프로젝트 배경
1) 문제점 Claude Code 플러그인 생태계가 9,000개 이상으로 급성장했지만, 어떤 플러그인을 안전하게 조합해야 하는지 정리된 곳이 없었습니다. "설치 → 충돌 → 삭제 → 포기" 실패 패턴이 커뮤니티에서 반복되었고, 기존 사용자도 자신의 조합이 최적인지, 빠진 카테고리가 없는지 객관적으로 판단할 방법이 없었습니다. 2) 프로젝트 목표 51개 검증 플러그인 DB를 기반으로 (1) 프로젝
프로젝트 성과
51개 검증 플러그인 DB 구축
9,000개+ 플러그인 생태계에서 39개 MCP + 12개 Plugin을 10개 카테고리로
분류하고 키워드·충돌·검증 상태·타입까지 정의한 큐레이션 DB를 완성했습니다.
분류하고 키워드·충돌·검증 상태·타입까지 정의한 큐레이션 DB를 완성했습니다.
125개 자동화 테스트로 엔진 품질 확보
조합 점수 엔진(42개) + MCP 파서(15개) + 플러그인 DB(6개) + 기타(62개) 총
125개 Vitest 테스트를 작성하여 v1.3까지 무수정 통과를 달성했습니다.
125개 Vitest 테스트를 작성하여 v1.3까지 무수정 통과를 달성했습니다.
무수정 마이그레이션 — 42 → 51개 DB 확장
DEFAULT_PLUGIN_FIELDS 스프레드 패턴 도입으로 기존 42개 항목 코드를 한 줄도
수정하지 않고 MCP/Plugin 타입 분리(v1.2) 및 9개 신규 항목 추가를 완료했습니다.
수정하지 않고 MCP/Plugin 타입 분리(v1.2) 및 9개 신규 항목 추가를 완료했습니다.
핵심 기능
진행 단계
기획 및 DB 설계
2026.03.
타깃 페르소나 정의, 51개 플러그인 DB 구조 설계, Trust Score 가중치 기준
및 감점 모델 공식 수립. v1.0 핵심 기능 범위 확정.
및 감점 모델 공식 수립. v1.0 핵심 기능 범위 확정.
프로젝트 상세
【1) 포트폴리오 소개】 Claude Code 플러그인 추천·조합 최적화 SaaS 서비스입니다. 9,000개 이상의 플러그인 생태계에서 51개 검증 DB(39 MCP + 12 Plugin)를 기반으로, 프로젝트 맞춤 추천(/advisor)과 기존 조합 점수화·보완·대체 추천(/optimizer)을 제공합니다. 4개 마일스톤(v1.0~v1.3) 완료, 125개 테스트, 14,700+ LOC TypeSc








