SKILL DIRECTORY
설치 수와 최근 흐름을 기준으로 필요한 Agent Skill을 찾아보세요.
skills.sh API 기준방금 확인
Azure App Service Linux에 Python(Flask/Django/FastAPI) 코드를 배포합니다. 적용 대상: “Flask App Service”, “Django App Service”, “FastAPI App Service”, “App Service에 Python 배포”. 다음 용도로는 사용하지 마십시오: 컨테이너 앱, 함수, Python 이외의 언어, Terraform/Bicep/IaC, 전체 인프라 — 이 경우 azure-prepare를 사용하십시오.
범위를 확대하지 않고도 기존 작업이 승인 조건을 충족함을 입증합니다. 검증 전용 작업, 완료 확인, 집중적인 게이트 실행 및 최종 검증에 활용하십시오.
버그와 사소한 동작 변화를 책임 범위가 가장 좁은 계층에서 수정하십시오. 회귀 현상이 발생하지 않고, 주변 동작이 유지되며, 작업과 관련된 테스트가 중요한 경우에 이 방법을 사용하십시오.
과도한 개발 위험이 높은 기능 개발을 위한 워크플로입니다. 리포지토리 재사용, 엄격한 범위, 명시적인 종료 조건이 중요한 새로운 동작, 제품 슬라이스 또는 통합에 사용하십시오.
되돌릴 수 있고 호환성을 보장하는 전환을 구현합니다. 롤백 및 보존 증명이 필요한 스키마, 데이터, API, 프로토콜, 구성 또는 종속성 마이그레이션에 사용합니다.
Caveman Cloud 증거 자료에 대한 읽기 전용 검토: 비용, Cave Score, 워크플로우, 추적 정보, 지연 시간, 오류, 라우팅, 비용 절감 효과. Caveman이 무엇을 발견했는지, 또는 LLM 비용이 어디에 사용되는지 묻는 경우에 활용하세요.
저장소 내의 모든 LLM 워크플로를 찾아 식별하여, Caveman Cloud 그룹이 단일 버킷 단위가 아닌 워크플로별로 비용을 관리할 수 있도록 하세요. “워크플로 탐색”이나 워크플로별 LLM 비용 분석에 활용하세요.
Caveman Cloud의 실험 라이프사이클을 점검하고 안전하지 않은 실행을 차단하세요. Caveman 실험을 시작, 승인, 취소, 승격 또는 롤백하라는 요청을 받았을 때 이 기능을 사용하세요.
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소스 코드가 Azure에 배포될 준비가 되었는지 평가합니다. 이는 인프라 작업에 앞서 수행해야 할 점검 단계입니다. 빌드 상태, 앱 완성도, 종속성 및 로컬 서비스, 스택 호환성, 배포 가능성을 평가합니다. 앱 배포에 앞서 필요한 사항(프레임워크, 종속성, 구성 등)에 대한 질문에 답해줍니다. 의존성이 호환되는지 확인하고, 배포 장애 요인과 지원되지 않는 프레임워크를 식별합니다. 사용 시점: \"내 리포지토리 평가하기\", \"내 앱이 배포 준비가 되었는지\", \"내 앱을 배포하려면 무엇이 필요한지\", \"배포 전에 무엇이 필요한가\", \"내 앱에 필요한 것은 무엇인가\", \"이것을 Azure로 배포할 수 있는가\", \"내 저장소에서 문제를 스캔해 주세요\", \"이 앱은 배포 가능한가\", \"내 앱이 Azure에 배포할 준비가 되었는지 확인해 주세요\", \"Dockerfile이 필요한가\", \"배포를 막고 있는 장애 요인은 무엇인가\", \"장애 요인이 있는가\", \"의존성 간 호환성이 있는가\", \"Azure에서 내 프레임워크를 지원하는가\", \"배포 전에 무엇을 변경해야 하는가\", \"내 앱 구성을 확인해 주세요\".
Caveman Cloud 게이트웨이를 통해 저장소를 연결하여, 사용 방식에 변화를 주지 않고도 모든 LLM 요청을 측정할 수 있도록 하세요. “Caveman 설정”이나 LLM 비용 가시성 확보에 활용하세요.
Supabase와 관련된 모든 작업을 수행할 때 사용하세요. 트리거: Supabase 제품(데이터베이스, 인증, 엣지 함수, 실시간, 스토리지, 벡터, 크론, 큐); Next.js, React, SvelteKit, Astro, Remix 환경에서의 클라이언트 라이브러리 및 SSR 통합(supabase-js, @supabase/ssr); 인증 관련 문제(로그인, 로그아웃, 세션, JWT, 쿠키, getSession, getUser, getClaims, RLS); Supabase CLI 또는 MCP 서버; 스키마 변경, 마이그레이션, 선언적 스키마, 보안 감사, Postgres 확장 기능(pg_graphql, pg_cron, pg_vector); Supabase 프로젝트에서 발생하는 오류 또는 예기치 않은 동작(HTTP 오류, Postgres 오류, RLS 관련 예기치 않은 현상, 권한 거부, 스키마 캐시 문제, 타임아웃, Edge Function 충돌, 실시간 연결 끊김, 스토리지 장애)에 대한 디버깅 및 문제 해결, 그리고 로그 확인 또는 쿼리(Logs Explorer, ClickHouse).
모션 자체가 메시지인, 디자인 중심의 짧은 모션 그래픽 — 키네틱 타이포그래피, 수치 카운트업, 차트/데이터 시각화 효과, 로고 스팅/브랜드 락업, 로어 서드/콜아웃/소셜 오버레이, 애니메이션 지도(지역 하이라이트, 장소 연결, 특정 위치 확대), 애니메이션 트윗/뉴스 기사/헤드라인, 웹페이지/UI 애니메이션(스크롤, 커서, 콜아웃), 또는 실제 이미지의 기하학적 구조를 차트에 융합하는 것. 보통 10초 미만(최대 ~30초), 내레이션이나 실사 피사체 없음; MP4 또는 투명 오버레이로 렌더링. 더 긴 영상 / 내레이션 포함 / 다중 장면 → /general-video. 불분명한 경우 → /hyperframes.
기사, 메모, 주제, 개요 등 임의의 텍스트를 화면에 등장하는 인물이 없는 설명형 동영상으로 변환하세요. 촬영할 현장이나 영상 자료가 없으므로, 각 장면에 맞는 시각적 요소(타이포그래피, 추상 그래픽, 도표, 데이터 시각화)가 창작됩니다. 주제 설명 영상, 개념 해설, 사용법 안내, 리스트형 콘텐츠에 활용하세요. 웹사이트를 기반으로 제작된 영상(/product-launch-video — 홍보 또는 투어 영상)은 아닙니다. 명확하지 않은 경우 → /hyperframes.
애플의 인터페이스 디자인과 유동적이며 물리적인 움직임에 대한 접근 방식을 웹 환경에 적용한 것입니다. 제스처 기반 UI, 스프링 애니메이션, 드래그/스와이프/시트 상호작용, 운동량 및 중단 가능한 전환 효과, 반투명 소재와 깊이, 타이포그래피(시각적 크기, 트래킹, 행간), 모션 최소화, 또는 애플 스타일 인터페이스의 기반이 되는 디자인 원칙(피드백, 공간적 일관성, 절제)을 구축하거나 검토할 때 활용하십시오.
이 기술에는 UI 완성도, 컴포넌트 디자인, 애니메이션 결정, 그리고 소프트웨어에 훌륭한 사용감을 선사하는 눈에 띄지 않는 세부 사항에 대한 에밀 코왈스키의 철학이 담겨 있습니다.
Higgsfield AI를 통해 이미지/동영상/3D 자산/오디오를 생성하세요. 기본 설정: 이미지/디자인/텍스트용 GPT Image 2, 동영상용 Seedance 2.0, 캐릭터/참조 이미지, 광고용 Marketing Studio, 오디오용 Seed Audio 1.0. 사용 시: "이미지 생성", "동영상 만들기", "이 ", "이미지를 동영상으로 변환", "이 이미지 편집/스타일링/리믹스", "이 동영상 재구성", "스케치에서 이 동영상 편집", "3D 모델/GLB 생성", "음향 효과 생성", "음악 만들기", "텍스트-오디오 변환", "광고 제작", "UGC 동영상 제작", "언박싱", "발표자 동영상", "URL에서 제품 가져오기" 또는 "동영상 확산력 분석". 일반 생성, 워크플로우, 마케팅 스튜디오 및 바이럴 예측 기능을 지원합니다. 얼굴/신원 일관성을 위해 higgsfield-soul-id와 연동하세요. 다음 용도로는 사용하지 마세요: 소울 훈련, 브랜드 시스템/브랜드북 (higgsfield-brandkit 사용), 사진 촬영, 카드, YouTube 썸네일 (higgsfield-youtube-thumbnail 사용), 설명 영상 ( higgsfield-video-explainer 사용), 플레이 가능한 게임/자산 ( higgsfield-game-generation 사용) 또는 TTS.
GPT Image 2 / gpt_image_2에서 Higgsfield 제품 사진 촬영 프롬프트 강화 기능을 통해 브랜드급 제품 이미지를 생성하세요. 전문적인 브랜드/제품 시각 자료를 제작하기 위한 출발점입니다. 사용 시나리오: “제품 사진”, “스튜디오 촬영”, “라이프스타일 이미지”, “Pinterest 핀”, “헤로/배너”, “캐러셀”, “광고 크리에이티브”, “Meta 광고”, “가상 착용”, "모델 착용", "사람이 제품을 들고 있는 모습", "손이 포함된 클로즈업", "공중에 떠 있는/부유하는/물보라를 일으키는 제품", "CGI/초현실적 제품", "리스타일", "계절별/미적 변형" 또는 모든 제품, 브랜드, 유료 소셜 광고 크리에이티브. 모드: product_shot, lifestyle_scene, closeup_product_with_person, moodboard_pin, hero_banner, social_carousel, ad_creative_pack, virtual_model_tryout, conceptual_product, restyle. 백엔드가 최종 프롬프트를 조합하므로, 절대 임의로 작성하지 마십시오. 다음 용도로는 사용하지 마십시오: 제품이 포함되지 않은 텍스트-이미지 변환(higgsfield-generate 사용), 브랜드 아바타 동영상(higgsfield-generate Marketing Studio 사용), 마켓플레이스 리스팅 카드 (higgsfield-marketplace-cards 사용), 소울 캐릭터 훈련( higgsfield-soul-id 사용).
‘소울 캐릭터’ 훈련 — 히그스필드(Higgsfield)가 신원 일관성을 유지하는 이미지 및 동영상 생성에 활용하는, 개인의 얼굴을 기반으로 한 맞춤형 모델입니다. 사용 시나리오: “내 Soul 만들기”, “내 얼굴 훈련하기”, “내 디지털 트윈 만들기”, “나를 위한 아바타 만들기”, “내 외모 학습하기”, “나를 모델로 한 캐릭터 만들기”, “동영상용 정체성 설정하기”, “생성된 이미지에 내 얼굴을 넣고 싶다”. 사용 흐름: Soul 훈련(단 한 번, reference_id 반환) → `text2image_soul_v2` 또는 `soul_cinema_studio`와 같은 모델과 함께 `--soul-id <id>` 옵션을 사용하여 higgsfield-generate에서 활용. 다음 용도로는 사용하지 마세요: 일회성 얼굴 교체 (higgsfield-generate의 --image 옵션 사용), 이름이 지정된 캐릭터 / 사진이 아닌 아바타 (higgsfield-generate의 프롬프트 옵션 사용).
Higgsfield CLI(`higgsfield website …`)를 통해 풀스택 웹사이트, 앱 및 게임을 구축, 편집 및 배포할 수 있습니다. 각각은 하나의 Cloudflare Worker(D1/R2/KV/DO/Containers) 내에서 실행되는 React 19 + TanStack Start SSR 앱입니다. 생성 시 `--type` 옵션을 통해 선택할 수 있는 세 가지 제품 유형: `website` (독립형, Higgsfield 미통합 — references/website-flow.md), `app` (Higgsfield + fnf SDK, Quanta를 통한 로그인 — references/app-flow.md), `game` (실시간 멀티플레이어 룸 — references/game-flow.md). 각 유형은 적절한 워크플로로 연결되며, 각각 고유한 규칙과 배포/게시 게이트를 따릅니다. 사용 시나리오: “웹사이트를 만들어 주세요”, “랜딩 페이지를 만들어 주세요”, “웹 앱을 만들어 주세요”, “SaaS 대시보드/포트폴리오를 구축해 주세요”, “게임을 만들어 주세요”, “이 사이트를 배포해 주세요”, “게시해 주세요”. 또한 게임 아트(GAME ART)도 포함: “스프라이트 시트 만들기”, “타일링 가능한 텍스처”, “3D 캐릭터 애니메이션”, 게임 음악/SFX — game-* 참조 문서를 참조하세요. 다음 용도로는 사용하지 마세요: 단일 이미지/동영상/오디오 생성 (higgsfield-generate), 제품 사진 (higgsfield-product-photoshoot), 마켓플레이스 카드 (higgsfield-marketplace-cards).