API를 사용하여 Agent Skills 활용하기

Agent Skills는 조직화된 지침, 스크립트 및 리소스 폴더를 통해 Claude의 기능을 확장합니다. 이 가이드는 Claude API와 함께 사전 구축된 Skills과 사용자 정의 Skills을 모두 사용하는 방법을 보여줍니다.

요청/응답 스키마 및 모든 매개변수를 포함한 완전한 API 참조는 다음을 참조하세요:

Skill Management API Reference - Skills의 CRUD 작업
Skill Versions API Reference - 버전 관리

빠른 링크

Agent Skills 시작하기

첫 번째 Skill 만들기

사용자 정의 Skills 만들기

Skills 작성을 위한 모범 사례

개요

Agent Skills의 아키텍처 및 실제 응용 프로그램에 대한 심층 분석은 엔지니어링 블로그를 읽어보세요: Equipping agents for the real world with Agent Skills.

Skills는 코드 실행 도구를 통해 Messages API와 통합됩니다. Anthropic에서 관리하는 사전 구축된 Skills을 사용하든 업로드한 사용자 정의 Skills을 사용하든, 통합 형태는 동일합니다. 둘 다 코드 실행이 필요하며 동일한 container 구조를 사용합니다.

Skills 사용하기

Skills는 소스에 관계없이 Messages API에서 동일하게 통합됩니다. container 매개변수에서 skill_id, type 및 선택적 version을 사용하여 Skills을 지정하면 코드 실행 환경에서 실행됩니다. 두 가지 소스에서 Skills을 사용할 수 있습니다:

측면	Anthropic Skills	사용자 정의 Skills
Type 값	`anthropic`	`custom`
Skill ID	짧은 이름: `pptx`, `xlsx`, `docx`, `pdf`	생성됨: `skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv`
버전 형식	날짜 기반: `20251013` 또는 `latest`	Epoch 타임스탬프: `1759178010641129` 또는 `latest`
관리	Anthropic에서 사전 구축 및 유지 관리	Skills API를 통해 업로드 및 관리
가용성	모든 사용자가 사용 가능	워크스페이스에 비공개

두 가지 Skill 소스 모두 List Skills 엔드포인트에서 반환됩니다(source 매개변수를 사용하여 필터링). 통합 형태와 실행 환경은 동일합니다. 유일한 차이점은 Skills의 출처와 관리 방식입니다.

전제 조건

Skills을 사용하려면 다음이 필요합니다:

Anthropic API 키 - Console에서
베타 헤더:
- code-execution-2025-08-25 - 코드 실행 활성화 (Skills에 필수)
- skills-2025-10-02 - Skills API 활성화
- files-api-2025-04-14 - 컨테이너에서 파일 업로드/다운로드
코드 실행 도구 - 요청에서 활성화됨

Messages에서 Skills 사용하기

Container 매개변수

Skills은 Messages API의 container 매개변수를 사용하여 지정됩니다. 요청당 최대 8개의 Skills을 포함할 수 있습니다. 구조는 Anthropic과 사용자 정의 Skills 모두에 대해 동일합니다. 필수 type 및 skill_id를 지정하고 선택적으로 version을 포함하여 특정 버전으로 고정합니다:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "pptx",
                "version": "latest"
            }
        ]
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Create a presentation about renewable energy"
    }],
    tools=[{
        "type": "code_execution_20250825",
        "name": "code_execution"
    }]
)

생성된 파일 다운로드하기

Skills이 문서(Excel, PowerPoint, PDF, Word)를 만들 때 응답에서 file_id 속성을 반환합니다. Files API를 사용하여 이러한 파일을 다운로드해야 합니다. 작동 방식:

Skills이 코드 실행 중에 파일 생성
응답에 생성된 각 파일에 대한 file_id 포함
Files API를 사용하여 실제 파일 콘텐츠 다운로드
로컬에 저장하거나 필요에 따라 처리

예: Excel 파일 만들기 및 다운로드하기

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Step 1: Skill을 사용하여 파일 만들기
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
        ]
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Create an Excel file with a simple budget spreadsheet"
    }],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

# Step 2: 응답에서 파일 ID 추출
def extract_file_ids(response):
    file_ids = []
    for item in response.content:
        if item.type == 'bash_code_execution_tool_result':
            content_item = item.content
            if content_item.type == 'bash_code_execution_result':
                for file in content_item.content:
                    if hasattr(file, 'file_id'):
                        file_ids.append(file.file_id)
    return file_ids

