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KIRO의 Powers와 Claude의 Agent Skills 비교하기

harheem

07 Jan 2026 • 18 min read

에이전트가 점점 사람 대신 일하는 존재에 가까워질수록, 결국 이런 질문으로 돌아오게 됩니다.

“이 모델한테 우리 팀의 일하는 방식을 어떻게 가르칠까?”

AWS KIRO의 Powers와 Claude의 Agent Skills는 이 질문에 대한 두 가지 답입니다. 둘 다 파일과 폴더 단위로 에이전트의 능력을 패키징하지만, 지향점과 기술적인 구조는 꽤 다릅니다.

이 글에서는

KIRO Powers와 Claude Agent Skills가 무엇인지
각각의 디렉토리 구조(POWER.md / SKILL.md)가 어떤 역할을 하는지
기술적인 차이점과 공통점이 무엇인지

를 정리해보겠습니다.

1. KIRO Powers란 무엇인가

1-1. Powers가 풀고 싶은 문제

KIRO 문서에서는 Power를 “Kiro가 필요한 순간에 활성화할 수 있는 도구, 워크플로우, 베스트 프랙티스를 묶은 패키지” 로 설명합니다.

핵심은 언제 어떤 MCP 서버와 지침을 불러올지를 Power 단위로 관리한다는 점입니다.

기존에는 IDE에 여러 MCP 서버를 한꺼번에 붙여놓고 시작하는 패턴이 많았습니다. 이렇게 되면 모델은 로딩 시점부터 모든 툴 설명을 컨텍스트에 얹은 채로 출발합니다. 당연히 비용과 레이턴시가 높아지게 되고, 성능 또한 안좋아 질 것입니다. Power는 이 흐름을 바꿉니다. 사용자가 대화 중에 특정 도메인과 관련된 키워드를 언급하면, 그때 해당 Power의 POWER.md와 MCP 설정을 불러와 에이전트의 능력을 확장하는 방식입니다.

1.1 POWER.md의 역할

하나의 Power는 보통 세 가지 파일 집합으로 구성됩니다.

POWER.md – 에이전트에게 이 Power가 무엇을 하는지, 언제 어떤 도구를 사용해야 하는지 알려주는 스티어링 문서
MCP 서버 설정 – mcp.json 등으로 MCP 서버 이름, 실행 커맨드, 환경 변수를 정의
(선택) steering/hooks – IDE 이벤트나 명령에 붙는 세부 워크플로 정의

POWER.md 자체는 YAML frontmatter와 마크다운 본문으로 나뉩니다. frontmatter에는 Power의 이름, 설명, 활성화에 사용할 키워드, 연결할 MCP 서버 목록이 들어가고, 본문에는 “사용 시나리오, 단계별 가이드, 주의할 점” 같은 사람이 읽는 설명이 들어갑니다. 이런 구조 덕분에 에이전트는 frontmatter를 보고 언제 Power를 쓸지 판단하고, 실제로 활성화된 뒤에는 본문 내용을 참고해 워크플로를 따라가게 됩니다.

예를 들어 AWS AgentCore를 위한 Power를 생각해 보면, POWER.md에는 대략 이런 내용이 들어갑니다.

---
name: "aws-agentcore"
displayName: "Build an agent with Amazon Bedrock AgentCore"
description: "Build, test, and deploy AI agents using AWS Bedrock AgentCore with local development workflow. Amazon Bedrock AgentCore is an agentic platform for building, deploying, and operating effective agents."
keywords: ["agentcore", "bedrock", "aws", "agents", "ai", "development", "agent"]
author: "AWS"
---

# AWS Bedrock AgentCore

## Overview

Build and deploy AI agents using AWS Bedrock AgentCore with a complete local development workflow. This power provides access to AgentCore documentation, runtime management, memory operations, and gateway configuration through MCP tools, plus comprehensive guidance for the create-dev-test-deploy cycle.

AgentCore supports multiple agent SDKs (Strands, Claude, OpenAI) and model providers (Bedrock, OpenAI), with infrastructure deployment via CDK or Terraform.

# AWS AgentCore Power

...

