Json

continuous-learning은 Claude Code 세션에서 재사용 가능한 패턴을 자동으로 추출해 학습된 스킬로 저장합니다. Stop-hook 흐름을 사용하며 config.json에서 임계값을 조정할 수 있습니다. 세션 종료 시점에 내용을 수집하는 실용적인 continuous-learning 가이드가 필요한 스킬 작성자, 저장소 관리자, 고급 사용자에게 적합합니다.

json-canvas는 Obsidian 스타일 보드용 유효한 `.canvas` 파일을 만들고 수정할 수 있도록 돕는 스킬로, 올바른 노드, 엣지, ID, 좌표, 그룹, 참조 구조를 갖추는 데 유용합니다.

obsidian-bases는 필터, 수식, 요약, 그리고 table·cards·list·map 뷰를 갖춘 Obsidian `.base` 파일을 만들고 편집하는 데 도움을 줍니다. 노트 메타데이터를 실제로 활용 가능한 지식 베이스 뷰로 구성할 때 특히 적합하며, 스킬 파일에서 YAML 검증과 함수 레퍼런스 가이드를 함께 제공합니다.

baoyu-imagine는 타입이 적용된 CLI, 필수 EXTEND.md 설정, 레퍼런스 이미지 지원, 화면비 제어, 배치 실행을 갖춘 멀티 프로바이더 이미지 생성 스킬로, OpenAI, Azure OpenAI, Google, OpenRouter, DashScope, MiniMax, Jimeng, Seedream, Replicate를 지원합니다.

dummy-dataset은 CSV, JSON, SQL 또는 Python script 형식으로 현실감 있는 테스트 데이터를 생성합니다. 컬럼, 행 수, 제약 조건을 지정해 그럴듯한 샘플 레코드를 만들 수 있어, mock 데이터셋, 데모, database seeding, QA, 데이터 정리에 유용합니다.

사용자 유지율, 참여도 감소, 코호트별 기능 채택을 분석하는 cohort-analysis를 수행합니다. 이 cohort-analysis 스킬은 검증, 계산, 시각화, 그리고 구조화된 사용자 행동 데이터에서 명확한 인사이트 도출이 필요한 Data Analysis 워크플로를 위해 설계되었습니다.

Hugging Face Dataset Viewer API 작업에 이 huggingface-datasets 스킬을 사용해 데이터셋을 검증하고, split을 확인하며, 행을 미리 보고 페이지네이션하고, 텍스트를 검색하고, 필터를 적용하고, parquet 링크나 통계를 가져올 수 있습니다. 읽기 전용 데이터셋 탐색을 위한 실용적인 huggingface-datasets 가이드입니다.

sarif-parsing은 CodeQL, Semgrep 같은 도구의 SARIF 2.1.0 결과를 읽고, 필터링하고, 중복 제거하고, 요약하고, 변환하는 스캔 후용 skill입니다. 이미 스캔 결과가 있고 명확한 파싱, 집계, 또는 CI/CD에 바로 쓰기 좋은 변환이 필요할 때 사용하세요. 스캔 실행용은 아닙니다.

interpreting-culture-index는 Culture Index 설문, 프로필 내보내기 파일, 그리고 관련 채용·코칭 메모를 해석하는 데 도움을 줍니다. 역할 적합도, 팀 역학, 번아웃 위험, 지원자 피드백, 온보딩 계획, 갈등 중재에 이 interpreting-culture-index 스킬을 활용하세요. 화살표 상대 해석, 안티패턴 점검, 그리고 데이터 분석과 의사결정 지원에 유용한 실용적 결과물에 중점을 둡니다.

plugin-forge는 Claude Code 플러그인 작성자가 플러그인 구조를 빠르게 스캐폴딩하고, `plugin.json` 및 마켓플레이스 메타데이터를 관리하며, commands나 skills 같은 구성 요소를 추가하고, 로컬 테스트를 진행하고, 포함된 헬퍼 스크립트와 워크플로 참고 자료를 바탕으로 버전을 일관되게 동기화할 수 있도록 돕습니다.

openapi-to-typescript 스킬은 OpenAPI 3.0 JSON 또는 YAML 스펙을 TypeScript 인터페이스, 엔드포인트 요청·응답 타입, 런타임 type guard로 변환할 수 있도록 도와줍니다. 이미 유효한 API 스펙을 갖고 있고, 검증부터 생성, `types/api.ts` 같은 출력 파일 저장까지 구조화된 워크플로가 필요할 때 적합합니다.

vega는 구조화된 데이터를 대화형 데이터 기반 시각화로 바꾸는 차트 작성용 스킬입니다. 대부분의 경우에는 Vega-Lite를, 고급 레이아웃이 필요할 때는 Vega를 사용합니다. 실제 데이터 필드를 가지고 있고 유효한 JSON 스펙이 필요할 때 바 차트, 라인 차트, 산점도, 히트맵, 영역 차트, 누적 차트, 다중 시리즈 차트에 적합합니다.

