From Skill to Gene: A Migration Walkthrough

Context

AI 개발 도구(Cursor, Codex 등)에 저장된 디버깅, 코드 리뷰, 프롬프트 엔지니어링 기술들은 정적 파일로만 존재해 버전 관리, 레지스트리 배포, 에이전트 간 구조화된 공유가 불가능했다.

Technical Solution

• SKILL.md 파일을 rotifer scan 명령으로 검색: .cursor/skills/, ~/.codex/skills/, 사용자 정의 경로에서 자동 탐색
• rotifer wrap 명령으로 Gene 변환: phenotype.json(메타데이터), SKILL.md(문서), .gene-manifest.json(버전·타임스탬프) 생성
• rotifer compile 명령으로 구조 검증: phenotype.json 스키마, 필수 필드(domain, fidelity, version), 문서 존재성 확인
• rotifer publish 명령으로 클라우드 레지스트리 배포: cloud.rotifer.dev에 업로드되어 rotifer.ai에서 검색 가능
• Wrapped Gene → Native Gene 업그레이드: TypeScript 함수 작성 또는 WASM 바이너리 제공해 Fidelity 상향 및 실행 가능성 획득

Impact

• 마이그레이션 소요 시간: 스킬당 약 5분
• Wrapped Gene의 기본 fitness 점수: 0.45
• Native Gene의 기본 fitness 점수: 0.70
• 원본 SKILL.md 파일 수정 불필요

Key Takeaway

정적 AI 스킬 파일을 구조화된 Gene 단위로 표준화하면 원본 수정 없이 5분 내 클라우드 레지스트리에 배포 가능하며, 향후 Native 구현으로 fitness 점수 0.45에서 0.70으로 상향할 수 있다.