이 Power가 AgentCore 기반 에이전트를 로컬에서 개발, 테스트, 배포하는 과정을 돕는다는 설명
어떤 상황에서 이 Power를 사용해야 하는지(예: “AgentCore로 이 에이전트 배포해줘” 같은 요청)
AgentCore CLI 설치 여부 확인, 샘플 프로젝트 생성, Runtime 설정, 배포 순서 등 단계별 안내

실제 AWS AgentCore Power는 KIRO의 공식 Powers 레포에서 이렇게 소개됩니다.

“Build an agent with Amazon Bedrock AgentCore – Build, test, and deploy AI agents using AWS Bedrock AgentCore with local development workflow.

MCP Servers: agentcore-mcp-server”

이 Power에 연결된 MCP 서버(agentcore-mcp-server 등)는 별도의 설정 파일에 정의되고, KIRO는 Power가 활성화될 때 이 MCP 서버를 자동으로 등록합니다. 이렇게 되면 에이전트는 AgentCore 프로젝트를 생성하거나, Runtime 상태를 조회하거나, 배포를 트리거하는 작업을 MCP 툴로 수행할 수 있습니다.

KIRO는 이 번들을 키워드 기반 온디맨드 로딩 방식으로 사용합니다.

사용자가 Power와 관련된 키워드를 언급하면, 그때 POWER.md와 해당 MCP 서버만 컨텍스트에 올리는 구조입니다.

1-2. Powers의 설치·사용 경험

KIRO 웹사이트에는 Powers 카탈로그가 있고, Stripe, Figma, Supabase, Datadog, AWS Aurora, AgentCore 등 다양한 Power가 등록되어 있습니다.

개발자는 여기서 필요한 Power를 선택해 IDE에 설치한 뒤, 실제 대화에서는 그 Power와 연관된 키워드만 자연스럽게 언급하면 됩니다.

실제 흐름은 다음과 비슷합니다.

개발자가 “이 프로젝트를 AgentCore Runtime에 배포하고 싶다”고 이야기한다.
대화 속 단어들이 POWER.md의 키워드와 매칭되면서, KIRO가 AWS AgentCore Power를 활성화한다.
KIRO는 Power에 정의된 MCP 서버를 등록하고, POWER.md의 온보딩 절차를 참고해 필요한 단계를 제안한다.

정리하면, KIRO Powers는

“특정 도메인의 MCP 서버 + 지침 세트”를 IDE 안에서 한 번에 장착하는 번들 포맷

이라고 볼 수 있습니다.

2. Claude Agent Skills

Anthropic은 Agent Skills를 “에이전트가 실제 업무에 필요한 절차와 컨텍스트를 파일·폴더 단위로 캡슐화한 포맷”이라고 설명합니다.

모델 하나만 있다고 해서 조직의 업무를 바로 맡길 수는 없고, 그 사이를 채워줄 구조화된 지식 단위가 필요하다는 문제의식에서 출발합니다.

Agent Skills의 기본 단위는 하나의 디렉토리입니다. 이 디렉토리에는 항상 SKILL.md가 있고, 필요에 따라 scripts/, references/, assets/ 폴더가 함께 들어갑니다.

my-skill/
├── SKILL.md          # 필수: 스킬 설명과 지침
├── scripts/          # 선택: 실행 코드
├── references/       # 선택: 참고 문서
└── assets/           # 선택: 템플릿, 예제 파일 등

Anthropic은 PowerPoint/Excel/Word/PDF 같은 문서 작업용 기본 내장 Skills를 제공한다.
사용자는 여기에 커스텀 Skills를 추가할 수 있다.
Claude는 요청을 보고 적절한 Skill을 자동으로 사용한다.

즉, Agent Skills는 특정 제품에 묶인 기능이 아니라

“여러 에이전트가 공통으로 이해할 수 있는, 스킬 폴더 포맷”

을 지향합니다.

2-1. SKILL.md의 구조

SKILL.md도 YAML frontmatter와 마크다운 본문으로 구성됩니다. frontmatter에는 최소 name과 description이 들어가고, 라이선스, 메타데이터, 호환성, 사용할 수 있는 도구 목록 같은 필드를 더 붙일 수 있습니다.

