PPT 그림 아직도 구글에서 퍼옴? 한 줄 쓰면 '분해되는 3D 엔진' 만들어주는 클로드 스킬 (8일 만에 깃허브 ⭐1.3만)

🤔 "그런데 느리고, 검토는 사람 몫"

• 시간이 오래 걸려요. 해외 리뷰(explainx)에 따르면 그림 한 장에 30~90분, 큰 작업은 몇 시간이 걸려요. 제작자도 README에 "일부러 느리게 만들었다"고 적었어요. 부품 목록 작성, 형태 계산, 충돌 검사, 밝은·어두운 테마 확대 검사를 다 거치기 때문이에요.
• 정확성 검증은 별개예요. 기술 매체 FuturPulse는 "웹에 바로 올릴 수 있는 결과물은 만들지만, 공학적으로 맞는지는 전문가가 검토해야 한다"고 평가했어요. 그럴듯해 보이는 파이프가 실제로는 틀릴 수 있다는 거죠.
• 설치 환경 문제: 설치 도구(skills CLI) 최신 버전은 Node.js 22.20 이상을 요구해서, 옛날 버전에서는 설치가 안 될 수 있어요. Codex에서는 보안 샌드박스가 크롬 검사를 막아서 따로 허용해 줘야 한다고 README에 나와 있어요.
• 3D 모드는 아직 베타: 작은 그림은 60프레임으로 부드럽지만, 부품 380개짜리 테스트에서는 약 20프레임까지 떨어졌대요.

학생이면 이렇게 써보세요

"그림을 그려줘"가 아니라 "이 원리를 설명해 줘"라고 하는 게 핵심이에요. 과목별로 쓸 만한 곳을 골라봤어요.

• 물리 수행평가: 파동의 간섭, 도르래, 지레처럼 "움직여야 이해되는" 단원에 딱이에요. 저장소에 물결파 실험 장치 예제가 실제로 있어요.
• 화학 탐구 보고서: 제작자가 테스트용으로 쓴 요청문 중에 분젠버너 공기 조절 고리를 열면 노란 불꽃이 파란 불꽃으로 바뀌는 예시가 있어요. 실험 보고서 그림으로 바로 연결돼요.
• 정보 발표: 원래 이 스킬은 개발자가 프로그래밍 개념을 설명하려고 만든 거라 스택·큐, 캐시, 해시 같은 자료구조 설명에 가장 강해요. 발표 때 브라우저로 열어서 버튼을 눌러가며 시연하면 PPT 그림과는 차원이 달라요.
• 기술·공학, 진로 포트폴리오: 4행정 엔진, 드론 모터, 기어 장치처럼 관심 있는 기계의 내부 구조를 분해되는 그림으로 만들 수 있어요. 공대 진로 탐구 활동의 결과물로 보여주기 좋아요.
• 공부용: 교과서 그림만으로 이해가 안 되는 원리를 직접 움직여 보는 용도로도 쓸 만해요.

PPT에 넣을 때는 완성된 그림을 캡처해서 넣고, 발표할 때 HTML 파일을 따로 열어서 시연하는 방법을 추천해요. 스킬이 검사용으로 PNG 미리보기 이미지도 만들어요.

요청문 잘 쓰는 법 3가지(제작자 README)

1. 그림 말고 개념을 말하세요. 설명할 원리와 실제 숫자(크기, 개수, 속도, 기준값)를 주면 AI가 알아서 기계를 발명해요.
2. 원하는 기계가 있으면 이름을 대세요. "분젠버너", "자물쇠"처럼 정하고, 어디가 움직여야 하는지도 말해 주세요.
3. 결과물 형식을 정하세요. HTML 파일 하나인지 SVG인지, 밝은 테마인지 어두운 테마인지에 따라 만드는 방식이 달라요.

interactive(마우스 반응), WebGL(불꽃·물 효과), 3D(입체 회전)는 요청문에 직접 써야 적용되는 키워드예요.

설치 방법과 꼭 알아둘 것

설치는 터미널에 한 줄이면 끝나요. API 키도 필요 없어요.

설치할 에이전트를 물어보면 Claude Code를 고르고, 클로드 코드에서 아래처럼 요청하면 돼요.

학생이 특히 조심할 4가지

• 이름은 '해부학'인데 사람 몸은 못 그려요. 제작자가 "사람, 정확한 지도, 차트는 안 된다"고 직접 밝혔어요. 생명과학 인체 구조 그림이 필요하면 다른 도구를 쓰세요.
• 마감 전날 시작하면 안 돼요. 한 장에 30분~2시간이 걸리고, 그만큼 클로드 사용량도 많이 써요. 클로드 코드는 유료 요금제에서 쓸 수 있으니 요금제 한도도 미리 확인하세요.
• 숫자와 원리는 교과서로 다시 확인하세요. 그림이 멋있다고 내용까지 맞는 건 아니에요.
• 수행평가 AI 사용 규칙을 먼저 확인하세요. AI 도구를 써도 되는 과제인지 확인하고, 썼다면 AI를 활용했다고 밝히는 게 안전해요.

한 줄 정리

"설명하기 어려운 원리를, 직접 만지고 분해하는 기계로 바꿔주는 스킬"이에요. 빠르게 뽑는 도구는 아니지만, 시간을 들일 가치가 있는 발표나 탐구 보고서라면 한 번쯤 써볼 만해요. 써보신 분은 어떤 그림이 나왔는지 댓글로 공유해 주세요!

참고: 깃허브 github.com/wheresryan22/anatomy, 공식 페이지 skills.wheresryan.sh/anatomy, explainx·FuturPulse·Wavect 리뷰, X 게시물(midudev, GitHubDaily). 이미지 속 예제 화면은 저장소의 MIT 라이선스 예제예요.