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bear2u
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AI가 만든 모든 코드 변경사항을 reviews 폴더에 기록하고 간단한 HTML 뷰어로 웹 브라우저에서 실시간 확인할 수 있습니다. 매 수정마다 문서가 생성되고 Python 서버로 즉시 확인 가능합니다.

Overview

Publisherbear2u
Repositorymy-skills
Skill namecode-changelog
Stars
932
Forks
210
Bundled files
Instructions only
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by bear2u on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Code Changelog AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/bear2u/my-skills.git /tmp/my-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/my-skills/skills/code-changelog .claude/skills/code-changelog
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Code Changelog in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Code Changelog on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Code Changelog is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Code Changelog with Simple HTML Viewer

AI가 생성한 모든 코드 변경사항을 reviews 폴더에 기록하고, 간단한 HTML 뷰어로 브라우저에서 실시간으로 확인할 수 있는 솔루션입니다.

🎯 핵심 기능

  • 자동 문서 생성: 매 수정마다 reviews 폴더에 MD 파일 생성
  • 간단한 HTML 뷰어: 설치 불필요, Python만으로 작동
  • 자동 index.html 업데이트: 새 문서 추가 시 자동으로 파일 목록 갱신
  • 실시간 서버: http://localhost:4000에서 즉시 확인
  • 다크 모드 UI: GitHub 스타일의 아름다운 문서 사이트
  • 네비게이션: 자동 파일 목록 생성으로 쉬운 탐색
  • Markdown 렌더링: 코드 하이라이팅 및 diff 표시
  • 최신 문서 우선: 가장 최근 작성한 문서가 기본으로 표시됨

🚀 빠른 시작

1. 초기 설정 (최초 1회)

bash
# 설치 불필요! Python만 있으면 OK
python3 create_changelog.py

2. 개발하면서 사용

python
from code_changelog_tracker import CodeChangeLogger

# 로거 생성
logger = CodeChangeLogger("프로젝트명", user_request="요구사항")

# 변경사항 기록
logger.log_file_creation("main.py", "코드", "이유")
logger.save_and_build()  # 저장!

3. 문서 서버 실행

bash
# reviews 폴더에서 Python 서버 실행
cd reviews
python3 -m http.server 4000

# 브라우저에서 확인
# http://localhost:4000

또는 백그라운드 실행:

bash
cd reviews && python3 -m http.server 4000 &

📁 프로젝트 구조

your-project/
├── reviews/                    # 문서 루트
│   ├── index.html             # HTML 뷰어 (자동 생성)
│   ├── README.md              # 홈페이지
│   ├── SUMMARY.md             # 네비게이션 (자동 생성)
│   │
│   ├── 20251020_140000.md    # 변경 이력 1
│   ├── 20251020_140530.md    # 변경 이력 2
│   ├── 20251020_141200.md    # 변경 이력 3
│   └── ...
├── code_changelog_tracker.py  # 로거 스크립트
└── create_changelog.py         # 변경사항 기록 스크립트

💡 사용 시나리오

시나리오 1: 연속 개발하면서 문서화

python
logger = CodeChangeLogger("로그인 기능")

# 첫 번째 작업
logger.log_file_creation("auth.py", "def login(): pass", "로그인 함수")
logger.save_and_build()
# → reviews/20251020_140000.md 생성
# → index.html 자동 업데이트 (파일 목록에 추가)
# → 기본 페이지가 20251020_140000.md로 변경

# 두 번째 작업
logger.log_file_modification("auth.py", "old", "new", "암호화 추가")
logger.save_and_build()
# → reviews/20251020_140530.md 생성
# → index.html 자동 업데이트 (파일 목록 갱신)
# → 기본 페이지가 20251020_140530.md로 변경

# 세 번째 작업
logger.log_file_creation("test_auth.py", "test code", "테스트")
logger.save_and_build()
# → reviews/20251020_141200.md 생성
# → index.html 자동 업데이트 (파일 목록 갱신)
# → 기본 페이지가 20251020_141200.md로 변경

