리서치 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,...

RigorPilot 재현 모드 오케스트레이터로, README 우선 딥러닝 저장소 재현을 위한 도구입니다. 사용자가 엔드투엔드 최소 신뢰성 흐름을 원할 때 사용하며, 저장소를 먼저 읽고 가장 작은 문서화된 추론 또는 평가 대상을 선택한 후, 인테이크, 설정, 신뢰 실행, 선택적 신뢰 훈련, 선택적 저장소 분석, 선택적 논문 격차 해소를 조정하고, 보수적 패치 규칙을 적용하며, 증거 가정 편차 및 인간 결정 지점을 기록합니다.

사용자가 AI 검색 엔진을 위한 콘텐츠 최적화, LLM에 인용되기, 또는 AI 생성 답변에 표시되기를 원할 때 사용합니다. 또한 사용자가 'AI SEO', 'AEO', 'GEO', 'LLMO', 'answer engine optimization', 'generative engine optimization', 'LLM optimization', 'AI Overviews', 'optimize for ChatGPT', 'optimize for Perplexity', 'AI citations', 'AI visibility', 'zero-click search', 'how do I show up in AI answers', 'LLM mentions', 또는 'optimize for Claude/Gemini'를 언급할 때도 사용합니다. 누군가가... 할 때마다 사용하세요.

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...

딥러닝 연구 저장소를 위한 Rigor Analyze / Rigor Audit 읽기 전용 스킬입니다. 사용자가 저장소를 읽고 이해하거나, 모델 구조 및 학습/추론 진입점을 검사하거나, 설정 및 삽입 지점을 검토하거나, 코드 수정이나 무거운 작업 실행 없이 의심스러운 구현 패턴을 식별하려 할 때 사용하세요. 활성 명령 실행, 광범위한 리팩토링, 추측성 코드 적용, 자동 버그 수정에는 사용하지 마십시오.

이 스킬은 웹 기사와 블로그 게시물에서 주요 콘텐츠를 추출하여 내비게이션, 광고, 뉴스레터 가입 및 기타 잡음을 제거합니다. 깔끔하고 읽기 쉬운 텍스트를 저장합니다.

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.

Azure AI: Search, Speech, OpenAI, Document Intelligence에 사용됩니다. 검색, 벡터/하이브리드 검색, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환, 전사, OCR을 지원합니다. 사용 시점: AI Search, 쿼리 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색, 의미 검색, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환, 전사, OCR, 텍스트를 음성으로 변환.

Azure에서 AppLens, Azure Monitor, 리소스 상태 및 안전한 트라이지를 사용하여 Azure 프로덕션 문제를 디버그합니다. 사용 시기: 프로덕션 문제 디버그, 앱 서비스 문제 해결, 앱 서비스 높은 CPU, 앱 서비스 배포 실패, 컨테이너 앱 문제 해결, 함수 문제 해결, AKS 문제 해결, kubectl 연결 불가, kube-system/CoreDNS 오류, pod 보류 중, crashloop, 노드 준비 안 됨, 업그레이드 실패, 로그 분석, KQL, 인사이트, 이미지 풀 실패, 콜드 스타트 문제, 상태 프로브 실패,...

Azure Functions의 안정성 태세 평가 및 개선: 영역 중복성, ZRS 스토리지, 상태 프로브, 다중 리전 장애 조치. 배포된 리소스를 스캔하고 기능 중심 체크리스트를 제시한 후, 사용자 확인을 통해 단계적 수정(CLI 또는 IaC 패치)을 종단 간 진행합니다. WHEN: "안정성 평가", "안정성 확인", "영역 중복", "다중 리전 장애 조치", "고가용성", "재해 복구", "단일 장애 지점", "안정성 태세".

창의적인 작업(기능 생성, 구성 요소 구축, 기능 추가, 동작 수정)을 수행하기 전에 반드시 사용해야 합니다. 구현 전에 사용자 의도, 요구 사항 및 설계를 탐색합니다.

