데이터 분석 스킬

사용자가 A/B 테스트나 실험을 계획, 설계, 구현하거나 성장 실험 프로그램을 구축하려 할 때. 또한 사용자가 "A/B 테스트", "분할 테스트", "실험", "이 변경사항 테스트", "변형 카피", "다변량 테스트", "가설", "이걸 테스트해야 할까", "어느 버전이 더 나은가", "두 버전 테스트", "통계적 유의성", "이 테스트를 얼마나 오래 실행해야 하나", "성장 실험", "실험 속도", "실험 백로그", "ICE 점수", "실험..."을 언급할 때 사용합니다.

사용자가 Google Ads, Meta(페이스북/인스타그램), 링크드인, 트위터/X 또는 기타 광고 플랫폼에서 유료 광고 캠페인에 대한 도움을 원할 때 사용합니다. 또한 사용자가 'PPC', '유료 미디어', 'ROAS', 'CPA', '광고 캠페인', '리타겟팅', '오디언스 타겟팅', 'Google Ads', '페이스북 광고', '링크드인 광고', '광고 예산', '클릭당 비용', '광고 지출' 또는 '광고를 해야 할까요'를 언급할 때도 사용합니다. 캠페인 전략, 오디언스 타겟팅, 입찰 및 최적화에 사용합니다. 대량 광고 소재 생성 및...

Agent Pulse를 사용하여 Hermes, Claude Code, Codex, DeepSeek, OpenClaw, Copilot, Aider, Qwen, OpenCode, Goose, Cursor, Antigravity, Amp 로그에서 로컬 AI 에이전트 활동을 검사하세요. 사용자가 AI 에이전트 세션, 토큰, 도구/검색 호출, 모델 사용량, 예상 비용, 예산, 예측, 상태 점검, 보고서, 설정 진단, 웹/API/메트릭스 내보내기 또는 MCP 통합에 대해 질문할 때 사용하세요.

Rigor Explore compatible skill slug for meaningful and potentially novel deep learning research candidates. Use when the researcher has chosen the task family, dataset, benchmark, evaluation method, provided SOTA references, and wants candidate-only exploration on top of `current_research` with auditable repo understanding, idea gating, fair comparison, and governed experiments written to `explore_outputs/`. Do not use for README-first trusted reproduction, open-ended direction finding,...

아마존 판매자를 위한 종합적인 제품 조사 및 기회 분석. 수요, 경쟁, 수익 잠재력, 시장 진입 장벽을 분석하고 제품 아이디어를 검증합니다. 제품 소싱, 가격 전략, 시장 출시 계획을 다룹니다. 사용자가 판매할 제품 조사, 제품 아이디어 검증, 제품 기회 분석, 아마존 시장 조사, 경쟁 분석, 수익 잠재력, 이 제품을 판매해야 하는지, 제품 타당성 또는 일반적인...

사용자가 분석 추적 및 측정을 설정, 개선 또는 감사하려는 경우. 또한 사용자가 "추적 설정", "GA4", "Google Analytics", "전환 추적", "이벤트 추적", "UTM 매개변수", "태그 관리자", "GTM", "분석 구현", "추적 계획", "이것을 어떻게 측정하나요", "전환 추적", "기여 분석", "Mixpanel", "Segment", "내 이벤트가 제대로 작동하나요", 또는 "분석이 작동하지 않습니다"를 언급할 때 사용합니다. 누군가가 무언가가 제대로 작동하는지 확인하는 방법을 물을 때마다 사용하세요...

사용자가 앱스토어 또는 구글 플레이 리스팅을 감사하거나 최적화하려 할 때. 또한 사용자가 'ASO 감사', '앱스토어 최적화', '내 앱 리스팅 최적화', '앱 가시성 개선', '앱스토어 순위', '내 리스팅 감사', '사람들이 내 앱을 다운로드하지 않는 이유', '내 앱 전환율 개선', '앱 키워드 최적화', '내 앱을 경쟁사와 비교'를 언급할 때 사용합니다. 사용자가 앱스토어 또는 구글 플레이 URL을 공유하고 이를 개선하려 할 때 사용합니다.