# 브라우저에서 http://localhost:4000 방문
# → 최신 문서가 자동으로 표시됨!
# → 좌측 네비게이션에서 이전 버전들도 확인 가능

시나리오 2: 백그라운드 서버 실행

bash
# 터미널 1: 문서 서버 실행 (계속 켜둠)
cd reviews && python3 -m http.server 4000

# 터미널 2: 개발 작업
python3 your_dev_script.py  # logger.save_and_build() 호출

# 브라우저 새로고침하여 최신 문서 확인!

시나리오 3: 팀 공유

bash
# reviews 폴더를 팀원들과 공유
# GitHub Pages, Netlify 등에 배포
# 또는 내부 웹서버에 호스팅

🛠️ 구현 코드

code_changelog_tracker.py (메인 로거)

이미 생성된 파일 사용. 주요 메서드:

  • log_file_creation() - 파일 생성 기록
  • log_file_modification() - 파일 수정 기록
  • log_file_deletion() - 파일 삭제 기록
  • update_index_html() - index.html 파일 목록 자동 업데이트 ⭐ NEW!
  • save_and_build() - 저장 + SUMMARY 업데이트 + index.html 업데이트

reviews/index.html (HTML 뷰어)

자동으로 생성 및 업데이트됩니다! save_and_build() 호출 시 매번 최신 파일 목록으로 갱신됩니다.

제공 기능:

  • Markdown 자동 렌더링 (marked.js)
  • 다크 모드 UI (GitHub 스타일)
  • 파일 목록 네비게이션 (자동 업데이트)
  • 코드 하이라이팅
  • 최신 문서가 기본으로 표시됨
  • 활성 링크 하이라이트

📋 간단한 사용법

1단계: 변경사항 기록

python
# create_changelog.py 예시
from code_changelog_tracker import CodeChangeLogger

logger = CodeChangeLogger(
    "Daily Signal App - 회원 가입 기능",
    user_request="이메일/비밀번호 기반 회원 가입 구현"
)

# 파일 생성 기록
logger.log_file_creation(
    "lib/screens/signup_screen.dart",
    "SignUpScreen 코드...",
    "회원 가입 화면 구현"
)

# 파일 수정 기록
logger.log_file_modification(
    "lib/providers/auth_provider.dart",
    "old code",
    "new code",
    "signUp 메서드 추가"
)

# 저장
logger.save_and_build()

2단계: 서버 실행

bash
cd reviews
python3 -m http.server 4000

3단계: 브라우저에서 확인

http://localhost:4000

🎨 HTML 뷰어 특징

다크 모드 UI

  • GitHub 스타일의 마크다운 렌더링
  • 코드 블록 하이라이팅
  • 반응형 레이아웃

네비게이션

  • 좌측에 파일 목록 자동 표시
  • 날짜/시간별 정렬
  • 클릭으로 쉬운 이동

Markdown 렌더링

  • 제목, 목록, 코드 블록 지원
  • Diff 표시
  • 이모지 지원

💻 명령어 가이드

서버 시작

bash
cd reviews
python3 -m http.server 4000

포트 변경

bash
python3 -m http.server 3000
python3 -m http.server 8080

백그라운드 실행

bash
cd reviews && python3 -m http.server 4000 &

서버 종료

bash
# 포그라운드: Ctrl+C
# 백그라운드: 프로세스 ID 찾아서 종료
lsof -ti:4000 | xargs kill -9

🔧 포트 설정

기본 포트: 4000

bash
python3 -m http.server 4000
# → http://localhost:4000

다른 포트 사용

bash
python3 -m http.server 3000
# → http://localhost:3000

포트 충돌 해결

bash
# 다른 포트 사용
python3 -m http.server 4001

# 또는 기존 프로세스 종료
lsof -ti:4000 | xargs kill -9

🌐 배포 옵션

GitHub Pages

bash
# reviews 폴더를 gh-pages 브랜치에 푸시
git subtree push --prefix reviews origin gh-pages