# Step 3: Files API를 사용하여 파일 다운로드
for file_id in extract_file_ids(response):
    file_metadata = client.beta.files.retrieve_metadata(
        file_id=file_id,
        betas=["files-api-2025-04-14"]
    )
    file_content = client.beta.files.download(
        file_id=file_id,
        betas=["files-api-2025-04-14"]
    )

    # Step 4: 디스크에 저장
    file_content.write_to_file(file_metadata.filename)
    print(f"Downloaded: {file_metadata.filename}")

추가 Files API 작업:

# 파일 메타데이터 가져오기
file_info = client.beta.files.retrieve_metadata(
    file_id=file_id,
    betas=["files-api-2025-04-14"]
)
print(f"Filename: {file_info.filename}, Size: {file_info.size_bytes} bytes")

# 모든 파일 나열
files = client.beta.files.list(betas=["files-api-2025-04-14"])
for file in files.data:
    print(f"{file.filename} - {file.created_at}")

# 파일 삭제
client.beta.files.delete(
    file_id=file_id,
    betas=["files-api-2025-04-14"]
)

Files API에 대한 완전한 세부 정보는 Files API 문서를 참조하세요.

다중 턴 대화

컨테이너 ID를 지정하여 여러 메시지에서 동일한 컨테이너를 재사용합니다:

# 첫 번째 요청이 컨테이너 생성
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this sales data"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

# 동일한 컨테이너로 대화 계속
messages = [
    {"role": "user", "content": "Analyze this sales data"},
    {"role": "assistant", "content": response1.content},
    {"role": "user", "content": "What was the total revenue?"}
]

response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "id": response1.container.id,  # 컨테이너 재사용
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
        ]
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

장기 실행 작업

Skills은 여러 턴이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. pause_turn 중지 이유를 처리합니다:

messages = [{"role": "user", "content": "Process this large dataset"}]
max_retries = 10

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
        ]
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

# 장기 작업에 대해 pause_turn 처리
for i in range(max_retries):
    if response.stop_reason != "pause_turn":
        break

    messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "id": response.container.id,
            "skills": [
                {"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=messages,
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )

응답에 pause_turn 중지 이유가 포함될 수 있으며, 이는 API가 장기 실행 Skill 작업을 일시 중지했음을 나타냅니다. 응답을 그대로 후속 요청에 제공하여 Claude가 턴을 계속하도록 할 수 있으며, 또는 대화를 중단하고 추가 지침을 제공하려면 콘텐츠를 수정할 수 있습니다.

여러 Skills 사용하기

복잡한 워크플로우를 처리하기 위해 단일 요청에서 여러 Skills을 결합합니다:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "xlsx",
                "version": "latest"
            },
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "pptx",
                "version": "latest"
            },
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": "latest"
            }
        ]
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Analyze sales data and create a presentation"
    }],
    tools=[{
        "type": "code_execution_20250825",
        "name": "code_execution"
    }]
)

사용자 정의 Skills 관리하기

Skill 만들기

사용자 정의 Skill을 업로드하여 워크스페이스에서 사용 가능하게 합니다. 디렉터리 경로 또는 개별 파일 객체를 사용하여 업로드할 수 있습니다.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# Option 1: files_from_dir 헬퍼 사용 (Python만 해당, 권장)
from anthropic.lib import files_from_dir

skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=files_from_dir("/path/to/financial_analysis_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

# Option 2: zip 파일 사용
skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=[("skill.zip", open("financial_analysis_skill.zip", "rb"))],
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

# Option 3: 파일 튜플 사용 (filename, file_content, mime_type)
skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=[
        ("financial_skill/SKILL.md", open("financial_skill/SKILL.md", "rb"), "text/markdown"),
        ("financial_skill/analyze.py", open("financial_skill/analyze.py", "rb"), "text/x-python"),
    ],
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

print(f"Created skill: {skill.id}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")

요구 사항:

최상위 수준에 SKILL.md 파일을 포함해야 함
모든 파일은 경로에서 공통 루트 디렉터리를 지정해야 함
총 업로드 크기는 8MB 미만이어야 함
YAML 프론트매터 요구 사항:
- name: 최대 64자, 소문자/숫자/하이픈만 가능, XML 태그 없음, 예약어 없음 (“anthropic”, “claude”)
- description: 최대 1024자, 비어있지 않음, XML 태그 없음

완전한 요청/응답 스키마는 Create Skill API 참조를 참조하세요.

