Gemini

dmux-workflows는 tmux 패널에서 dmux를 사용해 병렬 AI 에이전트 세션을 조율하는 가이드입니다. 리서치, 구현, 테스트, 문서 작업을 Claude Code, Codex, OpenCode 및 유사한 하니스에 나눠 배분해, 컨텍스트 병목을 줄이면서 멀티 에이전트 개발을 관리할 수 있도록 돕습니다.

brainstorming은 구현 전에 맥락을 탐색하고, 한 번에 하나씩 확인 질문을 던지며, 어떤 코드 작업보다 먼저 설계 승인을 요구하는 사전 구현용 스킬입니다. 선택형 visual companion을 함께 쓸 수 있고 Requirements Planning도 강하게 지원합니다.

writing-plans는 spec이나 requirements 문서를 코딩 시작 전 검토 가능한 상세 구현 계획으로 정리해 주는 스킬입니다. 파일 단위 가이드, 작업 순서, 테스트 단계, 리뷰 프롬프트까지 포함해 계획 수립을 체계화하는 데 도움이 됩니다.

using-superpowers는 obra/superpowers의 세션 시작용 스킬로, 어떤 답변이든 하기 전에 먼저 스킬 조회를 강제해 에이전트가 알맞은 워크플로를 먼저 찾고 활성화하도록 돕습니다.

content-strategy는 팀이 명확한 콘텐츠 필러, 구매 단계별 매핑, 우선순위화, 그리고 실행 가능한 발행 로드맵을 바탕으로 콘텐츠 마케팅 프로그램을 기획할 수 있도록 돕습니다. 도입 전 맥락을 파악하고, 핵심 파일을 검토하며, 막연한 목표를 실행 가능한 전략으로 구체화할 때 유용합니다.

copy-editing 스킬을 사용해 기존 마케팅 카피를 Seven Sweeps 워크플로로 다듬어 보세요. 설치 방법, 권장 파일, 활용 프롬프트를 확인하고, 브랜드 보이스는 유지하면서 문장 표현, 교정, 명확성, Proofreading을 위한 copy-editing 품질을 높이는 방법을 안내합니다.

ai-seo는 ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude, Gemini 전반에서 AI 답변 노출도를 높이려는 팀을 돕는 스킬입니다. 인덱싱, bot access, 추출 가능성, 인용 준비 상태를 진단한 뒤, repo에 포함된 플랫폼별 기준과 콘텐츠 패턴 참고자료를 바탕으로 실무형 콘텐츠 계획을 세울 수 있습니다.

mama는 `pua` 스킬의 핵심 규칙은 그대로 유지하면서, 중국식 잔소리 엄마 말투로 바꾼 내레이션형 변형입니다. 지속적인 트러블슈팅, 디버깅, Prompt Writing 워크플로에 재사용 가능한 트리거 패턴을 설치할 때 적합하며, 상위 스킬의 에스컬레이션, 체크리스트, 더 강한 후속 점검 흐름을 그대로 이어받습니다.

baoyu-danger-gemini-web은 텍스트 생성, 이미지 생성, 레퍼런스 이미지 기반 비전, 멀티턴 채팅을 지원하는 Gemini Web 클라이언트 래퍼입니다. 로컬 스킬 저장소에서 bun 또는 npx로 실행하며, `scripts/` 아래 스크립트를 사용합니다. 설치와 사용에 앞서 최초 1회 사용자 동의 확인이 필요합니다.

gemini-interactions-api 스킬로 chat, multimodal prompts, streaming, structured output, tool use, image generation용 Gemini API 코드를 작성하세요. 또한 이전 generateContent 패턴에서의 마이그레이션을 돕고, Python과 TypeScript에서 API 개발을 위한 실용적인 가이드를 제공합니다.

gemini-live-api-dev은 Gemini Live API로 실시간 양방향 앱을 구축할 때 유용한 실무형 스킬입니다. WebSocket 스트리밍, VAD, 네이티브 오디오, 함수 호출, 세션 관리, 임시 토큰, 그리고 google-genai와 @google/genai용 SDK 가이드를 다룹니다.

vertex-ai-api-dev는 Google Cloud Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용해 Gemini API로 API 개발을 할 수 있도록 돕는 실용 가이드입니다. 기업용 인증, 모델 접근, 텍스트 및 멀티모달 생성, 함수 호출, 구조화된 JSON, 임베딩, Live API, 캐싱, 배치 예측, 튜닝까지 팀이 바로 활용할 수 있게 정리했습니다.

gemini-api-dev를 사용해 최신 Gemini API 통합을 구축하세요. 멀티모달 입력, 함수 호출, 구조화된 출력, SDK별 설정까지 포함한 API 개발에 적합합니다. 이 gemini-api-dev 스킬은 현재 권장 모델을 고르고, 레거시 기본값을 피하며, Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go에 맞는 실용적인 가이드를 따르는 데 도움을 줍니다.

