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email-copywriting
카피라이터(copywriter)가 사용하는 이메일 카피라이팅 전문 스킬. 제목줄 심리학, 프리헤더 최적화, CTA 설계, 스캔 가능한 본문 구조 등 이메일 매체 특화 작문 방법론을 제공한다. '이메일 카피', '뉴스레터 작성', '제목줄', 'CTA 설계' 등에 활용한다.
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newsletter-engine
뉴스레터 큐레이션, 작성, A/B테스트, 발송 최적화를 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 생성하는 풀 프로덕션 파이프라인. '뉴스레터 작성해줘', '뉴스레터 기획', '이메일 뉴스레터', '뉴스레터 큐레이션', '뉴스레터 A/B테스트', '구독자 이메일', '위클리 뉴스레터', '뉴스레터 발송 최적화' 등 뉴스레터 제작 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 콘텐츠가 있는 경우에도 편집·최적화를 지원한다. 단, 이메일 발송 시스템(Mailchimp, Stibee) API 연동, 구독자 DB 관리, 실제 A/B테스트 실행은 이 스킬의 범위가 아니다.
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advertising-campaign
광고 캠페인의 타깃분석, 카피라이팅, 크리에이티브 설계, 미디어 플래닝을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 생성하는 풀 캠페인 파이프라인. '광고 캠페인 기획해줘', '광고 카피 써줘', '미디어 플랜 짜줘', '배너 광고 만들어줘', '페이스북 광고 기획', '검색 광고 세팅', '타깃 분석해줘', '광고 크리에이티브', 'SNS 광고 전략' 등 광고 캠페인 제작 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 카피나 크리에이티브가 있는 경우에도 미디어 플래닝이나 리뷰를 지원한다. 단, 실제 광고 플랫폼(Google Ads, Meta Business Suite) API 연동, 실시간 성과 대시보드 구축, 광고 소재 최종 제작(포토샵/일러스트레이터)은 이 스킬의 범위가 아니다.
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frontend
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vibefigma
Convert Figma designs to production-ready React components with Tailwind CSS. Use when user provides a Figma URL, asks to convert Figma designs to React/code, wants to extract components from Figma, or mentions "vibefigma". Requires a Figma access token (via --token flag, FIGMA_TOKEN env var, or .env file).
vibeflowing-inc
development
data-engineering
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legacy-modernizer
A full pipeline for transforming legacy codebases into modern architectures. An agent team collaborates to perform technical debt analysis, refactoring strategy formulation, code migration, and regression testing. Use this skill for requests like 'modernize legacy code', 'create a refactoring strategy', 'code migration', 'technical debt analysis', 'legacy system upgrade', 'framework migration', 'code modernization', 'refactoring plan', and other legacy code modernization tasks. Also supports strategy formulation and migration when existing analysis reports are available. Note: actual production deployment, CI/CD pipeline execution, and infrastructure provisioning are outside the scope of this skill.
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data-ai
data-engineering
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dag-orchestration-patterns
Airflow DAG pattern, of , retry strategy, etc. , strategy etc. data pipeline orchestration guide. 'Airflow DAG', 'DAG ', 'of', 'retry strategy', 'etc.', '', 'pipeline orchestration', 'Dagster', 'Prefect' etc. pipeline scheduling this for. scheduler-engineerof DAG -ize. , data rule of monitoring dashboard this of scope .
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data-ai
data-engineering
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data-pipeline
data pipelineof count, transformation, -based, verification, monitoring inthisbefore teamthis to ·lower pipeline. 'data pipeline ', 'ETL pipeline ', 'data count automatic-ize', 'data lower pipeline', 'ELT ', ' pipeline', 'tree pipeline', 'Airflow DAG only', 'dbt model ', 'data verification ' etc. data pipeline · beforein this for. existing pipelineof verificationthis monitoringonly necessary inalso supported. , real-time tree (Flink/Spark Streaming) direct execution, infrastructure provisioning, database administrator(DBA) this of scope .
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data-ai
data-engineering
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data-analysis
A full analysis pipeline where an agent team collaborates to perform exploratory data analysis (EDA), data cleaning, statistical analysis, visualization, and report writing. Use this skill for 'analyze this data', 'do EDA', 'exploratory analysis', 'statistical analysis', 'data visualization', 'write an analysis report', 'analyze CSV', 'extract data insights', 'data cleaning', 'outlier analysis', and other data analysis tasks. Note: real-time data streaming, ML model training/deployment, and BI dashboard server construction are outside this skill's scope.
