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.

웹 애니메이션이나 모션 효과에 대한 모호한 설명을 정확한 용어로 바꿔주는 역방향 검색 용어집입니다("팝오버가 열릴 때 통통 튀는 효과" → Pop in; "iOS 고무줄 스크롤" → Rubber-banding). 사용자가 "이런 걸 뭐라고 부르죠?"라고 묻거나, 모션 효과의 이름을 모르고 설명만 하면서 AI나 디자이너에게 지시할 정확한 단어를 원할 때 사용합니다. 효과의 이름을 찾는 용도이며, 설계나 구현을 위한 것이 아닙니다.

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

어떤 스킬이나 플로우가 상황에 맞는지 물어보세요. 이 저장소의 사용자 호출 스킬을 라우팅합니다.

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 MCP 도구를 통해 Azure AI Search, Speech, OpenAI 및 Document Intelligence 서비스에 액세스합니다. AI Search는 엔터티 추출 및 OCR을 위한 내장 AI 보강 기능을 갖춘 전체 텍스트, 벡터, 하이브리드 및 의미론적 검색을 지원합니다. Speech 서비스는 실시간 및 배치 음성-텍스트 변환, 신경 음성을 사용한 텍스트-음성 합성, 화자 분할을 처리합니다. MCP 도구는 인덱스 쿼리를 위한 azure__search와 전사 및 합성을 위한 azure__speech에 직접 액세스를 제공합니다. SDK...

Azure 프로덕션 문제에 대한 체계적인 진단 및 해결을 AppLens, Monitor, 리소스 상태를 통해 제공합니다. Container Apps, Function Apps, AKS 문제 해결을 다루며, 이미지 풀, 콜드 스타트, 상태 프로브, 호출 실패, 노드/파드 문제에 대한 서비스별 가이드를 포함합니다. AI 기반 근본 원인 분석을 위한 AppLens(MCP)와 KQL 기반 로그 및 메트릭 쿼리를 위한 Azure Monitor(MCP)를 통합합니다. 증상 식별, 리소스 상태 확인, 검토...의 5단계 진단 흐름을 제공합니다.

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.

Zscaler ZIA/ZPA, Palo Alto, 레거시 VPN, SWG 또는 SASE 스택에서 Cloudflare One으로의 마이그레이션을 계획합니다. 마이그레이션 평가, 정책 매핑, 롤아웃 계획 및 동등성/차이 분석에 사용하세요.

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...

구조화된 경쟁 분석으로 기능 매트릭스, SWOT, 포지셔닝 맵, UX 리뷰를 포함합니다. 연구 프레임워크, 가격 비교, 리뷰 마이닝, 시각적 산출물을 다룹니다. 활용처: 시장 조사, 경쟁 인텔리전스, 투자자 자료, 제품 전략, 영업 지원. 트리거: competitor analysis, competitive analysis, competitor teardown, market research, competitive intelligence, swot analysis, competitor comparison, market landscape, competitor review, competitive...

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

모델 다양성을 갖춘 하위 에이전트 위원회를 운영하여 동일한 문제를 여러 관점에서 조사하고, 결과를 비교한 후 최종 권장 사항을 도출합니다. 사용자가 위원회, 추가 의견, 하나의 질문을 평가할 여러 에이전트/모델, 병렬 조사, 레드팀/블루팀 비교, 또는 경쟁 기술 접근법 중 결정을 도와달라고 요청할 때 이 스킬을 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.