nanobanana는 Google Gemini 3 Pro Image용 Python CLI 스킬로, 간단한 로컬 스크립트만으로 텍스트-투-이미지, 이미지 편집, 화면비 설정, 2K/4K 출력, 배치 생성을 지원합니다.

web-content 스킬은 SEO와 AI 탐색을 위한 웹페이지 작성에 도움을 줍니다. 랜딩 페이지, 홈페이지, 카테고리 페이지, 가이드, 제품 페이지처럼 더 깔끔한 구조, 직접적인 답변, 그리고 검색 엔진과 AI 시스템이 인용하기 쉬운 콘텐츠가 필요할 때 사용하세요.

gemini-review은 대규모 저장소와 PR을 위한 Gemini 기반 코드 리뷰 스킬입니다. Gemini 2.5 Pro와 100만 토큰 컨텍스트를 활용해 더 적은 청크 분할로, 파일 간 맥락 이해를 강화하고, CI/CD에 적합한 피드백으로 코드를 검토합니다.

code-review는 커밋과 배포 전에 코드 변경 사항을 검토하기 위한 필수 리뷰 워크플로입니다. 팀이 구조화된 /code-review 단계를 실행하고, 엔진을 선택하며, 단순한 통과 판정이 아니라 실행 가능한 피드백을 얻도록 도와줍니다. 머지 전 점검, 릴리스 후보, 영향도가 큰 리팩터링에 특히 적합합니다.

ai-models는 작업, 비용, 지연 시간, 품질 기준으로 최신 AI 모델을 고를 때 참고하는 레퍼런스 스킬입니다. 채팅, 코딩, 비전, 임베딩, 음성, 이미지 생성에 맞는 모델을 빠르고 합리적으로 선택하도록 스킬 작성자와 빌더를 돕습니다.

agentic-development 스킬은 Python의 Pydantic AI 또는 Node.js의 Claude Agent SDK를 사용해 여러 단계의 오케스트레이션이 필요한 AI 에이전트를 만드는 데 도움을 줍니다. 어떤 프레임워크를 선택할지 정하고, 도구를 정의하고, 유형이 명확하며 운영에 바로 쓸 수 있는 에이전트 워크플로를 구성할 때 활용하세요.

deep-research는 Google Gemini를 활용한 자율형 다단계 리서치용 GitHub 스킬입니다. 주제를 계획하고, 검색하고, 읽고, 출처를 근거로 한 보고서로 종합해 시장 분석, 경쟁사 분석, 기술 리서치, 문헌 검토, 실사(due diligence)에 활용할 수 있습니다. Web Research에서 구조화된 딥 리서치가 필요할 때 사용하세요.

seo-geo는 웹사이트 SEO와 GEO를 위한 실용적인 스킬입니다. 감사(audit), 키워드 리서치, 스키마 마크업, 메타 태그, 색인 가능성, 그리고 ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude 전반의 AI 가시성까지 다루는 데 도움이 됩니다. 검색 노출 문제를 명확한 수정안과 실행 단계로 바꿔 주는 가이드가 필요할 때 seo-geo 스킬을 사용하세요.

이 notebooklm 스킬로 Claude Code에서 Google NotebookLM 노트북을 조회해, 출처에 근거한 인용 포함 답변을 얻을 수 있습니다. 문서 우선 워크플로에 맞게 설계되었으며, browser automation, 지속 로그인 인증, NotebookLM 가이드와 워크플로 자동화 작업을 위한 노트북 관리 기능을 제공합니다.

seo-image-gen은 SEO 이미지 요청을 프로덕션에 바로 쓸 수 있는 프롬프트와 설정으로 바꿔 주는 GitHub 스킬입니다. OG 이미지, 소셜 미리보기, 히어로 배너, 제품 비주얼, 인포그래픽, 썸네일용 작업을 다루며, Gemini를 nanobanana-mcp로 호출합니다. 실용적인 seo-image-gen 안내와 워크플로우를 위해 banana 확장이 설치되어 있다고 가정합니다.

ai-discoverability-audit는 ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini 같은 AI 기반 검색과 답변 엔진에서 브랜드가 어떻게 보이는지 점검하는 데 도움이 됩니다. 이 ai-discoverability-audit 스킬을 사용하면 노출 격차를 찾아내고, 브랜드 현실과 AI가 인식하는 이미지를 비교한 뒤, 그 결과를 SEO 콘텐츠, PR, 사이트 업데이트를 위한 우선순위 실행 계획으로 정리할 수 있습니다.