예를 들면 이런 느낌입니다.

---
name: pdf-processing
description: "PDF에서 텍스트와 테이블을 추출하고, 폼을 채우고, 여러 PDF를 병합하는 작업에 사용합니다."
license: Apache-2.0
metadata:
  author: anthropic
  version: "1.0"
---
# PDF Processing Skill

## 언제 사용할까
- 사용자가 PDF 파일을 업로드하고 내용을 요약해 달라고 할 때
- 특정 테이블이나 양식 데이터를 추출해 달라고 할 때

## 이 스킬이 하는 일
1. 텍스트 기반 PDF에서 텍스트와 테이블 추출
2. 스캔 PDF의 경우 OCR을 통한 텍스트 추출
3. 여러 PDF의 병합 및 분할

Claude는 먼저 description을 보고 “이 Skill은 어떤 상황에서 필요한지”를 이해하고, 사용자의 요청이 이 설명과 잘 맞는지 판단합니다. 그런 다음 본문 내용을 참고해서 “테이블을 CSV로 내보내라”, “양식 필드를 채워라” 같은 세부 작업을 계획합니다.

다시 정리하면, Agent는 시작할 때 모든 Skill의 name과 description만 시스템 프롬프트에 올려둡니다. 사용자가 뭔가를 요청하면, 이 설명과 매칭되는 Skill을 고르고, 그때서야 SKILL.md 본문과 scripts 등을 더 읽어오는 구조입니다.

Claude Code 문서는 로컬에서 Skill을 만드는 방법을 이렇게 안내합니다.

~/.claude/skills/my-skill 디렉토리를 만든다.
그 안에 SKILL.md를 작성한다.
필요하면 scripts/, references/ 폴더를 추가한다.

2-2. 예: PDF Skill

Anthropic의 공개 레포에는 여러 Skill 예제가 있는데, 그중 skills/pdf 디렉토리는 PDF 작업에 특화된 Skill입니다.

https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/pdf/SKILL.md

SKILL.md에는 Python 라이브러리와 CLI 도구를 사용한 기본적인 PDF 처리 작업이 정리되어 있고,
같은 디렉토리의 reference.md에는 더 복잡한 작업과 추가 예제가 담겨 있습니다.

결국 이 Skill 하나만 있으면 Claude는 “이 PDF에서 특정 테이블만 뽑아줘”, “이 보고서 여러 개를 하나로 합쳐줘” 같은 요청에 대해 일관된 규칙을 가지고 행동할 수 있습니다.

이런 식으로:

SKILL.md → 핵심 워크플로와 사용 시점 안내
reference.md → 세부 예시와 심화 내용
(필요한 경우) scripts/ → 실제 코드

를 하나의 Skill 아래에 두고, Claude가 PDF 관련 요청을 받았을 때 이 Skill을 활용하도록 합니다.

3. 디렉토리 구조 비교

이제 질문에서 언급한 두 디렉토리를 중심으로, 구조를 대비해보겠습니다.

3-1. KIRO

KIRO의 공식 Powers 레포에는 aws-agentcore Power가 등록되어 있습니다.

설명은 다음과 같습니다.

“Build an agent with Amazon Bedrock AgentCore – Build, test, and deploy AI agents using AWS Bedrock AgentCore with local development workflow.”
MCP Servers: agentcore-mcp-server

디렉토리 안에는 일반적으로:

POWER.md
- AgentCore 개념, 사용 시점, 필수 전제 조건
- 프로젝트 생성, 로컬 AgentCore Runtime 테스트, 배포 플로우 등 워크플로우
mcp.json (혹은 동등한 MCP 설정 파일)
- agentcore-mcp-server 실행 커맨드, 환경 변수(AWS_REGION 등)
steering/…
- “프로젝트 셋업”, “Runtime 배포” 같은 작업별 세부 지침

이렇게, “특정 플랫폼에 최적화된 MCP + 안내서 패키지” 형태로 묶여서 제공되는 것을 확인할 수 있습니다.

