Workflow Automation

VS Code, Slack, Discord, Figma, Notion, Spotify 같은 기존 Electron 데스크톱 앱을 agent-browser와 Chrome DevTools Protocol(CDP)로 자동화합니다. 이 스킬은 실행 중인 Electron 앱에 연결하고, 스냅샷을 찍고, UI를 상호작용 가능한 형태로 다뤄 엔드 투 엔드 데스크톱 및 워크플로 자동화의 일부로 활용할 수 있게 해줍니다.

브라우저 자동화를 통해 커맨드라인에서 Slack 작업을 자동화하세요. slack 스킬은 agent-browser를 사용해 이미 로그인된 Slack 웹 세션에 연결하므로, 읽지 않은 채널 확인, DM 훑어보기, 대화 검색, 데이터 추출, 구조화된 리포트 캡처 등을 더 큰 워크플로의 일부로 실행할 수 있습니다.

agent-browser는 inference.sh를 통해 Playwright 기반 브라우저를 AI 에이전트가 제어할 수 있게 해 줍니다. 페이지를 열고, @e 엘리먼트 참조를 사용해 클릭, 입력, 드래그, 파일 업로드, 콘텐츠 스크래핑, 스크린샷/영상 캡처를 수행할 수 있습니다. 웹 자동화, 데이터 추출, 에이전트 주도 브라우징 워크플로우에 적합합니다.

agent-browser는 AI 에이전트와 셸 스크립트를 위한 Chrome/Chromium 자동화 CLI입니다. 페이지 열기, 탐색, 클릭, 폼 입력, 스냅샷 캡처, 스크린샷, 동영상 녹화, 성능 프로파일링, 세션 관리, 인증 처리, 브라우저 기반 E2E 워크플로 자동화까지 모두 수행할 수 있습니다.

agent-tools는 inference.sh CLI를 에이전트 내부에 연결해 한 곳에서 150개 이상의 AI 앱을 실행할 수 있게 해 줍니다. 이미지 생성, 동영상 제작, LLM, 검색, 3D, Twitter 자동화까지 모두 커버합니다. FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter 등을 GPU 관리나 복잡한 통합 없이 하나의 워크플로 런너로 묶어 쓰고 싶을 때 이상적입니다.

ai-automation-workflows를 설치해 inference.sh CLI로 자동화된 AI 워크플로를 구축하세요. 대량 처리(batch), 스케줄링 작업, 이벤트 기반 파이프라인, 에이전트 스타일 루프를 활용해 대규모 콘텐츠 생성, 데이터 처리, 모니터링을 구현하는 방법을 배웁니다.

inference.sh CLI를 사용해 이미지와 오디오 트랙에서 AI 아바타·토킹 헤드 영상을 생성합니다. ai-avatar-video는 OmniHuman, Fabric, PixVerse Lipsync 앱을 감싸 오디오 기반 아바타, 립싱크 영상, 버추얼 프레젠터를 만들 수 있도록 해 주며, 마케팅·설명 영상·소셜 콘텐츠 워크플로에 적합합니다.

inference.sh CLI를 통해 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트 도구를 단계별로 연결하는 멀티스텝 AI 콘텐츠 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있습니다. ai-content-pipeline을 사용해 ‘이미지 생성 → 영상으로 애니메이션화 → 사운드/보이스오버 추가 → YouTube·소셜 미디어·마케팅 캠페인용 콘텐츠 준비’ 같은 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

기존 Azure 워크로드에 대해 플랜, 티어, SKU 간의 업그레이드를 다단계 가이드 워크플로로 평가하고 수행합니다. azure-upgrade는 Consumption에서 Flex Consumption으로 전환하고, Azure Functions 플랜을 변경하고, 호스팅 티어를 바꾸며, App Service에서 Container Apps로 마이그레이션할 때 평가 리포트와 자동화된 업그레이드 단계를 제공합니다.

여러 개의 독립적인 AI 에이전트를 서로 다른 컨텍스트와 업무 도메인으로 병렬 실행하는 방법을 설계하고 운영합니다.

executing-plans 스킬을 사용해 작성된 구현 계획을 불러오고, 비판적으로 검토한 뒤, 체크포인트와 상태 추적을 포함한 작은 단위의 개발 작업을 순차적으로 실행할 수 있습니다.

RBAC, 쿼터, 표준/프라이빗 네트워크 구성, 에이전트 메타데이터 레이아웃 등을 포함해 Azure AI Foundry 에이전트와 프로젝트를 생성, 배포, 평가, 관찰, 문제 해결하는 전체 과정을 안내합니다.

각 작업마다 별도의 스펙 및 코드 품질 리뷰를 수행하는 신규, 특화 subagent를 세션 안에서 작업 단위로 생성해 개발 작업을 오케스트레이션합니다.

실제 검증 커맨드를 실행하고, 출력 결과를 확인해, 그 최신 근거에 기반해 말할 수 있을 때까지는 어떤 작업도 완료, 수정, 통과했다고 선언하지 못하도록 하는 엄격한 규칙을 적용합니다.