Skill 만들기
이 페이지 목차
데이터 소스를 연결하고 테이블 목록만 등록해둔 상태로는, AI가 질문에 맞는 데이터를 찾지 못합니다. 예를 들어 "이번 달 CS 문의 중 어떤 유형이 가장 많았어?"라고 물으면, AI는 어떤 테이블을 봐야 할지 몰라 답하지 못합니다.
이 문제를 해결하는 게 Skill입니다. Skill을 만들어야 AI가 어떤 테이블을, 어떤 기준으로 참조해야 하는지 알게 됩니다.
Skill은 특정 업무를 위한 시스템 프롬프트와 도구·데이터 접근 범위의 묶음입니다. 기본적으로 AI가 질문에 맞는 Skill을 자동으로 고르고, 사용자가 채팅에서 직접 골라 쓸 수도 있습니다. 질문에 해당하는 Skill이 여러 개면 "어떤 역할로 답할까요?" 창이 뜨고, 사용자가 진행할 Skill을 고릅니다. 관리자는 해당 Skill이 어떤 데이터와 도구를 쓸 수 있는지 통제합니다.
데이터 연결(3단계 sync: 구조·통계·설명)이 먼저 끝나 있어야, Skill이 테이블명·컬럼·통계를 정확히 찾아 씁니다.
먼저 볼 것: Skill 목록
위치: 관리자 > 운영 > Skill
Skill 메뉴 제목에는 등록된 Skill 총 개수가 표시됩니다(예: "Skill 115"). Skill은 LLM에 부착되는 시스템 프롬프트와 도구 번들로, 사용자가 채팅 세션에서 골라 씁니다.
LLM 에 부착되는 시스템 프롬프트 + 도구 번들. 사용자가 챗 세션에서 골라 쓸 수 있습니다.
| slug / 이름 | 툴 노출 | 툴 갯수 | 상태 | 업데이트 |
|---|---|---|---|---|
DB 분석가db-explorer | 요약 | 5 | 활성 | 8일 전 |
웹 리서치web-researcher | 요약 | 1 | 활성 | 2026. 7. 30. |
엑셀 분석가excel-analyst | 요약 | 6 | 활성 | 2026. 5. 11. |
영업 실적 도우미sales-helper | 요약 | 3 | 활성 | 2026. 4. 27. |
휴가 상담가leave-advisor | 요약 | 3 | 활성 | 2026. 5. 3. |
슈퍼스토어 매출 전문가superstore-sales | 요약 | 3 | 비활성 | 2026. 6. 10. |
오른쪽 위에는 버튼이 두 개 있습니다.
- AI로 만들기: 자연어 설명만으로 자동 생성합니다. (아래 "새 Skill 만들기" 참고)
- + Skill 추가: 수동으로 직접 입력합니다. (이 페이지 범위 밖)
목록의 각 행에서는 slug/이름, 툴 노출, 툴 개수, 상태(활성/비활성), 업데이트 시각을 확인할 수 있습니다. 이름을 클릭하면 해당 Skill의 상세/편집 화면으로 이동합니다. 새로 만든 Skill이든 기존 Skill이든 같습니다.
각 행 오른쪽 끝 "···"(점 세 개)를 누르면 아래 메뉴가 뜹니다.
- 편집: 이름을 클릭했을 때와 동일한 상세/편집 화면으로 이동합니다.
- 복제: 이 Skill의 설정을 그대로 복사해 새 Skill을 만듭니다. 비슷한 Skill을 여러 개 만들 때 처음부터 다시 작성하지 않아도 됩니다.
- 비활성화: 편집 화면 안 활성 상태의 사용자 드롭다운에 노출 토글을 끄는 것과 동일한 효과입니다. 목록에서 바로 켜고 끌 수 있습니다.
- 삭제: Skill 자체를 삭제합니다.
액션 메뉴의 삭제(빨간색)는 Skill 자체를 영구히 제거합니다. 신중하게 사용하세요.
