> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://zerodraftlab.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # find-skills에서 찾은 SaaS의 원재료 - URL: https://zerodraftlab.com/find-skills-saas-material/ - Published: 2026-09-22T00:00:00.000Z - Updated: 2026-09-21T23:59:59.000Z - Description: skills.sh 리더보드와 find-skills 검색을 세 번 돌려, 반복 업무 결과로 묶을 수 있는 스킬 후보를 골랐다. 설치 수보다 돈의 누수가 선명한 후보가 상품에 가까웠다. - Author: JooMong - Tags: 무료 나는 스킬 자체를 SaaS로 만들기 전에, 어떤 스킬을 조합해야 고객이 돈을 낼 만한 결과가 나오는지부터 찾아보기로 했다. 2026년 9월 13일 [skills.sh](https://www.skills.sh/?ref=zerodraftlab.com)의 리더보드와 \`find-skills\` 검색 결과를 확인했다. 외부 스킬을 설치하거나 실제 실행한 것은 아니다. 이번 조사의 질문은 “많이 쓰이는 스킬은 무엇인가”보다 “반복되는 업무 결과로 묶을 수 있는 원재료는 무엇인가”에 가까웠다. skills.sh는 에이전트에 절차적 지식을 더하는 공개 스킬 생태계로 자신을 소개하고, 저장소와 스킬을 한 줄 명령으로 설치하는 방식을 안내한다. 리더보드에는 \`find-skills\`가 340만 회, \`frontend-design\`이 88만 회 이상 설치된 것으로 표시된다. 이 숫자는 설치라는 행동을 세지만, 활성 사용자나 유료 전환을 보여주지는 않는다. 따라서 아래의 설치 수는 구매 수요가 아니라 공개 관심과 유통력의 단서로 읽어야 한다. ## 첫 검색어는 마케팅이었다 `npx skills find "marketing"`를 실행하자 가장 위에 모인 것은 \`coreyhaines31/marketingskills\`의 스킬들이었다. \`seo-audit\`는 20만 6200회, [copywriting](https://skills.sh/coreyhaines31/marketingskills/copywriting?ref=zerodraftlab.com)은 19만 9300회, \`programmatic-seo\`는 13만 1100회, \`sales-enablement\`는 10만 1200회 설치로 나왔다. 저장소 자체도 GitHub에서 약 4만 9900개의 별을 받고 있다. 검색 결과가 하나의 저장소에 몰린다는 사실은 이 분야에 사용 관심이 있다는 단서이면서, 경쟁자가 이미 많다는 뜻이기도 하다. [SEO Audit](https://skills.sh/coreyhaines31/marketingskills/seo-audit?ref=zerodraftlab.com)의 설명은 크롤링과 색인, 기술 기반, 온페이지 요소, 콘텐츠 품질, 권위 신호를 차례로 살핀 뒤 우선순위가 붙은 수정안을 내놓는다고 적는다. SaaS, 전자상거래, 콘텐츠 사이트, 로컬 사업자 사이트에 맞춘 지침도 포함한다. [Programmatic SEO](https://skills.sh/coreyhaines31/marketingskills/programmatic-seo?ref=zerodraftlab.com)는 템플릿과 데이터를 이용해 페이지를 대량으로 만드는 방법을 설명하면서, 제품에서 나온 고유 데이터가 가장 강한 방어력이 될 수 있다고 말한다. [Sales Enablement](https://skills.sh/coreyhaines31/marketingskills/sales-enablement?ref=zerodraftlab.com)가 맡는 결과는 더 직접적이다. 설명에 따르면 피치덱, 원페이지, 이의제기 대응 문서, 데모 스크립트, ROI 계산기, 제안서와 영업 플레이북을 만든다. SEO 감사가 발견한 문제를 콘텐츠와 랜딩 페이지로 옮기고, 그 결과를 영업 자료와 전환 데이터로 잇는 흐름은 만들 수 있다. 하지만 “AI가 마케팅을 해준다”는 문장만으로는 이미 이 목록 안에서 차이를 만들기 어렵다. ## 두 번째 검색은 리드와 기업 조사를 묶었다 `npx skills find "lead generation company research"`에서는 [company-research](https://www.skills.sh/claude-office-skills/skills/company-research?ref=zerodraftlab.com)가 4400회, [apify-lead-generation](https://skills.sh/apify/agent-skills/apify-lead-generation?ref=zerodraftlab.com)이 2800회 설치로 나왔다. \`company-research\`는 사업 모델, 경쟁 구도, 시장 흐름, 경영진, 위험을 조사한다고 설명한다. 동시에 독점 데이터베이스에 접근하지 않고, 1차 조사와 실시간 데이터도 제공하지 않는다고 한계를 적어 두었다. 