사용자가 공동 마케팅 파트너를 찾거나, 공동 캠페인을 계획하거나, 파트너십 기회를 브레인스토밍하고자 할 때 사용합니다. 사용자가 '공동 마케팅', '파트너 마케팅', '공동 캠페인', '누구와 파트너십을 맺어야 할까', '통합 마케팅', '교차 프로모션', '다른 회사와 협업', '파트너십 아이디어', '공동 브랜드'라고 말할 때 사용하세요. 고객 추천 프로그램에 대해서는 referrals를 참조하세요. 출시 관련 파트너십에 대해서는 launch를 참조하세요.

B2B 콜드 이메일과 답장을 받을 수 있는 후속 시퀀스를 작성합니다. 사용자가 콜드 아웃리치 이메일, 잠재 고객 발굴 이메일, 콜드 이메일 캠페인, 영업 개발 이메일 또는 SDR 이메일을 작성하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 "콜드 아웃리치", "발굴 이메일", "아웃바운드 이메일", "리드에게 보내는 이메일", "잠재 고객에게 연락하기", "영업 이메일", "후속 이메일 시퀀스", "내 이메일에 아무도 답장하지 않아요", 또는 "콜드 이메일 작성 방법"을 언급할 때도 사용합니다. 제목 줄, 시작 문구, 본문 내용 등을 다룹니다.

온라인 커뮤니티를 구축하고 활용하여 제품 성장과 브랜드 충성도를 높입니다. 사용자가 커뮤니티 전략을 수립하거나, Discord 또는 Slack 커뮤니티를 성장시키고, 포럼이나 서브레딧을 관리하며, 브랜드 옹호자를 만들고, 입소문을 늘리며, 커뮤니티 주도 성장을 추진하고, 가입 후 사용자 참여를 유도하거나, 고객을 전도사로 전환하려 할 때 사용하세요. 트리거 문구: "커뮤니티 구축", "커뮤니티 전략", "Discord 커뮤니티", "Slack 커뮤니티", "커뮤니티 주도 성장", "브랜드 옹호자", "사용자...

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.

사용자가 콘텐츠 전략을 계획하거나, 어떤 콘텐츠를 만들지 결정하거나, 다룰 주제를 파악하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 "콘텐츠 전략", "무엇에 대해 써야 할까", "콘텐츠 아이디어", "블로그 전략", "주제 클러스터", "콘텐츠 기획", "편집 일정", "콘텐츠 마케팅", "콘텐츠 로드맵", "어떤 콘텐츠를 만들어야 할까", "블로그 주제", "콘텐츠 핵심 주제", 또는 "무엇을 써야 할지 모르겠어"라고 언급할 때도 사용합니다. 누군가 어떤 콘텐츠를 만들지 결정하는 데 도움이 필요할 때마다 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...

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...

Defuddle CLI를 사용해 웹페이지에서 깔끔한 마크다운 콘텐츠를 추출하여, 불필요한 요소와 내비게이션을 제거하고 토큰을 절약합니다. 사용자가 읽거나 분석할 URL을 제공하거나, 온라인 문서, 기사, 블로그 게시물 또는 일반 웹페이지에 대해 WebFetch 대신 사용하세요. .md로 끝나는 URL에는 사용하지 마세요. 해당 URL은 이미 마크다운이므로 WebFetch를 직접 사용하세요.

사용자가 스타트업, SaaS, AI, 에이전트, MCP, 노코드 또는 리뷰 디렉토리에 제품을 제출하여 백링크, 도메인 평점, 발견을 원할 때 사용합니다. 또한 사용자가 "디렉토리 제출", "디렉토리에 제출", "디렉토리에서 백링크", "내 제품 등록", "Product Hunt에 제출", "BetaList", "TAAFT", "Futurepedia", "G2 등록", "Capterra 등록", "AlternativeTo", "SaaSHub", "AI 디렉토리", "MCP 레지스트리", "에이전트 디렉토리", "dofollow 백링크", "런칭..."을 언급할 때도 사용합니다.

