니다. "코드 없이 AI 앱을 만들어 주세요"를 원하는 분께는 맞지 않습니다.

    07 / 08 우리가 지키는 원칙 · 프로덕션 환경의 LLM

    비용을 낭비하지 않고 AI를 프로덕션에 배포하는 10가지 원칙

    LLMs로 구축하며 배운 내용입니다. 모든 프로젝트와 과정이 이 원칙을 따릅니다.

    1. 01

      명세는 엄격하게, 코드는 유연하게.

      제대로 작동하는 명세 한 페이지는 버릴 코드를 일주일간 작성하는 것보다 가치 있습니다. 명세가 틀리면 LLMs는 잘못된 일을 가속합니다.

    2. 02

      모델 호출 전에 evals부터.

      먼저 실패하는 eval을 작성하세요. 통과 기준이 없다면 제품이 아니라 영원한 프로토타입일 뿐입니다.

    3. 03

      도구가 prompt를 이긴다.

      엄격한 스키마를 갖춘 20줄짜리 도구가 2,000-token 시스템 prompt보다 낫습니다. 모델은 잘못된 도구 호출에서는 복구하지만 모호한 지시에서는 복구하지 못합니다.

    4. 04

      과감하게 캐시하고, 냉정하게 라우팅하라.

      Prompt 캐시, embedding 캐시, 응답 캐시. 저렴한 모델은 라우팅하고 비싼 모델은 생성합니다. 비용의 80%는 잘못된 호출에 잘못된 모델을 쓸 때 발생합니다.

    5. 05

      LLMs에는 모놀리스, 사람에게는 마이크로서비스.

      LLMs는 12개 서비스 메시보다 모놀리스를 더 빨리 읽습니다. 너무 일찍 분리하면 시스템 전체를 한 번에 파악하는 최대 강점을 잃습니다.

    6. 06

      prompt가 아니라 컨텍스트를 다듬어라.

      모델의 품질은 컨텍스트 창 안의 내용으로 결정됩니다. 사실, 예시, 제약 조건이 아닌 token은 모두 제거하세요.

    7. 07

      주장이 아니라 증거를.

      모든 ‘작동한다’는 말은 테스트 실행, eval 행, git 로그 행으로 입증해야 합니다. 감으로는 출시할 수 없습니다.

    8. 08

      서브에이전트 리뷰 = 2단계.

      탐색자 + 적대적 검증자. 에이전트 하나는 확신에 차서 틀릴 수 있지만, 의견이 다른 두 에이전트는 진실을 끌어냅니다.

    9. 09

      매니저 모드: 5 → 1.

      운영자 한 명이 5개 에이전트를 병렬로 조율해 예전에는 팀이 필요했던 결과를 냅니다. 작업 레인, 비동기 진행, 문서화된 인계.

    10. 10

      플레잉 코치.

      같은 날 코드를 출시하고 에이전트를 리뷰하세요. 오늘 직접 코딩해야 할지, 오케스트레이션해야 할지 판단하는 능력이 핵심입니다.

    08 / 08 자주 묻는 질문

    거의 모든 통화에서 나오는 질문.

    How much does it cost?

    A flat $20k per 4-week build sprint; the scoping call and the scoping week before it are free. No hourly billing, no range — you know the number before the build starts. Larger scopes get a fixed multi-sprint quote on the free scoping call.

    What if you miss the 4-week timeline?

    That's what the scoping week is for. We agree the deliverable up front, and if something slips we cut scope, not quality. You ship something that works.

    Is my data safe? Can it stay in my cloud?

    Yes. For regulated or proprietary data we run embeddings and inference inside your own AWS account (Bedrock / OpenSearch). Write actions are scoped, confirmed, and audit-logged.

    Do I own the code?

    Completely. You get the code, ADRs, a chunked implementation spec, and eval CI — transferred to you. No lock-in, no mandatory retainer.

    Is this cohort-based?

    No. It's self-paced with lifetime access. Start and finish whenever.

    Can I see proof before I commit?

    Yes. There are live demos, the numbers above, and a working POC I walk you through on the call. The full brief with NDA-gated receipts is available too.

    실제 문제와 데이터 샘플을 가져오세요.

    스코핑 콜 한 번이면 됩니다. 고정 가격과 4주 계획을 받거나, 직접 해낼 수 있는 프로그램을 안내받으실 수 있습니다.

    통화 예약 →프로그램 둘러보기

      We use cookies for analytics and ads measurement (incl. the Meta Pixel). Privacy policy.