이 한계는 기능이 부족하다는 뜻만이 아니라, 실제 제품을 만들 때 어떤 데이터 연결이 별도로 필요한지 알려준다. \`apify-lead-generation\`은 Apify Actor를 이용해 여러 플랫폼에서 리드를 수집하는 스킬이다. 공개 페이지에는 Apify 토큰, Node.js, 관련 CLI가 사전 조건으로 나온다. 그러므로 이 조합의 상품은 기업 이름을 뽑아주는 목록이 아니라, 특정 계정을 고른 이유와 접촉할 근거, 개인화된 메시지, 후속 상태까지 묶어야 한다. 수집 가능한 데이터의 범위와 플랫폼별 이용 조건은 이 검색만으로 확인하지 못했다. ## 세 번째 검색에서 ROI가 나왔다 `npx skills find "roi analytics attribution"`의 결과는 SEO보다 작았다. [campaign-analytics](https://www.skills.sh/alirezarezvani/claude-skills/campaign-analytics?ref=zerodraftlab.com)는 약 800회, \`attribution-reconciler\`는 747회 설치로 표시됐다. 그러나 \`campaign-analytics\`의 설명은 멀티터치 어트리뷰션, 퍼널 전환 분석, ROI 계산을 직접 결과로 적는다. JSON 파일을 입력으로 받고, 표준 라이브러리만 쓰는 결정적 CLI 도구 세 개를 제공하며, API·머신러닝 모델·외부 의존성은 사용하지 않는다고 설명한다. \`attribution-reconciler\`를 포함한 [Aaron Marketing Skills 저장소](https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills?ref=zerodraftlab.com)는 120개 스킬을 일곱 개 분야로 나누고, 각각에 감사 단계와 실행 단계를 둔다고 설명한다. 저장소에는 유료 광고의 규모 확장 단계에 어트리뷰션 조정기가 배치되어 있다. 이 저장소의 설명은 실제 고객 성과의 검증이 아니라 제작자가 제시한 구조다. 그래도 여러 스킬을 단순히 한 폴더에 넣는 것과, 조사·실행·감사를 하나의 흐름으로 설계하는 것은 다르다는 점을 확인할 수 있다. 이 조합을 상품으로 번역하면 첫 번째 SaaS 후보가 된다. | 앞단 | 중간 | 뒷단 | 고객이 받는 결과 | | ------------- | --------- | ------------ | -------------------- | | SEO 감사·페이지·카피 | 추적 이벤트·리드 | 캠페인 분석·어트리뷰션 | 마케팅비가 리드와 매출로 이어진 경로 | | 기업 조사 | 리드 수집·선별 | 영업 자료·후속 관리 | 이번 주에 접촉할 계정과 그 이유 | | 로컬 SEO 진단 | 지역 노출·문의 | 전환 분석 | 검색 노출이 문의·예약으로 바뀐 정도 | ## 더 찾아보니 마케팅보다 돈의 누수가 선명한 후보가 있었다 `npx skills find "amazon seller profit margin price monitoring"`에서는 [amazon-seller-analytics](https://skills.sh/nexscope-ai/amazon-skills/amazon-seller-analytics?ref=zerodraftlab.com) 1100회, [amazon-profit-analyzer](https://skills.sh/nexscope-ai/amazon-skills/amazon-profit-analyzer?ref=zerodraftlab.com) 1000회, [amazon-price-tracker](https://skills.sh/nexscope-ai/amazon-skills/amazon-price-tracker?ref=zerodraftlab.com) 655회가 나왔다. 같은 저장소에는 경쟁 가격·Buy Box·프로모션·수익 워터폴·광고비·반품 비용을 다루는 스킬들이 함께 있다. [저장소의 설명](https://github.com/nexscope-ai/amazon-skills?ref=zerodraftlab.com)은 이런 스킬만으로는 실시간 marketplace 데이터에 접근할 수 없다고도 적는다. 여기서 상품의 빈칸이 보인다. 판매자에게 필요한 것은 가격을 분석하는 프롬프트가 아니라, 상품별 가격 변화와 광고비와 수수료와 반품을 계속 모아 “오늘 마진을 지키려면 무엇을 바꿀지” 알려주는 감시기다. `amazon-seller-analytics → amazon-price-tracker → amazon-profit-analyzer`는 지금까지 찾은 조합 중 결과와 과금 단위가 가장 직접적이다. 동시에 실시간 데이터 연결, API 비용, marketplace 약관이 제품의 진짜 난도가 된다. 재고 쪽에서는 [inventory-demand-planning](https://skills.sh/affaan-m/ecc/inventory-demand-planning?ref=zerodraftlab.com)이 눈에 띄었다. CLI 검색에는 8200회, 상세 페이지에는 2900회로 서로 다른 설치 수가 표시됐다. 설명은 40–200개 매장, 300–800개 SKU, ERP·WMS·POS와 공급사 포털을 전제로 수요 예측, 안전재고, 보충, 발주 판단을 다룬다. 저장소 규모는 크지만 이 조합은 소규모 사업자의 첫 제품이라기보다 통합 부담이 큰 엔터프라이즈 후보에 가깝다. 설치 수 충돌 때문에 이 숫자를 시장 수요로 확정하지도 않는다. 