TL;DR

Paperthin은 특정 모델이나 제품에 종속되지 않도록 설계한 agentic design pattern 기반 Skills 카탈로그입니다. `re0`의 재작성, `ssotize`의 단일 진실 공급원 정리, `factchk`와 `mandela`의 검증처럼 에이전트가 과잉 생성하거나 잘못된 확신을 쌓는 과정을 줄이는 명령을 제공합니다. `re0-loop`, `catchup`, `nba`는 장기 작업에서 학습된 교훈과 다음 행동을 이어 주며, `npx skills`로 여러 에이전트에 전역 설치할 수 있습니다. 개발팀의 문서 품질과 반복 작업 규율을 보강하는 용도에는 맞지만, 실행형 개발 프레임워크나 일반 목적 Shell 라이브러리를 찾는 경우에는 다른 선택이 필요합니다.

핵심 포인트

• Paperthin은 독립 실행형 Shell 프로그램이 아니라 여러 AI 에이전트에 설치하는 Skills 모음입니다. Claude Code, Codex, OpenCode, Copilot, Cursor 등 공통 에이전트 생태계를 대상으로 합니다. `npx skills@latest add LilMGenius/paperthin --global --agent '*'` 명령으로 전역 설치합니다.
• 각 Skill은 파일을 더하는 대신 다시 쓰기, 중복 제거, 사실 검증, 단일 진실 공급원 정리 같은 작업을 자동화합니다. `depth`, `breadth`, `coil`, `mesh` 네 영역이 단일 산출물부터 여러 에이전트의 반복 작업까지 범위를 나눕니다. `/re0`처럼 모델이 자동 호출하는 Skill과 사용자가 직접 부르는 Skill을 구분합니다.
• 설치 후 `/re0`, `/readchk`, `/factchk`, `/mandela`, `/sip` 같은 이름으로 실행하며 일부 Skill은 별도 확인이나 읽기 전용 동작을 사용합니다. `re0-upgrade`는 이름이 바뀐 항목을 교체하고 새 카탈로그를 동기화합니다. 심볼릭 링크를 사용해 업데이트를 복사본이 아닌 설치된 Skill에 반영합니다.
• 문서 정리와 에이전트 작업 절차의 일관성을 중시하는 팀에 적합합니다. 반면 애플리케이션 런타임 라이브러리나 API를 추가하는 저장소는 아니므로 코드에서 직접 import할 목적에는 맞지 않습니다. README의 proof 사례는 설계 근거이지만 표준 성능 벤치마크는 아닙니다.