문서 불일성은 명확성과 전문성을 저해합니다. 이 스킬은 Metabase 작성 스타일 가이드를 기준으로 문서 변경 사항을 자동으로 검토하여 일관된 어조, 구조 및 서식을 보장합니다.

Clojure 개발은 REPL 기반 워크플로우와 적절한 컨벤션 없이는 생소하게 느껴질 수 있습니다. 이 스킬은 하향식 개발, 함수형 프로그래밍 패턴, 올바른 Clojure 코드를 작성하기 위한 핵심 편집 규칙에 대한 단계별 지침을 제공합니다.

이 스킬은 개발자들이 Metabase 코딩 표준에 맞춰 Clojure 및 ClojureScript 코드 변경 사항을 검토하는 데 도움이 됩니다. 스타일 위반, 코드 품질 문제 및 규정 준수 여부를 확인합니다.

Metabase API 엔드포인트는 타입 안전성과 오류 처리를 위한 검증 스키마가 필요합니다. 이 스킬은(route parameters, query parameters, request bodies, response structures에 Malli 스키마를 추가하는 방법에 대한 단계별 지침을 적절한 패턴과 규칙과 함께 제공합니다.

이 스킬은 개발자가 mcp-use 프레임워크를 사용하여 도구, 리소스, 프롬프트 및 인터랙티브 위젯이 있는 Model Context Protocol 서버를 생성할 수 있도록 도와줍니다. 참고: 이 스kill은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 mcp-app-builder를 사용하세요.

MCP 서버를 구축하는 개발자들은 프레임워크 모범 사례, 보안 패턴 및 일반적인 구현 함정에 대한 안내가 필요합니다. 이 스킬은 mcp-use 프레임워크를 사용하여 프로덕션 준비가 된 MCP 서버를 만들기 위한 종합 문서와 참조 자료를 제공합니다.

이 스킬은 mcp-use와 OpenAI Apps SDK를 사용하여 대화형 위젯이 있는 ChatGPT 앱 구축에 대한 종합 문서를 제공합니다. 개발자가 풍부하고 대화형 ChatGPT 경험을 만들기 위한 아키텍처, 설정, 구현 및 고급 패턴을 안내합니다.

외부 서비스와 API는 Claude Code 플러그인에서 직접 접근할 수 없습니다. Model Context Protocol을 사용하면 데이터베이스, 클라우드 서비스 및 사용자 정의 도구와 구조화된 통합이 가능합니다. 외부 기능을 Claude Code 도구로 노출하려면 MCP 서버를 연결하세요.

MCP 서버를 생성하려면 프로토콜 설계, 도구 패턴 및 테스트 전략에 대한 이해가 필요합니다. 이 가이드는 Claude 및 기타 LLM 플랫폼과 원활하게 통합되는 Python 또는 TypeScript에서 프로덕션 준비가 된 MCP 서버를 구축하기 위한 단계별 지침을 제공합니다.

Mastra는 AI 에이전트와 워크플로우를 구축하기 위한 TypeScript 프레임워크입니다. 이 스킬은 최신 API를 사용하고 일반적인 오류를 방지하기 위한 포괄적인 문서 조회 전략과 코드 패턴을 제공합니다.

Flutter 개발자는 부드럽고 성능이 좋은 애니메이션을 만드는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 암시적 애니메이션, 명시적 애니메이션, 히어로 전환, 순차 애니메이션, 물리 기반 모션을 위한 종합적인 지침을 제공하여 완성도 높은 모바일 환경을 만들어줍니다.

프로젝트용 시각 자산을 만들려면 비용이昂贵的 디자인 도구나 수동 일러스트레이션이 필요합니다. 이 스킬은 Google Gemini 3 Pro Preview API를 사용하여 즉각적인 이미지 생성을 지원하며, 레퍼런스 이미지를 통해 여러 에셋에서 일관된 스타일과 캐릭터 외관을 유지할 수 있습니다.

여러 NotebookLM 노트북에서 답변을 찾는 것은 느리고 반복적입니다. 이 스킬은 가이드된 Chrome 자동화 흐름을 통해 NotebookLM 쿼리를 라우팅하고 노트북 항목을 관리합니다.

프론트엔드 코드 리뷰는 배포 전에 개발자가 버그와 애드퍼턴을 잡을 수 있도록 돕습니다. 이 스킬은 TypeScript, JavaScript, TSX, JSX 파일에 대한 자동화된 체크리스트 기반 리뷰를 업계 모범 사례를 사용하여 제공합니다.

복잡한 React 컴포넌트는 테스트와 유지보수가 어려워집니다. 이 스킬은 커스텀 훅 추출, 하위 컴포넌트 분리, Dify 전용 컨벤션 적용을 통해 고复杂度 컴포넌트를 리팩토링하기 위한 패턴과 워크플로를 제공합니다.

프로덕션급 LLM 애플리케이션을 구축하려면 복잡한 아키텍처 패턴을 이해해야 합니다. 이 스킬은 에이전트, 체인, 메모리 관리 및 도구 통합을 위한 검증된 LangChain 패턴을 제공합니다.

복잡한 주제를 효율적으로 연구하여 압도당하지 마세요. 이 스킬은 연구를 관리 가능한 하위 주제로 구성하고 종합적인 보고서로 결과를 합성합니다.

처음부터 AI 스킬을 만들려면 구조, 모범 사례, 유효성 검사에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 모든 도메인이나 워크플로우를 위한 스킬을 구축, 스캐폴딩 및 검증하기 위한 단계별 지침과 자동화된 도구를 제공합니다.

정확한 LangGraph 문서를 찾으려면 여러 페이지를 탐색하고 방대한 콘텐츠를 필터링해야 합니다. 이 스킬은 자동으로 문서 인덱스를 가져오고, 질문과 관련된 가장 적합한 가이드를 식별하며, 필요한 특정 콘텐츠를 검색합니다.

물리학, 수학, 컴퓨터 과학 및 정량적 생물학 분야의 학술 논문을 찾는 것은 시간이 많이 소요됩니다. 이 스킬은 arXiv 프리프린트 저장소에 직접 접근하여 논문 제목과 초록을 즉각적으로 검색하고 검색할 수 있게 해줍니다.