업계 선도적인 AI 모델을 활용해 유료 구독 없이 전문적인 이미지, 제품 목업, 마케팅 시각 자료를 만들어 보세요. FLUX, Gemini, Grok, Seedream 등 50개 이상의 모델을 단일 명령줄 인터페이스에서 사용할 수 있습니다.

GPU나 인프라를 관리하지 않고 250개 이상의 AI 애플리케이션에 접근하세요. inference.sh CLI는 이미지 생성, 비디오 제작, 언어 모델, 웹 검색, 소셜 미디어 자동화를 서버리스 클라우드 실행을 통해 통합 인터페이스로 제공합니다.

알 수 없는 스킬을 설치하면 맬웨어, 데이터 유출, 시스템 침해의 위험이 있습니다. SkillScan 은 설치 전 악성 코드를 자동으로 감지하여 위험한 스킬이 환경에 유입되는 것을 차단합니다.

RouterOS에는 tcpdump과 같은 표준 패킷 캡처 도구가 내장되어 있지 않습니다. 이 스킬은 내장 RouterOS 스니퍼와 호스트 머신의 Wireshark 또는 tshark로 TZSP 스트리밍을 통한 완전한 패킷 캡처 워크플로를 제공합니다.

MikroTik RouterOS CHR은 테스트 및 개발을 위한 완전한 기능을 갖춘 가상 라우터를 제공하지만, 설정에는 QEMU 옵션, VirtIO 드라이버 및 펌웨어 구성을 탐색해야 합니다. 이 스킬은 가속화, 적절한 VirtIO 설정 및 REST API 통합을 포함한 CHR 실행에 대한 완전한 가이드를 제공합니다.

MikroTik RouterOS 장치 플래싱에는 BOOTP, TFTP, 패키지 관리 및 스크립팅에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 단일 장치 및 다중 장치 설치를 위한 자동화 패턴과 함께 완벽한 netinstall-cli 참조 문서를 제공합니다.

MikroTik 기기 검색을 구현하려면 MNDP 와이어 포맷과 RouterOS 이웃 API를 이해해야 합니다. 이 스킬은 프로토콜 사양, TLV 파싱 예제, REST API 패턴을 제공하여 Claude 또는 Claude Code 워크플로우에 안정적인 이웃 검색을 구축할 수 있도록 합니다.

MikroTik 라우터를 수동으로 구성하는 것은 반복적인 작업에 시간을 낭비합니다. 이 스킬은 AI 에이전트에게 RouterOS v7 지식을 제공하여 첫 시도에서 올바른 CLI 명령, REST API 호출 및 자동화 스크립트를 작성할 수 있게 합니다.

MikroTik RouterOS에서 컨테이너를 실행하려면 표준 Docker와 크게 다른 자체 OCI 구현을 이해해야 합니다. 이 스킬은 RouterOS 기기에서 컨테이너 설정, 네트워킹, 이미지 관리 및 라이프사이클 운영에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.

RouterOS와 상호작용하는 도구를 구축하려면 명령 계층 구조를 이해해야 합니다. 이 스킬은 /console/inspect API를 통해 RouterOS 명령 트리를 프로그래매틱하게 탐색하고 RAML 또는 OpenAPI 스키마를 생성하는 지식을 제공합니다.

MikroTik RouterOS 컨테이너 애플리케이션을 위한 YAML 구성을 생성하고 검증합니다. 이 스킬은 docker-compose 지식 없이도 RouterOS /app 서브시스템을 위한 서비스, 포트, 볼륨, 네트워크를 정의하는 데 도움을 줍니다.

문서와 프레젠테이션에서 일관된 비주얼 스타일이 필요합니다. 이 스킬은 10개의 큐레이션된 테마를 제공하며 요구사항에 따라 커스텀 테마를 생성할 수 있습니다. 슬라이드, 문서, 보고서에 맞는 색상과 글꼴을 적용하세요.

연구 노트를 정리하고 요약을 수동으로 생성하는 데 상당한 시간이 소요됩니다. 이 스킬은 Google NotebookLM API에 연결하여 소스를 생성하고, 오디오 개요를 생성하며, 노트북을 프로그래밍 방식으로 관리합니다.

Claude 및 Claude Code용 AI 스킬을 직접 구축합니다. 이 템플릿은 AI 기능을 확장하는 커스텀 스킬 생성을 위한 기초를 제공합니다.

이 스킬은 테스트 주도 개발 (TDD) 의 그린 페이즈 원칙에 따라 실패하는 테스트를 통과시키기 위한 가능한 가장 간단한 코드를 구현하도록 도와줍니다. 사용자가 과잉 엔지니어링 없이 테스트 요구사항을 충족하기에 충분한 코드만 작성하도록 안내합니다.

인터넷에서 정확하고 최신 정보를 찾는 것은 시간이 많이 소요됩니다. 이 스킬은 관련성 점수, 콘텐츠 스니펫 및 도메인 필터링과 함께 LLM 소비에 최적화된 AI 준비 검색 결과를 제공합니다.

이 스킬은 Tavily 추출 API를 사용하여 특정 URL에서 깨끗한 마크다운 또는 텍스트 콘텐츠를 추출합니다. 사용자 정의 스크래핑 코드를 작성하지 않고 연구, 문서 검색 및 콘텐츠 집계에 이상적입니다.

텍스트를 음성으로 변환하려면 복잡한 설정과 API 키가 필요합니다. 이 스킬은 로컬 음성 클로닝과 클라우드 서비스를 포함한 다수의 TTS 엔진에 대한 통합 인터페이스를 제공합니다.

AI 모델이 검색 결과를 infallible한 진실로 취급하는 것을 방지합니다. 외부 증거 수집, 소스 계층화, 검증 확산 방지를 위한 구조화된 프로토콜을 수립합니다.

AI 모델은 종종 복잡한 사용자 입력에 대해 잘못된 레이어에서 답변하여 드리프트, 과대 해석 또는 거짓 확신을 야기합니다. 구조적 판단은 입력을 분석하여 주요 구조적 문제를 식별하고 응답하기 전에 올바른 처리 레이어로 라우팅합니다.