Netlify

bash
# Netlify에 reviews 폴더 배포
# Build command: (없음)
# Publish directory: reviews

Vercel

bash
# Vercel에 reviews 폴더 배포
vercel reviews

📝 Best Practices

  1. 서버 항상 실행: 개발 중에는 서버를 계속 켜두기
  2. 작은 단위: 각 작업을 작은 단위로 나누어 문서화
  3. 명확한 제목: 프로젝트명을 명확하게 작성
  4. 정기적 백업: reviews 폴더를 Git으로 관리
  5. 브라우저 북마크: http://localhost:4000 북마크 추가

🎓 활용 예시

회원 가입 기능 구현

python
logger = CodeChangeLogger(
    "Daily Signal App - 회원 가입",
    user_request="이메일/비밀번호 회원 가입 기능"
)

# CustomTextField 생성
logger.log_file_creation(
    "lib/widgets/custom_text_field.dart",
    "CustomTextField 코드...",
    "재사용 가능한 입력 필드 위젯"
)

# SignUpScreen 생성
logger.log_file_creation(
    "lib/screens/signup_screen.dart",
    "SignUpScreen 코드...",
    "회원 가입 화면 구현"
)

# AuthProvider 수정
logger.log_file_modification(
    "lib/providers/auth_provider.dart",
    "old code",
    "new code with signUp",
    "signUp 메서드 추가"
)

# 저장
logger.save_and_build()

# 서버에서 확인: http://localhost:4000

🚨 문제 해결

포트가 이미 사용 중

bash
# 다른 포트 사용
python3 -m http.server 4001

# 또는 프로세스 종료
lsof -ti:4000 | xargs kill -9

파일이 표시되지 않음

bash
# index.html이 있는지 확인
ls reviews/index.html

# 없으면 logger.save_and_build() 호출 시 자동 생성됨

중요: logger.save_and_build()를 호출하면 index.html이 자동으로 업데이트됩니다!

  • 새 마크다운 파일 추가 시 파일 목록 자동 갱신
  • 최신 파일이 기본 페이지로 자동 설정
  • 브라우저 새로고침만으로 최신 문서 확인 가능

Markdown이 렌더링되지 않음

  • 브라우저 캐시 삭제 (Cmd+Shift+R / Ctrl+Shift+R)
  • 서버 재시작
  • index.html이 최신인지 확인 (save_and_build() 재실행)

🎯 장점

설치 불필요

  • Node.js, npm, HonKit 설치 불필요
  • Python만 있으면 즉시 사용 가능
  • 의존성 없음

빠른 실행

  • 1초 안에 서버 시작
  • 즉시 문서 확인 가능

간단한 배포

  • reviews 폴더만 배포하면 끝
  • 정적 사이트로 어디든 호스팅 가능

자동 업데이트 ⭐ NEW!

  • save_and_build() 호출 시 index.html 자동 갱신
  • 수동 편집 불필요
  • 항상 최신 파일 목록 유지
  • 최신 문서가 기본 페이지로 자동 설정

📊 비교: HonKit vs Simple HTML

기능HonKitSimple HTML
설치npm, Node.js 필요Python만 필요
빌드 시간5-10초즉시
의존성많음없음
커스터마이징높음중간
검색 기능있음브라우저 검색
배포_book 폴더reviews 폴더

라이선스

MIT License


설치 불필요! Python으로 바로 실행하고 웹 브라우저에서 확인하세요! 🎉

Frequently asked questions

What does the Code Changelog AI skill do?

AI가 만든 모든 코드 변경사항을 reviews 폴더에 기록하고 간단한 HTML 뷰어로 웹 브라우저에서 실시간 확인할 수 있습니다. 매 수정마다 문서가 생성되고 Python 서버로 즉시 확인 가능합니다.

Why use Code Changelog on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Code Changelog is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Code Changelog in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/bear2u/my-skills/tree/master/skills/code-changelog. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Code Changelog?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Code Changelog?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Code Changelog with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Code Changelog AI skill free?

It is published on GitHub by bear2u. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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