통합 Azure 비용 관리: 과거 비용 조회, 미래 지출 예측, 낭비 최적화. WHEN: "Azure 비용", "Azure 지출", "Azure 청구서", "비용 분석", "서비스별 비용", "리소스별 비용", "얼마나 쓰고 있나요", "내 청구서 보기", "월별 비용 요약", "비용 추세", "주요 비용 요인", "실제 비용", "상각 비용", "지출 예측", "예상 비용", "청구서 추정", "미래 비용", "예산 예측", "월말 비용", "얼마나 쓸까요",...

현재 세션의 실제 토큰 사용량과 예상 절감액을 표시합니다. Claude Code 세션 로그에서 직접 읽어오며, AI 추정을 사용하지 않습니다. /caveman-stats 명령어로 실행됩니다. 출력은 mode-tracker 훅에 의해 주입되며, 모델 자체는 숫자를 계산하지 않습니다.

사용자가 이탈을 줄이거나, 취소 플로우를 구축하거나, 세이브 오퍼를 설정하거나, 실패한 결제를 복구하거나, 리텐션 전략을 구현하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 '이탈', '취소 플로우', '오프보딩', '세이브 오퍼', '더닝', '실패한 결제 복구', '윈백', '리텐션', '종료 설문', '구독 일시 중지', '비자발적 이탈', '사람들이 계속 취소함', '이탈률이 너무 높음', '사용자를 어떻게 유지하나요', '고객이 떠나고 있습니다'를 언급할 때도 사용합니다. 누군가가 이탈하고 있을 때마다 사용하세요.

사용자가 경쟁사의 URL을 통해 해당 기업을 조사, 프로파일링 또는 분석하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 '경쟁사 프로필', '경쟁사 조사', '경쟁사 분석', '이 경쟁사 프로파일링', '경쟁사 분석', '경쟁 정보', '경쟁사 심층 분석', '내 경쟁사는 누구인가', '경쟁사 현황', '경쟁사 서류', '경쟁 평가', '이 경쟁사들 조사' 등을 언급할 때도 사용합니다. 입력은 경쟁사 URL 목록입니다. 출력은 구조화된 경쟁사 프로필 마크다운입니다...

구조화된 경쟁 분석으로 기능 매트릭스, SWOT, 포지셔닝 맵, UX 리뷰를 포함합니다. 연구 프레임워크, 가격 비교, 리뷰 마이닝, 시각적 결과물을 다룹니다. 사용처: 시장 조사, 경쟁 정보, 투자자 자료, 제품 전략, 영업 지원. 트리거: 경쟁사 분석, 경쟁 분석, 경쟁사 분해, 시장 조사, 경쟁 정보, SWOT 분석, 경쟁사 비교, 시장 환경, 경쟁사 리뷰, 경쟁...

사용자가 SEO 및 영업 지원을 위해 경쟁사 비교 또는 대체 페이지를 만들고자 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 '대체 페이지', 'vs 페이지', '경쟁사 비교', '비교 페이지', '[제품] vs [제품]', '[제품] 대체', '경쟁 랜딩 페이지', 'X와 어떻게 비교되나요', '배틀 카드' 또는 '경쟁사 분석'을 언급할 때도 사용합니다. 제품을 경쟁사와 비교하는 모든 콘텐츠에 활용하세요. 단일 대체, 복수 대체 등 네 가지 형식을 다룹니다.

Convex 성능을 읽기, 구독, 쓰기 경합 및 함수 제한 측면에서 감사합니다. 느린 기능, 인사이트 발견, OCC 충돌 또는 읽기 증폭에 사용하세요.

사용자가 홈페이지, 랜딩 페이지, 가격 페이지, 기능 페이지, 리드 캡처 양식, 문의 양식 등 모든 마케팅 페이지나 양식의 전환을 최적화, 개선, 또는 증가시키고자 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 'CRO', '전환율 최적화', '이 페이지가 전환되지 않음', '전환 개선', '이 페이지가 왜 작동하지 않나요', '내 랜딩 페이지 형편없음', '양식 이탈', '아무도 전환하지 않음', '낮은 전환율', 또는 '이 페이지 수정 필요'라고 말할 때도 사용합니다. 사용자가...

