firebase-ai-logic-basics
웹 애플리케이션에 Firebase AI Logic(Gemini API)을 통합하기 위한 공식 가이드입니다. 설정, 다중 모달 추론, 구조화된 출력 및 보안에 대해 다룹니다.
스킬 불러오는 중
스킬 불러오는 중
스킬 불러오는 중
SKILL DIRECTORY
설치 수와 최근 흐름을 기준으로 필요한 Agent Skill을 찾아보세요.
skills.sh API 기준방금 확인
웹 애플리케이션에 Firebase AI Logic(Gemini API)을 통합하기 위한 공식 가이드입니다. 설정, 다중 모달 추론, 구조화된 출력 및 보안에 대해 다룹니다.
>- 관련 작업을 지원합니다.
명령줄에서 Sentry CLI를 사용하여 Sentry와 상호작용하는 방법에 대한 가이드입니다. 사용자가 이슈, 이벤트, 프로젝트, 조직을 확인하거나, API 호출을 수행하거나, CLI를 통해 Sentry에 인증하는 방법에 대해 문의할 때 이 가이드를 참조하십시오.
Cloudflare One Zero Trust 및 SASE 배포를 설계, 구성, 문제 해결 또는 검토합니다. 타사 솔루션에서 마이그레이션을 계획할 때는 cloudflare-one-migrations를 사용하십시오.
Workers, KV, R2, D1, Vectorize, Hyperdrive, Workers AI, 컨테이너, 큐, 워크플로, 파이프라인 및 시크릿 스토어를 배포, 개발 및 관리하기 위한 Cloudflare Workers CLI입니다. wrangler 명령어를 실행하기 전에 이 문서를 불러와 올바른 구문과 모범 사례를 확인하십시오. 사전 학습된 지식보다는 Cloudflare 문서에서 정보를 검색하는 데 중점을 둡니다.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 정지 이미지의 조명을 다시 설정할 수 있습니다(조명 구성, 색온도, 방향 또는 분위기 변경). Qwen Edit 2509의 전용 `relight` LoRA 엔드포인트로 라우팅되어 전용 조명 재설정 기능을 제공하며, 문장 형태의 조명 설명만으로도 충분한 경우에는 정체성 보존 편집 엔드포인트(Nano Banana 2 Edit, GPT Image 2 Edit, FLUX Kontext Pro)로 대체됩니다. 제품 조명 재설정(스튜디오 소프트박스 → 창가 빛), 인물 사진의 분위기 변경(흐린 날 → 골든 아워), 또는 색보정 변경에 사용하세요. "relight", "relighting", "change the lighting", "make it golden hour", "studio lighting", "rim light", "blue hour", "soft window light", "change light direction", "color temperature" 또는 스틸 이미지의 조명 방식을 변경해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
RunComfy에서 이미지 편집하기 — 이 스킬은 사용자의 의도를 RunComfy 카탈로그에 있는 적절한 편집 모델과 매칭해 주는 스마트 라우터입니다. Nano Banana Edit(최대 20개 일괄 처리, 정체성 보존 기본 설정), OpenAI GPT Image 2 Edit(이미지 내 다국어 텍스트 재작성, 다중 참조 합성, 레이아웃 정밀도), Flux Kontext Pro(단일 참조 고충실도 국소 편집), 또는 Z-Image Turbo Inpaint(마스크 기반 정밀 영역 편집) 중 하나를 선택합니다. 각 모델의 문서화된 프롬프트 패턴을 묶어두어, 스킬이 잘못된 모델에 반복 횟수를 낭비하지 않고 더 정교한 편집 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run <vendor>/<model>/edit`을 호출합니다. "image edit", "edit image", "image-to-image", "i2i", "swap background", "remove object", "rewrite headline" 또는 단일 이미지나 일괄 이미지를 편집하라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
