컨텍스트 손실 없이 Claude 스킬을 ChatGPT로 마이그레이션하는 방법 (2026)

Claude 스킬이 저장되는 위치

Claude 스킬은 세 가지 서로 다른 위치에 저장될 수 있으며, Anthropic은 이들이 서로 공유되지 않음을 명확히 하고 있습니다: "커스텀 스킬은 여러 플랫폼 간에 동기화되지 않습니다."

• Claude Code. 스킬은 디스크의 폴더로, 개인 스킬의 경우 ~/.claude/skills/에, 프로젝트 내부의 경우 .claude/skills/에 저장됩니다. 이전 커스텀 명령어도 여기에 해당합니다: ".claude/commands/deploy.md 파일과 .claude/skills/deploy/SKILL.md 스킬은 모두 /deploy를 생성하며 동일하게 작동합니다."
• claude.ai. 커스텀 스킬은 설정을 통해 zip 파일로 업로드되며, "커스텀 스킬은 각 사용자별로 개별 적용됩니다." 압축했던 폴더가 아직 남아 있다면 그것이 원본 복사본입니다.
• The Claude API. 여기에 업로드된 스킬은 API 워크스페이스 전체에서 공유되며 claude.ai와는 별도로 보관됩니다.

claude.ai 스킬이 계정에만 존재하는 경우, 해당 파일을 디스크로 가져오는 문서화된 방법이 있습니다. 터미널에서 claude.ai 계정으로 Claude Code(v2.1.273 이상)에 로그인하면, Claude Code가 해당 계정에서 활성화된 스킬을 ~/.claude/skills/synced/로 동기화합니다. 이 동기화는 단방향입니다: "Claude Code는 동기화된 스킬을 다운로드만 하며 업로드하지는 않습니다." 따라서 동기화된 폴더는 편집하는 곳이 아니라 마이그레이션할 원본을 읽는 복사본이 됩니다.

형식이 보장하는 것과 보장하지 않는 것

개방형 표준은 name, description, license, compatibility, metadata, allowed-tools 등 6개의 프론트매터 필드를 정의합니다. OpenAI의 요구 사항은 이보다 더 간단합니다: "스킬은 SKILL.md 파일과 선택적 스크립트 및 참조가 포함된 디렉터리입니다. SKILL.md 파일에는 name과 description이 반드시 포함되어야 합니다."

Claude Code는 한 걸음 더 나아갑니다. when_to_use, argument-hint, arguments, disable-model-invocation, user-invocable, disallowed-tools, model, effort, context, agent, hooks, paths를 포함하여 자체 필드의 긴 목록을 수용합니다. Anthropic의 자체 문서에서는 다음과 같이 선을 긋고 있습니다: "Claude Code 외부에서는 Agent Skills 사양의 필드만 사용할 수 있습니다." 심지어 claude.ai도 업로드 시 추가 필드가 있으면 오류를 발생시키며 거부합니다.

스킬의 본문도 마찬가지로 나뉩니다. Anthropic은 "동적 컨텍스트 주입과 같은 Claude Code 전용 본문 기능은 claude.ai 채팅이나 API를 통해 작동하지 않습니다"라고 언급합니다. Anthropic의 자체 채팅 제품에서도 실행되지 않는다면, ChatGPT에서도 실행되지 않을 것으로 가정하고 계획을 세워야 합니다.

실제로는 name과 description에 일반 Markdown 지침만 사용하는 스킬이 가장 이식성이 높습니다. context: fork, paths, 인수 자리표시자(argument placeholders) 또는 인라인 쉘 명령어에 의존하는 스킬은 재작성이 필요합니다.

ChatGPT에서 스킬이 표시되는 위치

이 부분은 가장 먼저 확인해야 할 사항입니다. OpenAI의 문서에 따르면 "독립형 스킬은 ChatGPT 데스크톱 앱, Codex CLI 및 IDE 확장 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 플러그인에 번들로 제공되는 스킬은 웹, 데스크톱, 모바일의 ChatGPT 전반에 걸쳐 Chat 및 Work에서도 사용할 수 있습니다."

따라서 단독으로 추가한 스킬 폴더는 데스크톱 앱에서 작동합니다. 웹이나 휴대폰의 ChatGPT에서 사용하려면 플러그인으로 패키징해야 합니다. OpenAI의 프레임워크는 다음과 같습니다: "스킬을 사용하여 워크플로 자체를 설계한 다음, 다른 사람들이 설치할 수 있도록 하려면 플러그인으로 패키징하세요." 커스텀 GPT 워크플로도 함께 이동하는 경우, 커스텀 GPT를 ChatGPT 플러그인으로 마이그레이션하는 가이드에서 플러그인 측면을 자세히 다룹니다.

