테스트 없이 AI 스킬을 생성하면 에이전트가 압박 아래에서 무시하는 문서가 됩니다. 이 스킬은 스킬 생성에 테스트 주기 개발을 적용합니다: 먼저 실패 시나리오를 실행하고, 실패를 문서화한 후, 해당 특정 격차를 해결하는 스킬을 작성하고, 준수 여부를 확인합니다.

코드를 작성하기 전에 작은 작업으로 상세한 구현 계획을 생성하는 스킬입니다. 정확한 파일 경로, 테스트 명령어, 커밋 메시지와 함께 2~5분 단계로 작업을 구조화합니다.

어떤 코드 프로젝트도 검색 가능하고 연결 가능한 Obsidian 지식 베이스로 변환합니다. 이 스킬은 프로젝트 구조, 코드, API 를 분석하여 구조화된 문서를 자동으로 생성합니다.

이 스킬은 AI 에이전트가 위키링크, 콜아웃, 임베드, 속성 및 기타 Obsidian 전용 기능을 갖춘 올바른 구문으로 Obsidian Flavored Markdown을 생성하고 편집할 수 있게 해줍니다.

Obsidian JSON Canvas 파일은 정확한 JSON 구조가 필요합니다. 이 스킬은 노드, 엣지, 그룹, 연결을 포함한 유효한 캔버스 파일을 생성하기 위한 템플릿과 예시를 제공합니다.

정교한 릴리스 문서를 작성하려면 시간이 걸리며 언어 간 일관성을 유지해야 합니다. 이 스킬은 기존 저장소 메타데이터에서 바이ilingual README 생성을 자동화합니다.

품질 좋은 문서를 만드는 것은 어려운 작업입니다. 이 스킬은 사용자가 컨텍스트를 수집하고, 반복적인 개선을 통해 콘텐츠를 정제하며, 완성된 문서를 새로운 AI 인스턴스에서 테스트하여 독자에게 명확한지 확인하는 구조화된 3 단계 워크플로우를 제공합니다.

Makepad 기술 문서를 수동으로 관리하는 것은 시간이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 기술은 개발 경험을 바탕으로 Claude가 기술 콘텐츠를 자동으로 개선, 검증 및 개인화할 수 있게 합니다.

효과적인 Claude 스킬을 작성하려면 특정 규칙과 구조를 따라야 합니다. 이 스킬은 발견 가능하고 유지 관리 가능한 SKILL.md 파일을 만들기 위한 템플릿, 예제 및 가이드라인을 제공합니다.

14개 언어에 걸친 다국어 문서的一致성을 유지하는 것은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 VitePress 콘텐츠와 설정을 안전하게 업데이트하기 위한 명확한 경로와 규칙을 제공합니다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.