프론트엔드 디버깅에는 명령 간에도 유지되는 실제 브라우저 세션이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 탐색, 검사, 스크린샷 및 로그를 위한 Playwright 기반 브라우저 제어를 제공합니다.

일반적인 Go 컬렉션 변환에는 반복적인 루프와 헬퍼 코드가 필요할 수 있습니다. 이 스킬은 Go 1.18 이상 프로젝트를 위한 간결한 samber/lo 패턴을 제안합니다.

GitLab 이슈와 merge request 작업에는 정확한 CLI 명령과 일관된 설명이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 GitLab 항목을 조회, 생성, 업데이트하기 위한 glab 워크플로를 따르도록 안내합니다.

GitHub 리뷰 및 릴리스 작업에는 여러 명령과 반복적인 컨텍스트 수집이 필요할 수 있습니다. 이 스킬은 PR 컨텍스트를 수집하고 구조화된 워크플로로 Issue 또는 PR 변경을 안내합니다.

웹 페이지에는 탐색 메뉴, 스크립트, 차단된 콘텐츠가 포함되는 경우가 많아 깔끔하게 추출하기 어렵습니다. 이 스킬은 URL을 가져와 핵심 콘텐츠를 여러 형식으로 반환합니다.

최신 기술 답변에는 실시간 웹 소스와 집중된 코드 참조가 필요한 경우가 많습니다. 이 skill은 CLI에서 Exa 검색을 실행하고 검토를 위한 웹 또는 프로그래밍 컨텍스트를 반환합니다.

DBX Studio는 스트리밍 및 도구 제공자 전반에서 일관된 어시스턴트 동작이 필요합니다. 이 스킬은 어조, 도구 순서, 응답 형식, SQL 안전성을 위한 프롬프트 편집을 안내합니다.

데이터베이스 사용자는 연결 유형과 스키마에 맞는 신뢰할 수 있는 SQL이 필요합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 스키마를 검사하고, 읽기 전용 쿼리를 작성하며, 결과를 명확하게 설명하도록 안내합니다.

데이터베이스 방언 전반에서 올바른 SQL을 작성하는 일은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 안전한 DBX Studio 쿼리를 만들 수 있도록 돕습니다.

원시 쿼리 결과를 적절한 차트로 바꾸려면 반복적인 설정이 필요할 수 있습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 차트 유형을 선택하고, SELECT 쿼리를 작성하며, DBX Studio 차트 생성을 호출하도록 안내합니다.

데이터베이스 팀은 분석 전에 테이블, 관계, 데이터 품질을 빠르게 확인해야 하는 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex 또는 Claude Code가 구조화된 DBX Studio 프로파일링 워크플로를 따르도록 안내합니다.

낯선 데이터베이스를 탐색하는 일은 느리고 일관성이 없을 수 있습니다. 이 스킬은 DBX Studio에 스키마 검토, 프로파일링, 관계, 품질 검사를 위한 반복 가능한 워크플로를 제공합니다.

DBX Studio 팀에는 AI 도구 정의, 제공업체, 실행 경로에 대한 신뢰할 수 있는 지도가 필요합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 관련 구현 영역을 찾도록 안내합니다.

ZINC 전반에서 구매 가능한 화합물과 유용한 유사체를 찾으려면 전문적인 쿼리 구문이 필요할 수 있습니다. 이 스킬은 검색, 다운로드, 필터링 및 도킹 준비 과정을 안내합니다.

대규모 과학 배열은 메모리와 스토리지 시스템에 과도한 부담을 줄 수 있습니다. 이 스킬은 Zarr, NumPy, Dask, Xarray를 활용한 청킹, 압축, 클라우드 스토리지 및 병렬 워크플로를 안내합니다.

Zapier 워크플로는 세션이 바뀌면 기억하고 일관되게 실행하기 어려워집니다. 이 스킬은 재사용 가능한 패턴을 문서화하고 webhook 또는 MCP 도구를 통해 구성된 Zap을 실행합니다.

복잡한 대화형 아티팩트에는 단일 HTML 스니펫보다 더 많은 구조가 필요합니다. 이 스킬은 React 프로젝트를 스캐폴딩하고 공유 가능한 하나의 HTML 파일로 번들링합니다.

허용된 온라인 동영상을 저장하려면 형식, 품질, 구성에 대해 신중히 선택해야 할 수 있습니다. 이 스킬은 개별 동영상, 재생목록, 오디오 및 메타데이터에 대한 다운로드 요청을 구조화합니다.

UX 팀은 다양한 행동 데이터와 인터뷰 데이터를 명확한 페르소나로 구체화하는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 패턴을 식별하고, 원형을 생성하며, 조사 결과를 디자인 시사점과 연결합니다.

단백질 연구에는 UniProt의 정밀한 검색, 서열, 주석 및 식별자 매핑이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 반복 가능한 단백질 데이터 액세스를 위한 직접적인 REST 워크플로와 Python 클라이언트를 제공합니다.