OpenCode

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.

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

systematic-debugging은 버그, flaky test, 빌드 실패, 예상치 못한 동작을 다룰 때 근본 원인 파악을 먼저 두는 디버깅 스킬입니다. 수정안을 내기 전에 언제 써야 하는지, 4단계 워크플로와 companion file 구성을 함께 확인할 수 있습니다.

subagent-driven-development는 작업마다 새로운 subagent를 배정해 구현 계획을 실행하고, 각 결과를 두 단계로 검토하는 스킬입니다. 먼저 명세 준수 여부를 확인하고, 그다음 코드 품질을 리뷰합니다. implementer, spec reviewer, code quality reviewer를 위한 프롬프트 템플릿도 함께 제공합니다.

executing-plans는 에이전트가 문서로 작성된 구현 계획을 그대로 따라 실행하도록 돕는 skill입니다. 먼저 계획을 검토하고, 정해진 순서대로 작업을 수행하며, 지정된 점검을 실행하고, 막히는 지점에서는 중단한 뒤 마무리 워크플로로 handoff합니다. Project Management처럼 계획 중심으로 전달되는 업무에 특히 잘 맞습니다.

dispatching-parallel-agents는 서로 완전히 독립적인 작업을 별도 에이전트에 분산하고, 각 에이전트의 컨텍스트를 분리한 채 결과를 조율해 합칠 수 있도록 설계된 Agent Orchestration 스킬입니다.

webapp-testing은 Python Playwright로 로컬 웹앱을 테스트하는 스킬입니다. `scripts/with_server.py`로 서버를 띄우고, 렌더링된 UI와 selector를 확인하며, 스크린샷과 콘솔 로그를 수집해 프런트엔드 동작을 정찰 중심 워크플로로 검증할 수 있습니다.

vercel-react-best-practices는 Vercel Engineering에서 만든 스킬로, AI 에이전트가 React와 Next.js 성능을 최적화하도록 워터폴, 번들 크기, 렌더링 관련 우선순위 규칙을 안내합니다.

karpathy-coder는 AI 코딩 에이전트가 가정을 드러내고, 과도한 추상화를 피하며, diff를 작고 정밀하게 유지하고, 검증 가능한 목표를 정의하도록 돕습니다. SKILL.md, references, expected JSON outputs와 함께 assumptions, complexity, diff noise, goal verification을 점검하는 Python checks가 포함되어 있습니다.

humanizer는 AI 생성 티를 줄이고 초안을 더 자연스럽게 다듬어 주는 글쓰기 편집 스킬입니다. 이미 작성된 텍스트를 더 깔끔한 문체로 고치고 싶을 때, 과한 표현은 줄이고 톤은 부드럽게 유지하면서 의미는 보존하는 Rewriting 작업에 humanizer를 사용하세요. 마케팅 카피, 고객지원 답변, 블로그 초안, 내부 문서에 잘 맞습니다.

rails-upgrade는 Rails 애플리케이션의 현재 버전을 분석하고, 최신 안정 릴리스를 찾아내며, 업그레이드 노트·설정 차이·선택적 병합 가이드를 제공합니다. 코드 변경 전에 실용적인 업그레이드 평가가 필요할 때 Backend Development용 rails-upgrade 가이드를 사용하세요.

skills-cli는 최신 `bunx skills` 또는 `npx skills` 명령으로 Agent Skills를 찾고, 설치하고, 관리할 수 있도록 돕습니다. `--skill`, `skills-lock.json`, 업데이트, 제거, 복원, 동기화 워크플로까지 폭넓게 다룹니다.