국경 간 전자상거래 확장 어드바이저. 8개 가중치 차원(시장 규모, 전자상거래 보급률, 경쟁, 규제 복잡성, 물류 인프라, 결제 생태계, 문화적 거리, 지식재산권 보호)으로 목표 시장을 평가하고, 비용 및 운송 데이터를 바탕으로 5가지 주문 이행 모델을 비교하며, 국가별 세금/관세 준수 가이드(EU VAT/IOSS, UK VAT, US 판매세, CA GST, AU GST, JP 소비세)를 제공하고, 시장별 현지 결제 선호도를 매핑하며, 단계별...

CSV 파일을 자동으로 분석하고 시각화를 포함한 포괄적인 인사이트를 생성하는 강력한 클로드 스킬입니다. CSV를 업로드하면 원하는 내용을 묻지 않고 즉시 지능적인 분석을 제공합니다!

사용자가 고객 리서치를 수행, 분석 또는 종합하려 할 때. 사용자가 "고객 리서치", "ICP 리서치", "고객과 대화", "대본 분석", "고객 인터뷰", "설문 분석", "지원 티켓 분석", "고객의 목소리", "VOC", "페르소나 구축", "고객 페르소나", "해야 할 작업", "JTBD", "고객이 말하는 것", "고객이 어려움을 겪는 것", "Reddit 마이닝", "G2 리뷰", "리뷰 마이닝", "디지털 워터링 홀", "커뮤니티..."를 언급할 때 사용합니다.

심층 연구 스킬 — 광범위한 병렬 웹 검색, 다중 출처 검증, 신뢰도 추적, 인용 포함 마크다운 보고서. 11가지 연구 유형 지원: 시장(TAM/SAM, 세그먼트, 가격, 트렌드), 도메인(산업 구조, 생태계, 규제 환경), 기술(아키텍처, 도구, 벤치마크), 경쟁(경쟁사 분석, 포지셔닝, 승/패), 제품(기능 분석, 리뷰, 로드맵 신호), 학술(문헌 조사, 인용 네트워크, 주요 저자), 인물/조직(실사...

Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill for bounded exploratory evidence in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory runs such as small-subset validation, short-cycle guess-and-check, batch sweeps, idle-GPU search, or quick transfer-learning trials, with fair-comparison caveats and no-overclaim summaries in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted baseline...

디렉토리에서 Firecrawl로 구조화된 회사 목록을 추출합니다. YC, Crunchbase, Product Hunt, G2, 스타트업 디렉토리, 카테고리 디렉토리 또는 맞춤형 회사 데이터베이스를 JSON, CSV, CRM 준비 목록 또는 연구 테이블로 스크래핑하는 데 사용합니다.

Firecrawl을 사용하여 경쟁사 가격, 기능, 변경 로그, 대시보드 및 제품 변경 사항을 모니터링하세요. 정기적인 경쟁 정보 수집, 가격 등급 추출, 기능 변경 추적 또는 구조화된 경쟁사 알림에 사용하세요.

Firecrawl 브라우저를 사용하여 분석 대시보드 및 내부 웹 도구에서 메트릭을 가져옵니다. 사용자가 대시보드 보고, 교차 플랫폼 메트릭 요약, 인증된 분석 추출, 날짜 범위 보고서 또는 웹 대시보드에서 구조화된 메트릭이 필요할 때 사용하세요.

Firecrawl을 사용하여 다중 소스 심층 연구를 실행합니다. 사용자가 주제를 조사하거나, 관점을 비교하거나, 출처가 포함된 브리핑을 작성하거나, 기술적 또는 시장 관련 질문을 조사하거나, 여러 소스의 웹 증거를 종합하도록 요청할 때 사용하세요.

Firecrawl을 사용하여 웹 콘텐츠로 지식 베이스를 구축하세요. 로컬 참조 문서, RAG 준비 청크, 파인튜닝 데이터셋, 문서 미러, 주제 코퍼스 또는 웹 소스에서 정리된 LLM 준비 마크다운에 사용할 수 있습니다.