OpenAI의 데스크톱 지침: "ChatGPT 데스크톱 앱의 사이드바에서 Skills를 열어 프로젝트 전반에 걸쳐 생성된 스킬을 보고 탐색할 수 있습니다." Codex의 경우, 로컬 스킬은 폴더에서 로드됩니다. Codex는 "현재 작업 디렉터리부터 리포지토리 루트까지 모든 디렉터리에서 .agents/skills를 스캔"하며, 개인 저장 위치는 $HOME/.agents/skills입니다. 폴더 이름이 .claude/skills가 아니라 .agents/skills임에 유의하세요.

호출 방식은 Claude와 거의 비슷하게 작동합니다. "ChatGPT에서 @를 입력하여 스킬을 선택하세요." ChatGPT는 사용자의 요청이 스킬 설명과 일치할 때 스스로 스킬을 선택할 수도 있습니다.

가져오기 흐름이 다루는 범위

스킬이 Claude Code 또는 Claude Cowork에 있는 경우, OpenAI의 가져오기 흐름을 통해 가져올 수 있습니다. "데스크톱 앱은 Claude Code, Claude Cowork 또는 Cursor에서 가져올 수 있습니다." 가져오기 테이블은 Skills를 Skills로, Slash 명령어를 Skills로 매핑하며, "가져오기를 수행해도 기존 에이전트 설정이 변경되거나 삭제되지 않습니다."

OpenAI는 가져온 후 검토해야 할 사항도 나열하고 있으며, 그 중 두 가지 항목이 스킬에 직접 적용됩니다: "가져온 스킬 및 에이전트의 도구 제한 사항 또는 권한" 및 "인수, 쉘 보간(shell interpolation) 또는 파일 경로 자리표시자에 의존하는 프롬프트 템플릿 또는 명령 스타일 프롬프트." 이는 위에서 설명한 Claude Code 확장 기능과 동일한 종류입니다. 가져오기 도구는 파일을 가져올 뿐이며, Claude만 이해할 수 있었던 내용을 재작성해 주지는 않습니다.

가져오기 소스는 Claude Code 및 Claude Cowork입니다. 일반 채팅에서 사용하기 위해 claude.ai에 업로드한 스킬은 파일 자체에서 직접 마이그레이션하는 것이 가장 좋습니다.

남겨지는 항목

스킬은 절차이지 메모리가 아닙니다. 스킬은 어시스턴트에게 무언가를 수행하는 방법을 알려줄 뿐이며, 어시스턴트가 이를 사용하는 동안 귀하, 귀하의 프로젝트 또는 고객에 대해 학습한 내용을 담고 있지 않습니다. 에이전트 스킬이 메모리가 아닌 이유에 대한 설명에서 이 차이점을 다룹니다.

Claude의 메모리, 프로젝트 지식, 채팅 기록은 별도로 마이그레이션해야 합니다. Claude 메모리를 ChatGPT로 마이그레이션하는 가이드 및 Claude Projects를 ChatGPT로 마이그레이션하는 가이드에서 해당 내용을 다룹니다.

공유 설정은 다시 구성해야 합니다. ChatGPT 자체 내에서 OpenAI는 "스킬을 이동해도 ChatGPT 워크스페이스 소유권, 공유, 역할 할당, 플러그인 설치 상태 또는 커넥터 권한은 전송되지 않습니다"라고 명시하고 있습니다.

1단계: 스킬 폴더 수집 및 이식 가능하게 만들기

유지하려는 모든 스킬을 수집합니다:

• From Claude Code: ~/.claude/skills/에 있는 폴더와 각 프로젝트의 .claude/skills/ 폴더, 그리고 여전히 사용하는 .claude/commands/ 파일.
• From claude.ai: 원본 폴더 또는 해당 계정으로 Claude Code에 로그인한 후 ~/.claude/skills/synced/에 생성된 복사본.
• From the API: 업로드한 소스 폴더.

