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기술 사양으로 생성된 일반적인 시각 자료는 밋밋하고 PowerPoint 기본 디자인과 같은 미학을 만들어냅니다. 이 스킬은 창의적 브리프 방법론을 제공하여 AI 추론을 활성화하여 독특하고 교육적으로 효과적인 시각 자료를 생성합니다.

UI 리뷰는 종종 주관적인 의견 싸움으로 전락되곤 합니다. 이 스킬은 업계 권위 있는 기관의 근거 기반 원칙에 디자인 피드백을 체계적인 3차원 프레임워크로 뒷받침합니다.

잘못된 AI 도구를 선택하면 컨텍스트가 낭비되고 비용이 증가하며 개발 속도가 느려집니다. 이 프레임워크는 도구 기능(Claude Code, Gemini CLI)을 특정 작업 요구사항과 체계적으로 매칭하여 최적의 리소스 배분과 프로젝트 성공을 보장합니다.

기술 콘텐츠에는 종종 게이트키핑 언어, 정의되지 않은 전문 용어, 일치하지 않는 독서 수준과 같은 숨겨진 장벽이 포함되어 있습니다. 이 기술은 추론 렌즈를 통해 콘텐츠를 체계적으로 검토하여 학습자가 마주하기 전에 접근성 문제를 식별합니다.

수동으로 lesson 요약을 만드는 것은 시간이 걸리고 핵심 통찰을 놓칠 수 있습니다. 이 스킬은 검증된 소크라테스 질문 프레임워크를 사용하여 모든 lesson 파일에서 핵심 개념, 멘탈 모델 및 실용적 패턴을 일관되게 추출합니다.

스킬은 종종 측정 가능한 숙련도 수준이 부족합니다. 이 스킬은 CEFR, Bloom의 분류체계, DigComp 프레임워크를 적용하여 모든 스킬을 검증된 진행 경로와 일관된 스킬 진행 트랙과 함께 국제적으로 인정되는 수준에 매핑합니다.

Claude 스킬은 효과적으로 작동하기 위해 전문화된 구조가 필요합니다. 이 스킬은 도메인 지식, 워크플로우 및 도구 통합으로 Claude를 확장하는 검증된 프레임워크를 제공하고, 스킬을 생성, 검증 및 패키징합니다.

일회성 수정 사항이 RII 구성요소에 인코딩되지 않으면 다시 발생합니다. 이 기술은 수정 세션을 영구적인 조직 지능으로 변환하여 학습 내용을 향후 오류를 방지할 적절한 구성요소로 라우팅합니다.

이해를 평가하는 문항을 작성하려면 상당한 노력이 필요합니다. 이 스킬은 정답 분산이 균형 잡히고, 선택지 길이가 동일하며, 즉각적인 피드백 설명이 포함된 50개의 대학 수준 개념 문항을 생성하기 위한 구조화된 방법론을 제공합니다.

반복적인 AI 상호작용은 시간을浪费하고 일관성 없는 결과를 생성합니다. 이 스킬은 성공적인 프롬프트에서 패턴을 추출하여 재사용 가능한 템플릿으로 인코딩하는 방법을 가르쳐 줍니다. 이를 통해 시간을 절약하고 오류를 줄이며 도메인 전문성을 캡처할 수 있습니다.

PowerPoint 파일을 생성, 편집 또는 분석해야 하시나요? 이 스킬은 HTML-PPTX 변환, OOXML 조작, 슬라이드 재배치, 텍스트 추출 및 템플릿 기반 프레젠테이션 워크플로우를 위한 도구를 제공합니다.

PDF 문서는 프로그래밍 방식으로 편집하기 어렵습니다. 이 스킬은 텍스트와 테이블 추출, 새 PDF 생성, 문서 병합 및 분할, PDF 폼 자동 작성을 위한 도구를 제공합니다.