dontbesilent 실행력 진단. 아들러 심리학 프레임워크로 '해야 할 일은 알지만 실행하지 못하는' 진짜 이유를 진단합니다. 트리거: /dbs-action, /action, "해야 할 일은 알지만 실행하지 못해요", "왜 항상 미루게 될까요

dontbesilent AI 写作特征识别。扫描文案中的 AI 生成痕迹，输出检测报告。默认只诊断不改。 触发方式：/dbs-ai-check、/AI检测、「帮我看看有没有 AI 味」「检测一下 AI 特征」 AI writing fingerprint detection. Scans copy for AI-generated patterns and outputs a diagnostic report. Diagnosis only by default. Trigger: /dbs-ai-check, "check for AI writing", "does this sound like AI

dontbesilent 对标分析。用五重过滤法帮你找到值得模仿的对标，排除一切关于「我」的噪音。 触发方式：/dbs-benchmark、/对标、「帮我找对标」「我该模仿谁」 Benchmark analysis using dontbesilent's five-filter method. Trigger: /dbs-benchmark, "find me a benchmark", "who should I copy

定向 채팅방: 주제에 따라 추천하거나 사용자가 지정한 전문가를 수락하여 다중 역할 대화를 시뮬레이션합니다. 트리거 방식: /dbs-chatroom, /定向聊天室, 「定向聊天室」

하이에크 × 미제스 × 클로드 세 명의 대화. 오스트리아 학파 경제학 관점의 다중 역할 토론. 실행 방식: /dbs-chatroom-austrian, /chatroom-austrian, /奥派, "오스트리아 학파 채팅방" 오스트리아 경제학 채팅방. 하이에크 × 미제스 × 클로드 토론. 트리거: /dbs-chatroom-austrian, /chatroom-austrian, /奥派, "Austrian chat

dontbesilent 개인 의사결정 시스템. 장기적으로 추적이 필요한 모든 영역(업무, 관계, 건강, 직업, 학습, 투자 등)을 로컬 지식 프로젝트로 만듭니다: 4계층 구조, 출처 태그, 수정 불가 스냅샷, 패턴을 학습하는 개념 라이브러리. 트리거: /dbs-decision, /决策系统, /决策立案, /结果回填, /状态画像

dontbesilent 개념 분해. 비트겐슈타인 + 오스트리아 학파 경제학 방법으로 모호한 비즈니스 개념을 원자 수준까지 분해합니다. 트리거: /dbs-deconstruct, /개념분해, "이 개념을 분해해줘", "이 단어가 정확히 무슨 뜻이야

dontbesilent 商业模式诊断。两种模式：问诊（消解你的问题）和体检（拆解你的商业模式）。 触发方式：/dbs-diagnosis、/问诊、「帮我看看商业模式」「诊断一下我的业务」「我有个商业问题」 Business model diagnosis using dontbesilent's ontological framework. Two modes: consultation (dissolve your question) and checkup (analyze your business model). Trigger: /dbs-diagnosis, "diagnose my business model", "I have a business question

dontbesilent 目标清晰化。用维特根斯坦的语言哲学把模糊的目标审计成可检查的交付物。 触发方式：/dbs-goal、/目标、「帮我搞清楚目标」「我想做个人 IP」「我的目标是成为...」「我想变得更...」 Goal clarification using Wittgenstein's philosophy of language. Audits fuzzy goals into checkable deliverables. Trigger: /dbs-goal, "help me clarify my goal", "I want to become...", "my goal is...

dontbesilent 좋은 질문 생성기. 모호한 질문을 Agent가 추론·비판·검증 가능한 문제 설명서로 재구성하고, 자동화로 해결 가능한 수준을 판단합니다. 트리거: /dbs-good-question, /좋은질문, /문제설명서, /Agent가능성, "이 문제를 자동화로 해결할 수 있나요", "문제를 명확히 해주세요" 모호한 문제를 Agent가 해결 가능한 문제 브리프로 전환하고 자동화 준비 상태를 평가합니다. 트리거: /dbs-good-question, "이 문제를 명확히 해줘", "Agent가 해결할 수 있나요

dontbesilent 대화형 학습. 하나의 주제를 연속 학습 글들로 나누고, 사용자가 이전 글에서 남긴 피드백에 따라 다음 글의 깊이, 관점, 속도를 조정합니다. 트리거 방식: /dbs-learning, /dbs-learn, /대화형 학습, "주제 하나를 가르쳐 줘", "다음 편 계속", "내 피드백에 따라 다음 편을 작성해 줘" Interactive learning workflow. Builds an adaptive sequence of learning articles based on user feedback. Trigger: /dbs-learning, /dbs-learn, "teach me a topic", "continue the next lesson