각 스킬에 대해 SKILL.md 파일을 열고 프론트매터를 정리합니다:

• name과 description은 유지합니다. 표준 요구 사항에 따라 name이 소문자, 숫자, 하이픈만 사용하고 폴더 이름과 일치하는지 확인합니다.
• when_to_use를 description에 통합합니다. Claude Code는 when_to_use를 "트리거 문구 또는 예시 요청과 같이 Claude가 스킬을 호출해야 하는 추가 컨텍스트"로 설명합니다. ChatGPT의 암시적 매칭은 설명을 기반으로 실행되므로, OpenAI의 조언은 명확합니다: "암시적 매칭은 설명에 의존하므로 명확한 범위와 경계를 가진 간결한 설명을 작성하세요."
• disable-model-invocation을 변환합니다. Claude Code에서는 "Claude가 이 스킬을 자동으로 로드하지 않도록 하려면 true로 설정"하는 옵션입니다. OpenAI 문서에서 이와 가장 유사한 기능은 스킬 폴더의 선택적 agents/openai.yaml 파일 내 policy 아래에 있는 allow_implicit_invocation입니다. 문서에서는 다음과 같이 설명합니다: "false인 경우, Codex는 사용자 프롬프트를 기반으로 스킬을 암시적으로 호출하지 않으며, 명시적인 $skill 호출은 여전히 작동합니다."
• 나머지 필드는 제거하거나 재작성합니다. context, paths, model, effort, hooks와 같은 필드는 Claude Code 전용 기능입니다. 스킬이 이러한 필드에 의존했다면 가능한 한 지침(instructions)에 해당 동작을 작성해 넣거나, 스킬이 더 단순하게 작동할 것임을 감안해야 합니다.

그런 다음 본문을 읽습니다. 인수 자리표시자와 인라인 쉘 명령어를 일반 지침으로 바꾸고, 번들로 제공되는 스크립트가 Claude 외부에서도 여전히 유효한지 확인합니다.

스킬이 Claude Code 또는 Cowork에서 온 경우, OpenAI의 가져오기를 먼저 실행한 다음 가져온 복사본에 대해 이 검토를 수행할 수 있습니다. 어느 쪽이든 검토 과정은 동일합니다.

2단계: ChatGPT에 스킬 설치 및 테스트

각 스킬이 작동해야 하는 위치를 선택합니다.

• 데스크톱 앱 또는 Codex: Claude Code 또는 Cowork에 있는 스킬의 경우 설정(Settings)에서 가져오기(Import)를 사용합니다. 데스크톱 앱, CLI 또는 IDE 확장 프로그램의 Codex의 경우, 직접 정리한 폴더를 개인용은 $HOME/.agents/skills에, 팀과 공유할 리포지토리용은 .agents/skills에 배치합니다. Codex는 또한 "심볼릭 링크된 스킬 폴더를 지원하며 이러한 위치를 스캔할 때 심볼릭 링크 대상을 따릅니다." 이는 각 스킬의 복사본을 하나만 유지하려는 경우에 유용합니다.
• ChatGPT 웹 또는 모바일: 스킬을 플러그인으로 패키징합니다.
• 처음부터 다시 만들고 싶은 스킬의 경우: ChatGPT Work의 내장 크리에이터인 @skill-creator를 사용하여 Claude 지침을 시작점으로 붙여넣습니다. OpenAI의 설명 템플릿은 이를 위한 좋은 프롬프트 예시입니다: "이 스킬이 트리거되어야 하는 시점과 트리거되지 않아야 하는 시점을 정확히 설명하세요."

그런 다음 모든 스킬을 두 번 테스트합니다. 한 번은 @로 선택하여 테스트하고, 다른 한 번은 일반적인 말로 작업을 요청하여 ChatGPT가 스스로 스킬을 선택하는지 확인합니다. 결과를 Claude가 생성한 결과와 비교해 보세요. 명시적 호출은 작동하지만 암시적 호출이 작동하지 않는다면 설명을 수정해야 합니다.

어떤 지침을 스킬로 만들고 어떤 지침을 항상 켜져 있는 규칙(rules)으로 만들지 정리하고 있다면, Cursor 스킬 대 규칙 가이드에서 다른 도구에 대한 동일한 판단 기준을 살펴볼 수 있습니다.

스킬은 어시스턴트에게 주간 보고서를 작성하는 방법을 알려줍니다. 하지만 이번 분기에 어떤 고객에게 집중하고 있는지, 지난달에 팀이 무엇을 결정했는지, 또는 새로운 이해관계자가 어떤 형식을 선호하는지는 알려주지 않습니다. 이러한 컨텍스트는 절차가 그대로 유지되는 동안에도 매주 바뀔 수 있으며, 이를 스킬 내부에 넣으면 컨텍스트가 바뀔 때마다 스킬이 저장된 모든 도구에서 스킬을 편집해야 함을 의미합니다.

