설정 파일 검증 스킬. YAML 구문, Pydantic 스키마 준수, 환경별 일관성을 검사한다. convention-config 스킬의 규칙을 기반으로 검증을 수행한다.
Git 커밋 메시지 검증 스킬. Conventional Commits 형식, 커밋 타입, 스코프, 제목 규칙 준수 여부를 검사한다. convention-commit 스킬의 규칙을 기반으로 검증을 수행한다.
대화에서 학습한 내용을 분석하여 CLAUDE.md 업데이트를 추천하는 스킬. 10번 대화마다 자동으로 실행이 권장되며, 중요한 패턴, 결정, 워크플로우를 식별한다.
Pre-commit hook 설정 및 관리 스킬. 프로젝트에 pre-commit 환경을 구성하고, 훅 설정을 최적화한다. 코드 품질 검사를 커밋 전에 자동으로 실행하는 환경을 구축한다.
CLAUDE.md를 정리하고 최적화하는 스킬. 50번 대화마다 자동으로 실행이 권장되며, 불필요한 내용 제거, 중복 통합, 구조 개선을 수행한다.
Jupyter Notebook 품질 관리 스킬. nbstripout, nbdime, nbqa를 활용하여 노트북 품질을 관리한다. Data Science 프로젝트의 노트북 협업 환경을 구축한다.
Python 모듈 완성 시 대응하는 Jupyter Notebook을 자동 생성한다. AST 파싱으로 public API를 추출하고 사용 예시 템플릿을 제공한다. convention-jupyter-setup의 '모듈 완성 시 노트북 필수' 규칙을 자동화한다.
낯선 주제를 3단계로 설명한다. [1] 똑똑한 초보자 대상 실제 사례와 오해 설명 [2] 초등학생도 이해할 수 있는 예시/비유 [3] 소크라테스식 문답법과 제1원리 사고 **자동 트리거 조건** (사용자가 다음과 같이 말할 때 자동 실행): [이해도 부족 표현 - 한국어] [이해도 부족 표현 - 영어] [질문 형태]…
README.md 생성 및 업데이트를 관리하며 프로젝트 타입을 자동 감지한다. 사용자가 "README 생성", "README 업데이트" 등을 요청할 때 사용한다. 호출 컨텍스트: - Composite: project-init에서 자동 호출됨 - 단독 사용: README만 업데이트할 때 직접 호출
프로젝트 라이센스 선택 가이드 스킬. Proprietary, MIT, Apache 2.0, GPL, BSD 등 라이센스 옵션과 적용 상황을 안내한다. 프로젝트 초기화 또는 오픈소스 전환 시 참조하여 적절한 라이센스를 선택한다.
보안 강화(Security Hardening) 컨벤션 참조 스킬. 입력 검증, SQL injection 방지, XSS 방지, 암호화, 권한 관리 등 프로덕션 배포 전 필수 보안 조치를 제공한다.
Bandit 보안 검사 설정 및 관리 스킬. pyproject.toml에 Bandit 설정을 구성하고 보안 취약점을 탐지한다. OWASP, CWE 기반의 보안 검사 환경을 구축한다.
Ryan Carson의 3-Step Playbook 기반 구조화된 AI 개발 워크플로우. PRD → Task 분해 → 순차 실행의 체계적 프로세스를 제공한다. Human-in-the-Loop 패턴으로 각 단계마다 사용자 승인을 받는다.
Jupyter Notebook에서 반복 사용되는 함수를 자동으로 src/ 모듈로 추출한다. convention-jupyter-setup의 '함수 3개 이하' 규칙을 자동으로 준수하도록 리팩토링을 지원한다.
mypy 타입 검사 설정 및 관리 스킬. pyproject.toml에 mypy 설정을 구성하고 최적화한다. 정적 타입 검사 환경을 구축하여 타입 안전성을 확보한다.
CLAUDE.md 메모리 관리 워크플로우. 추천(recommend) → 정리(cleanup) → 관리(manage)를 통합하여 프로젝트 컨텍스트를 최적화한다.
문서 작성 컨벤션 참조 스킬. 마크다운 스타일, README 구조, 기술 문서 템플릿 등 문서 작성 시 준수해야 할 규칙을 제공한다. 문서 작성 시 이 스킬을 참조하여 일관된 문서를 유지한다.
동영상에서 트랜스크립트를 추출하여 마크다운으로 저장한다. YouTube, Vimeo 등의 자막/트랜스크립트를 수집한다. 다국어 자막 선택, 자동 생성 자막 품질 표시를 지원한다.
Ruff 린터/포맷터 설정 및 관리 스킬. pyproject.toml에 Ruff 설정을 구성하고 최적화한다. Flake8, isort, Black을 대체하는 고속 린터/포맷터 환경을 구축한다.
레퍼런스 데이터 수집 워크플로우. 웹, URL, PDF, 동영상, 이미지에서 정보를 수집하여 docs/references/에 저장한다.
웹 검색을 수행하고 결과를 마크다운으로 저장한다. 기술 레퍼런스 수집을 자동화한다.
로깅 컨벤션 검증 스킬. Python 코드의 로깅 패턴을 분석하여 규칙 준수 여부를 검사한다.
이미지에서 텍스트를 추출(OCR)하여 마크다운으로 저장한다. 스크린샷, 다이어그램, 문서 이미지를 텍스트화한다.
사용자 대화에서 도출된 시나리오/요구사항을 체계적으로 마크다운 파일로 저장한다.
스킬 파일을 체계적으로 생성, 수정, 삭제, 조회, 검증한다. YAML frontmatter와 마크다운 구조를 관리하며 일관성을 유지한다.
프로젝트 로깅 설정 자동화 스킬. Python 표준 logging 기반으로 로깅 인프라를 구성한다.
URL 콘텐츠를 가져와 마크다운으로 변환한다. 웹 페이지, 문서, API 문서를 레퍼런스로 저장한다.
PRD 생성 전체 워크플로우를 자동화한다. 대화 → 시나리오 → 레퍼런스 → PRD → 다이어그램 → 태스크.
동영상을 다운로드하여 로컬에 저장한다. 품질 선택, 메타데이터 캡처, 배치 다운로드를 지원한다. yt-dlp가 없으면 자동 설치 후 진행한다.
코드 보안 취약점을 탐지한다. bandit을 사용하여 일반적인 보안 이슈를 검사한다.
프로젝트 문서를 통합 관리한다. 문서 목록 조회, 상태 점검, 누락 감지를 지원한다.
모듈-노트북 커버리지를 검증한다. '모듈 완성 시 노트북 필수' 규칙 준수 여부를 자동으로 확인하고 누락된 노트북 목록을 보고한다.
모든 스킬의 메타데이터를 자동 추출하여 skill-catalog.md를 동기화한다.
CLAUDE.md 및 CLAUDE.local.md 파일을 관리하는 스킬. 프로젝트 컨텍스트를 최적의 상태로 유지한다.
PDF 문서를 마크다운 형식으로 변환한다. 텍스트, 구조, 테이블을 추출하여 저장한다.
uv 기반 Python 프로젝트 가상환경 설정 및 관리 스킬. 프로젝트 초기화, 의존성 관리, Python 버전 설정을 지원한다.
Unified cqs CLI dispatcher — semantic code search, call graph navigation, impact analysis, quality tools, notes, and infrastructure.
Design human-first agentic applications using Jobs To Be Done methodology. Use when the user says "brooks" or "jtbd brooks".