딥러닝 리포지토리는 변경하기 전에 이해하기 어렵습니다. 이 스킬은 코드를 수정하지 않고 진입점, 설정, 평가 경로, 검토 위험을 매핑합니다.

연구 재현은 에이전트가 근거를 건너뛰거나, 광범위한 명령을 실행하거나, 프로토콜을 변경할 때 자주 실패합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 감사 가능한 출력으로 README 우선 재현을 수행하도록 안내합니다.

연구팀은 결과를 과장하지 않으면서 후보 아이디어를 테스트할 수 있는 체계적인 방법이 필요합니다. 이 스킬은 소스 조회, 아이디어 순위화, 제한된 실행, 감사 가능한 출력을 구조화합니다.

CTF OSINT clues often span disconnected public sources and media artifacts. This skill organizes practical methods for authorized identity, geolocation, archive, DNS, and web research.

Apple Bazel builds usually require local Xcode and compatible Mac hardware. This skill guides remote builds, simulator installation, uploads, verification, and troubleshooting through Limrun.

Local Apple builds require macOS and Xcode infrastructure. This skill sends projects to Limrun for remote builds, simulator installation, signing, previews, and App Store uploads.

iOS UI testing often requires macOS hardware and manual simulator access. This skill controls Limrun cloud simulators through the lim CLI from any supported environment.

Text-only DeepSeek clients cannot interpret pasted images or produce image files. This skill deploys a proxy using OCR, vision models, and generation backends.

크리에이티브 팀은 수동 작업 추적 없이 빠른 이미지 및 비디오 생성이 필요합니다. 이 스킬은 프롬프트를 LibTV로 전송하고, 진행 상황을 폴링하며, 레퍼런스를 업로드하고, 결과를 다운로드합니다.

Automated browsers can expose inconsistent fingerprints that weaken test reliability. This skill measures those inconsistencies with liarjs and explains the failing checks.

Fingerprint scores often hide which component caused each failure. This skill maps liarjs checks to launch, page, network, or machine sources.

Browser fingerprint changes can silently break automated Chromium workflows. This skill adds repeatable liarjs scans, baseline comparisons, and score gates to CI pipelines.

Contradictory browser and network signals can reveal automation or spoofing. This skill runs liarjs checks and explains the resulting consistency score.

Substantial agent tasks often end with incomplete work or unsupported completion claims. Unlazy creates acceptance gates, runs checks, and records evidence before reporting completion.

일반적인 AI 화면은 종종 일관성이 없어 보이고 다듬기 어렵습니다. 이 스킬은 프로젝트 방향을 Google Stitch, Claude, Codex, Claude Code를 안내하는 구조화된 DESIGN.md로 전환합니다.

기존 앱은 종종 일반적이거나, 일관성이 없거나, 미완성처럼 느껴집니다. 이 skill은 인터페이스를 감사하고 핵심 스택을 변경하지 않으면서 집중적인 시각적 개선을 적용합니다.

일반적인 AI 생성 인터페이스는 종종 복잡하거나, 번들거리거나, 일관성이 없어 보입니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 차분한 에디토리얼 레이아웃을 만들 수 있도록 정밀한 시각 규칙을 제공합니다.

많은 데이터 중심 인터페이스는 일반적이고 시각적으로 부드러워 보입니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code에 그리드, 타이포그래피, 색상, 텍스처에 대한 정밀한 인더스트리얼 브루탈리스트 UI 규칙을 제공합니다.

시각 중심 웹사이트 제작에서는 참조 이미지와 프론트엔드 구현 사이의 충실도가 자주 떨어집니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 이미지 우선 분석과 충실한 구현을 수행하도록 안내합니다.

프론트엔드 이미지 프롬프트는 종종 반복적인 레이아웃을 만들어냅니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 섹션별로 뚜렷하게 구분되는 웹사이트 레퍼런스 이미지를 만들도록 안내합니다.