MemoryLake는 이러한 종류의 컨텍스트를 직접 관리하는 하나의 목록에 보관하여 ChatGPT, Claude Code 및 연결된 다른 어시스턴트에서 사용할 수 있도록 하는 메모리 레이어입니다. 이를 통해 스킬은 오직 절차에만 집중할 수 있습니다.

귀하가 직접 본인의 언어로 항목을 작성합니다. 귀하의 Claude 스킬, claude.ai 계정, ChatGPT 스킬 또는 플러그인, 혹은 다른 공급업체의 저장소에서 데이터를 읽거나 쓰거나 삭제하지 않습니다. 회사 시스템 외부에 업무 세부 정보를 저장하기 전에 조직의 보안 정책을 확인하세요.

1단계: API 키 생성

로그인한 후 대시보드에서 키를 생성합니다. 이 키는 MemoryLake 워크스페이스에 속하며 Anthropic 및 OpenAI 계정과는 별개입니다.

2단계: 첫 번째 메모리 업로드

스킬이 계속해서 필요로 하는 사실부터 시작하세요: 현재 우선순위, 고객 선호도, 작업 수행 방식을 바꾸는 결정 사항 등입니다. 항목당 하나의 사실 또는 결정을 날짜와 함께 기록합니다.

3단계: AI 및 에이전트 연결

사용 중인 다른 어시스턴트와 함께 ChatGPT 및 Claude Code를 연결합니다. 그러면 스킬은 절차를 처리하고, 현재 컨텍스트는 각 도구에서 스킬과 함께 사용할 수 있게 됩니다.

첫 번째 차이점은 스킬 세트가 더 깔끔해진다는 것입니다. 마이그레이션을 진행하면서 검토를 거치게 되므로, 결과적으로 이식 가능한 필드를 사용하고, 트리거되어야 하는 시점을 설명하며, 특정 도구에 종속된 기능 대신 일반적인 지침을 포함하는 스킬이 완성됩니다.

두 번째는 각 스킬이 어디서 작동할지 명확히 알게 된다는 점입니다. 데스크톱 전용 스킬과 플러그인 패키징 스킬을 의도적으로 선택하게 되므로, 휴대폰에서 스킬이 보이지 않아 당황하는 일이 없어집니다.

세 번째는 향후 편집할 일이 줄어든다는 점입니다. 변화하는 컨텍스트를 스킬 외부에 보관하면 새로운 우선순위나 새로운 고객이 생기더라도 절차를 재작성할 필요가 없습니다. Claude 대화를 ChatGPT로 마이그레이션하는 가이드에서 현재 이러한 컨텍스트가 많이 포함되어 있을 수 있는 대화 기록 마이그레이션을 다룹니다.

메모리가 아닌 파일에서 마이그레이션하세요. claude.ai 스킬의 동기화된 복사본을 포함하여 스킬 폴더에서 작업을 진행하세요.

Use only the standard fields. name과 description은 양쪽 모두에서 필수입니다. Claude Code의 나머지 필드는 Claude 전용입니다.

설명에 트리거 단어를 넣으세요. 암시적 매칭은 설명에 의존합니다.

데스크톱 또는 플러그인 여부를 미리 결정하세요. 독립형 스킬은 웹이나 모바일에 표시되지 않습니다.

명시적 호출과 암시적 호출을 모두 테스트하세요. 스킬을 본격적으로 사용하기 전에 두 가지 모두 작동해야 합니다.

스킬당 하나의 복사본만 유지하세요. 한 곳에서 편집하고 각 도구가 이를 가리키도록 설정하세요.

변화하는 컨텍스트는 스킬에서 제외하세요. 절차는 우선순위보다 더 오래 지속됩니다.

Claude와 ChatGPT 모두 동일한 개방형 표준을 기반으로 스킬을 구축하므로, SKILL.md 파일은 처음부터 다시 작성하지 않고도 두 도구 간에 이동할 수 있습니다. 자체적으로 이동하지 않는 것은 확장 필드, 본문 기능, 스킬이 저장되는 위치, 그리고 공유 설정 등 Claude 전용 요소들입니다.

Claude Code, claude.ai 및 API에서 스킬 폴더를 수집하세요. 각 폴더를 표준 필드로 정리하고, 트리거 문구를 설명에 통합하고, 호출 설정을 변환하세요. 데스크톱 앱에 설치하거나 웹 및 모바일용 플러그인으로 패키징한 다음, 두 가지 방식 모두로 각 스킬을 테스트해 보세요. 스킬이 의존하는 컨텍스트는 스킬을 직접 수정하지 않고도 업데이트할 수 있는 곳에 보관하세요.