be-ambitious - Claude에게 더 높은 수준의 작업을 요구하는 오픈소스 Skill
목차
AI에게 작업을 요청하면 대체로 입력한 요구사항을 기준으로 결과를 만들어 준다. 하지만 요청한 작업을 완료하는 것과 실제로 해결하려는 문제를 근본적으로 개선하는 것은 다르다.
be-ambitious는 이런 차이에 주목한 Claude Skill이다. 사용자가 요청한 작업을 그대로 수행하는 데 그치지 않고, 더 높은 목표와 전문가 수준의 접근법을 고려하도록 AI 에이전트의 작업 과정을 안내한다.
GitHub: https://github.com/robonuggets/be-ambitious
be-ambitious란?
be-ambitious는 AI 에이전트가 작업을 시작하기 전에 목표를 재정의하고, 적절한 분석 방법과 관점을 선택하도록 돕는 오픈소스 Skill이다.
Felix Rieseberg가 제시한 세 가지 사고방식인 Altitude, Depth, Range를 실제 작업 절차로 구성했다.
일반적인 요청이 다음과 같다고 가정해 보자.
- 웹사이트의 로딩 속도를 개선해 줘.
- CSV 데이터를 분석해 줘.
- 애플리케이션의 오류를 수정해 줘.
be-ambitious는 여기서 한 단계 더 나아간다.
웹사이트의 속도를 개선하는 것에서 끝내지 않고, 병목을 찾아내고 재발을 방지하는 방법까지 고려한다. CSV 분석에서도 단순히 표를 만드는 대신 데이터에서 의미 있는 변화와 원인을 찾아 실제 의사결정에 활용하는 방향을 제시한다.
핵심은 작업량을 늘리는 것이 아니라 결과의 수준을 높이는 데 있다.
세 가지 핵심 사고방식
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1. Altitude - 목표의 높이현재 요청한 작업보다 한 단계 높은 최종 목표를 생각하는 방식이다.예를 들어 특정 오류를 수정하는 것이 당장의 작업이라면, 더 높은 목표는 애플리케이션 전체가 안정적으로 작동하도록 만드는 것이다. 단기적인 문제 해결을 장기적인 성과로 연결하는 접근법이다. |
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2. Depth - 분석의 깊이해당 분야의 전문가라면 어떤 원자료와 도구를 사용해 문제를 해결할지 생각한다.예를 들어 CSV 데이터를 분석할 때 단순히 표로 정리하는 수준에서 멈추지 않는다. 데이터베이스와 통계 분석을 활용하고, 결과를 외부 기준으로 검증하는 방법을 고려한다. 전문가의 말투를 흉내 내는 것이 아니라 전문가가 실제로 사용하는 방법론과 도구를 적용하는 것이 중요하다. |
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3. Range - 관점의 확장현재 작업과 다른 분야의 전문성을 결합하는 방식이다.마케팅 자료를 만든다면 마케팅 담당자의 관점만 활용하는 것이 아니라 데이터 분석가, 저널리스트, 편집자 등의 업무 방식까지 고려할 수 있다. 각 분야의 전문적인 방법을 실제 작업에 적용해 기존 접근법에서 놓친 부분을 찾아내는 것이다. 세 가지 방식을 모든 작업에 무조건 적용할 필요는 없다. 작업의 특성에 따라 적합한 한두 가지를 선택한다. |
실제 작동 방식
Claude Code에서 /be-ambitious 명령을 입력하고 작업 내용을 전달하면 다음과 같은 순서로 진행한다.
- 현재 요청 너머에 있는 최종 목표를 파악한다.
- Altitude, Depth, Range 중 적합한 접근법을 선택한다.
- 실행 계획과 필요한 데이터, 도구, 접근 권한을 정리한다.
- 더 높은 기준을 반영한 프롬프트를 작성한다.
- 실제 작업이 주어졌다면 계획에 따라 실행한다.
프롬프트 개선만 요청했다면 개선된 프롬프트를 제시하고 멈춘다.
또 하나 중요한 특징은 결과 검증이다. AI 스스로 결과가 좋다고 판단하는 데 그치지 않고 테스트, 벤치마크, 측정값 등 외부에서 확인할 수 있는 기준을 마련하도록 유도한다.
설치 방법
be-ambitious는 별도 프로그램이 아니라 Claude가 참고하는 SKILL.md 파일로 구성된다.
Claude Code 전체 프로젝트에서 사용하기
터미널에서 다음 명령을 실행한다.
git clone https://github.com/robonuggets/be-ambitious ~/.claude/skills/be-ambitious특정 프로젝트에서만 사용하기
사용할 프로젝트의 루트 디렉터리에서 다음 명령을 실행한다.
git clone https://github.com/robonuggets/be-ambitious .claude/skills/be-ambitiousWindows에서는 ~/.claude가 일반적으로 사용자 홈 디렉터리 아래의 .claude 폴더를 의미한다.