Firecrawl 브라우저를 사용하여 잠재 고객 데이터베이스 및 웹 디렉토리에서 구조화된 리드 목록을 생성합니다. 역할, 회사 유형, 업종, 단계, 위치, 기술 또는 기타 기준으로 잠재 고객을 찾고 CRM에 바로 사용할 수 있는 JSON 또는 CSV로 내보내는 데 사용합니다.

Firecrawl을 사용하여 회의 전 리드 인텔리전스 브리핑을 생성합니다. 사용자가 영업 통화, 파트너십 회의, 투자자 대화 또는 고객 인터뷰 전에 회사 조사, 인물 조사, 최신 뉴스, 대화 포인트, 문제점 또는 아웃리치 준비가 필요할 때 사용합니다.

Firecrawl을 사용하여 시장, 재무, 실적, 산업 및 기업 지표를 추출합니다. 사용자가 시장 조사, 산업 동향, 상장 기업 데이터, 재무 비교, 실적 조사 또는 구조화된 시장 보고서를 요청할 때 사용하세요.

Firecrawl을 사용하여 웹사이트의 SEO를 감사합니다. 사용자가 SEO 감사, 메타데이터 및 헤딩 검토, 사이트맵/사이트 구조 분석, 키워드 기회, 경쟁사 SERP 비교, 또는 우선순위가 지정된 검색 최적화 추천을 요청할 때 사용하세요.

결과 중심의 Firecrawl 워크플로우를 실행하여 연구 보고서, SEO 감사, QA 보고서, 리드 목록, 지식 베이스, 웹사이트 디자인 시스템 및 기타 구조화된 웹 데이터 산출물을 생성합니다. 사용자가 단순히 페이지를 스크래핑하거나 API 호출을 코드에 통합하는 대신 Firecrawl이 비즈니스, 마케팅, 제품 또는 창의적 워크플로우를 완료하도록 원할 때 사용하세요.

사용자가 마케팅 목적(리드 생성, SEO 가치, 브랜드 인지도)을 위한 무료 도구를 계획, 평가 또는 구축하려 할 때. 또한 사용자가 "엔지니어링을 마케팅으로 활용", "무료 도구", "마케팅 도구", "계산기", "생성기", "인터랙티브 도구", "리드 생성 도구", "리드 확보용 도구 구축", "무료 리소스", "ROI 계산기", "평가 도구", "감사 도구", "무료 도구를 만들어야 할까", "리드 생성을 위한 도구"를 언급할 때도 사용합니다. 누군가 유용한 무언가를 구축하려 할 때마다 사용하며...

Golang 데이터 구조 — 슬라이스(내부 구조, 용량 증가, 사전 할당, slices 패키지), 맵(내부 구조, 해시 버킷, maps 패키지), 배열, container/list/heap/ring, strings.Builder vs bytes.Buffer, 제네릭 컬렉션, 포인터(unsafe.Pointer, weak.Pointer), 복사 의미론. Go 데이터 구조 선택 또는 최적화, 제네릭 컨테이너 구현, container/ 패키지 사용, unsafe 또는 weak 포인터 사용, 슬라이스/맵 내부 구조에 대한 질문 시 사용합니다.

Golang에서 samber/ro를 사용한 리액티브 스트림 및 이벤트 기반 프로그래밍 — 150개 이상의 타입 안전 연산자, 콜드/핫 옵저버블, 5가지 서브젝트 유형(Publish, Behavior, Replay, Async, Unicast), Pipe를 통한 선언적 파이프라인, 40개 이상의 플러그인(HTTP, cron, fsnotify, JSON, 로깅), 자동 역압력, 오류 전파, Go 컨텍스트 통합을 갖춘 ReactiveX 구현. samber/ro를 사용하거나 채택할 때, 코드베이스가 github.com/samber/ro를 임포트할 때, 또는 비동기 구축 시 적용...