Rigor Improve implementation leaf skill for auditable candidate implementation in deep learning research repositories. Use when the researcher explicitly authorizes exploratory work on an isolated branch or worktree to transplant modules, adapt a backbone, add LoRA or adapter layers, replace a head, or stitch together meaningful low-risk migration ideas with rollback-aware records in `explore_outputs/`. Do not use for end-to-end exploration orchestration on top of `current_research`, trusted...

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...

여러 주요 레지스트리(skills.sh, clawhub.ai, GitHub)를 한 번에 검색하여 에이전트 스킬을 발견, 검증, 설치합니다. 각 보드를 고유 지표(설치 수/별점)로 표시하고, 보드별 상위 항목을 제시하며, 상위 후보의 실제 SKILL.md를 보안 스캔하여 위험 패턴을 탐지하고, 이미 설치된 항목을 표시합니다. 사용자가 "X를 어떻게 하죠", "X를 위한 스킬 찾아줘", "X를 하는 스킬 있나요", "X를 위해 어떤 스킬을 설치해야 하나요"라고 묻거나 에이전트를 확장하려 할 때 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.

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.

Firecrawl 브라우저로 제품의 주요 흐름을 살펴보고 구조화된 UX/제품 워크스루를 생성합니다. 회원가입, 온보딩, 가격 정책, 문서, 대시보드, 제품 데모 준비, UX 분석, 첫 실행 경험 분석에 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 공개 또는 인증된 지식 베이스와 문서 포털을 수집합니다. JS가 많이 사용된 문서, 로그인이 필요한 포털, 페이지가 나뉜 헬프 센터, 지원 지식 베이스, 또는 문서 사이트에서 구조화된 JSON/마크다운 추출에 사용하세요.

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.

웹사이트 콘텐츠 변경을 감지하고 웹훅이나 이메일로 알림을 받습니다 — 크론 작업, 스크래퍼, diff 스크립트가 필요하지 않습니다. 사용자가 페이지 변경 사항을 추적하거나, 경쟁사 가격을 모니터링하거나, 새 채용 공고나 블로그 게시물에 대한 알림을 받거나, 문서/변경 로그/상태 페이지를 모니터링하거나, "모니터링", "감시", "추적", "변경 시 알림", "X가 변경되면 알림", "변경되면 알려줘", "변경 시 이메일 보내줘", "웹훅 보내줘"라고 말할 때 이 스킬을 사용하세요. 내장된 AI 판별기가 포맷, 타임스탬프 등을 필터링합니다...

Firecrawl을 사용하여 연구 논문, 백서, PDF, 기술 보고서 및 학술 자료를 찾고 종합합니다. 사용자가 문헌 검토, 논문 요약, 연구 동향, 또는 PDF 및 학술/산업 간행물에서 출처가 포함된 종합 정보를 원할 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.

Firecrawl을 사용해 웹 전반에서 제품을 조사하고, 쇼핑 추천 또는 장바구니에 바로 담을 수 있는 요약을 생성합니다. 사용자가 제품을 비교하거나, 최적의 옵션을 찾거나, 리뷰를 평가하거나, 예산/선호도를 고려하거나, 저장된 브라우저 세션으로 쇼핑하려 할 때 사용하세요.

Firecrawl 스크레이프 증거를 사용하여 모든 웹사이트의 디자인 시스템을 에이전트가 사용할 수 있는 DESIGN.md로 추출합니다. 사용자가 웹사이트의 색상, 글꼴, 간격, 구성 요소, 레이아웃 패턴 또는 브랜드/UI 가이드를 원할 때 사용하여 AI 에이전트가 새 웹사이트를 만들거나, 디자인을 복제하거나, 해당 디자인에서 영감을 받은 페이지를 구축할 수 있도록 합니다.

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.

RunComfy에서 Flux 2 Klein(Black Forest Labs의 Flux 2 경량 고속 변형)으로 이미지를 생성합니다. 모델의 문서화된 프롬프트 패턴이 함께 제공되어, 동일 모델에 단순 프롬프트를 사용하는 것보다 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. Flux 2 Klein의 장점(서브초 지연 시간, 다중 참조 브랜드 스타일링, 선언적 주제 우선 프롬프트), 단계 수 전략(빠른 반복 시 4~8단계, 정교화 시 약 25단계), 9B 대 4B 변형 간의 트레이드오프, 그리고 Flux 2 Pro로 전환해야 하는 경우 등을 설명합니다.