3-2. Anthropic: skills/pdf

반대로, Anthropic의 skills/pdf 디렉토리는 문서 처리 도메인을 위한 Skill입니다.

SKILL.md
- PDF에서 텍스트·테이블을 추출하고, 폼을 채우고, 여러 PDF를 병합하는 기본 작업을 안내
- 어떤 상황에서 이 Skill을 사용해야 하는지 설명
reference.md
- 더 복잡한 PDF 작업, 추가 라이브러리, 상세 예시
(필요한 경우) scripts/
- 실제로 PDF를 처리하는 Python 스크립트나 CLI 래퍼

이 구조는 Agent Skills가 특정 벤더 인프라가 아니라 “업무 도메인(PDF 처리)”에 포커스한다는 걸 잘 보여줍니다.

4. 공통점: 문맥은 가볍게, 지식은 폴더로

두 시스템을 나란히 보면, 공통으로 보이는 흐름이 있습니다.

4-1. 필요할 때만 로딩하는 설계

둘 다 필요할 때만 컨텍스트를 확장합니다. Powers는 키워드가 등장했을 때만 해당 Power의 POWER.md와 MCP 서버를 로딩하고, Skills는 스킬의 이름·설명만 먼저 공유한 뒤, 필요하다고 판단될 때 전체 SKILL.md와 관련 코드를 읽습니다.

KIRO Powers
- Power마다 keywords 등을 설정해 두고, 관련 키워드가 등장했을 때만 해당 Power를 로딩합니다.
- MCP 서버 설정과 POWER.md 내용도 그때 컨텍스트에 올라가므로, 처음부터 모든 MCP 설명을 붙잡고 있지 않습니다.
Agent Skills
- 시작 시에는 각 Skill의 name과 description만 시스템 프롬프트에 올립니다.
- 요청이 들어오면 설명을 보고 관련 Skill을 골라, 그때 SKILL.md 본문·스크립트·레퍼런스를 추가로 읽습니다.

최근 에이전트 시스템들이 겪는 컨텍스트 윈도우 관리 문제에 정면으로 대응하고 있습니다.

4-2. 사람도 읽을 수 있는 에이전트 매뉴얼

둘 다 사람이 읽는 문서와 기계가 읽는 메타데이터를 한 파일에 묶는 방식을 사용합니다. frontmatter는 시스템이 파싱하기 좋게 설계되어 있고, 본문은 팀 내 개발자가 그대로 읽어도 이해할 수 있는 온보딩 문서나 체크리스트입니다.

YAML frontmatter: 기계가 읽기 좋은 메타데이터
Markdown 본문: 사람이 작성한 온보딩 문서, 체크리스트, 워크플로우

이렇게 만들어진 Power/Skill은 Git으로 버전 관리할 수 있고, 코드 리뷰 대상이 될 수 있으며, 팀 내에서 공유할 수 있습니다. 프롬프트를 어디 메모장에 붙여 넣고 쓰는 대신, 폴더 하나를 통째로 “에이전트 스킬”로 다루는 방식으로 정리하는 셈입니다.

6. 차이점: 제품 기능 vs 포맷, 인프라 vs 프로세스

공통점만큼이나 눈에 띄는 차이점도 몇 가지 있습니다.

6.1 KIRO Powers는 IDE 기능에 가깝다

Powers는 설계 자체가 KIRO IDE와 밀접하게 연결되어 있습니다. kiro.dev/powers 카탈로그에서 원클릭으로 설치하고, 설치된 Power는 IDE 내에서 MCP 서버·훅과 함께 동작합니다.

이 구조는 KIRO 안에서는 매우 자연스럽지만, 다른 도구로 그대로 가져가기는 어렵습니다. 다시 말해 Powers는 특정 제품에 최적화된 구현에 가깝습니다.

6.2 Agent Skills는 포맷을 겨냥한다

반대로 Agent Skills는 “여러 에이전트 시스템이 공통으로 쓸 수 있는 포맷”을 목표로 하고 있습니다. Anthropic은 공식 문서에서 Agent Skills를 오픈 표준으로 소개하고, Claude Code와 같은 제품에서 이 포맷을 그대로 사용하도록 하고 있습니다.