예를 들어 다음과 같은 경로에 설치된다.
C:\Users\사용자명\.claude\skills\be-ambitious\
SKILL.md
LICENSE
저장소 전체를 복사하는 대신 SKILL.md 파일만 해당 스킬 폴더에 넣는 방법도 있다.
사용 예시
설치가 끝나면 Claude Code에서 다음과 같이 입력한다.
/be-ambitious 웹사이트의 로딩 속도를 개선해 줘.자연어로도 사용할 수 있다.
이 작업을 좀 더 높은 수준으로 진행해 줘.이 문제를 해당 분야 최고 전문가라면 어떻게 해결할지 생각해 줘.작업 내용을 입력하지 않고 /be-ambitious만 실행하면 직전 요청을 대상으로 삼는다.
일반적인 AI 요청과 비교
일반적인 요청be-ambitious 방식
| 일반적인 요청 |
be-ambitious 방식 |
| CSV 데이터 정리 | 데이터에서 변화와 원인을 찾아 의사결정에 활용 |
| 버그 수정 | 같은 유형의 오류가 재발하지 않도록 예방 |
| 웹사이트 속도 개선 | 병목 측정, 개선, 성능 저하 방지 체계 구축 |
| 마케팅 자료 작성 | 데이터 분석과 편집 관점을 결합해 결과 검증 |
단순히 결과물의 분량을 늘리는 것이 아니라 문제를 바라보는 기준 자체를 높이는 접근이다.
사용 시 알아둘 점
be-ambitious는 AI 모델 자체를 업그레이드하는 도구가 아니다. Claude가 작업을 수행할 때 참고하는 지침이므로 실제 결과는 모델의 능력과 작업 환경에 영향을 받는다.
특히 다음과 같은 조건이 중요하다.
- 실제 프로젝트 파일과 데이터에 접근할 수 있어야 한다.
- 필요한 프로그램과 도구를 실행할 수 있어야 한다.
- 외부 서비스의 정보가 필요하다면 MCP 커넥터 등 적절한 연결 수단이 있어야 한다.
- 검증이 필요한 작업이라면 테스트나 측정 환경이 필요하다.
접근 권한이나 데이터가 부족하다면 임의로 결과를 만들어 내는 대신, 무엇이 부족하고 어떤 접근 권한이 필요한지 명시하도록 설계되어 있다.
따라서 이 스킬을 설치했다고 모든 작업이 자동으로 더 잘 처리되는 것은 아니다. 계획의 수준을 높이는 데 도움을 주지만, 실행 결과는 별도로 확인해야 한다.
어떤 작업에 유용할까?
다음과 같은 작업에서 활용 가치가 높다.
- 소프트웨어 개발: 단기적인 오류 수정에서 장기적인 안정성 개선으로 확장
- 데이터 분석: 표와 차트 작성에서 원인 분석과 의사결정 지원으로 확장
- 서비스 기획: 기능 목록 작성에서 사용자 경험과 서비스 목표 중심의 설계로 확장
- 콘텐츠 제작: 초안 작성에서 자료 조사, 사실 검증, 편집까지 체계화
- 프로젝트 관리: 단순 일정 관리에서 위험 요소와 병목을 찾아내는 방향으로 발전
특히 여러 단계의 분석과 검증이 필요한 업무에서 활용하기 좋다.
라이선스 및 프로젝트 정보
항목내용
| 프로젝트 | be-ambitious |
| 제작자 | RoboNuggets |
| 유형 | Claude Skill |
| 주요 기능 | Altitude, Depth, Range 기반 작업 개선 |
| 설치 방식 | Git Clone 또는 파일 복사 |
| 라이선스 | MIT |
| 주요 파일 | SKILL.md |
MIT 라이선스가 적용된 오픈소스 프로젝트다.
이 프로젝트의 아이디어와 핵심 사고방식은 Felix Rieseberg의 글 How to be more ambitious: a tutorial for humans with models에서 출발했다. 저장소는 해당 아이디어를 실제 Claude Skill 형태로 구현한 것이다.
마무리
be-ambitious는 AI에게 더 많은 일을 시키는 도구라기보다, 처음부터 더 좋은 결과를 목표로 작업을 설계하도록 돕는 도구에 가깝다.
AI를 사용할 때 요청한 내용만 처리하고 끝내는 경우가 많다면, 이 스킬은 한 단계 더 나아간 접근법을 제공한다.
특히 단순한 코드 수정이나 문서 작성보다 원인을 분석하고 개선 방향을 찾은 다음 결과까지 검증해야 하는 복합적인 업무에 잘 어울린다.
AI 에이전트를 단순한 작업 보조 도구에서 문제 해결 파트너로 활용하고 싶다면 살펴볼 만한 프로젝트다.