Skills 나열하기

워크스페이스에서 사용 가능한 모든 Skills을 검색합니다. 여기에는 Anthropic 사전 구축 Skills과 사용자 정의 Skills이 포함됩니다. source 매개변수를 사용하여 Skill 유형별로 필터링합니다:

# 모든 Skills 나열
skills = client.beta.skills.list(
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

for skill in skills.data:
    print(f"{skill.id}: {skill.display_title} (source: {skill.source})")

# 사용자 정의 Skills만 나열
custom_skills = client.beta.skills.list(
    source="custom",
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

페이지 매김 및 필터링 옵션은 List Skills API 참조를 참조하세요.

Skill 검색하기

특정 Skill에 대한 세부 정보를 가져옵니다:

skill = client.beta.skills.retrieve(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

print(f"Skill: {skill.display_title}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")
print(f"Created: {skill.created_at}")

Skill 삭제하기

Skill을 삭제하려면 먼저 모든 버전을 삭제해야 합니다:

# Step 1: 모든 버전 삭제
versions = client.beta.skills.versions.list(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

for version in versions.data:
    client.beta.skills.versions.delete(
        skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        version=version.version,
        betas=["skills-2025-10-02"]
    )

# Step 2: Skill 삭제
client.beta.skills.delete(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

기존 버전이 있는 Skill을 삭제하려고 하면 400 오류가 반환됩니다.

버전 관리

Skills은 업데이트를 안전하게 관리하기 위해 버전 관리를 지원합니다: Anthropic 관리 Skills:

버전은 날짜 형식 사용: 20251013
업데이트가 이루어질 때 새 버전 출시
안정성을 위해 정확한 버전 지정

사용자 정의 Skills:

자동 생성 Epoch 타임스탬프: 1759178010641129
"latest"를 사용하여 항상 최신 버전 가져오기
Skill 파일 업데이트 시 새 버전 생성

# 새 버전 만들기
from anthropic.lib import files_from_dir

new_version = client.beta.skills.versions.create(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
    files=files_from_dir("/path/to/updated_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

# 특정 버전 사용
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": new_version.version
        }]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Use updated Skill"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

# 최신 버전 사용
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": "latest"
        }]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Use latest Skill version"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

완전한 세부 정보는 Create Skill Version API 참조를 참조하세요.

Skills이 로드되는 방식

컨테이너에서 Skills을 지정할 때:

메타데이터 검색: Claude는 시스템 프롬프트에서 각 Skill의 메타데이터(이름, 설명)를 봅니다
파일 로드: Skill 파일이 /skills/{directory}/의 컨테이너에 복사됩니다
자동 사용: Claude는 요청과 관련이 있을 때 자동으로 Skills을 로드하고 사용합니다
구성: 여러 Skills이 복잡한 워크플로우를 위해 함께 구성됩니다

점진적 공개 아키텍처는 효율적인 컨텍스트 사용을 보장합니다. Claude는 필요할 때만 전체 Skill 지침을 로드합니다.

사용 사례

조직 Skills

브랜드 및 커뮤니케이션

문서에 회사별 형식(색상, 글꼴, 레이아웃) 적용
조직 템플릿을 따르는 커뮤니케이션 생성
모든 출력에서 일관된 브랜드 지침 보장

프로젝트 관리

회사별 형식(OKR, 의사 결정 로그)으로 노트 구조화
팀 규칙을 따르는 작업 생성
표준화된 회의 요약 및 상태 업데이트 생성

비즈니스 운영

회사 표준 보고서, 제안 및 분석 생성
회사별 분석 절차 실행
조직 템플릿을 따르는 재무 모델 생성

개인 Skills

콘텐츠 생성

사용자 정의 문서 템플릿
특수 형식 및 스타일링
도메인별 콘텐츠 생성

데이터 분석

사용자 정의 데이터 처리 파이프라인
특수 시각화 템플릿
업계별 분석 방법

개발 및 자동화

코드 생성 템플릿
테스트 프레임워크
배포 워크플로우

예: 재무 모델링

Excel 및 사용자 정의 DCF 분석 Skills을 결합합니다:

# 사용자 정의 DCF 분석 Skill 만들기
from anthropic.lib import files_from_dir

dcf_skill = client.beta.skills.create(
    display_title="DCF Analysis",
    files=files_from_dir("/path/to/dcf_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"]
)

# Excel과 함께 사용하여 재무 모델 생성
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {"type": "custom", "skill_id": dcf_skill.id, "version": "latest"}
        ]
    },
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Build a DCF valuation model for a SaaS company with the attached financials"
    }],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

제한 및 제약

요청 제한

요청당 최대 Skills: 8
최대 Skill 업로드 크기: 8MB (모든 파일 합계)
YAML 프론트매터 요구 사항:
- name: 최대 64자, 소문자/숫자/하이픈만 가능, XML 태그 없음, 예약어 없음
- description: 최대 1024자, 비어있지 않음, XML 태그 없음

환경 제약

Skills은 다음 제한 사항이 있는 코드 실행 컨테이너에서 실행됩니다:

네트워크 액세스 없음 - 외부 API 호출 불가
런타임 패키지 설치 없음 - 사전 설치된 패키지만 사용 가능
격리된 환경 - 각 요청은 새로운 컨테이너 획득

사용 가능한 패키지는 코드 실행 도구 문서를 참조하세요.

모범 사례

여러 Skills을 사용할 때

작업에 여러 문서 유형 또는 도메인이 포함될 때 Skills을 결합합니다: 좋은 사용 사례:

데이터 분석(Excel) + 프레젠테이션 생성(PowerPoint)
보고서 생성(Word) + PDF로 내보내기
사용자 정의 도메인 로직 + 문서 생성

피해야 할 사항:

사용하지 않는 Skills 포함 (성능 영향)

버전 관리 전략

프로덕션의 경우:

# 안정성을 위해 특정 버전으로 고정
container={
    "skills": [{
        "type": "custom",
        "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        "version": "1759178010641129"  # 특정 버전
    }]
}

개발의 경우:

# 활성 개발을 위해 최신 사용
container={
    "skills": [{
        "type": "custom",
        "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        "version": "latest"  # 항상 최신 획득
    }]
}

프롬프트 캐싱 고려 사항

프롬프트 캐싱을 사용할 때 컨테이너의 Skills 목록을 변경하면 캐시가 손상됩니다:

# 첫 번째 요청이 캐시 생성
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02", "prompt-caching-2024-07-31"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze sales data"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

# Skills 추가/제거가 캐시 손상
response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02", "prompt-caching-2024-07-31"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"}  # 캐시 미스
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Create a presentation"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
)

최적의 캐싱 성능을 위해 요청 전체에서 Skills 목록을 일관되게 유지합니다.

오류 처리

Skill 관련 오류를 적절하게 처리합니다:

try:
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {"type": "custom", "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", "version": "latest"}
            ]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Process data"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}]
    )
except anthropic.BadRequestError as e:
    if "skill" in str(e):
        print(f"Skill error: {e}")
        # Skill 관련 오류 처리
    else:
        raise

다음 단계

API 참조

모든 엔드포인트가 포함된 완전한 API 참조

작성 가이드

효과적인 Skills 작성을 위한 모범 사례

코드 실행 도구

코드 실행 환경에 대해 알아보기

첫 번째 단계

모델 및 가격

Claude로 빌드하기

기능

도구

에이전트 스킬

Agent SDK

API의 MCP

타사 플랫폼의 Claude

프롬프트 엔지니어링

테스트 및 평가

보안 강화

관리 및 모니터링

​빠른 링크

Agent Skills 시작하기

사용자 정의 Skills 만들기

​개요

​Skills 사용하기

​전제 조건

​Messages에서 Skills 사용하기

​Container 매개변수

​생성된 파일 다운로드하기

​다중 턴 대화

​장기 실행 작업

​여러 Skills 사용하기

​사용자 정의 Skills 관리하기

​Skill 만들기

​Skills 나열하기

​Skill 검색하기

​Skill 삭제하기

​버전 관리

​Skills이 로드되는 방식

​사용 사례

​조직 Skills

​개인 Skills

​예: 재무 모델링

​제한 및 제약

​요청 제한

​환경 제약

​모범 사례

​여러 Skills을 사용할 때

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Skills 사용하기

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생성된 파일 다운로드하기

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Skills 나열하기

Skill 검색하기

Skill 삭제하기

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개인 Skills

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