여러 번의 dbs-save로 축적된 진단 상태를 하나의 전달 가능한 마크다운 보고서로 병합합니다. 트리거 방식: /dbs-report, /출력보고, 「패키징」「정리」「파트너에게 보여줄 용」 Generate a deliverable diagnosis report by merging all dbs-save snapshots. Trigger: /dbs-report, "package this up", "make me a report

文稿共鸣 진단. 작성한 내용이 마음에 걸릴 때 – 조회수 부족, 시청자 공감 실패, 완전 시청률 저하가 걱정될 때. 이 스킬에 원고를 전달하면, 전파 심리학 프레임워크를 사용해 공감을 유발하는지, 문제가 있는 부분, 구체적인 수정 방법을 진단합니다. 트리거 방식: /dbs-resonate, "이 원고가 사람을 공감하게 할까", "확인해줘", "완전 시청률이 낮을까", "원고를 올리면 조회수가 나올까

短视频逐字稿逻辑延续检查。找出「观众会在哪一秒划走」的风险点：段落间逻辑衔接、段落内信息密度、句子口播流畅度。诊断完默认主动问是否标记式改稿。触发方式：/dbs-script-flow、/逻辑延续、「检查逻辑延续」「看看逻辑有没有断」「帮我看看这个稿子顺不顺」「哪里会划走」

dontbesilent 慢就是快。帮创业者找到看起来更慢但长期更快的方法，用摩擦建造资产。 触发方式：/dbs-slowisfast、/慢就是快、「有没有更慢的方法」「我是不是太快了」 Slow-is-fast diagnosis. Help entrepreneurs find seemingly slower methods that build assets through friction. Trigger: /dbs-slowisfast, "is there a slower way", "am I going too fast

전파 심리 디코딩. 주어진 내용에 대해 5가지 고전 전파학 이론으로 그것이 왜 수용자의 공감을 불러일으키는지 해독하고, 수용자 감정의 기저와 효과적인 입장을 분석하며, 채팅방의 토론 방향을 출력합니다. 트리거 방식: /dbs-spread, "왜 이게 뜨는가", "수용자가 듣고 싶어 하는 것", "이 내용이 어떤 감정을 건드렸는가

小红书 제목 공식 도구. 검증된 75개의 인기 공식 중에서 올바른 것을 고르고, 사용하며, 왜 이 공식을 사용하는지 이해하도록 도와줍니다. 실행 방식: /dbs-xhs-title, /小红书标题, 「帮我起个小红书标题」「小红书标题公式」

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.

We need to translate the given English text into Korean, preserving the name 'explore-code' if it appears. The text is a description of a skill. The instruction says: "Translate only the text inside <text>. Do not include the name unless it appears in the source text." The name 'explore-code' does not appear in the source text. So we just translate the description. Also, preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The text has terms like 'leaf skill', 'auditable candidate implementation', 'deep learning research repositories', 'LoRA', 'adapter layers', 'explore_outputs/', 'end-to-end exploration orchestration', 'current_research'. These should be preserved as is or translated appropriately? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." So technical terms like 'LoRA', 'adapter layers', 'backbone', 'head' should be kept as is or maybe translated if common? But 'LoRA' is a proper name, keep. 'ad

We need to translate the given text into Korean, preserving the name "explore-run" if it appears. The text is a description of an agent skill. The instruction says to translate only the text inside <text>, and not include the name unless it appears in the source text. The name "explore-run" appears in the source text? Let's check: The text starts with "Rigor Improve / Rigor Explore run leaf skill..." Actually "explore-run" is not explicitly written as a separate word; it's part of "Rigor Explore run leaf skill". But the name to preserve is "explore-run". In the source, it's "Rigor Explore run" - that might be a different thing. The instruction says "Name to preserve: explore-run". So we need to preserve that exact string if it appears. It does not appear as "explore-run" in the source. The source has "Rigor Explore run" (without hyphen). So we should not add it. We just translate the text. The text: "Rigor Improve / Rig

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...

