리서치 스킬

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...