RunComfy에서 Flux 2 Klein(Black Forest Labs의 Flux 2 경량 고속 변형)으로 이미지를 생성합니다. 모델의 문서화된 프롬프트 패턴이 함께 제공되어, 동일 모델에 단순 프롬프트를 입력하는 것보다 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. Flux 2 Klein의 장점(서브초 지연 시간, 다중 참조 브랜드 스타일링, 선언적 주제 우선 프롬프트), 단계 수 전략(빠른 반복 시 4~8단계, 정교화 시 약 25단계), 9B 대 4B 변형 간의 장단점, 그리고 Flux 2 Pro로 전환해야 하는 경우 등을 설명합니다.

프로덕션에 적합한 Golang 라이브러리와 프레임워크를 추천합니다. 사용자가 명시적으로 라이브러리 제안을 요청하거나, 대안을 비교하려 하거나, 특정 작업에 맞는 라이브러리를 선택해야 하거나, 프로젝트에 새 종속성을 추가할 때 적용하세요.

Golang 뉴스, 커뮤니티, 팔로우할 사람들에 대한 최신 정보를 제공합니다. Go 학습 자료를 찾거나, 새로운 라이브러리를 발견하거나, 커뮤니티 채널을 찾거나, Go 언어의 변경 사항 및 릴리스를 최신 상태로 유지할 때 사용하세요.

사용자의 계획이나 디자인에 대해 철저히 질문하여 공통된 이해에 도달할 때까지 결정 트리의 각 분기를 해결합니다. 사용자가 계획을 검증받고 싶어하거나, 디자인에 대해 집중 질문을 받고 싶어하거나, "grill me"라고 언급할 때 사용하세요.

기존 도메인 모델에 맞춰 계획을 검증하고, 용어를 명확히 하며, 결정이 구체화됨에 따라 문서(CONTEXT.md, ADR)를 즉시 업데이트하는 그릴링 세션입니다. 사용자가 프로젝트의 언어와 문서화된 결정에 맞춰 계획을 검증하고자 할 때 사용하세요.

예산을 고려한 에이전트 지원 엔지니어링 상태 점검을 실행하여 명령어/설정 드리프트, 후크/MCP, 검증기 표면, AI 유지보수성을 확인합니다. 사용자가 클로드 확인/코덱스 확인/파이 확인/설정 확인/상태 점검을 요청하거나 에이전트가 명령어를 무시하거나 검증이 누락되거나 코드 유지보수가 어려워진다고 보고할 때 사용합니다. 코드 디버깅이나 PR 검토에는 사용하지 않습니다.

텍스트에서 AI 생성 흔적을 제거합니다. 텍스트를 편집하거나 검토할 때 더 자연스럽고 인간이 쓴 것처럼 들리게 합니다. 위키백과의 "AI 글쓰기 특징" 종합 가이드를 기반으로 합니다. 과장된 상징성, 선전적 언어, -ing로 끝나는 피상적 분석, 모호한 귀속, 대시 과다 사용, 삼단식 법칙, AI 어휘, 부정적 병렬 구조, 과도한 연결 구문과 같은 패턴을 감지하고 수정합니다.

시니어 어드바이저로서 모든 코드베이스를 조사하고, 다른 모델/에이전트가 실행할 수 있도록 우선순위가 지정된 독립적인 구현 계획을 생성합니다. 소스 코드에 대해 엄격히 읽기 전용이며, 스스로 구현, 수정, 리팩터링하지 않습니다. 코드베이스를 감사하거나, 개선 기회(버그, 보안, 성능, 테스트 커버리지, 기술 부채, 마이그레이션, 개발자 경험)를 찾거나, 기능을 제안하거나, 프로젝트의 다음 방향(로드맵, 제품 방향)을 제시하거나, 다른 에이전트를 위한 핸드오프 계획을 생성하도록 요청받을 때 사용합니다.