Firecrawl Research를 사용하여 연구 질문에 답하는 논문을 찾습니다. 의미론적 검색, 의미론적 및 구조적 확장, 본문 내 검증을 활용합니다. 단일 논문 조회나 전체 다중 논문 세트 등 논문 검색/문

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.

사용자의 계획이나 디자인에 대해 끊임없이 질문합니다. 사용자가 구축 전에 계획을 스트레스 테스트하려 하거나 'grill' 트리거 문구를 사용할 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.

원시 아이디어를 구조화된 발산 및 수렴 사고를 통해 날카롭고 실행 가능한 개념으로 다듬습니다. 아이디어가 여전히 모호할 때, 계획을 확정하기 전에 가정을 검증해야 할 때, 또는 하나로 수렴하기 전에 옵션을 확장하고 싶을 때 사용합니다. "ideate", "refine this idea", 또는 "stress-test my plan"에 의해 트리거됩니다.

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...

사용자가 스스로 원한다고 생각하는 것이 아니라 실제로 원하는 것을 추출합니다. 한 번에 한 질문씩 인터뷰를 진행하여 근본 의도에 대한 신뢰도가 약 95%에 도달할 때까지 수행합니다. 요청이 불충분하게 명시된 경우("누구를 위해" 또는 "왜 지금" 없이 "X를 만들어 줘"), 사용자가 명시적으로 요청한 경우("인터뷰해 줘", "따져 봐 줘", "확실한가?", "내 생각을 스트레스 테스트해 줘"), 또는 계획, 명세, 코드가 존재하기 전에 모호한 요구사항을 조용히 임의로 채우고 있는 자신을 발견했을 때 사용합니다.

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 마케팅 질문에 대해 여러 전문가의 관점을 원할 때 — 전설적인 마케터들(세스 고딘, 데이비드 오길비, 유진 슈워츠, 에이프릴 던포드, 로리 서덜랜드, 알렉스 호모지, 바이런 샤프 등)로 구성된 시뮬레이션 자문 위원회. 또한 사용자가 '마케팅 위원회', '자문 위원회', '고문단', '세스 고딘이 뭐라고 할까', '오길비는 어떻게 생각할까', '호모지 채널', '여러 관점 얻기', '이걸 토론해 봐', '위원회가 검토하게 해' 등을 언급할 때도 사용합니다.

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.

ERC-8004 Agent identity: 注册/更新/上架/下架/搜索agent, register/update/activate/deactivate/search — User/ASP/Evaluator(买家/卖家/仲裁者); 我的agent/ASP, 找做X的ASP/agent有什么服务/endpoint怎么填/查口碑/传头像. + Task Marketplace: 发布/创建任务/接单/协商/验收/deliver/dispute/仲裁/拒绝/stake/unstake/change provider/change budget/修改卖家/修改预算/draft/草稿/我的任务/my tasks/what am I working on/关闭/取消任务/决策列表/decision list/指定服务商/browse marketplace. + task watch: 监听任务进展/历史消息/未读消息/未决策/outstanding decisions. + okx-a2a missing/uninitialized. Match by meaning....

OKX.AI(Agent 경제 시스템) 소개 및 온보딩 진입점. 사용자가 OKX.AI가 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지, 사용 방법이나 시작 방법을 묻거나, OKX.AI 튜토리얼/퀵스타트/도움말을 원하거나, 제품 이름을 다양한 철자/띄어쓰기/대소문자/오타 변형(OKXAI, okx ai, okx-ai, 소문자 okx.ai, 잘못 입력된 중국어 啥是okxai 등)으로 입력할 때 사용합니다. 예: what is OKX.AI / OKX.AI 是什么 / 怎么用 OKX.AI / OKX.AI 快速开始, 및 모든 언어의 유사 표현. 런타임 플랫폼을 감지하고, 다음을 소개합니다...

