크리에이티브 스킬

스위스 타이포그래피 인쇄와 군사용 터미널 미학을 융합한 원시적 기계 인터페이스. 엄격한 그리드, 극단적인 서체 크기 대비, 실용적인 색상, 아날로그 열화 효과. 기밀 해제된 청사진 같은 느낌이 필요한 데이터 중심 대시보드, 포트폴리오, 에디토리얼 사이트에 적합합니다.

inference.sh CLI를 통해 250개 이상의 AI 앱 실행 - 이미지 생성, 비디오 제작, LLM, 검색, 3D, Twitter 자동화. 모델: FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter 등 다수. AI 앱 실행, 이미지/비디오 생성, LLM 호출, 웹 검색 또는 Twitter 자동화 시 사용. 트리거: inference.sh, infsh, ai model, run ai, serverless ai, ai api, flux, veo, claude api, image generation, video generation, openrouter, tavily, exa search, twitter api, grok

inference.sh CLI를 통해 250개 이상의 AI 앱 실행 - 이미지 생성, 비디오 제작, LLM, 검색, 3D, Twitter 자동화. 모델: FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter 등 다수. AI 앱 실행, 이미지/비디오 생성, LLM 호출, 웹 검색 또는 Twitter 자동화 시 사용. 트리거: inference.sh, infsh, ai model, run ai, serverless ai, ai api, flux, veo, claude api, image generation, video generation, openrouter, tavily, exa search, twitter api, grok

RunComfy에서의 Kling 3.0 비디오 생성. Kling 3.0(또는 Kling V3.0)은 Kuaishou Technology의 3세대 멀티샷 비디오 모델로, 기본 동기화 오디오와 샷 간 일관된 캐릭터 정체성을 제공합니다. 이 스킬은 세 가지 렌더링 등급(Standard, Pro, 4K)과 두 가지 모드(텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오)에 걸친 모든 6개의 Kling 3.0 엔드포인트를 다룹니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 runcomfy run kling/kling-3.0/ / 을 호출합니다. "kling", "kling 3.0", "kling v3", "kling pro" 등에서 트리거됩니다.

RunComfy에서의 Kling 3.0 비디오 생성. Kling 3.0(또는 Kling V3.0)은 Kuaishou Technology의 3세대 멀티샷 비디오 모델로, 기본 동기화 오디오와 샷 간 일관된 캐릭터 정체성을 제공합니다. 이 스킬은 세 가지 렌더링 등급(Standard, Pro, 4K)과 두 가지 모드(텍스트-비디오, 이미지-비디오)에 걸친 모든 6개의 Kling 3.0 엔드포인트를 다룹니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 runcomfy run kling/kling-3.0/ /을 호출합니다. "kling", "kling 3.0", "kling v3", "kling pro" 등에서 트리거됩니다.

Kling 3.0 RunComfy 비디오 생성. Kling 3.0(일명 Kling V3.0)은 Kuaishou Technology의 3세대 멀티샷 비디오 모델로, 기본 동기화 오디오와 샷 간 일관된 캐릭터 정체성을 갖추고 있습니다. 이 스킬은 세 가지 렌더링 등급(Standard, Pro, 4K)과 두 가지 모드(텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오)에 걸친 6가지 Kling 3.0 엔드포인트를 모두 다룹니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 runcomfy run kling/kling-3.0/ / 호출을 실행합니다. "kling", "kling 3.0", "kling v3", "kling pro" 등에서 트리거됩니다.

RunComfy에서의 Kling 3.0 비디오 생성. Kling 3.0(또는 Kling V3.0)은 Kuaishou Technology의 3세대 멀티샷 비디오 모델로, 기본 동기화 오디오와 샷 간 일관된 캐릭터 정체성을 제공합니다. 이 스킬은 세 가지 렌더링 등급(Standard, Pro, 4K)과 두 가지 모드(텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오)에 걸친 모든 6개의 Kling 3.0 엔드포인트를 다룹니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 runcomfy run kling/kling-3.0/ /을 호출합니다. "kling", "kling 3.0", "kling v3", "kling pro"에서 트리거됩니다.