이 스킬은 사용자가 "평가 실행", "ADK 에이전트 평가", "평가 데이터셋 작성", "평가 실패 분석", "평가 결과 비교", "에이전트 최적화"를 원하거나 Agent Platform 평가 방법론 및 Quality Flywheel에 대한 안내가 필요할 때 사용합니다. 평가 지표, 데이터셋 스키마, LLM-as-judge 점수, 일반적인 실패 원인을 다룹니다. API 코드 패턴(google-agents-cli-adk-code 사용), 배포(google-agents-cli-deploy 사용), 프로젝트 스캐폴딩(사용...)에는 사용하지 마십시오.

ScrapeGraph AI CLI를 통해 웹 페이지를 검색, 스크래핑, 크롤링, 구조화된 데이터 추출 및 모니터링합니다. 사용자가 웹 검색, 웹페이지 스크래핑, URL에서 콘텐츠 가져오기, 사이트에서 JSON 추출, 문서나 사이트 섹션 크롤링, 페이지 변경 모니터링, 요청 기록 확인, ScrapeGraph 크레딧 확인, 또는 API 설정 검증을 요청할 때 사용하세요.

飞书考勤打卡：查询自己的考勤打卡记录

lark-cli로飞书 다차원 테이블(Base)을 조작해야 할 때 호출: Base 검색, 테이블 생성, 필드 관리, 레코드 읽기/쓰기, 레코드 공유 링크, 뷰 설정, 기록 조회, 역할/폼/대시보드 관리/워크플로우; 또한 기존 +table / +field / +record 작성 방식을 현재 명령어 방식으로 변경할 때도 적용됩니다. 필드 설계, 수식 필드, 조회 참조, 테이블 간 계산, 행 수준 파생 지표, 데이터 분석 요구 사항이 있을 때도 반드시 이 skill을 사용해야 합니다.

飞书 회의록(Note) 직접 조회: note_id가 알려진 경우 회의록 상세 정보 조회, 표시 유형, 연결된 문서 토큰 확인, unified 원본 자막 기록 읽기. 사용자가 이미 note_id를 보유하고 있거나 문서의 명시적 vc-node-id에서 note_id를 얻은 경우 사용. 회의/일정/妙记(메모) 찾기, 문서 제목 검색 또는 Docx 본문 읽기는 담당하지 않음.

飞书电子表格：创建和操作电子表格。支持创建表格、创建/复制/删除/更新工作表、读写单元格、追加行数据、查找内容、导出文件。当用户需要创建电子表格、管理工作表、批量读写数据、在已知表格中查找内容、导出或下载表格时使用。若用户是想按名称或关键词搜索云空间里的表格文件，请改用 lark-doc 的 docs +search 先定位资源。

지난 30일 동안 어떤 주제에 대해 사람들이 실제로 말하는 것을 조사합니다. Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub 및 웹에서 게시물과 참여도를 가져옵니다.

코드 저장소, 문서, 연구 논문, HuggingFace 데이터셋, 로컬 폴더, Slack 워크스페이스, Google Drive, X(Twitter), 패키지를 Nia AI로 인덱싱하고 검색합니다. 인증 부트스트래핑, Oracle 자율 연구, GitHub 실시간 검색, Tracer 에이전트, 의존성 분석, 컨텍스트 공유, 코드 어드바이저, 문서 에이전트, 데이터 추출, 파일 시스템 작업, 일반 커넥터를 포함합니다.

Obsidian Bases(.base 파일)를 생성하고 편집하며, 뷰, 필터, 수식, 요약을 포함합니다. .base 파일 작업 시, 노트의 데이터베이스 형태 뷰를 만들 때, 또는 사용자가 Obsidian에서 Bases, 테이블 뷰, 카드 뷰, 필터, 수식을 언급할 때 사용하세요.

README 우선 딥러닝 저장소 재현을 위한 엄격한 논문 컨텍스트 도우미입니다. README와 저장소 파일이 재현에 중요한 좁은 간격을 남기고, 데이터셋 분할, 전처리, 평가 프로토콜, 체크포인트 매핑, 또는 런타임 가정과 같은 특정 논문 세부 사항을 기본 논문 출처에서 해결하면서 충돌을 기록하는 작업일 때만 사용하세요. 일반적인 논문 요약, 저장소 스캔, 환경 설정, 명령 실행, 제목만으로 논문 검색 등에는 사용하지 마십시오.