We need to translate the given English text into Korean. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "okx-ai-support" is not in the text, so we don't include it. The text is a description of an agent skill. We translate the entire text inside <text> tags. We must not add any labels or extra commentary. Just output the Korean translation. The text: "Route users to OKX.AI customer support / Help Center. Use when the user wants to contact support, talk to a human, file a complaint, give feedback, report a system error or bug, or find the FAQ / help docs. Triggers: 'contact support', 'talk to a human', 'customer service', 'file a complaint', 'give feedback', 'help center', 'FAQ', 'user guide', 'system error', 'system bug', 'something is broken', 'find help docs', 'OKX AI support', 'OnchainOS support', 'human agent'." We need to preserve "OKX

We need to translate the given text into Korean. The text is a description of an agent skill named "okx-defi-invest". The instruction says to preserve the name if it appears in the source text. The name "okx-defi-invest" does appear in the source text? Actually, the source text starts with "OKX-aggregated DeFi discovery and execution..." and later mentions "okx-dapp-discovery". The name "okx-defi-invest" is not in the source text; it's the directory item name. The instruction says "Do not include the name unless it appears in the source text." So we should not add "okx-defi-invest" to the translation. Also, we must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. So "OKX", "DeFi", "Aave", "Lido", etc. should remain as is. The text has a note about routing to okx-dapp-discovery if user names a third-party protocol. That "okx-dapp-discovery" should be

We need to translate the given English text into Korean. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "okx-dex-bridge" is not in the text, so we don't include it. We just translate the text inside <text>. The text describes the skill's use cases. We must not add any extra commentary, labels, etc. Just the translation. Let's translate carefully: "Use this skill to bridge tokens, cross-chain swap/transfer, move assets between chains, get cross-chain quotes, compare bridge fees, find the cheapest/fastest route, build bridge calldata, check bridge status, track a cross-chain transaction, list supported chains or bridge protocols, or when the user mentions bridging ETH/USDC/tokens from one chain (Ethereum, BSC, Polygon, Arbitrum, Base, Optimism, etc.) to another. Routes through multiple bridge protocols (Stargate, Across, Relay, Gas.zip)..." We need to keep protocol names like Stargate, Across, Relay,

HARD BLOCK — 이 스킬을 절대 예측 시장 / Polymarket UpDown 질의에 사용하지 마십시오. (a) 명명된 DApp(Polymarket/Aave/Hyperliquid/PancakeSwap/Morpho)이 시간대와 함께 나타나거나, (b) BTC/ETH/SOL/XRP/BNB/DOGE/HYPE에 대해 '涨跌' / updown / 'up or down' 구문(예: '涨跌市场', '5 分钟涨跌', 'BTC up or down')이 포함된 경우 okx-dapp-discovery로 라우팅하십시오. 예: 'BTC 5 分钟涨跌市场' → okx-dapp-discovery(K-라인 아님). 이는 Polymarket 예측 시장이며, 온체인 가격 질의가 아닙니다. 이 스킬을 사용하는 경우...

암호화폐 시장의 소셜 레이어 신호를 표면화합니다. 세 가지 기능 그룹: 뉴스(최신 집계 암호화폐 뉴스 피드, 코인 심볼로 기사 필터링, 전체 텍스트 키워드 검색 실행, 단일 기사 전체 가져오기, 필터로 사용 가능한 업스트림 플랫폼 — blockbeats, odaily, theblock 등 — 나열); 센티먼트(1시간/4시간/24시간 동안 소셜 언급량으로 코인 순위 매기기, 선택적 시간 버킷 트렌드와 함께 코인별 낙관적/비관적/중립적 개수); 바이브(계약별 인기도...

