Visualization

shader-dev는 ShaderToy 스타일의 실시간 비주얼을 위한 실용적인 GLSL 셰이더 스킬입니다. 이 shader-dev 스킬을 사용하면 레이 마칭, SDF 장면, 조명, 파티클, 유체 모션, 후처리, UI 디자인용 shader-dev까지 일반적인 프롬프트보다 훨씬 적은 시행착오로 만들거나 디버깅할 수 있습니다.

metrics-dashboard는 적절한 KPI, 시각화, 알림 임계값을 갖춘 제품 지표 대시보드를 정의하고 설계하도록 도와줍니다. 무엇을 측정할지, 지표를 어떻게 묶을지, 그리고 제품·그로스·분석 워크플로에서 어떤 신호가 조치를 유발해야 하는지 계획할 때 사용할 수 있습니다.

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.

scientific-visualization은 출판용 그림 제작을 위한 메타 스킬입니다. 학술지 투고용 플롯, 멀티 패널 레이아웃, 유의성 주석, 오차막대, 색각 이상 친화 팔레트, 그리고 Nature/Science/Cell 스타일 서식이 필요한 작업에 사용하세요. matplotlib, seaborn, plotly를 함께 조율해 과학적 데이터 시각화 작업을 지원합니다.

scientific-schematics는 자연어 프롬프트를 출판 품질의 과학 다이어그램으로 바꾸고, 스마트한 반복 개선까지 지원합니다. 생성에는 Nano Banana 2를, 검토에는 Gemini 3.1 Pro Preview를 사용하며, 문서 유형별 기준치보다 결과가 낮을 때만 재생성합니다. 신경망 구조, 시스템 다이어그램, 플로차트, 생물학적 경로 등 복잡한 과학 비주얼에 적합합니다.

이 인포그래픽 스킬은 주제, 데이터셋, 또는 서사에서 바로 출판 가능한 비주얼을 만드는 데 도움이 됩니다. Nano Banana Pro 생성, Gemini 3 Pro 품질 검토, 선택적 리서치, 접근성 높은 팔레트, 반복적 개선을 지원해 마케팅 자료, 보고서, 타임라인, 비교표, 소셜 레이아웃용 인포그래픽을 효율적으로 만들 수 있습니다.

deeptools 스킬은 deepTools 기반 NGS 분석 워크플로를 도와줍니다. BAM을 bigWig로 변환하고, QC를 수행하고, 샘플을 비교하며, ChIP-seq, RNA-seq, ATAC-seq 및 관련 실험의 히트맵이나 프로파일 플롯을 만드는 데 유용합니다. 재현 가능한 명령줄 분석과 시각화가 필요할 때 실용적인 deeptools 가이드로 활용하세요.

building-incident-response-dashboard는 Splunk, Elastic, Grafana에서 실시간 사고 대응 대시보드를 구축하도록 돕습니다. 활성 사고 추적, 차단 상태, 영향받은 자산, IOC 확산, 대응 타임라인을 한눈에 볼 수 있게 구성할 수 있습니다. SOC 분석가, 인시던트 커맨더, 경영진을 위한 집중형 대시보드가 필요할 때 이 building-incident-response-dashboard 스킬을 사용하세요.

security-ownership-map으로 git 히스토리를 분석해 보안 소유권 리스크, bus factor, 민감 코드 소유권을 파악하세요. 사람과 파일의 연결을 매핑하고, 소유자가 없거나 소유가 약한 영역을 드러내며, 그래프 분석용 CSV/JSON으로 내보낼 수 있습니다. 보안 감사 질문, CODEOWNERS 현실 점검, 커밋 이력에 기반한 소유권 클러스터 분석에 적합합니다.