사용자가 템플릿과 데이터를 사용하여 SEO 기반 페이지를 대량으로 생성하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 "programmatic SEO", "템플릿 페이지", "대량 페이지", "디렉토리 페이지", "지역 페이지", "[키워드] + [도시] 페이지", "비교 페이지", "통합 페이지", "SEO를 위한 다수 페이지 생성", "pSEO", "100개 페이지 생성", "데이터 기반 페이지", "템플릿 랜딩 페이지"를 언급할 때도 사용합니다. 다양한 키워드나 위치를 대상으로 유사한 페이지를 많이 만들고자 할 때 이 기능을 사용하세요. 예를 들어...

Prometheus 및 PromQL 호환 엔진(Thanos, Cortex, VictoriaMetrics, Grafana Mimir, Grafana Tempo...)을 쿼리하기 위한 CLI — 즉시 쿼리, 범위 쿼리, 메트릭 검색(metrics/labels/meta 하위 명령어), 출력 형식(table/csv/json/graph). PromQL 쿼리 실행, 관찰 가능성을 갖춘 소프트웨어의 성능 문제 해결, 지연 시간/오류율/포화도 조사, 또는 시계열 데이터 분석 시 적용합니다.

사용자가 B2B SaaS, 일반 B2B 또는 지역 소규모 비즈니스에서 연락할 잠재 고객을 찾고, 평가하고, 목록을 작성하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 "prospecting", "잠재 고객 목록 작성", "잠재 고객 찾기", "리드 찾기", "리드 생성 목록", "SaaS 회사 찾기", "B2B 회사 찾기", "지역 비즈니스 찾기", "ICP 적합 계정", "누구를 타겟으로 할지", "아웃바운드 목록", "타겟 계정 목록", "내 주변 고객 찾기", "웹사이트가 없는 비즈니스", "prospect..." 등을 언급할 때도 사용합니다.

Execute Python code in a safe sandboxed environment via [inference.sh](https://inference.sh). Pre-installed: NumPy, Pandas, Matplotlib, requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright, MoviePy, Pillow, OpenCV, trimesh, and 100+ more libraries. Use for: data processing, web scraping, image manipulation, video creation, 3D model processing, PDF generation, API calls, automation scripts. Triggers: python, execute code, run script, web scraping, data analysis, image processing, video editing, 3D...

Ramp의 공급업체 지출 데이터를 분석하여 연결된 시스템으로 내보냅니다. 사용자가 "공급업체 지출 분석", "공급업체 데이터베이스 구축", "관리 공급업체 업데이트", "주요 공급업체 보고서", "X 지출 초과 공급업체 표시", "공급업체 지출 분석", "공급업체 갱신", "계약 종료일"을 요청하거나 공급업체 지출 패턴, 공급업체 담당자, 구매 주문서, 부서별 공급업체 데이터에 대해 질문할 때 사용합니다.

사용자가 추천 프로그램, 제휴 프로그램, 입소문 전략을 만들거나 최적화하거나 분석하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 '추천', '제휴', '앰버서더', '입소문', '바이럴 루프', '친구 추천', '파트너 프로그램', '추천 인센티브', '추천 받는 방법', '고객이 고객을 추천', '제휴 수익'을 언급할 때도 사용합니다. 기존 사용자나 파트너가 신규 고객을 유치하도록 할 때 이 도구를 사용하세요. 출시 특화 바이럴에 대해서는 launch를 참조하세요.

사용자가 수익 운영, 리드 생애주기 관리, 또는 마케팅-영업 연계 프로세스에 대한 도움을 원할 때. 또한 사용자가 'RevOps', '수익 운영', '리드 스코어링', '리드 라우팅', 'MQL', 'SQL', '파이프라인 단계', '딜 데스크', 'CRM 자동화', '마케팅-영업 연계', '데이터 위생', '리드가 영업에 전달되지 않음', '파이프라인 관리', '리드 자격 평가', 또는 '마케팅이 언제 영업에 전달해야 하는지'를 언급할 때도 사용합니다. 시스템 및...과 관련된 모든 것에 사용하세요.