랜딩 페이지 전환 최적화: 레이아웃 규칙, 히어로 섹션 디자인, CTA 심리학 포함. 어바우드 더 폴드 공식, 소셜 프루프 배치, 모바일 디자인, F-패턴 리딩을 다룹니다. 사용처: 스타트업 랜딩 페이지, 제품 페이지, SaaS 마케팅, 전환 최적화. 트리거: 랜딩 페이지, 히어로 섹션, 어바우드 더 폴드, 전환 최적화, 랜딩 페이지 디자인, CTA 버튼, 히어로 이미지, 랜딩 페이지 레이아웃, SaaS 랜딩 페이지, 제품 페이지 디자인, 전환율, 랜딩 페이지...

랜딩 페이지 전환 최적화: 레이아웃 규칙, 히어로 섹션 디자인, CTA 심리학 포함. 어바우드 더 폴드 공식, 소셜 프루프 배치, 모바일 디자인, F-패턴 리딩을 다룹니다. 사용처: 스타트업 랜딩 페이지, 제품 페이지, SaaS 마케팅, 전환 최적화. 트리거: 랜딩 페이지, 히어로 섹션, 어바우드 더 폴드, 전환 최적화, 랜딩 페이지 디자인, CTA 버튼, 히어로 이미지, 랜딩 페이지 레이아웃, SaaS 랜딩 페이지, 제품 페이지 디자인, 전환율, 랜딩 페이지...

飞书画板：查询和编辑飞书云文档中的画板。支持导出画板为预览图片、导出原始节点结构、使用多种格式更新画板内容。当用户需要查看画板内容、导出画板图片、编辑画板时使用此 skill。不负责：飞书云文档内容编辑（lark-doc）、文档内嵌电子表格/Base（lark-sheets / lark-base）。

사용자가 이메일 수집 또는 리드 생성 목적으로 리드 마그넷을 만들거나, 계획하거나, 최적화하려는 경우에 사용합니다. 또한 사용자가 "리드 마그넷", "게이트 콘텐츠", "콘텐츠 업그레이드", "다운로드 가능", "전자책", "치트 시트", "체크리스트", "템플릿 다운로드", "옵트인", "무료 제공물", "PDF 다운로드", "리소스 라이브러리", "콘텐츠 제안", "이메일 수집 콘텐츠", "Notion 템플릿", "스프레드시트 템플릿" 또는 "이메일을 위해 무엇을 제공해야 할까요"를 언급할 때도 사용합니다. 무엇을 만들고 어떻게 할지 계획할 때 이 항목을 사용하세요.

linkedin-ghostwriter — AI 에이전트를 위한 설치 가능한 스킬입니다.

B2B LinkedIn 대필 작성 — 전략적 인터뷰, 후크 엔지니어링, 포스트 본문. 사용자가 LinkedIn 콘텐츠를 작성하거나, 대필 게시물을 만들거나, 창업자나 임원을 대신해 대필하거나, B2B 소셜 전략을 개발하거나, LinkedIn용 후크, 포스트 구조, 카피라이팅 프레임워크가 필요할 때 사용합니다. 사용자가 스토리, 결과, 인사이트를 공유하고 이를 게시물로 전환하려 할 때 적용하세요.

We need to translate the given English text into Korean. The text describes a skill for lip-syncing a face to an audio track using RunComfy CLI, mentioning various services: ByteDance OmniHuman, Sync Labs sync v2/Pro, Kling lipsync, Creatify lipsync. The skill picks the right endpoint based on user intent. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. No extra commentary. The name "lipsync" is not in the source text? Actually it appears at the beginning: "Lip-sync a face..." but the instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." The name "lipsync" is given as the item name, but the source text includes "Lip-sync" as a verb. We should translate that as part of the text. Also preserve "RunComfy", "runcomfy CLI", "ByteDance OmniHuman", "Sync Labs sync v2 / Pro", "Kling lipsync", "Creatify lipsync". Translate