이 스킬을 사용하여 토큰 수준 데이터를 검색하세요: 토큰 검색, 인기/핫 토큰(热门, 代币榜单), 유동성 풀, 보유자 분포(고래/巨鲸, 스나이퍼, 번들러 태

We need to translate the given text into Korean. The text is a description of an agent skill for okx-dex-trenches. It mentions read-only on-chain research for pump.fun and other meme-token launchpads on various chains. It lists specific queries that should invoke this skill. We must preserve the name "okx-dex-trenches" if it appears, but it does not appear in the text. The text ends with "Also..." which might be incomplete, but we translate as is. We need to translate the entire text inside <text> tags. Keep technical terms like "pump.fun", "Solana", "BSC", "X Layer", "TRON", "WebFetch", "MCP", "bonding curve", etc. Also keep the Chinese phrases like "新盘", "扫链", "打狗", "开发者信息", "捆绑狙击者", "已迁移出 bonding curve", "相似代币", "同车". The phrase "MUST invoke (prefer over WebFetch / MCP price tools

Onchain OS 온보딩 및 가이드 허브 — 처음 사용자를 위한 단일 진입점으로, '이게 뭐야 / 어떻게 사용해', OKX.AI, 고객 지원 의도를 처리합니다. 의도를 분류하고 의도 라우팅 테이블을 통해 적절한 하위 흐름으로 라우팅합니다. 포함 내용: (1) Onchain OS 온보딩 + 환영 배너 — 'onchainos가 뭐야', 'onchain os가 뭐야', '무엇을 할 수 있어', 'onchainos가 무엇을 할 수 있어', 'onchainos가 무엇을 해', '이걸 어떻게 사용해', '어떻게 플레이해', 'onchainos 사용 방법', 'onchainos 플레이 방법', '어떻게...

온체인 OS 온보딩 진입 라우터입니다. 트리거: '온체인OS가 뭐야', '온체인 OS가 뭐야', '온체인OS로 뭘 할 수 있어', '온체인OS는 뭘 하는 거야', '이걸 어떻게 사용해', '어떻게 플레이해', '온체인OS 사용법', '온체인OS 플레이 방법', '온체인OS는 어떻게 작동해', '어떻게 시작해', '시작하기', '튜토리얼', '온보딩', '처음이야', '방금 설치했어', '이제 뭐 해', '지금 뭘 해야 해', '어디서 시작해', '너 누구야', '넌 뭐야', '온체인OS 소개해 줘', '온체인OS에 대해 알려줘', '나는 처음이야'....

XLayer, Solana, Ethereum, Base, BSC, Arbitrum, Polygon 및 20개 이상의 체인을 지원하는 온체인 트랜잭션 게이트웨이입니다. 사전 서명된/원시/이미 서명된 트랜잭션을 브로드캐스트하고, 직렬화된 트랜잭션을 온체인에 푸시하며, 현재 가스 가격을 조회하고, 가스 한도를 추정하며, 전송 전 트랜잭션을 시뮬레이션하거나 드라이런하고, 브로드캐스트된 주문을 추적하거나, txHash 또는 orderId로 트랜잭션 확인/보류 상태를 확인하는 기능을 호출합니다.

XLayer, Solana, Ethereum, Base, BSC, Arbitrum, Polygon 및 20개 이상 체인에서 공개 주소 포트폴리오를 조회합니다. 사용자가 지갑 주소를 제공하고 잔액, 토큰 보유량, 총 포트폴리오 가치 또는 DeFi 포지션(예: '0xAbc의 잔액 확인', '0xAbc가 보유한 토큰', '이 주소의 포트폴리오 가치')을 요청할 때 호출합니다. 명시적인 주소가 필요합니다. 사용자가 로그인한 지갑으로 주소 없이 사용할 경우 okx-agentic-wallet을 사용하세요.

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...

~/.readouts 아래에 깔끔하고 독립적인 HTML "readout" 문서(자동 유지 관리되는 인덱스 페이지 포함)를 생성합니다. 현재 대화에서 축적된 결과를 스냅샷으로 찍거나, 새로 호출될 때(예: "/readout on how github webhook events are processed") 명확화 질문으로 범위를 좁히고 코드베이스를 조사한 후 문서화합니다. 작업은 하위 에이전트에서 실행되므로 기본 대화의 컨텍스트가 깔끔하게 유지됩니다. 사용자가 /readout을 호출하거나 말할 때 사용하세요...