다른 CMS 및 콘텐츠 시스템에서 Sanity로의 마이그레이션을 계획, 구현 및 검토합니다. AEM, Adobe Experience Manager, Contentful, Strapi, Webflow, WordPress, Payload, Drupal, Markdown/MDX/frontmatter 파일, WXR/XML 내보내기, CMS API, 데이터베이스 덤프, 정적 HTML에서 Sanity로 마이그레이션하거나 리플랫폼할 때, 또는 추출, 변환, Portable Text 변환, 에셋 마이그레이션, 리디렉션, 검증 및 전환 워크플로를 설계할 때 사용합니다.

사용자가 사이트에 스키마 마크업과 구조화된 데이터를 추가, 수정, 최적화하려는 경우 사용합니다. 또한 사용자가 "스키마 마크업", "구조화된 데이터", "JSON-LD", "리치 스니펫", "schema.org", "FAQ 스키마", "제품 스키마", "리뷰 스키마", "브레드크럼 스키마", "Google 리치 결과", "지식 패널", "검색 결과의 별점", 또는 "구조화된 데이터 추가"를 언급할 때도 사용합니다. 누군가가 Google에서 페이지의 향상된 결과를 표시하려는 경우에 사용하세요. 더 광범위한 SEO 문제는 seo-audit을 참조하세요. AI...

사용자가 자신의 사이트에 대한 SEO 감사, 검토 또는 진단을 원할 때 사용합니다. 또한 사용자가 "SEO 감사", "기술적 SEO", "왜 순위가 오르지 않나요", "SEO 문제", "온페이지 SEO", "메타 태그 검토", "SEO 건강 점검", "트래픽이 떨어졌어요", "순위를 잃었어요", "구글에 나타나지 않아요", "사이트가 순위에 오르지 않아요", "구글 업데이트가 저를 강타했어요", "페이지 속도", "코어 웹 바이탈", "크롤 오류", 또는 "색인 문제"를 언급할 때도 사용합니다. 사용자가 "내 SEO가 안 좋아요" 또는 "도와주세요..."와 같이 모호하게 말하는 경우에도 사용합니다.

사용자가 가입, 등록, 계정 생성 또는 체험판 활성화 흐름을 최적화하려는 경우. 또한 사용자가 "가입 전환", "등록 장벽", "가입 양식 최적화", "무료 체험판 가입", "가입 이탈 감소", "계정 생성 흐름", "사람들이 가입하지 않음", "가입 중단", "체험판 전환율", "아무도 등록을 완료하지 않음", "가입 단계가 너무 많음" 또는 "가입 간소화"를 언급할 때도 사용합니다. 사용자가 가입 또는 등록...

Use when the user needs to create, extract, flatten, list, test, install, script, or troubleshoot `tzst` CLI workflows for `.tzst` or `.tar.zst` archives, including compression levels, streaming mode, extraction filters, conflict resolution, JSON output, or standalone binary setup, even if they describe the archive task without naming `tzst`.

微信读书助手 — 书籍 검색, 서재 관리, 노트 및 밑줄 보기, 서평 열람, 독서 통계, 추천 도서 발견

万得金融能力发现与安装路由入口。用于金融数据、行情查询、市场分析、今日大盘、市场主线、板块轮动、资金流向、估值、选股、复盘、仓位、交易计划、回测等任务。必须先读取 catalog 判断必需数据 skill / 工作流 skill；缺失时必须展示安装选项，用户确认后由 AI 直接安装，不得只给命令或用通用分析替代。

사용자가 금융 데이터를 조회할 때 트리거: A주 종목 선별, 시세 스냅샷, K라인, 분봉 시세, 재무 기본, 주주, 이벤트, 기술 및 리스크; 홍콩주/미국주 종목 선별, 시세 및 기본; 펀드/ETF/LOF 펀드 선별, 시세, 순자산가치, 규모, 기록, 보유 및 성과; 지수/섹터 시세 및 기본; 채권 기록 및 평가; 상장사 공시, 재무 뉴스, 거시경제 및 업종 지표. 유럽주, 일본주, 환율, 선물 호가, 암호화폐 또는 비금융 데이터에는 사용되지 않음.