영향력 및 협상 도구 키트로, '협상'으로 규정되지 않은 경우를 포함하여 상대방의 동의가 필요한 모든 상호작용에 사용됩니다. 적용 분야: B2B 영업, 연봉 협상, 단체 교섭/노조, 어려운 1:1 미팅, 결정 발표, 중재, 문화 간 거래, 채용, 관리자/CFO/고객/공급업체/동료에게 연락하기, 피드백에 응답하기, 인원 요청, 거절하기, 범위 축소 요구하기, 지연 정당화하기, 결정 설명하기, 우려 제기하기, 얻기...

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/Lark 原生 OpenAPI 탐색: 공식 문서 라이브러리에서 CLI로 캡슐화되지 않은 네이티브 OpenAPI 인터페이스를 발굴합니다. 사용자의 요구가 기존 lark-* 스킬이나 lark-cli에 등록된 명령어로 충족되지 않아, 네이티브飞书 OpenAPI를 찾아 호출해야 할 때 사용합니다.

飞书视频会议：搜索历史会议、查询会议纪要产物（总结、待办、章节、逐字稿）、查询会议参会人快照。1. 查询已经结束的会议数量或详情时使用本技能（如历史日期｜昨天｜上周｜今天已经开过的会议等场景），查询未开始的会议日程使用 lark-calendar 技能。2. 支持通过关键词、时间范围、组织者、参与者、会议室等筛选条件搜索会议。3. 获取或整理会议纪要、逐字稿、录制产物时使用本技能。4. 查询“谁参加过某会议”“参会人列表”等参会人快照信息用 vc meeting get --with-participants（任意时点可查，含已结束会议）。注意：**Agent 真实入会/离会、感知正在进行中会议的实时事件**请使用 lark-vc-agent 技能，本技能不覆盖写操作和会中事件流。

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

사용자가 제품 출시, 기능 발표 또는 릴리스 전략을 계획하려 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 '런칭', 'Product Hunt', '기능 릴리스', '발표', '시장 진출', '베타 출시', '얼리 액세스', '대기자 명단', '제품 업데이트', '이걸 어떻게 출시하지', '출시 체크리스트', 'GTM 계획', '출시 예정' 등을 언급할 때도 사용합니다. 누군가가 무언가를 공개적으로 출시할 준비를 할 때마다 이 항목을 사용하세요. 출시 후 지속적인 마케팅에 대해서는 marketing-ideas를 참조하세요.

이 스킬은 귀하의 제품/서비스를 분석하고, 이상적인 고객 프로필을 이해하며, 실행 가능한 아웃리치 전략을 제공함으로써 비즈니스를 위한 잠재적 리드를 식별하고 자격을 부여하는 데 도움을 줍니다.

사용자가 심리학 원리, 정신 모델, 또는 행동 과학을 마케팅에 적용하고자 할 때 사용합니다. 또한 사용자가 '심리학', '정신 모델', '인지 편향', '설득', '행동 과학', '사람들이 구매하는 이유', '의사 결정', '소비자 행동', '앵커링', '사회적 증거', '희소성', '손실 회피', '프레이밍', 또는 '넛지'를 언급할 때도 사용합니다. 마케팅 맥락에서 사람들이 어떻게 생각하고 결정을 내리는지 이해하거나 활용하려는 경우에 사용하세요. 적용을 위해...

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.

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.

사용자가 회원가입 후 온보딩 최적화, 사용자 활성화, 첫 실행 경험, 또는 가치 실현 시간을 원할 때 사용합니다. 또한 사용자가 "온보딩 플로우", "활성화율", "사용자 활성화", "첫 실행 경험", "빈 상태", "온보딩 체크리스트", "아하 모먼트", "신규 사용자 경험", "사용자가 활성화되지 않음", "설정을 완료하는 사람이 없음", "낮은 활성화율", "사용자가 가입했지만 제품을 사용하지 않음", "가치 실현 시간", 또는 "첫 세션 경험"을 언급할 때도 사용합니다. 사용자가...할 때마다 이 항목을 사용하세요.