즉, Agent Skills는 “에이전트 스킬을 어떻게 파일·폴더로 표현할 것인가”에 집중한 포맷이고, KIRO Powers는 “그 포맷을 IDE에서 어떻게 활용할 것인가”에 더 가깝습니다.

6.3 MCP vs 툴/스크립트

또 하나의 차이는 도구 연결 방식입니다.

Powers는 MCP를 전제로 합니다. Power 정의 안에 MCP 서버 설정이 포함되고, 어떤 MCP 서버를 쓸지 명시합니다.
Agent Skills는 MCP라는 단어를 스펙에 직접 넣지는 않습니다. 대신, scripts/ 폴더에 어떤 언어의 스크립트든 둘 수 있고, 이걸 실행하는 방법은 Skill을 사용하는 호스트(IDE, 런타임)의 책임입니다.

그래서 Powers는 “MCP 기반 개발 환경”과 궁합이 잘 맞고, Skills는 MCP가 있든 없든 상관없이 쓸 수 있는 포맷에 가깝습니다.

6.4 인프라 중심 vs 도메인 프로세스 중심

현재 공개된 예시만 놓고 보면, Powers와 Skills가 주로 다루는 영역도 조금 다릅니다.

Powers 카탈로그에는 Stripe, Supabase, Datadog, Dynatrace, Figma, AWS Aurora, AgentCore처럼 인프라·SaaS 통합이 많이 보입니다.
Skills 레포에는 PDF/docx/pptx/xlsx 문서 처리, 코드 작업, 엔터프라이즈 워크플로 등 도메인 업무 절차에 가까운 스킬이 많이 올라와 있습니다.

실전에서는 두 가지를 섞어서 쓸 수 있습니다. 예를 들어

KIRO Power로 AgentCore, 데이터베이스, 모니터링 도구 같은 인프라를 연결하고,
Agent Skill로 “이 레포에서는 이런 Git 전략을 쓴다”, “PR 리뷰는 이런 기준으로 진행한다”, “PDF 문서는 이렇게 처리한다” 같은 팀의 일하는 방식을 정의하는 식입니다.

7. 프롬프트에서 스킬 폴더 시대로

KIRO Powers와 Claude Agent Skills는 겉으로 보기에는 비슷한 듯 보이지만, 실제로는 서로 다른 층을 담당합니다.

Powers는 “에이전트가 IDE 안에서 어떤 도구와 플랫폼을 사용할 수 있는지”를 패키징하는 역할에 가깝고,
Skills는 “에이전트가 어떤 방식으로 일해야 하는지”를 파일·폴더 단위로 기술하는 포맷에 가깝습니다.

공통점은 분명합니다. 더 이상 거대한 시스템 프롬프트 하나로 모든 걸 해결하려 하지 않고,

도메인별, 워크플로별로 쪼개진 스킬 폴더를 만들고, 필요할 때만 꺼내 쓰는 방향으로 에이전트 생태계가 움직이고 있다는 점입니다.

프로젝트에 적용해 보고 싶다면, 다음 두 가지부터 시도해 볼 수 있습니다.

우리 인프라에 맞는 KIRO Power 목록 한 번 정리해 보기 (예: AgentCore, DB, 모니터링, SaaS)
우리 팀의 반복되는 작업 하나를 골라 SKILL.md 형태로 정리해 보기 (예: PR 리뷰, 배포 체크리스트, PDF 보고서 처리)

이 두 가지를 해 보면, “에이전트에게 일을 맡긴다”는 말이 조금 더 구체적으로 느껴질 것입니다.

모델에게 지시문을 길게 붙여 넣는 대신, 코드와 함께 버전 관리되는 스킬 폴더를 하나씩 쌓아 나가는 쪽으로 생각이 옮겨갈 수 있습니다.

참고자료

[1] https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills

[2] https://kiro.dev/docs/powers/

[3] https://github.com/anthropics/skills

[4] https://github.com/kirodotdev/powers