We need to translate the given English text into Korean, preserving the specified names: lipsync, RunComfy, runcomfy, ByteDance OmniHuman, Sync Labs sync v2 / Pro, Kling lipsync, Creatify lipsync. Also preserve URLs, numbers, technical terms. Do not add any extra commentary or labels. The text is a description of an agent skill. Translate only the text inside <text>. The name "lipsync" appears in the first sentence as "Lip-sync" - we should preserve it as "lipsync" (or "Lip-sync"? The instruction says "Name to preserve: lipsync" so we should keep it as "lipsync" but the source has "Lip-sync" with hyphen and capital L. Probably we should keep the exact form from source? The instruction says "Preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." So we preserve "Lip-sync" as is? But the name to preserve is "lipsync" (lowercase). However, in

We need to translate the given text into Korean, preserving the specified names: lipsync, RunComfy, runcomfy, ByteDance OmniHuman, Sync Labs sync v2 / Pro, Kling lipsync, Creatify lipsync. Also preserve URLs, numbers, technical terms. Do not add any extra commentary or labels. The text is a description of an agent skill. Translate only the text inside <text>. The name "lipsync" appears in the first line as "Lip-sync" but we preserve it as "lipsync" (the name to preserve). Actually the instruction says "Name to preserve: lipsync" so we should keep that exact casing? The source has "Lip-sync" but we should preserve the name as given? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." And "Name to preserve: lipsync" - likely we should keep it as "lipsync" even if source has hyphen? But the source says "Lip-sync" - I think we should keep

Agent Media OS — resolve any media need (BGM, SFX, image, icon) into a frozen local file + ledger record. One verb (`resolve`) handles the full cascade — project cache, global cache, HeyGen catalog search, freeze, register. Keeps search noise on disk, hands the agent a path. Use when a composition needs background music, sound effects, images, or icons.

깔끔한 에디토리얼 스타일 인터페이스. 따뜻한 모노크롬 팔레트, 타이포그래픽 대비, 플랫 벤토 그리드, 부드러운 파스텔 톤. 그라데이션 없음, 강한 그림자 없음.

사용자가 모션이 메시지가 되는 짧고 디자인 중심의 모션 그래픽을 원할 때 사용합니다: 키네틱 타이포그래피, 숫자/통계 카운트업, 차트/데이터 시각화 히트, 로고 스팅, 브랜드 록업, 하단 서드, 콜아웃, 소셜 오버레이, 애니메이션 헤드라인/트윗/뉴스 아이템, 모션 포스터, 또는 빠른 캡처 페이지 하이라이트. 일반적으로 10초 미만에서 최대 약 30초이며, 내레이션 구성, 음성 해설, 또는 실사 피사체가 없습니다. MP4 또는 투명 오버레이로 렌더링 가능합니다. 더 길고, 여러 장면이 있거나, 내레이션이 포함되거나, 브랜드 릴 형식의 작업에는 적합하지 않습니다...

We need to translate the given text from English to Korean. The text describes a skill for music-to-video. We must preserve the name "music-to-video" if it appears, but it does not appear in the text. The text is a description of how the skill works. We need to translate naturally while keeping technical terms like "HyperFrames", "beat-synced", "orchestrator", "sub-agent", "beat grid", "beat-cut". Also preserve numbers and URLs if any (none). No extra commentary. Just the translation. The text: "Use when the user has a music track (an audio file, or a video to pull audio from) and wants a beat-synced HyperFrames video, calm to hard-hitting. The music drives everything: one analyzer reads it once, the orchestrator lays out the frames and fills a per-frame plan, and one sub-agent builds each frame. Typography and templates are the floor — a complete video needs zero assets — but any images or videos the user supplies are cut into the frames on

Google Nano Banana 2(Gemini 계열 플래시 등급 텍스트-투-이미지)로 RunComfy에서 이미지를 생성합니다. 이 스킬은 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 함께 제공되어, 동일한 모델에 단순 프롬프트를 사용하는 것보다 더 정교한 출력을 얻을 수 있습니다. Nano Banana 2의 강점(빠른 반복, 이미지 내 타이포그래피 렌더링, 예측 가능한 프레임 구성, 선택적 웹 기반 컨텍스트), 해상도 등급별 가격, 안전 허용 범위 조절, 그리고 Nano Banana Pro / GPT Image 2 / Flux 2 / Seedream으로 전환해야 하는 경우를 설명합니다.