Generate talking head avatar videos with Pruna P-Video-Avatar via inference.sh CLI. Turn a portrait image into a realistic speaking video with built-in TTS. 18x faster and 6x cheaper than competitors. Models: P-Video-Avatar, P-Image (for portrait generation). Capabilities: text-to-avatar, audio-driven avatars, 30 voices, 10 languages, 720p/1080p, built-in TTS, dynamic backgrounds, full-body control. Use for: AI presenters, product demos, explainer videos, virtual influencers, marketing, education, multilingual content, UGC, gaming avatars. Triggers: avatar video, talking head, ai avatar, p-video-avatar, pruna avatar, video avatar, ai presenter, digital human, virtual presenter, lipsync, talking avatar, ai spokesperson, heygen alternative, synthesia alternative, veed alternative, fabric alternative, omnihuman alternative
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy의 ACE Step을 사용하여 음악을 생성, 인페인팅 및 아웃페인팅하세요. ACE Step은 StepFun-AI의 오픈 웨이트 음악 파운데이션 모델로, 태그 기반 작곡(장르, 분위기, 악기), 섹션 마커가 포함된 다국어 가사, 5초에서 4분 길이의 스테레오 출력을 제공하며, 초당 $0.0002–0.0003의 비용이 듭니다 (≈ ElevenLabs Music보다 27배 저렴). 네 가지 엔드포인트: ACE Step 텍스트-오디오(기본값), ACE Step 1.5 텍스트-오디오(50개 이상의 언어 가사 지원, 정교한 구조화된 가사 처리), ACE Step 오디오 인페인팅(기존 트랙 내 특정 시간 범위 재생성), ACE Step 오디오 아웃페인팅 (기존 트랙의 앞이나 뒤를 확장). “ace step”, “ace-step”, “acestep”, “ACE music”, "open music model", "cheap AI music", "inpaint audio", "audio inpaint", "extend music", "audio outpaint", "lengthen track", "music with tags" 또는 ACE Step을 사용하여 음악을 생성하거나 편집해 달라는 명시적인 요청 시 트리거됩니다.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 포즈 조건부 생성 수행. Kling 2-6 Motion Control Pro / Standard(참조 영상의 모션/블로킹을 대상 캐릭터로 이전), 커뮤니티 Wan 2-2 Animate(포즈 조건부 오디오 기반 캐릭터 애니메이션), Z-Image Turbo ControlNet LoRA(OpenPose / DWPose / 캐니 / 깊이 제어 이미지 기반 포즈 조건부 이미지 생성). 동영상 대 정지 이미지, 스타일화된 이미지 대 사실적인 이미지에 따라 적절한 경로를 선택합니다. "controlnet", "control net", "pose control", "openpose", "DWPose", "포즈 전이", "모션 제어", "포즈 기반", "캐릭터 포즈", "깊이 제어", "캐니 에지", "이 포즈 사용" 또는 포즈/골격/모션/깊이/캐니 참조를 기반으로 생성을 조건화하라는 명시적인 요청을 감지합니다.