지원 업무에서는 Anthropic의 [ticket-triage](https://skills.sh/anthropics/knowledge-work-plugins/ticket-triage?ref=zerodraftlab.com)와 [status-report](https://skills.sh/anthropics/knowledge-work-plugins/status-report?ref=zerodraftlab.com)가 각각 2700회 설치로 표시됐다. 전자는 문의를 분류하고 우선순위를 정해 초기 답변을 제안하며, 후자는 리더십과 이해관계자용 상태 보고를 만든다. [analyzing-user-feedback](https://skills.sh/refoundai/lenny-skills/analyzing-user-feedback?ref=zerodraftlab.com)는 티켓·리뷰·인터뷰 같은 원자료를 주제와 대표성 관점에서 합성한다. 이 셋을 묶으면 문의 → 반복 이슈 → 고객 건강도·리스크 → 제품 우선순위의 루프가 된다. 다만 여기서 고객이 돈을 내는 부분은 분류 기능이 아니라 SLA, 권한, 감사 로그, 고객별 지식 연결이다. | 추가 후보 | 조합 | 고객이 사는 결과 | 첫 병목 | | ---------------- | ----------------------- | ---------------------- | ------------------- | | e-commerce 마진 감시 | 가격·경쟁·판매 분석 → 수익 분석 | 상품별 순마진 변화와 행동 알림 | 실시간 marketplace 데이터 | | 지원·피드백 루프 | 티켓 분류 → 피드백 합성 → 상태·건강도 | 반복 이슈와 이탈 위험에 대한 다음 조치 | 개인정보·SLA·권한 | | 재고·수요계획 | 예측 → 안전재고 → 보충·발주 | 품절·과잉 재고를 줄이는 구매 판단 | ERP·WMS·POS 통합 | ## 설치 수가 작아도 상품이 될 수 있다 `npx skills find "local business marketing"`에서는 \`seo-local-business\`가 1700회, \`local-seo-audit\`가 131회 설치로 나왔다. `npx skills find "business research competitive analysis"`에서는 \`startup-validator\`가 1500회였다. 설치 수만 보면 마케팅 리더보드의 스킬보다 작다. 하지만 로컬 사업자용 조합은 “검색 최적화”라는 넓은 결과를 “문의와 예약”이라는 사업 결과로 좁힐 수 있다. 스타트업 검증은 시장·경쟁·문제·포지셔닝을 한 번에 다루지만, 보고서 한 건으로 끝나기 쉬워 반복 과금의 중심보다는 진단 기능에 가깝다. 추가 검색까지 포함하면 후보는 다섯 갈래가 된다. SEO와 카피를 앞세운 성장 운영, 기업 조사와 리드 수집을 앞세운 B2B 영업, 로컬 노출과 문의를 앞세운 업종 특화 운영, 가격·마진을 보는 e-commerce 운영, 티켓·피드백을 보는 고객 운영이다. 재고·수요계획은 별도의 엔터프라이즈 갈래다. 이 가운데 첫 유료 검증에 가장 적합해 보이는 것은 e-commerce 마진 감시와 마케팅비 ROI 운영이다. 반복 실행의 끝에 사업자가 다시 묻는 질문이 “무엇을 만들었나”가 아니라 “그래서 돈이 어디서 새고 어디서 남았나”이기 때문이다. 이 문장은 검색 결과에서 직접 확인된 사실이 아니라, 그 결과를 바탕으로 한 나의 해석이다. ## Cloudflare는 원가를 낮추지만 상품을 만들지는 않는다 이 조합을 호스팅한다면 Cloudflare는 카탈로그와 실행 상태, 결과 파일, 예약 작업을 낮은 원가로 다루는 후보가 될 수 있다. 공식 문서 기준 Workers Paid는 계정당 월 5달러부터 시작하고, 월 1000만 요청과 3000만 CPU 밀리초가 포함된다. R2는 인터넷으로 나가는 데이터 전송에 별도 요금을 부과하지 않는다고 설명한다. 이 숫자는 2026년 9월 13일 문서 확인값이며, 실제 사용량과 다른 서비스 비용을 포함한 손익 계산은 아니다. [Cloudflare Workers 가격 문서](https://developers.cloudflare.com/workers/platform/pricing/?ref=zerodraftlab.com) 그래도 Cloudflare의 싼 원가는 고객이 사는 이유가 아니다. 고객은 Workers나 R2를 사지 않는다. 매주 같은 방식으로 판단할 수 있는 보고서, 다음에 무엇을 바꿀지 정해주는 근거, 결과가 틀렸을 때 되돌아볼 기록을 산다. 인프라는 그 결과를 더 높은 마진으로 제공하게 해주는 조건일 뿐이다. ## 이번 검색의 결론 추가 검색 후 첫 유료 검증의 순위는 설치 수와 다르게 보인다. 1순위는 `amazon-seller-analytics → amazon-price-tracker → amazon-profit-analyzer`를 한 marketplace와 한 상품군에 묶은 e-commerce 마진 감시기다. 2순위는 `seo-audit → programmatic-seo → copywriting → analytics-tracking → campaign-analytics → attribution-reconciler`로 만든 마케팅비 ROI 운영기다. 3순위는 `ticket-triage → analyzing-user-feedback → status-report`로 만든 지원·피드백 루프다. 