skills.sh 스킬 28개 일주일 재측정

AI 스킬 순위표는 설치 수 하나로 줄을 세웁니다. 그런데 그 숫자가 지금도 늘고 있는 숫자인지, 예전에 늘어서 멈춘 숫자인지는 목록에 나오지 않습니다.

확인하려면 같은 걸 두 번 재는 수밖에 없습니다. 8월 25일에 npx skills find로 적어둔 값이 있어서, 일주일 뒤인 9월 2일에 같은 명령을 다시 돌렸습니다. 커머스 관련 스킬 28개가 대상이에요.

먼저 결론

· 누적 1위 cross-border-ecommerce는 일주일 동안 62.3K에서 62.4K로 사실상 제자리였습니다.
· 4.7배 적은 shopify-admin은 12.2K에서 13.3K로 늘었습니다. 증가폭이 11배 큽니다.
· 깃허브 스타는 순위를 뒤집습니다. 개인 저장소 838, 플랫폼 공식 저장소 529였습니다.
· 반올림 오차를 최대로 잡아도 결론은 바뀌지 않습니다. 계산은 아래 한계 항목에 적었습니다.

측정에 쓴 find-skills의 소개 페이지입니다. 캡처는 2026년 8월 25일.

일주일 동안 무엇이 움직였나

8월 25일 값을 100으로 두고 9월 2일 값을 겹쳐 그리면 이렇게 나옵니다.

누적 설치 수가 4.7배 적은 쪽이 기울기는 45배 가파릅니다.

어떻게 쟀나

자료 출처. 설치 수는 전부 npx skills find <키워드>의 출력값입니다. skills.sh가 표시하는 값을 그대로 옮겼고 저희가 보정하지 않았고요. 저장소의 스타·라이선스·최근 커밋 날짜는 깃허브 API에서 따로 확인했습니다.

표본. 9월 2일 기준 ecommerce 검색 결과 8개와 shopify 검색 결과 20개, 합쳐서 28개입니다. 8월 25일 기록은 각각 7개와 13개였어요.

측정 방법. 같은 명령을 같은 방식으로 두 번 실행하고 출력을 그대로 저장했습니다. 8월 25일 값은 그날 실행해 다른 스킬을 뜯어보던 무렵 함께 적어둔 기록입니다.

한계 네 가지. 이 결과를 읽을 때 같이 알아야 할 것들입니다.

1위는 일주일에 최대 199건 늘었습니다

데이터. cross-border-ecommerce는 62.3K에서 62.4K가 됐습니다. 같은 기간 shopify-admin은 12.2K에서 13.3K고요.

무엇을 뜻하나. 누적 설치 수는 지금까지 몇 명이 깔았나를 말하지 지금 누가 깔고 있나를 말하지 않습니다. 두 숫자를 한 열에 놓고 정렬하면 이 구분이 사라집니다.

비교. 순위표에서는 앞의 것이 4.7배 위에 있습니다. 증가 속도로 보면 순서가 뒤집힙니다.

실무에서는. 목록의 숫자를 그대로 믿기 전에 같은 명령을 한 번 더 돌려 차이를 보는 게 가장 싼 검증입니다. 한 줄이면 됩니다.

설치 추이 그래프는 왜 반대로 갈까요?

답부터. 각 스킬 페이지에 설치 추이가 작은 선 그래프로 그려져 있는데, 목록에는 이게 안 나오기 때문입니다. 두 페이지를 잘라 나란히 붙여봤어요.

2026년 9월 2일 두 페이지를 캡처해 사이드바만 잘라 붙였습니다. 숫자와 그래프 모두 skills.sh 표기 그대로입니다.

무엇을 뜻하나. 왼쪽은 봉우리를 한 번 지나고 평평합니다. 오른쪽은 완만하게 오르는 중이고요. 저희가 잰 일주일 증가분과 방향이 같습니다.

실무에서는. 클릭 한 번이면 보이는 정보라 목록에서 후보를 좁힌 뒤 페이지를 열어 그래프만 확인해도 됩니다. 브라우저를 다루는 스킬을 고를 때도 같은 방식으로 봤습니다.

깃허브 스타는 순위를 뒤집습니다

데이터. 캡처 시점 표기로 nexscope-ai 저장소가 838, shopify 공식 저장소가 529였습니다. 깃허브에서 다시 확인하니 둘 다 MIT 라이선스이고, 최근 커밋은 각각 8월 26일과 8월 28일이었어요.

