데이터 및 보고 작업에는 명확한 출력 규칙을 갖춘 반복 가능한 Python 워크플로가 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 샌드박스 환경에서 분석, 차트 생성, 다운로드 가능한 문서 생성을 수행하도록 안내합니다.

이미지 검토에는 짧은 캡션뿐만 아니라 구조화된 시각적 추론이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 설명, 시각적 질문, OCR, 세부 정보 추출을 위한 GLM-4V 프롬프트를 안내합니다.

팀은 커스텀 스크레이퍼를 작성하지 않고도 깔끔한 형식의 웹 콘텐츠가 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 스크래핑, 검색, 맵, 크롤링, 추출, 상태 확인을 위한 Firecrawl 모드를 Claude, Codex, Claude Code가 사용할 수 있도록 안내합니다.

느린 데이터베이스 쿼리는 애플리케이션의 안정성과 확장성을 저해합니다. 이 스킬은 더 빠른 쿼리, 더 안전한 마이그레이션, 더 명확한 모니터링을 위한 실용적인 PostgreSQL 패턴을 제공합니다.

PostgreSQL 마이그레이션은 테스트를 통과하더라도 잠금, 느린 스캔, 인덱스 팽창을 유발할 수 있습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code에 더 안전한 스키마 및 쿼리 검토를 위한 실용적인 패턴을 제공합니다.

LLM 평가는 팀과 모델 전반에서 일관성을 유지하기 어렵습니다. 이 스킬은 반복 가능한 평가를 위해 judge 프롬프트, 루브릭, 지표, 편향 점검을 설계하는 데 도움을 줍니다.

Writing OQL queries requires exact schema names, JSON types, Candid escaping, and careful pagination. This skill provides practical patterns for reliable, read-only canister queries.

Logseq DB 그래프는 클래스, 속성, 노드가 엔티티를 공유하기 때문에 모델링하기 어려울 수 있습니다. 이 스킬은 스키마를 설명하고 클래스, 속성, 쿼리 설계를 안내합니다.

Logseq 사용자는 모든 쿼리를 직접 작성하지 않고도 페이지, 블록, 속성, 관계에 안정적으로 액세스해야 하는 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code에 로컬 Logseq 그래프 데이터를 읽기 위한 구조화된 헬퍼를 제공합니다.

Logseq DB 그래프는 원시 Datalog으로 쿼리하기 어려울 수 있습니다. 이 스킬은 필터, pull, 규칙, 날짜, 집계를 위한 재사용 가능한 패턴을 제공합니다.

Logseq Markdown 그래프는 구조를 잃지 않고 Database 형식으로 옮기기 어려울 수 있습니다. 이 스킬은 명확한 단계로 사용자가 마이그레이션을 계획, 가져오기, 검증, 문제 해결할 수 있도록 돕습니다.

대규모 Logseq 데이터베이스 템플릿은 수작업으로 검토하기 어렵습니다. 이 스킬은 EDN 구조, 품질 문제, 변형 간 차이를 요약합니다.

수동 YouTube 채널 조사는 느리고 일관성이 떨어집니다. 이 스킬은 BrowserAct를 사용하여 채널 데이터와 동영상 메트릭을 구조화된 출력으로 수집합니다.

팀은 여러 YouTube 동영상에서 신뢰할 수 있는 트랜스크립트 데이터셋이 필요합니다. 이 스킬은 키워드 검색에서 트랜스크립트, URLs, 게시자, 좋아요 수를 수집하는 BrowserAct 워크플로를 실행합니다.

수작업 Google Maps 리드 조사는 느리고 일관성이 떨어집니다. 이 스킬은 BrowserAct 워크플로를 실행하여 검색 결과에서 구조화된 지역 비즈니스 세부 정보를 수집합니다.

팀은 Google Maps에서 수동으로 복사하지 않고도 구조화된 로컬 리뷰 데이터가 필요합니다. 이 스킬은 AI 어시스턴트에서 BrowserAct 리뷰 추출 작업을 시작하고 상태를 모니터링합니다.

지역 비즈니스 조사는 느리고 일관성이 없을 수 있습니다. 이 스킬은 BrowserAct Google Maps 워크플로를 실행하여 keyword와 country로부터 구조화된 비즈니스 세부 정보를 수집합니다.

사용자가 피드백을 수동으로 수집하면 Amazon 리뷰 조사가 느립니다. 이 스킬은 ASIN을 BrowserAct에 제출하고 분석을 위한 구조화된 리뷰 데이터를 수집합니다.

Amazon 판매자는 최신 바이 박스, 가격, 판매자 데이터가 필요합니다. 이 스킬은 BrowserAct 워크플로를 실행하여 ASIN 수준의 구조화된 마켓플레이스 세부 정보를 수집합니다.

Amazon 상품 리서치는 알려진 ASIN의 최신 상품 세부 정보가 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 BrowserAct를 사용해 구조화된 제목, 가격, 평점, 브랜드, 설명 데이터를 가져옵니다.