SEO 분석은 웹사이트의 검색 엔진 가시성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 기술적 SEO, 메타 태그, Core Web Vitals 및 스키마 마크업을 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공하여 순위를 향상시킵니다.

안전한 시스템을 설계하고 강력한 보안 통제를 구현합니다. 이 스킬은 보안 아키텍처, 인증, 인가 및 컴플라이언스 프레임워크에 대한 종합적인 가이드를 제공합니다.

보안 감사는 체계적인 방법론과 포괄적인 체크리스트가 필요합니다. 이 스킬은 OWASP Top 10 가이드, 취약점 평가 프레임워크, 포괄적인 보안 검토를 위한 감사 보고서 템플릿을 제공합니다.

종속성이 있는 독립형 Python 스크립트를 작성하려면 수동으로 설정하고 구성해야 합니다. 이 스킬은 바로 실행 가능한 PEP 723 인라인 메타데이터, 자동 종속성 관리 및 적절한 CLI 인수 구문 분석이 포함된 스크립트를 생성합니다.

잘못 작성된 프롬프트는 일관성 없는 AI 응답을 초래합니다. 이 스킬은 효과적인 프롬프트 설계를 위한 전문 기법을 제공하며, 퓨샷 학습, 사고 사슬 추론, 명확한 출력 형식 지정 등을 통해 LLM 성능을 향상시킵니다.

애플리케이션은 종종 느린 응답 시간, 높은 메모리 사용량, 그리고 열악한 사용자 경험에 시달립니다. 이 스킬은 병목 현상을 식별하고, 코드를 최적화하며, 부하 테스트를 수행하고, 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 계층 전반에서 핵심 웹 지표를 개선하는 전문가 지침을 제공합니다.

PDF 데이터 수동 추출은 지루하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 스킬은 Python 라이브러리를 사용하여 PDF에서 텍스트, 테이블 및 폼 데이터를 추출하는 코드 패턴을 제공합니다.

Next.js 애플리케이션을 구축하려면 App Router, Server Components 및 성능 패턴에 대한 이해가 필요합니다. 이 기술은 최신 패턴을 활용하여 Next.js 애플리케이션을 설계, 마이그레이션 및 최적화하기 위한 전문가 수준의 아키텍처 가이드를 제공합니다.

네트워크 문제는 가동 중지와 보안 취약점을 야기합니다. 이 스킬은 네트워크 아키텍처, 로드 밸런싱, DNS 구성, SSL/TLS 디버깅에 대한 종합 참조 가이드를 제공합니다.

n8n-Jira 자동화를 구축하는 팀에는 일관된 패턴과 규칙이 필요합니다. 이 스킬은 유지 관리 가능하고 안전한 자동화 코드를 보장하기 위해 표준화된 템플릿, 워크플로우 구조 및 Python 패턴을 제공합니다.

n8n 워크플로우를 구축하려면 JSON 구조, 노드 패턴 및 REST API 엔드포인트를 이해해야 합니다. 이 스킬은 웹훅, API 통합 및 자동화 워크플로우에 즉시 사용 가능한 패턴을 제공하며, n8n 인스턴스와 연동됩니다.

AI 어시스턴트는 종종 패턴 매칭만으로 검증 없이 결론을 도출합니다. 이 스킬은 증거 기반 추론, 다중 가설 생성, 체계적인 검증을 모든 결론 도출 전에 적용합니다. 가정 기반 권장 사항으로 인한 비용이 드는 오류를 방지합니다.

회의 녹취록에는 대부분의 사람들이 발견하지 못하는 귀중한 커뮤니케이션 스타일에 대한 인사이트가 담겨 있습니다. 이 스킬은 갈등 회피, 발언 습관, 경청 기술, 리더십 행동의 패턴을 식별하여 더 효과적인 커뮤니케이터가 되도록 도와줍니다.

MCP 서버 구성을 생성하려면 Model Context Protocol 아키텍처와 통합 패턴에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이 기술은 모든 서비스에 대한 MCP 통합을 설계, 구현 및 최적화하는 전문적인 지침을 제공합니다.

머신러닝 시스템 구축은 데이터 전처리부터 프로덕션 배포까지 복잡한 선택을 탐색해야 합니다. 이 스킬은 완전한 ML 수명주기를 위한 검증된 패턴을 제공합니다.

적합한 리드를 찾는 데는 몇 시간의 수동 조사가 필요합니다. 이 스킬은 귀하의 비즈니스를 분석하고 일치하는 기업을 식별하며 개인화된 연락 전략을 제공하여 연구 대신 아웃리치에 집중할 수 있도록 합니다.

Jira 이슈를 수동으로 관리하면 개발 시간이 줄어듭니다. 이 스킬은 AI 어시스턴트가 공식 REST API v3를 통해 자연어와 JQL 쿼리를 사용하여 Jira 이슈를 검색, 생성, 업데이트 및 전환할 수 있도록 합니다.

Go에서 테스트를 작성할 때 패턴과 모범 사례에 대한 안내가 없으면 어려울 수 있습니다. 이 스킬은 테이블 기반 테스트, 모킹, 컨테이너를 사용한 통합 테스트, 성능 벤치마크에 대한 종합적인 예제를 제공합니다.

Go 애플리케이션은 종종 메모리 할당과 동시성 패턴에서 숨겨진 성능 병목 현상을 겪습니다. 이 기술은 pprof를 사용하여 병목 현상을 식별하고, sync.Pool로 할당을 줄이며, 확장 가능한 효율적인 워커 패턴을 구현하는 검증된 기법을 제공합니다.

확장 가능한 Go 애플리케이션을 구축하려면 검증된 아키텍처 패턴이 필요합니다. 이 스킬은 클린 아키텍처, 헥사고날 아키텍처, DDD 원칙에 대한 프로덕션 수준의 코드 지침을 제공합니다.