Nx 모노레포는 프로젝트 그래프, 영향받는 명령어, 캐싱 전략에 대한 전문 지식이 필요하며 빌드 성능을 최적화합니다. 이 기술은 전문적인 Nx CLI 명령어, 코드 생성 패턴, AI 지원 개발을 위한 Python과 uv 워크스페이스 통합을 제공합니다.

챕터 슬라이드를 만드는 것은 시간이 많이 들고 종종 일반적이고 텍스트가 많은 프레젠테이션을 생성합니다. 이 스킬은 NotebookLM에 대한 숙련도 교정 프롬프트를 제공하여 명확한 내러티브 아크와 실행 가능한 끝맺음으로 교육적으로 정렬된 슬라이드 덱을 생성합니다.

외부 서비스를 위한 MCP 서버 생성에는 프로토콜 사양, 도구 설계 패턴 및 평가 방법론에 대한 이해가 필요합니다. 이 가이드는 도구 설계, 인증, 오류 처리 및 모범 사례와 함께 Python 및 TypeScript에서 프로덕션 품질의 MCP 서버를 구축하기 위한 포괄적인 지침을 제공합니다.

복잡한 Next.js 애플리케이션 디버깅에는 라우트, 컴포넌트 및 빌드 구성을 검사해야 합니다. 이 스킬은 개발 환경에서 직접 라우트 나열, 컴포넌트 검사 및 빌드 정보를 확인할 수 있는 MCP 기반 도구를 제공합니다.

교육자들은 구체적이고 검증 가능한 학습 성과를 작성하는 데 어려움을 겪습니다. 이 기술은 Bloom의 분류법과 CEFR 수준에 정렬된 측정 가능한 목표를 생성하여 학습자들이 달성할 내용과 성공이 어떻게 측정될지를 정확히 알 수 있도록 합니다.

수업을 위한 전문적인 다이어그램 제작은 몇 시간의 디자인 작업이 필요합니다. 이 스킬은 Gemini 3와 브라우저 자동화, 6단계 품질 관리를 활용하여 교육용 시각 자료를 생성하는 구조화된 워크플로우를 제공합니다.

팀들은 종종 Helm 차트 예제를 아키텍처를 이해하지 않고 복사합니다. 이 스킬은 체계적인 아키텍처 분석을 통해 특정 제약 조건과 운영 요구사항에 맞는 차트를 만드는 방법을 안내합니다.

웹 인터페이스 구축은 종종 일반적이고 예측 가능한 디자인으로 이어집니다. 이 스킬은 AI 어시스턴트가 표준 패턴과 구별되는 독특한 미학, 창의적인 타이포그래피, 정교한 애니메이션을 갖춘 대담하고 프로덕션 수준의 프론트엔드 코드를 생성하도록 안내합니다.

교육자들은 인지 과학 원리를 적용한 다양한 연습 문제를 만드는 데 많은 시간을 보냅니다. 이 스킬은 템플릿과 근거 기반 학습 전략을 활용하여 인출 연습, 간격 반복, 난이도 진행이 포함된 완전한 연습 문제 세트를 생성합니다.

Docusaurus 문서를 GitHub Pages에 배포하려면 빌드 설정, GitHub Actions 워크플로우 및 배포 브랜치에 대한 수동 구성이 필요합니다. 이 스킬은 CI/CD 트리거 전에 사전 검증된 템플릿과 로컬 테스트를 사용하여 전체 프로세스를 자동화합니다.

문서 요청은 과도한 토큰을 소비합니다. 이 스킬은 Context7 MCP와 지능형 셸 파이프라인 필터링을 사용하여 코드 예제와 API 시그니처만 추출하여 86.8%의 토큰 사용량을 줄이면서 모든 필수 정보를 보존합니다.

콘텐츠 제작자는 교육 자료를 개선하기 위한 체계적이고 객관적인 품질 평가가 필요합니다. 이 스킬은 6개 범주의 가중치 루브릭과 증거 기반 점수 시스템을 제공하여 책 챕터와 레슨을 일관되게 평가하고 개선할 수 있습니다.