사용자는 외부 AI 코딩 도구를 호출하는 방법에 대한 가이드가 필요합니다. 이 스킬은 적절한 인증 및 읽기 전용 제어를 통해 Codex, Gemini, Cursor를 호출하기 위한 Claude Code Task 에이전트 사용에 대한 문서화된 패턴과 워크플로우를 제공합니다.

여러 AI 코딩 프로바이더를 관리하려면 각각의 고유한 기능과 명령 패턴을 이해해야 합니다. 이 스킬은 적절한 인증, 읽기 전용 보호 장치 및 대체 전략을 사용하여 Claude, Codex, Gemini, Cursor에 작업을 위임하기 위한 문서와 워크플로를 제공합니다.

패키지 매니페스트를 수동으로 추적하고 업데이트하는 일은 시간을 낭비하고 오류를 유발합니다. 이 스킬은 코드의 새 import를 자동으로 감지하고 올바른 패키지 이름과 버전 제약으로 정확한 매니페스트 파일을 업데이트합니다.

익숙하지 않은 코드베이스를 이해하는 데 수많은 개발 시간이 낭비됩니다. 이 스킬은 진입점 식별, 의존성 추적, 아키텍처 패턴 감지, 기술 부채 목록화를 빠르게 수행할 수 있는 구조화된 패턴을 제공합니다.

LLM 출력 작업을 처리할 때 구문 분석 오류와 타입 불일치가 자주 발생합니다. 이 스킬은 Python과 TypeScript 자동 코드 생성과 함께 타입 안전 LLM 프롬프팅을 위한 범용 BAML 패턴을 제공합니다.

프로토콜 요구사항, 도구 설계 패턴 및 평가 전략에 대한 지침 없이 MCP 서버를 처음부터 구축하는 것은 복잡합니다. 이 스킬은 Python 또는 TypeScript로 프로덕션 준비가 완료된 MCP 서버를 생성하기 위한 포괄적인 워크플로우를 제공하며, 연구, 구현, 검토 및 평가 단계를 다룹니다.

Claude 대화에서 풍부한 HTML 아티팩트를 구축하려면 설정, 종속성 및 번들링이 필요합니다. 이 스킬은 프로젝트 초기화부터 단일 파일 번들 생성까지 전체 워크플로우를 자동화합니다.

사용자 정의 슬래시 명령어를 생성하려면 파일 형식, YAML 구성 및 동적 기능에 대한 이해가 필요합니다. 이 기술은 인수, 파일 참조 및 bash 실행을 통해 재사용 가능하고 강력한 명령어를 구축하는 방법에 대한 포괄적인 지침을 제공합니다.

셸 스크립트는 종종 따옴표가 없는 변수, 오류 처리 부족, 그리고 안전하지 않은 패턴으로 인해 실패합니다. 이 기술은 프로덕션 준비가 된 템플릿, 보안 인식 모범 사례, 현대적인 명령줄 대안을 제공하여 유지 관리 가능한 Bash 및 Zsh 스크립트를 작성하는 데 도움을 줍니다.

복잡한 과학용 Python 의존성은 연구 속도를 늦춥니다. Pixi는 빠른 의존성 해석, 재현 가능한 lockfile, 과학 컴퓨팅 프로젝트를 위한 매끄러운 환경 관리를 통해 conda와 PyPI 생태계를 통합합니다.

요구사항이 바뀌면 테스트가 없거나 부족해 소프트웨어가 깨집니다. 이 스킬은 코드 작성 전에 모든 행동 변화에 대해 검증된 테스트 커버리지가 확보되도록 하는 규율 있는 레드-그린-리팩터 방법론을 제공합니다.

추측으로 고치는 일을 멈추고 실제 근본 원인을 찾으세요. 이 스킬은 증상 처방과 반복되는 실패 시도를 막는 체계적인 디버깅 방법론을 제공합니다.

복잡한 다중 작업 구현은 범위 확장과 품질 문제로 이어지기 쉽습니다. 이 스킬은 작업별 새로운 서브에이전트와 이중 리뷰 게이트(스펙 준수 후 코드 품질)를 갖춘 구조화된 워크플로를 제공하며, diff 기반 검증으로 모든 작업이 정확히 구현되었는지 सुनिश्चित합니다.

코드 리뷰는 버그와 품질 문제를 프로덕션에 도달하기 전에 발견합니다. 이 스킬은 풀 리퀘스트 및 머지 리퀘스트의 AI 기반 코드 리뷰를 위한 구조화된 프롬프트와 체크리스트를 제공합니다.

코드 리뷰 피드백에는 अस्प अस्प? no. Translate: 코드 리뷰 피드백에는 불명확하거나 기술적으로 의심스럽거나 범위를 확장하는 제안이 포함될 수 있습니다. 이 스킬은 구현 전에 피드백을 체계적으로 평가하고, 필요 시 уточ? Keep Korean. ask clarifying questions and push back with technical reasoning. Provide full.

구조나 검증 없이 실행되는 개발 계획은 종종 실패합니다. 이 스킬은 배치 처리와 검토 체크포인트를 갖춘 체계적인 방법론으로 계획을 구현합니다.

여러 개의 관련 없는 테스트 실패를 순차적으로 수정하는 것은 시간이 많이 소모됩니다. 이 스킬은 독립적인 문제를 식별하고, 병렬로 집중적인 에이전트를 디스패치하며, 충돌 없이 효율적으로 수정 결과를 통합하는 검증된 워크플로우를 제공합니다.

에이전트가 일관성 없는 출력을 생성하여 하류 유효성 검증을 실패하게 만듭니다. 이 스킬은 정의된 스키마에 대해 구조화된 JSON의 유효성을 최종 출력 전에 검증하는 표준화된 패턴을 제공하여 데이터 품질을 보장합니다.

여러 AI 작업을 순차적으로 실행하면 시간이 낭비됩니다. 이 패턴을 사용하면 병렬 서브에이전트를 생성하여 독립적인 작업을 동시에 처리할 수 있어 전체 실행 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

반복적인 테스트 워크플로우로 문제를 조기에 발견하세요. 작업을 완료하기 전에 각 코드 변경 후 테스트, 린트 및 타입 체크를 실행합니다.