전체 비디오 모델 카탈로그를 아우르는 스마트 라우터인 `runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 AI 동영상을 생성하세요: HappyHorse 1.0 (Arena #1, 네이티브 인패스 오디오), Wan-AI Wan 2-7 (공개 가중치, 오디오 기반 립싱크), ByteDance Seedance v2 / 1-5 / 1-0 (멀티모달 시네마틱), Kling 3.0 / 2-6, Google Veo 3-1, MiniMax Hailuo 2-3, ByteDance Dreamina 3-0. 텍스트-투-비디오(t2v), 이미지-투-비디오(i2v), 그리고 Veo의 비디오 확장 엔드포인트를 다룹니다. 이 스킬은 사용자의 의도에 맞는 적절한 모델(Arena-#1 품질, 멀티샷 캐릭터 정체성, 인패스 오디오, 시네마틱 모션, 최단 경로, 15초 미만 클립, 최장 재생 시간)을 선택하고, 각 모델에 문서화된 프롬프트 패턴과 최소한의 `runcomfy run` 호출 명령을 제공합니다. "동영상 생성", "동영상 만들기", "텍스트를 동영상으로", "t2v", "이미지를 동영상으로", "i2v", "애니메이션", "AI video", "X를 움직이게 해", "프롬프트로 비디오 만들기", "이미지로 비디오 만들기" 또는 프롬프트나 정지 이미지를 바탕으로 비디오 클립을 생성해 달라는 명시적인 요청에 반응합니다.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 마스크 기반 이미지 인페인팅 수행. 마스크, 강도, 제어 스케일이 포함된 전용 인페인팅 엔드포인트인 Tongyi MAI Z-Image Turbo Inpainting과, 마스크를 사용할 수 없고 대신 영역을 기술해야 할 경우를 위한 정체성 보존 편집 모델 (Nano Banana 2 Edit, GPT Image 2 Edit, FLUX Kontext Pro)로 연결됩니다. 마스크를 사용할 수 없어 대신 영역을 설명해야 할 때 사용됩니다. 물체 제거, 워터마크 제거, 영역 대체, 결점 제거 및 이진 마스크로 대상 영역을 정의하는 모든 제어된 국소 편집에 활용하십시오. "inpaint", "inpainting", "image inpaint", "remove from image", "fill region", "mask-driven edit", "remove watermark", "remove object", "사진 패치", "구멍 채우기" 또는 정지 이미지의 특정 마스크 영역을 편집하라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
Generate videos with ByteDance Seedance 2.0 via inference.sh CLI. Unified model for text-to-video, image-to-video, and reference-to-video with synchronized audio, up to 1080p, 4-15s duration. Pro and Fast variants. Studio variants with private asset library for portrait consistency. Use for: social media videos, music videos, product demos, animated content, AI video with sound. Triggers: seedance, seedance 2, bytedance video, seedance t2v, seedance i2v, seedance r2v, video with audio, seedance 2.0, bytedance seedance, seedance studio
RunComfy에서 Google Nano Banana 2(이미지 간 편집 엔드포인트)를 사용하여 이미지를 편집하세요. Nano Banana Edit의 장점(피사체 정체성 유지, 배경 교체, 공간 언어를 활용한 편집 위치 지정, 최대 20개의 입력 이미지를 지원하는 다중 이미지 일괄 편집), 스키마, 그리고 언제 GPT Image 2 edit / Flux Kontext / Nano Banana 2 t2i로 라우팅해야 하는지 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run google/nano-banana-2/edit`를 호출합니다. "nano banana edit", "edit with nano banana", "image edit nano banana" 또는 이 모델로 편집해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
사용 중단 및 마이그레이션을 관리합니다. 오래된 시스템, API 또는 기능을 제거할 때 사용합니다. 사용자를 한 구현 환경에서 다른 구현 환경으로 마이그레이션할 때 사용합니다. 가동 중단 없이 열의 이름을 변경하거나 삭제하는 등(확장/축소), 프로덕션 환경에서 데이터베이스 스키마를 마이그레이션할 때 사용합니다. 기존 코드를 계속 유지할지 아니면 단종할지 결정할 때 사용합니다.
음악 모델 카탈로그를 아우르는 스마트 라우터인 `runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 AI 음악을 생성하세요. ElevenLabs AI 음악 생성 서비스(프리미엄 44.1 kHz 스테레오 보컬 트랙, 5초–5분, 초당 $0.0083) 및 ACE Step / ACE Step 1.5(StepFun-AI 오픈 웨이트, 태그 기반 작곡, 다국어 가사, 초당 $0.0002–0.0003, 약 27배 저렴), 그리고 ACE Step 오디오 인페인팅(기존 트랙 내 특정 시간 구간 재생성) 및 ACE Step 오디오 아웃페인팅(트랙의 앞뒤를 확장)으로 연결해 줍니다. 사용자의 실제 의도(프리미엄 보컬 후크, 저렴한 배경 음악 라이브러리, 다국어 팝송, 부실한 코러스 수정, 30초 분량의 초안을 2분 분량으로 확장 등)에 맞는 적절한 모델을 선택하며, 각 모델에 대한 문서화된 프롬프트 패턴과 최소한의 `runcomfy run` 호출 명령을 제공합니다. “음악 생성”, “노래 만들기”, “AI 음악”, “배경 음악”, “기악 트랙”, “사운드트랙”, “징글”, "주제곡", "로열티 프리 음악", "작곡", "가사가 있는 음악", "음악 확장", "이 노래 수정", "음악 인페인팅" 또는 음악 생성이나 편집을 명시적으로 요청하는 모든 문구에 반응합니다.
`runcomfy` CLI를 통한 RunComfy의 비디오 아웃페인팅 — 비디오의 공간적 캔버스를 확장하고, 화면 비율을 변경하며(9:16 세로에서 16:9 가로로, 또는 그 반대로), 중심 장면을 유지한 채 원본 프레임 너머의 환경을 추가합니다. Wan 2-7 edit-video를 통해 프롬프트 형태의 공간 확장을 수행하며, 주인공의 표현 품질이 중요한 경우 에이전트가 전용 ComfyUI 아웃페인팅 워크플로우를 활용하도록 안내합니다. “비디오 아웃페인팅”, “비디오 아웃페인팅”, “비디오 캔버스 확장”, “비디오 프레임 확장”, “비디오 자르기 해제”, “종횡비 변경”, “세로에서 가로 비디오로”, “9:16에서 16:9로”, "TikTok에서 YouTube로 변환", 또는 동영상을 원래 프레임보다 공간적으로 확장해 달라는 명시적인 요청 시 트리거됩니다.
RunComfy에서 OpenAI GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)를 사용하여 이미지를 생성하고 편집하세요. 이 문서에서는 GPT Image 2의 강점(내장 텍스트, 로고, 다국어 타이포그래피, 지시의 정확도), 3가지 고정 크기, 원본 보존 편집 기능, 그리고 언제 대신 자매 서비스(Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream)로 전환해야 하는지에 대해 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` 또는 `/edit`을 호출합니다. "gpt image 2", "gpt-image-2", "ChatGPT Images 2", "image 2" 또는 이 모델을 사용하여 이미지를 생성하거나 편집하라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
RunComfy에서 OpenAI GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0의 `/edit` 엔드포인트)를 사용하여 이미지를 편집하세요. 이 서비스에는 모델의 문서화된 프롬프트 패턴이 함께 제공되므로, 동일한 모델을 대상으로 단순한 프롬프트를 사용할 때보다 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. GPT Image Edit의 강점(원본 언어 보존, 다국어 이미지 내 텍스트 편집, 최대 10개의 이미지 참조, 레이아웃/타이포그래피 정밀도), 스키마, 그리고 Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i로 라우팅해야 하는 경우를 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`를 호출합니다. "gpt image edit", "gpt-image-edit", "chatgpt image edit", "edit with gpt image 2" 또는 이 모델을 사용하여 편집해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
Establishes a project's quality bar as a written contract and stops agents quietly lowering it. Interviews the user on which dimensions matter, supplies sane default thresholds when they have no number in mind, records everything in CONSTRAINTS.md, and watches the diff for a weakened bar — new @ts-ignore or eslint-disable suppressions, skipped or deleted tests, assertions stripped out, unimplemented stubs, thresholds edited down. Use when no quality bar is written down, when the user says "set up constraints" or "define our standards", when the user wants dimensions they care about — accessibility, web performance, coverage — set up as enforced constraints, when an agent keeps silencing checks or skipping tests to get to green, when you need a coverage or performance threshold and don't know what number to pick, or when an agent writes more code than anyone will read.