새 Skill 만들기 (AI로 만들기)
원하는 Skill을 자연어로 설명하면 LLM이 등록된 데이터 소스를 직접 탐색해서 system prompt·도구·권한 컬럼까지 자동으로 채워줍니다. 등록된 데이터 소스의 테이블·컬럼·통계를 그대로 활용하므로, 데이터 소스가 먼저 등록돼 있어야 정확한 결과가 나옵니다.
- Skill 목록 화면 우측 상단의 AI로 만들기 버튼을 클릭합니다.
- "Skill 설명" 칸에 원하는 Skill을 문장으로 씁니다. 데이터셋을 따로 선택하거나 이름을 입력하는 칸은 없고, LLM이 등록된 데이터 소스 전체를 알아서 탐색합니다.
원하는 Skill을 자연어로 설명하면 LLM 이 등록된 데이터소스를 직접 탐색해서 system prompt + 도구 + 권한 컬럼까지 자동으로 채워줍니다. 결과는 비활성(draft) 상태로 저장되며, 편집 화면에서 검토 후 활성화하세요.
"works DB의 t_timelog 작업일지를 기반으로 대화하게 해줘. 관리자는 전체, 일반 사용자는 본인 것만 볼 수 있게."
"어떤 데이터를 / 누가 / 어떤 조건으로 볼 수 있는지"까지 한 문장에 담으면 권한 컬럼까지 한 번에 반영됩니다. 막막하면 입력창 아래 예시 칩 4개를 클릭해 바로 채워 넣을 수 있습니다. 예시 칩은 "DB 작업일지 — 권한별 조회", "매출 데이터 분석 도우미", "휴가·근태 규정 안내", "내 엑셀 파일 질문"입니다.
- Skill 만들기 버튼을 클릭합니다. LLM이 데이터 소스 카탈로그를 탐색하는 진행 상황이 바로 화면에 표시됩니다.
로컬 LLM 기준 첫 응답까지 30~60초가 걸릴 수 있습니다.
list_tablessales — 테이블 209개describe_tablepublic.order — 22개 컬럼describe_tablepublic.ft_sales_ai — 22개 컬럼- 탐색이 끝나면 결과가 비활성(draft) 상태로 저장되고, Skill 목록에 새 줄로 추가됩니다. 아래 순서대로 상세 화면을 검토한 뒤 활성화합니다.
만든 뒤 검토할 것
Skill 목록에서 이름을 클릭하면 상세/편집 화면이 열립니다. 신규 생성 직후든 기존 Skill이든 같은 화면이며, 아래 순서로 확인합니다.
| 검토 항목 | 확인할 것 |
|---|---|
| ① 기본 정보 | 이름·설명이 용도를 알 수 있게 적혀 있는지, 활성 상태의 사용자 드롭다운에 노출 토글이 켜져 있는지 확인합니다. 켜져 있고 사용자의 그룹에 부여돼 있어야 채팅에서 선택할 수 있으며, 끄면 이 Skill로 대화 중이던 세션도 읽기 전용이 됩니다. |
| ② 툴 호출 노출 | 툴 호출을 사용자에게 보여줄 정도를 고릅니다. 요약(기본값)은 chip 한 줄, 숨김은 표시 안 함(감사 로그에는 기록), 상세는 입력/출력 전체 노출(디버깅용)입니다. |
| ③ 시스템 프롬프트 | AI가 작성한 지침(역할 정의, 사용할 테이블, 작업 순서, 컬럼별 분석 기준)이 맞는지 가장 먼저 봅니다. 엉뚱한 테이블·컬럼을 짚었다면 여기서 직접 수정하며, 글자 수 제한(예: 10,000자)이 있습니다. |
| ④ 사용할 툴 | 체크한 툴만 LLM에 노출되고, 각 툴 아래 허용 데이터 소스로 접근 범위가 정해집니다. "AI로 만들기"로 만들었다면 이미 채워져 있으니 선택이 맞는지만 검토합니다. |
| ⑤ 편집할 때 확인할 것 | 변경 메모(선택), 이 Skill을 부여한 역할(RBAC^[RBAC: 역할 기반 접근 제어 |
① 기본 정보
sales-insight-expert- slug: 생성 후 변경할 수 없는 고유 식별자입니다.