재고·수요계획은 가치가 크지만 첫 제품으로는 데이터 통합 범위를 좁힌 뒤에야 검증할 수 있다. 상품 이름은 “콘텐츠 생성기”나 “AI 고객지원”보다, 고객의 비용·매출·품절·이탈 중 하나를 매주 다시 판단하게 해주는 결과 이름이어야 한다. 그리고 Cloudflare를 붙이는 이유도 이때 분명해진다. 저비용으로 실행 기록과 알림과 결과 파일을 계속 보관할 수는 있지만, 고객이 사는 것은 Workers나 R2가 아니라 의사결정의 반복 가능성이다. 아직 확인하지 못한 것도 분명하다. skills.sh의 설치 수가 실제 사용과 결제로 이어지는지, 각 스킬이 우리 데이터와 연결됐을 때 같은 결과를 내는지, marketplace 데이터의 API·약관·비용이 감당 가능한지, 지원·피드백 데이터의 개인정보와 보존 경계를 어디에 둘지, ROI 계산이 실제 매출 장부와 맞는지는 이번 조사에서 검증하지 않았다. 특히 inventory-demand-planning의 설치 수는 CLI와 상세 페이지가 달랐다. 그래서 지금 만들 것은 “모든 스킬을 찾는 마켓”이 아니라, 한 고객군의 한 결과를 끝까지 닫는 조합 하나여야 한다. --- 이 글에서 확인한 공개 자료는 [skills.sh 리더보드](https://www.skills.sh/?ref=zerodraftlab.com), [SEO Audit](https://skills.sh/coreyhaines31/marketingskills/seo-audit?ref=zerodraftlab.com), [Programmatic SEO](https://skills.sh/coreyhaines31/marketingskills/programmatic-seo?ref=zerodraftlab.com), [Sales Enablement](https://skills.sh/coreyhaines31/marketingskills/sales-enablement?ref=zerodraftlab.com), [Company Research](https://www.skills.sh/claude-office-skills/skills/company-research?ref=zerodraftlab.com), [Apify Lead Generation](https://skills.sh/apify/agent-skills/apify-lead-generation?ref=zerodraftlab.com), [Campaign Analytics](https://www.skills.sh/alirezarezvani/claude-skills/campaign-analytics?ref=zerodraftlab.com), [Attribution Reconciler](https://skills.sh/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills/attribution-reconciler?ref=zerodraftlab.com), [SEO Local Business](https://skills.sh/jezweb/claude-skills/seo-local-business?ref=zerodraftlab.com), [Startup Validator](https://skills.sh/ailabs-393/ai-labs-claude-skills/startup-validator?ref=zerodraftlab.com), [Amazon Profit Analyzer](https://skills.sh/nexscope-ai/amazon-skills/amazon-profit-analyzer?ref=zerodraftlab.com), [Amazon Price Tracker](https://skills.sh/nexscope-ai/amazon-skills/amazon-price-tracker?ref=zerodraftlab.com), [Ticket Triage](https://skills.sh/anthropics/knowledge-work-plugins/ticket-triage?ref=zerodraftlab.com), [Status Report](https://skills.sh/anthropics/knowledge-work-plugins/status-report?ref=zerodraftlab.com), [Analyzing User Feedback](https://skills.sh/refoundai/lenny-skills/analyzing-user-feedback?ref=zerodraftlab.com), [Inventory Demand Planning](https://skills.sh/affaan-m/ecc/inventory-demand-planning?ref=zerodraftlab.com)의 설명과 2026년 9월 13일 \`npx skills find\` 검색 결과다. 설치 수와 GitHub 별 수는 조회 시점에 따라 변한다. 스킬의 실제 실행 품질, 고객의 지불 의사, 매출 기여는 이 글에서 확인하지 않았다. 이 글을 읽고 나면, 스킬을 상품으로 묶을 때 설치 수 대신 어떤 신호를 볼지 정하게 된다. 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