canvas는 자유 배치와 명시적인 x/y 좌표를 사용하는 JSON Canvas 다이어그램을 만듭니다. 순서보다 공간 배치가 더 중요한 마인드맵, 지식 그래프, 개념도, 계획 보드 등 다이어밍 워크플로에 적합합니다. 흐름도나 데이터 차트에는 맞지 않습니다. 편집 가능한 노드, 링크, 구조화된 레이아웃이 필요할 때 canvas skill을 사용하세요.

obsidian-bases는 YAML 뷰, 필터, 수식, 속성, 요약을 포함한 유효한 Obsidian `.base` 파일을 만들고 수정하는 데 도움을 줍니다. 스키마를 일일이 추측하는 부담을 줄이면서 table, cards, list, map 뷰가 필요한 Knowledge Bases 워크플로에 특히 잘 맞습니다.

json-canvas는 에이전트가 Obsidian 및 기타 JSON Canvas 앱에서 사용할 수 있는 유효한 `.canvas` 파일을 만들고 수정하도록 돕는 스킬입니다. 마인드맵, 플로우차트, 가벼운 다이어그램 작업 흐름에 맞춰 구조적으로 올바른 노드, 엣지, 그룹, 위치, 레이어 순서를 생성할 때 유용합니다.

veo-3.2-prompter는 Google Veo 3.x 워크플로를 위한 프롬프트 설계 스킬입니다. 혼합 자산과 거친 의도를 구조화된 JSON 프롬프트로 정리할 수 있도록 도와주며, 참조 역할 매핑, 권장 파라미터, 설치·사용·Veo용 프롬프트 작성에 대한 실무 가이드를 제공합니다.

seedance-2.0-prompter는 멀티모달 Seedance 2.0 자산을 명확한 역할 구분, `@asset` 문법, 재사용 가능한 템플릿을 갖춘 구조화된 프롬프트로 정리해 주며, 설치, 설정, 실사용 판단에 도움을 줍니다.

read-file는 에이전트가 DuckDB로 CSV, JSON, Parquet, Avro, Excel, SQLite, 공간 파일, 원격 URL을 읽고 검사하도록 돕습니다. 행 미리보기, 스키마 확인, 데이터 프로파일링, 그리고 이 파일에 무엇이 들어 있는지 파악할 때 유용합니다. 소스 코드가 아니라 실제 데이터 산출물에 대한 read-file 사용에 가장 적합합니다.

query 스킬은 연결된 데이터베이스에 대해 DuckDB 쿼리를 실행하거나 파일을 직접 대상으로 실행합니다. SQL 또는 자연어 질문을 받을 수 있으며, 세션 모드와 즉석(ad-hoc) 모드를 모두 지원합니다. Data Analysis, 빠른 점검, 그리고 DuckDB Friendly SQL을 활용한 반복적인 쿼리 작업에 유용합니다.

firecrawl-search는 웹 리서치용 스킬로, 출처를 찾고 구조화된 검색을 수행하며, 필요하면 Firecrawl CLI로 전체 페이지 콘텐츠를 JSON으로 스크래핑할 수 있습니다.

firecrawl-map은 사이트의 URL을 찾아 목록화할 때 유용한 스킬로, 더 깊은 scraping이나 crawling에 들어가기 전에 검색 필터링, 개수 제한, JSON 출력, sitemap 모드, 서브도메인 제어 같은 옵션을 활용할 수 있습니다.

tavily-search는 Tavily CLI를 사용해 AI 에이전트에 구조화된 검색 결과를 제공하는 웹 리서치 스킬입니다. 스니펫, 관련성 신호, 메타데이터를 함께 반환하며, 도메인 필터, 기간 범위, 고급 검색 깊이 설정을 지원해 최신 출처 탐색과 가이드형 웹 리서치 워크플로에 활용할 수 있습니다.

paperzilla는 Paperzilla 프로젝트, 추천, canonical papers, 마크다운 요약, 피드백, 피드 내보내기를 다루는 채팅 및 CLI 스킬입니다. 단순한 일반 요약이 아니라 Academic Research용 Paperzilla 데이터에 직접 접근해야 할 때 사용하세요. paperzilla 사용법, paperzilla 가이드 작업, 구조화된 출력에 도움이 됩니다.

database-lookup는 연구 질문을 적절한 공개 데이터베이스 API로 라우팅하고, 출처 데이터베이스 이름을 포함한 raw JSON을 반환하도록 돕습니다. 화합물, 유전자, 단백질, 변이, 임상시험, 특허, 환경 데이터, 경제 지표처럼 일반적인 웹 요약이 아니라 데이터베이스 조회 가이드가 필요할 때 사용하세요.