- 이름: "AI로 만들기"로 생성하면 이름 입력 칸이 없으므로 생성 직후 반드시 확인·수정합니다. "테스트1"처럼 용도를 알 수 없는 이름은 피합니다.
- 설명(선택): 사용자가 Skill을 고를 때 보는 짧은 설명입니다.
- 번역: 다국어(영어 등) 버전을 별도로 입력할 수 있습니다.
- 세션 잠금 (선택): 이 Skill이 켜진 채팅에서 쓸 수 있는 Skill·툴을 고정합니다. Skill이 여러 개 켜져 있으면 첫 번째 Skill의 설정만 적용됩니다.
④ 사용할 툴
예를 들어 "등록 DB 테이블 목록"(db.list_tables)은 등록된 데이터 소스의 테이블·설명·컬럼 수를 나열합니다. 어떤 툴을 언제, 어떤 순서로 쓸지는 LLM이 질문에 맞춰 스스로 판단합니다.
체크한 툴만 LLM 에게 function tool 로 노출됩니다. 각 툴 별 설정은 체크 시 펼쳐집니다.
등록된 데이터소스의 테이블 목록·상세·읽기 전용 SQL(SELECT/WITH, LIMIT 자동 주입) 을 한 벌로 묶은 셋입니다.
이메일 발송(email.send) 툴 설정
허용 도메인과 최대 수신자 수는 Skill마다 정하며, 설정 방법은 SMTP 설정에서 설명합니다.
⑤ 편집할 때 확인할 것
- 변경 메모(선택): 수정 이유를 한 줄로 남기면 버전 히스토리에 함께 보존됩니다. 비워두면 자동 태그만 기록됩니다.
- 부여한 역할(RBAC): 매핑된 역할이 있으면 표시되고 그 역할의 사용자에게 자동으로 노출됩니다. 없으면 "이 Skill을 부여한 역할이 없습니다"로 표시됩니다. 화면의 '역할(RBAC)'은
관리자 > 권한 > 그룹을 가리키며 관리자 메뉴에 역할(RBAC) 페이지는 따로 없습니다. Skill을 사용자에게 주려면 그룹에 넣거나 사용자 편집 화면에서 개별로 허용합니다. - AI 데이터 점검: AI 로 점검을 누르면 시스템 프롬프트가 실제 데이터 소스·테이블을 정확히 가리키는지 LLM이 백그라운드에서 점검합니다. 페이지를 이동했다 돌아와도 진행 상황이 유지됩니다. 점검이 끝나면 점검 결과 — DIFF 검토에 현재 시스템 프롬프트와 제안이 함께 보이고, 적용을 눌러야 반영됩니다. 점검만으로는 Skill이 바뀌지 않습니다.
- 버전 히스토리: 저장할 때마다 새 버전(v1, v2…)이 기록되고 수정 시각·수정자가 표시됩니다.
수정 후 오른쪽 위 저장 버튼을 누르면 반영됩니다.
자주 묻는 질문
Skill은 앱이나 확장 프로그램과 같은 건가요?
설치형 앱이 아니라, 채팅에서 AI가 특정 업무를 수행하도록 역할·지침·도구를 구성한 기능 단위입니다. 기본은 AI가 질문에 맞는 Skill을 자동으로 고르며, 사용자가 채팅에서 직접 고를 수도 있습니다.
툴 개수가 많은 Skill이 더 좋은 Skill인가요?
그렇지 않습니다. 툴 개수는 허용된 도구 범위를 보여줄 뿐입니다. 목적에 꼭 필요한 도구와 데이터만 노출해야 권한을 안전하게 관리하고 AI의 작업 범위도 명확하게 유지할 수 있습니다.
생성한 Skill이 채팅 목록에 보이지 않아요.
AI로 만든 Skill은 비활성(draft) 상태로 저장됩니다.
상세 화면에서 시스템 프롬프트와 허용 데이터 소스를 검토한 뒤 활성 상태의 사용자 드롭다운에 노출 토글을 켭니다. 그리고 그 Skill이 사용자의 그룹에 부여돼 있어야 채팅에서 선택할 수 있습니다.
마지막 수정: