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사용자가 모바일 앱이나 UI 화면을 디자인하고자 할 때, Sleek(sleek.design) 프로젝트를 언급할 때, 또는 Sleek 디자인을 코드(HTML, React Native, SwiftUI)로 구현할 때 사용하세요.
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사용자가 모바일 앱이나 UI 화면을 디자인하고자 할 때, Sleek(sleek.design) 프로젝트를 언급할 때, 또는 Sleek 디자인을 코드(HTML, React Native, SwiftUI)로 구현할 때 사용하세요.
RunComfy에서 어떤 정지 이미지든 생동감 있게 움직이게 만들어 보세요. 이 스킬은 사용자의 의도를 RunComfy 카탈로그에 있는 적절한 i2v 모델과 매칭해 주는 스마트 라우터입니다. 일반 애니메이션의 경우 HappyHorse 1.0 I2V(Arena #1, 네이티브 오디오, 정체성 보존)를, 사용자 지정 음성 해설과 입모양 동기화의 경우 `audio_url`이 포함된 Wan 2.7을, 이미지 + 참조 영상 + 참조 오디오를 활용한 다중 모드 애니메이션의 경우 Seedance 2.0 Pro를 선택합니다. 각 모델에 문서화된 프롬프트 패턴을 묶어 제공하므로, 호출자는 잘못된 모델에 반복 횟수를 낭비하지 않고도 더 정교한 결과를 얻을 수 있습니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run <vendor>/<model>/image-to-video`(또는 엔드포인트 변형)를 호출합니다. "image to video", "image-to-video", "i2v", "animate image", "make this move" 또는 정지 이미지를 동영상으로 변환해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
사람들이 여러분이 제공하는 서비스를 진심으로 요청하는 레딧 스레드를 찾아, 짧고 진정으로 도움이 되는 답변을 작성하세요. 이때 자신의 소속을 솔직하게 밝히고, 질문에 대한 진정한 해답이 될 때에만 제품명을 언급해야 합니다. 두 가지 단계: 발견 — 적절한 서브레딧을 훑어보며 실제 수요(추천 요청, 표출된 불편함, 경쟁사 언급)를 파악하고, 실제로 도움을 줄 수 있는 몇 가지 게시물을 선별하세요; 작성 — 실제 경험을 바탕으로 글을 쓰고, 각 커뮤니티의 자기 홍보 규칙을 준수하며, 검토 및 게시를 위해 담당자가 직접 관여하도록 하세요. 이것이 바로 레딧에서 정직하게 마케팅하는 방법입니다: 가치를 제공하고, 자신의 신원을 밝히며, 절대 가짜 계정을 통해 조작된 의견을 게시하지 마세요. 이 내용은 doany.ai의 레딧 에이전트 운영 지침서에서 발췌한 것입니다. “레딧 기회 찾기”, “레딧 마케팅”, “레딧 자동화”, “내 제품에 대한 레딧 댓글 달기”, “레딧 커뮤니티 참여”, “레딧 리드 생성” 또는 레딧 스레드를 진실되고 신원이 공개된 마케팅 답변으로 전환해 달라는 요청이 있을 때 트리거됩니다.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 ByteDance Seedance 2.5 Reference to Video를 사용하여 레퍼런스 기반 1080p 동영상을 생성하세요. 한 번의 호출로 최대 9개의 참조 이미지, 1~3개의 참조 동영상 클립, 3개의 참조 오디오 파일을 입력하면, 참조 자료와 오디오, 정체성 및 스타일이 정확히 일치하며 오디오가 자연스럽게 동기화된 4~30초 길이의 1080p 클립을 얻을 수 있습니다. 전체 입력 스키마(이미지 / 동영상 / 오디오 / 화면비 / 재생 시간 / 오디오 생성), 초 단위로 계산되는 과금 모델(참조 동영상 재생 시간 1초당 0.53달러에 출력 재생 시간을 더한 금액), 480p 초안 생성 후 최종 결과물 전달 워크플로우, 그리고 언제 Seedance 2.5 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오 또는 Seedance 2.0 Pro로 라우팅해야 하는지에 대한 내용을 다룹니다. `runcomfy run bytedance/seedance-2.5/reference-to-video/1080p`를 호출합니다. "seedance 2.5", "seedance 2.5 reference to video", "reference to video", "reference-to-video", "seedance 1080p", "ByteDance Seedance 2.5", "일관된 캐릭터 동영상", "스타일 고정 동영상" 또는 참조 이미지와 클립을 사용하여 동영상을 생성해 달라는 명시적인 요청을 감지합니다.
`runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 이미지를 생성하고 편집하세요. 이 CLI는 FLUX 2(Klein 9B/4B, Pro, Dev, Flash, Turbo, Max), Google Nano Banana 2 / Pro, OpenAI GPT Image 2, ByteDance Seedream 5 / 4-5 / 4-0 및 Dreamina 4-0, Alibaba Qwen Image 및 Z-Image Turbo, Wan 2-7을 아우르는 스마트 라우터입니다. 텍스트-이미지(t2i) 및 이미지-이미지/편집(i2i) 엔드포인트를 모두 지원하며, 이 기능은 사용자의 실제 의도에 맞는 모델을 자동으로 선택합니다 (타이포그래피 정밀도, 사실적인 초상화, 1초 미만의 반복 작업, 다중 참조 브랜드 스타일링, 오픈 웨이트 워크플로우)를 모두 지원하며, 각 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 최소한의 `runcomfy run` 호출 명령어를 제공합니다. “이미지 생성”, “그림 만들기”, “텍스트를 이미지로”, “AI 이미지”, “…의 이미지 만들기”, “이미지 대 이미지”, “i2i” 또는 이미지 생성이나 스타일 변경을 명시적으로 요청하는 모든 명령어에 반응합니다.
음악 모델 카탈로그를 아우르는 스마트 라우터인 `runcomfy` CLI를 통해 RunComfy에서 AI 음악을 생성하세요. ElevenLabs AI 음악 생성(프리미엄 44.1 kHz 스테레오 보컬 트랙, 5초~5분, $0.0083/s) 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 범위 재생성) 및 ACE Step 오디오 아웃페인팅(트랙의 앞부분 또는 뒷부분 확장)으로 연결됩니다. 사용자의 실제 의도(고품질 보컬 후크, 저렴한 배경 음악 라이브러리, 다국어 팝송, 부실한 코러스 수정, 30초 분량의 초안을 2분 분량으로 확장 등)에 맞는 모델을 선택하며, 각 모델의 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.
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 (다중 모드 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) 및 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 선택하며, 각 모델의 문서화된 프롬프트 패턴과 최소한의 `runcomfy run` 호출 명령을 제공합니다. "동영상 생성", "동영상 만들기", "텍스트를 동영상으로", "t2v", "이미지를 동영상으로", "i2v", "애니메이션", "AI video", "X를 움직이게 해줘", "프롬프트로 동영상 만들기", "이미지로 동영상 만들기" 또는 프롬프트나 정지 이미지에서 동영상 클립을 생성해 달라는 명시적인 요청을 트리거로 작동합니다.
RunComfy에서 ByteDance Seedance 2.5 Image to Video 기능을 사용하여 단일 정지 이미지를 4~30초 길이의 720p 영화 같은 클립으로 애니메이션화하며, 선택 사항으로 원본 오디오를 동기화할 수 있습니다. 이 문서에서는 4가지 필드 구성(프롬프트, 이미지, 재생 시간, generate_audio), 초당 $0.35의 요금, 출력 화면비가 입력 이미지의 화면비를 따르는 점, 그리고 언제 Seedance 2.5 480p, 텍스트-투-비디오, 레퍼런스-투-비디오 또는 첫 번째-마지막 프레임 페이지로 라우팅해야 하는지에 대해 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run bytedance/seedance-2.5/image-to-video/720p`를 호출합니다. "seedance 2.5 image to video", "seedance image to video", "seedance i2v", "animate this image with seedance", "bytedance image to video" 또는 Seedance 2.5를 사용하여 정지 이미지를 동영상으로 변환해 달라는 명시적인 요청이 있을 때 트리거됩니다.
RunComfy에서 기존 동영상을 편집하세요 — 이 스킬은 사용자의 의도를 RunComfy 카탈로그에 있는 적절한 편집 모델과 매칭해 주는 스마트 라우터입니다. Wan 2.7 Edit-Video(일반적인 스타일 변경 / 배경 교체 / 의상 교체, 정체성 및 모션 보존), Kling 2.6 Pro Motion Control(참조 영상에서 대상 캐릭터로 정밀한 모션을 전송), 또는 Lucy Edit Restyle(경량형 정체성 안정화 스타일 변경 / 의상 교체) 중 하나를 선택합니다. 각 모델에 문서화된 프롬프트 패턴을 묶어두어, 스킬이 잘못된 모델에 반복 작업을 낭비하지 않고 더 정교한 편집 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>`를 호출합니다. "video edit", "edit video", "restyle video", "swap video background", "motion control", "outfit swap video" 또는 동영상 변환을 명시적으로 요청하는 모든 명령어에 반응합니다.
RunComfy의 ‘Wan-AI Wan 3.0 Prime Reference to Video’ 기능을 사용하여 참조 이미지, 참조 동영상 및 참조 오디오 클립으로 동영상 클립을 제작해 보세요. 최대 10개의 참조 이미지, 5개의 참조 동영상 및 5개의 참조 오디오 클립이 프롬프트에 연결되며, 프롬프트에서는 이를 “이미지 1”, “동영상 1”, "오디오 1"로 명명하는 프롬프트에 바인딩되며, 이를 통해 480p, 720p 또는 1080p 해상도의 2~30초 분량 샷 전반에 걸쳐 오디오 트랙과 동기화된 상태로 캐릭터, 제품 및 장면의 일관성을 유지합니다. 전체 입력 스키마, 초 단위 과금 모델(참조 동영상은 재생 시간에 따라 과금되지만, 이미지와 오디오는 과금되지 않음) 및 Wan 3.0 Prime 텍스트-동영상/이미지-동영상, Wan 2.7 또는 Seedance 2.0 Pro로 라우팅해야 하는 시점을 설명합니다. 로컬 RunComfy CLI를 통해 `runcomfy run wan-ai/wan-3.0-prime/reference-to-video`를 호출합니다. "wan 3 prime reference to video", "wan 3.0 prime", "wan3 prime", "reference to video", "ref2v", "샷 간에 동일한 캐릭터 유지", "참조 이미지에서 동영상 생성" 또는 이 모델을 사용하여 참조 자료로부터 동영상을 생성해 달라는 명시적인 요청 시 트리거됩니다.
하려는 작업에 맞는 에이전트 스킬을 검색하고 설치 방법을 안내합니다.
사용자가 마케팅, 성장, 고객 확보와 관련된 모든 업무(첫 고객 발굴, 광고나 랜딩 페이지 작성, 아이디어 평가, Y를 얻기 위해 X를 할지 여부 결정, B2B 또는 SaaS 제품의 포지셔닝이나 출시, 콜드 아웃리치 진행, 광고 설정, 카피 작성 등 — 이 자료는 단순한 전술적 템플릿이 아닙니다.
계획이나 설계를 더 탄탄하게 다듬도록 집요하게 질문하고 검토합니다.
계획이나 결정, 아이디어의 허점을 찾을 수 있도록 집요한 질문으로 사고를 검증합니다.
계획이나 설계를 질문으로 구체화하면서 결정 기록과 용어집 문서도 함께 작성합니다.
특정 지점(커밋, 브랜치, 태그 또는 병합 기준점) 이후의 변경 사항을 ‘표준(코드가 이 저장소의 문서화된 코딩 표준을 따르고 있는가?)’과 ‘사양(코드가 원본 이슈/사양에서 요청한 내용과 일치하는가?)’이라는 두 가지 축을 기준으로 검토합니다. 두 가지 검토를 병렬 서브 에이전트에서 동시에 실행하고 결과를 나란히 표시합니다. 사용자가 브랜치, PR, 진행 중인 변경 사항을 검토하거나 “X 이후의 내용을 검토해 주세요”라고 요청할 때 사용합니다.
코드베이스 용어와 CONTEXT.md, 아키텍처 결정 기록을 활용해 프로젝트의 도메인 모델을 설계하고 다듬습니다.
코드베이스를 분석해 구조를 개선할 지점을 시각적 보고서로 제시하고 선택한 항목을 구체화합니다.
기능 개발과 오류 수정을 실패 테스트부터 시작하는 테스트 주도 개발 방식으로 진행합니다.
딥 모듈 설계를 위한 공통 용어집. 사용자가 모듈 인터페이스를 설계하거나 개선하고, 심화할 기회를 찾거나, 이음새의 위치를 결정하거나, 코드의 테스트 가능성이나 AI 탐색성을 높이고자 할 때, 또는 다른 스킬에서 딥 모듈 용어집이 필요할 때 사용합니다.