무엇을 뜻하나. 어느 쪽도 방치돼 있지 않고, "공식이니까 더 알려졌을 것"이라는 가정이 성립하지 않습니다. 설치 수로 매긴 순서와 스타로 매긴 순서가 서로 다릅니다.

실무에서는. 지표를 하나 더 본다고 답이 나오지 않습니다. 설치 수, 스타, 추이 셋이 서로 다른 걸 말하면 결국 저장소를 열어 안을 봐야 합니다. 파일을 세어보면 성격이 드러나는 경우가 있었습니다.

공식 묶음은 13개에서 20개가 됐습니다

데이터. shopify 검색 결과가 일주일 만에 13개에서 20개로 늘었습니다. 분포는 이래요.

색이 진한 위아래 둘이 1등과 꼴찌입니다. 가운데 열여덟 개가 서로 붙어 있습니다.

무엇을 뜻하나. 19개가 6.8K에서 13.3K 사이에 몰려 있고 마지막 하나만 1.9K입니다. 편차가 작다는 건 개별로 고르지 않고 묶음을 통째로 깐다는 뜻입니다. 관리자 API, 템플릿 언어, 스토어프론트, 체크아웃, 결제, 고객 계정이 다 별개 스킬인데도 설치 수가 비슷하고요.

실무에서는. 플랫폼이 공식 스킬을 낸다는 건 "우리 제품은 이렇게 다뤄라"를 직접 문서화했다는 뜻입니다. 성능 지침을 스킬로 낸 사례도 같은 흐름이고, 일주일에 7개가 늘어난 걸 보면 아직 채우는 중으로 보입니다.

예상과 달랐던 것

일주일 전에는 플랫폼 공식형과 업종 키워드형으로 나누고 공식 쪽이 더 믿을 만하다는 쪽으로 정리했습니다. 이번 측정에서 그 구도가 흔들렸습니다.

개인이 만든 쪽이 스타가 더 많았고, 라이선스와 관리 상태도 차이가 없었어요. 갈린 건 만든 주체가 아니라 지금도 늘고 있느냐 하나뿐이었습니다.

꼴찌 항목도 눈에 띄었습니다. shopify-admin-execution 하나만 1.9K로 나머지와 5배 이상 벌어져 있는데, 새로 들어와 아직 안 퍼진 항목으로 보입니다. 다음 측정에서 이게 어디까지 올라오는지가 이 방법이 통하는지 보는 시험대가 될 것 같습니다.

자주 묻는 질문

설치 수가 많은 스킬을 고르면 안 되나요?

안 된다는 얘기가 아닙니다. 설치 수는 얼마나 알려졌는지를 보여주는 지표이고 그것대로 쓸모가 있고요. 다만 품질이나 최신성과는 다른 축이라, 목록의 순서를 품질 순서로 읽으면 틀립니다.

설치가 멈춘 스킬은 나쁜 건가요?

아닙니다. 필요한 사람이 이미 다 깔아서 더 늘 데가 없는 경우도 있어요. 저희가 쓰는 방식은 "이 숫자를 그대로 믿을지 한 번 더 볼지"를 정하는 신호 정도입니다.

얼마 간격으로 다시 재는 게 좋나요?

이번에 쓴 일주일은 짧았어요. 반올림 표기 때문에 1위의 변화가 오차와 겹칠 정도였거든요. 한 달 간격이면 반올림 폭보다 변화가 커져서 더 분명해질 것으로 봅니다.

직접 해보려면 무엇이 필요한가요?

Node만 있으면 됩니다. npx skills find <키워드>는 검색만 하는 명령이라 아무것도 설치하지 않습니다. 출력을 날짜와 함께 저장해두면 다음번 비교에 쓸 수 있어요.

정리

커머스 스킬 28개를 일주일 간격으로 두 번 재봤습니다. 누적 1위는 최대 199건 늘었고, 4.7배 아래에 있던 항목은 1,000건 넘게 늘었습니다. 반올림 오차를 최대로 잡아도 5배 이상 차이입니다.

지표 하나를 더 본다고 답이 나오지는 않았습니다. 설치 수와 스타가 서로 다른 순서를 가리켰으니까요. 대신 같은 걸 두 번 재는 것은 명령 한 줄로 되고, 목록만 봐서는 못 보는 걸 보여줬습니다.

다음 측정은 한 달 뒤로 잡아뒀어요. 그때는 1.9K짜리 막내가 어디까지 올라와 있을지가 제일 궁금합니다.