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.

높은 신뢰도의 1차 출처를 바탕으로 질문을 조사하고, 결과를 리포지토리에 마크다운 파일로 저장합니다. 사용자가 주제 조사, 문서나 API 사실 수집, 또는 읽기 작업을 백그라운드 에이전트에 위임하려 할 때 사용하세요.

We need to translate the given English text into Korean. The text describes a "Rigor Train skill" for deep learning research repositories. It specifies when to use it and when not to use it. The name "run-train" is not in the text, so we don't include it. We must preserve technical terms like "deep learning", "training command", "config", "seed", "log", "checkpoint", "status", "metric evidence", "train_outputs/". Also preserve "Rigor Train skill" as a proper name? It says "Rigor Train skill" - likely a skill name. We should keep it as is or translate? The instruction says "Preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "Rigor Train" might be a product/skill name, so preserve. But the target language is Korean, so we might need to decide. The instruction says "preserve" meaning keep as original. So "Rigor Train skill" stays. Also "deep learning" is a technical term, often kept as

warpdotdev/warp와 warp-server를 스캔하여 최근 병합된 PRODUCT.md 스펙 중 아직 warpdotdev/docs에 해당 문서 PR이 없는 항목을 찾습니다. 완전한 스펙이 발견되면 전체 문서 초안 PR을 자동 생성하고 엔지니어를 태그합니다. 스펙이 초안을 작성하기에 너무 부족한 경우 엔지니어에게 직접 알림을 보냅니다. 예약된 Oz ambient agent(예: 2-3일 간격)로 실행되도록 설계되었습니다. 자동 문서 트리거를 설정하거나 수동 문서 커버리지 스윕을 실행할 때 사용합니다.

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.

웹사이트를 위한 SEO 및 GEO(생성형 엔진 최적화). 키워드 분석, 스키마 마크업 생성, AI 검색 엔진(ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude) 및 전통적 검색(Google, Bing) 최적화. 사용자가 검색 가시성, 검색 최적화, 검색 순위, AI 가시성, ChatGPT 순위, Google AI 개요, 색인 생성, JSON-LD, 메타 태그 또는 키워드 연구를 개선하려는 경우 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.

모든 구현 결정을 공식 문서에 근거합니다. 권위 있는 출처가 인용된 코드로, 구식 패턴 없이 작업하려 할 때 사용하세요. 정확성이 중요한 프레임워크나 라이브러리로 구축할 때 사용하세요.

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.

에이전트 스킬을 발견하고 호출합니다. 세션을 시작할 때나 현재 작업에 적용되는 스킬을 찾아야 할 때 사용하세요. 이는 다른 모든 스킬이 어떻게 발견되고 호출되는지를 관리하는 메타 스킬입니다.

동영상(URL 또는 로컬 경로)을 시청합니다. yt-dlp로 다운로드하고, ffmpeg로 자동 크기 조정된 프레임을 추출하며, 캡션에서 대본을 가져오거나(또는 Whisper API 대체 사용) 결과를 Claude에 전달하여 동영상 내용에 대한 질문에 답변할 수 있도록 합니다.

방대한 작업 덩어리(단일 에이전트 세션이 처리할 수 있는 양보다 큰)를 이슈 트래커의 공유 조사 티켓 맵으로 계획하고, 목적지로 가는 길이 명확해질 때까지 하나씩 해결하세요.

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.

중요한 Warp 기능에 대한 TECH.md 스펙을 작성합니다. 현재 코드베이스와 구현 제약 조건을 조사한 후 진행합니다. 사용자가 제품 스펙과 연계된 기술 스펙, 구현 계획 또는 아키텍처 문서를 요청할 때 사용하세요.

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.