스킬 agent-tool-builder
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agent-tool-builder

안전

신뢰할 수 있는 에이전트 툴 스키마 구축

잘못 설계된 툴 스키마는 에이전트의 환각(hallucination), 조용�� 실패, 토큰 낭비를 일으킵니다. 이 스킬은 명확하고 모호하지 않�� 함수 호출 인터페이스를 위한 검증된 패턴을 가르쳐 안정적으로 작동하게 만듭니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 브론즈
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토글을 켜고 사용 시작

테스트해 보기

"agent-tool-builder" 사용 중입니다. A tool that searches a database with vague description: 'Searches for things'

예상 결과:

Improved: 'Searches the products database by category, price range, or keyword. Returns matching product records with id, name, price, and availability. Use when users ask about specific products or browse categories.'

"agent-tool-builder" 사용 중입니다. Tool that fails silently on invalid input

예상 결과:

Enhanced error handling: Returns structured error with 'error_type': 'invalid_parameter', 'field': 'price_max', 'message': 'Value must be positive number', 'suggestion': 'Check user input and retry with valid price'

보안 감사

안전
v1 • 2/24/2026

This skill is purely documentation providing guidance on agent tool design. Static analyzer flagged false positives: line 54 contains skill names (not shell commands), and cryptographic warnings matched keywords in prose (no actual code present). No executable code exists in this markdown file - it is instructional content only.

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스캔된 파일
58
분석된 줄 수
0
발견 사항
1
총 감사 수
보안 문제를 찾지 못했습니다
감사자: claude

품질 점수

38
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
50
커뮤니티
100
보안
91
사양 준수

만들 수 있는 것

사용자 정의 에이전트 툴 구축

데이터베이스 쿼리, API 통합, 파일 연산 등 에이전트가 수행해야 하는 도메인별 작업을 위한 툴 스키마를 설계하세요.

기존 함수 호출 개선

명확한 스키마 설계 원칙을 적용하여 환현이나 일관성 없는 동작을 일으키는 성능이 낮은 툴을 개선하세요.

MCP 툴 통합 구현

에이전트가 외부 시스템과 안전하고 예측 가능하게 상호작용할 수 있도록 Model Context Protocol 준수 툴을 만드세요.

이 프롬프트를 사용해 보세요

기본 툴 스키마 검토
Review this tool schema and identify ambiguous descriptions or parameters that could cause inconsistent LLM behavior: [paste your schema]
오류 응답 설계
Design error response formats for a [tool name] that help the LLM understand what went wrong and how to recover or retry with corrected parameters.
툴 설명 최적화
Rewrite this tool description to be more specific about what the tool does, when to use it, and what outputs to expect: [paste current description]
완전한 툴 세트 설계
I need an agent to [describe goal]. Design a minimal set of 3-5 tools with clear schemas, descriptions, and example inputs that accomplish this without overlap or ambiguity.

모범 사례

  • Write descriptions that specify exactly when to use the tool and what it returns
  • Include concrete input examples showing typical parameter values
  • Design error responses that help the LLM understand and recover from failures
  • Limit tool sets to the minimum needed - too many options cause confusion
  • Use specific parameter names and types that match the domain vocabulary

피하기

  • Vague descriptions like 'processes data' or 'handles requests' without specifics
  • Silent failures that return empty results instead of explicit error messages
  • Providing 20+ tools when 5-7 focused tools would be more effective
  • Schemas that accept any value without validation constraints
  • Descriptions that explain implementation instead of purpose and behavior

자주 묻는 질문

How many tools should I provide to an agent?
Start with 5-7 focused tools. More than 10 often causes decision paralysis and increases token costs. Add tools only when existing ones cannot accomplish required tasks.
What makes a tool description effective?
Effective descriptions state: what the tool does, when to use it, what parameters it expects, and what output format it returns. Avoid explaining implementation details.
How do I handle tool errors gracefully?
Return structured errors with an error type, the specific field that failed, a human-readable message, and a suggestion for how to fix and retry the operation.
Should I provide examples for every tool parameter?
Provide at least one complete example showing typical parameter values. For complex parameters or unusual formats, add specific examples for those fields.
What is MCP and should I use it?
MCP (Model Context Protocol) is a standard for connecting AI models to tools and data sources. Use it when building tools that need to work across different AI platforms or with external systems.
How do I test if my tool schemas work well?
Test with varied natural language prompts that should trigger the tool. Verify the LLM correctly identifies when to use it, provides valid parameters, and handles errors appropriately.

개발자 세부 정보

파일 구조

📄 SKILL.md