사용자가 오픈소스 프로젝트를 시작, 기여, 성장, 운영, 자금 조달, 보안 유지 또는 지속하는 방법에 대한 안내를 원하거나, 기여자 온보딩, 커뮤니티 건강, 메인테이너 소진, 행동 강령, 지표, 법적 기본 사항 또는 오픈소스 프로젝트 채택에 대해 질문할 때 사용합니다.

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 가격 결정, 패키징 또는 수익화 전략에 대한 도움을 원할 때 사용합니다. 또한 사용자가 '가격 책정', '가격 등급', '프리미엄', '무료 체험', '패키징', '가격 인상', '가치 지표', '반 베스텐도르프', '지불 의향', '수익화', '얼마를 청구해야 하나요', '내 가격 책정이 잘못되었습니다', '가격 페이지', '연간 대 월간', '좌석당 가격' 또는 '무료 요금제를 제공해야 하나요'를 언급할 때도 사용합니다. 누군가가 무엇을 청구할지 또는 어떻게 구조화할지 고민할 때 이 항목을 사용하세요.

Product Hunt 출시 최적화: 구체적인 사양, 타이밍, 갤러리 전략 포함. 태그라인, 갤러리 이미지, 메이커 댓글, 출시 당일 전술을 다룹니다. 사용처: 제품 출시, 스타트업 출시, 사이드 프로젝트 출시, Product Hunt 최적화. 트리거: product hunt, ph launch, product hunt launch, launch strategy, product launch, startup launch, product hunt tips, product hunt gallery, ph optimization, launch day, product hunt maker

When the user wants to create or update their product marketing context document. Also use when the user mentions 'product context,' 'marketing context,' 'set up context,' 'positioning,' 'who is my target audience,' 'describe my product,' 'ICP,' 'ideal customer profile,' or wants to avoid repeating foundational information across marketing tasks. Use this at the start of any new project before using other marketing skills — it creates `.agents/product-marketing.md` that all other skills...

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.

사용자가 홍보, 언론 보도, 기자 접촉, 미디어 전략에 대한 도움을 원할 때 (풀 리퀘스트 제외). 또한 사용자가 'PR', '홍보', '언론', '보도자료', '언론 보도', '미디어 접촉', '기자에게 제안하기', '특집 기사 받기', '미디어 리스트', '미디어 킷', '보도자료 킷', '뉴스재킹', '뉴스 하이재킹', 'HARO', 'Qwoted', 'Featured', 'Help A Reporter', '기자 요청', '기술 언론', 'TechCrunch', '언론 보도', '생각...

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.

README 우선 딥러닝 리포지토리 재현을 위한 엄격한 인테이크 도우미입니다. 리포지토리를 스캔하고, README 및 일반 프로젝트 파일을 읽고, 문서화된 명령어를 추출하고, 추론, 평가, 학습 후보를 분류한 후, 가장 신뢰할 수 있는 최소 재현 계획을 메인 오케스트레이터에 반환하는 작업에 사용하세요. 환경 설정, 에셋 다운로드, 명령어 실행, 최종 보고, 논문 조회, 또는 종단 간 오케스트레이션에는 사용하지 마십시오.

Rigor Train skill for deep learning research repositories. Use when a documented or selected training command should be run conservatively for startup verification, short-run verification, full kickoff, or resume, with command, config, seed, log, checkpoint, status, and metric evidence written to standardized `train_outputs/`. Do not use for environment setup, exploratory sweeps, speculative idea implementation, or end-to-end orchestration.

검색 엔진 가시성과 순위를 최적화합니다. "SEO 개선", "검색 최적화", "메타 태그 수정", "구조화된 데이터 추가", "사이트맵 최적화", 또는 "검색 엔진 최적화"를 요청받을 때 사용하세요.

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...