Google Nano Banana 2(Gemini 계열 플래시 등급 텍스트-이미지)를 RunComfy에서 사용하여 이미지를 생성합니다. 이 스킬은 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 함께 제공되어, 동일한 모델에 단순히 프롬프트를 입력하는 것보다 더 정교한 출력을 얻을 수 있습니다. Nano Banana 2의 강점(빠른 반복, 이미지 내 타이포그래피 렌더링, 예측 가능한 프레임 구성, 선택적 웹 기반 컨텍스트), 해상도 등급별 가격, 안전 허용 범위 조절, 그리고 Nano Banana Pro / GPT Image 2 / Flux 2 / Seedream으로 전환해야 하는 경우를 설명합니다.

Google Nano Banana 2(Gemini 계열 플래시 등급 텍스트-투-이미지)로 RunComfy에서 이미지를 생성합니다. 이 스킬은 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 함께 제공되어, 동일 모델에 대한 단순 프롬프팅보다 더 정교한 출력을 얻을 수 있습니다. Nano Banana 2의 강점(빠른 반복, 이미지 내 타이포그래피 렌더링, 예측 가능한 프레임 구성, 선택적 웹 기반 컨텍스트), 해상도 등급별 가격, 안전 허용 범위 다이얼, 그리고 Nano Banana Pro / GPT Image 2 / Flux 2 / Seedream으로 전환해야 하는 경우를 문서화합니다.

Edit images with Google Nano Banana 2 (image-to-image edit endpoint) on RunComfy. Documents Nano Banana Edit's strengths (preserve subject identity, swap background, localize edits with spatial language, multi-image batch edits up to 20 inputs), the schema, and when to route to GPT Image 2 edit / Flux Kontext / Nano Banana 2 t2i instead. Calls `runcomfy run google/nano-banana-2/edit` through the local RunComfy CLI. Triggers on "nano banana edit", "edit with nano banana", "image edit nano...

Google Nano Banana 2(이미지 간 이미지 편

Google Nano Banana 2(이미지 간 이미지 편

Obsidian Flavored Markdown을 생성하고 편집합니다. 위키링크, 임베드, 콜아웃, 속성 및 기타 Obsidian特有 구문을 포함합니다. .md 파일을 Obsidian에서 작업하거나 사용자가 위키링크, 콜아웃, 프론트매터, 태그, 임베드 또는 Obsidian 노트를 언급할 때 사용하세요.

사용자가 실제로 판매하는 제안(offer)을 설계, 구성 또는 개선하려 할 때 — 가치 프레이밍, 보너스 스택, 보장 설계, 희소성/

inference.sh CLI를 통해 Pruna P-Image 모델로 이미지를 생성합니다. 모델: P-Image, P-Image-LoRA, P-Image-Edit, P-Image-Edit-LoRA. 기능: 텍스트-이미지, 이미지 편집, LoRA 스타일, 다중 이미지 합성, 빠른 추론. Pruna는 품질 저하 없이 모델 속도를 최적화합니다. 트리거: pruna, p-image, pruna image, fast image generation, optimized flux, pruna ai, p image, fast ai image, economic image generation, cheap image generation

inference.sh CLI를 통해 Pruna P-Image 모델로 이미지를 생성합니다. 모델: P-Image, P-Image-LoRA, P-Image-Edit, P-Image-Edit-LoRA. 기능: 텍스트-이미지, 이미지 편집, LoRA 스타일, 다중 이미지 합성, 빠른 추론. Pruna는 품질 저하 없이 모델 속도를 최적화합니다. 트리거: pruna, p-image, pruna image, fast image generation, optimized flux, pruna ai, p image, fast ai image, economic image generation, cheap image generation