사용자가 웹사이트의 페이지 계층 구조, 내비게이션, URL 구조 또는 내부 링크를 계획, 매핑 또는 재구성하려는 경우. 또한 사용자가 "사이트맵", "사이트 맵", "시각적 사이트맵", "사이트 구조", "페이지 계층 구조", "정보 아키텍처", "IA", "내비게이션 디자인", "URL 구조", "브레드크럼", "내부 링크 전략", "웹사이트 계획", "어떤 페이지가 필요한가", "사이트를 어떻게 구성해야 하는가" 또는 "사이트 내비게이션"을 언급할 때도 사용합니다. 누군가 무엇을 계획할 때마다 이 기능을 사용하세요...

새 웹사이트 출시를 위한 사전 점검 목록입니다. 분석 도구 설정(GA4, PostHog, Google Search Console, Ahrefs), 법적 규정 준수, 보안 헤더 및 감사, Google Trends와 대조된 키워드 연구를 통한 SEO 및 GEO(robots.txt, 사이트맵, llms.txt, AI 정책, 스키마 마크업, hreflang), TONE.md 및 일치하는 언어의 휴머나이저 패스를 통한 카피라이팅 일관성, OpenGraph 및 소셜 미리보기, 매니페스트가 포함된 전체 파비콘 세트, 품질 게이트(Lighthouse, Core Web...)를 조정합니다.

개발자 대상의 설득력 있는 기술 문서와 블로그 게시물을 작성합니다. 사용자가 블로그 게시물, 기술 문서 또는 장문의 기술 콘텐츠 작성을 요청할 때 이 스킬을 사용하세요. 또한 사용자가 '기술 주제에 대해 작성해 줘', '기사 초안 작성을 도와줘', '이것을 블로그 게시물로 바꿔 줘', '~에 대한 게시물을 작성해 줘', '~에 대해 출판하고 싶어'라고 말하거나 개발자 대상 글쓰기를 언급할 때도 활성화됩니다. 아이디어 구체화, 훅/제목 생성, 기사... 전체 과정을 다룹니다.

거친 아이디어를 승인되고 결정이 완료된 계획으로 전환하며, 코딩 전에 검증된 구조를 갖춥니다. 사용자가 기능, 아키텍처 또는 가치 판단에 대해 出方案/给方案/深入分析/怎么设计/有没有必要/值不值得/plan this/how should I/should we keep this를 요청할 때 사용합니다. 버그 수정이나 작은 수정에는 사용하지 않습니다.

현재 대화에서 DDD 스타일의 보편 언어 용어집을 추출하고, 모호성을 표시하며 표준 용어를 제안합니다. UBIQUITOUS_LANGUAGE.md에 저장합니다. 사용자가 도메인 용어를 정의하거나, 용어집을 구축하거나, 용어를 정립하거나, 보편 언어를 만들거나, "도메인 모델" 또는 "DDD"를 언급할 때 사용하세요.

성능, 접근성, SEO 및 모범 사례를 포괄하는 종합적인 웹 품질 감사입니다. "내 사이트 감사", "웹 품질 검토", "라이트하우스 감사 실행", "페이지 품질 확인", "내 웹사이트 최적화" 요청 시 사용하세요.

Tavily와 Exa를 통해 inference.sh CLI로 웹 검색 및 콘텐츠 추출. 앱: Tavily Search, Tavily Extract, Exa Search, Exa Answer, Exa Extract. 기능: AI 기반 검색, 콘텐츠 추출, 직접 답변, 리서치. 용도: 리서치, RAG 파이프라인, 사실 확인, 콘텐츠 수집, 에이전트. 트리거: 웹 검색, tavily, exa, search api, 콘텐츠 추출, 리서치, 인터넷 검색, ai 검색, 검색 어시스턴트, 웹 스크래핑, rag, perplexity 대안

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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.

터미널에서 Wonda CLI를 사용하여 이미지, 비디오, 음악, 오디오를 생성하고, LinkedIn, Reddit, X/Twitter 리서치 및 자동화를 수행합니다.

문서/산문이 작성 가이드라인을 준수하는지 검토합니다. "내 문서 검토", "작문 스타일 확인", "산문 감사", "문서 음성 및 톤 검토", "이 페이지를 작성 핸드북과 비교 확인" 요청 시 사용하세요.