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data-ai
data-engineering
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chunking-strategy-guide
Methodology for systematically designing document chunking strategies for RAG pipelines. Use this skill for 'chunking strategy', 'document splitting', 'RAG chunking', 'embedding optimization', 'semantic chunking', 'text splitting', and other RAG data preprocessing tasks. Note: vector DB infrastructure construction and embedding model training are outside the scope of this skill.
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data-ai
data-engineering
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bi-dashboard
Full pipeline where an agent team collaborates to generate data warehouse design, KPI definitions, visualizations, and automated reports for a BI dashboard. Use this skill for requests like 'build me a BI dashboard', 'dashboard design', 'define KPIs', 'executive reporting dashboard', 'data visualization design', 'report automation', 'data warehouse design', 'build a KPI tree', 'sales dashboard', 'performance metrics framework', and other BI dashboard construction tasks. Also supports visualization or report automation when existing data models or KPI lists are available. Note: direct manipulation of BI tools (Tableau/PowerBI/Looker), database instance creation, and real-time data pipeline operation are outside the scope of this skill.
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data-engineering
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dag-orchestration-patterns
Airflow DAG 설계 패턴, 의존관계 관리, 재시도 전략, 멱등성 보장, 백필 전략 등 데이터 파이프라인 오케스트레이션 가이드. 'Airflow DAG', 'DAG 설계', '의존관계', '재시도 전략', '멱등성', '백필', '파이프라인 오케스트레이션', 'Dagster', 'Prefect' 등 파이프라인 스케줄링 시 이 스킬을 사용한다. scheduler-engineer의 DAG 설계 역량을 강화한다. 단, 데이터 품질 규칙 정의나 모니터링 대시보드는 이 스킬의 범위가 아니다.
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data-ai
data-engineering
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data-pipeline
데이터 파이프라인의 수집, 변환, 적재, 품질검증, 모니터링을 에이전트 팀이 협업하여 설계·구현하는 풀 파이프라인. '데이터 파이프라인 설계해줘', 'ETL 파이프라인 구축', '데이터 수집 자동화', '데이터 웨어하우스 파이프라인', 'ELT 설계', '배치 파이프라인', '스트리밍 파이프라인', 'Airflow DAG 만들어줘', 'dbt 모델 설계', '데이터 품질 검증 체계' 등 데이터 파이프라인 설계·구축 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 파이프라인의 품질 검증이나 모니터링만 필요한 경우에도 지원한다. 단, 실시간 스트리밍 엔진(Flink/Spark Streaming) 직접 실행, 클라우드 인프라 프로비저닝, 데이터베이스 관리자(DBA) 업무는 이 스킬의 범위가 아니다.
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machine-learning
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normalization-patterns
Database normalization/denormalization pattern library. An extension skill for data-modeler that provides 1NF-BCNF criteria, functional dependency analysis, step-by-step normalization procedures, strategic denormalization patterns, and common domain ERD templates. Use when data modeling involves 'normalization', 'denormalization', 'ERD patterns', 'functional dependencies', 'table splitting', 'relationship design', etc. Note: DDL generation and query optimization are outside the scope of this skill.
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data-ai
machine-learning
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feature-engineering-cookbook
Feature engineering techniques catalog: numeric/categorical/time-series/text transformations, feature selection, feature store design. Use this skill for data preprocessing and feature design involving 'feature engineering', 'variable transformation', 'encoding', 'scaling', 'feature selection', 'feature store', 'feature importance', etc. Enhances the data-engineer's feature engineering capabilities. Note: model design and training management are outside this skill's scope.
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machine-learning
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ml-experiment
A full ML pipeline where an agent team collaborates to perform data preparation, model design, training, evaluation, and deployment readiness. Use this skill for 'design an ML experiment', 'train a model', 'machine learning project', 'build a deep learning model', 'classification model', 'regression model', 'data preprocessing', 'model evaluation', 'hyperparameter tuning', 'MLOps setup', 'XGBoost model', 'PyTorch model', and other ML experiment tasks. Supports data-preprocessing-only or evaluation-only requests as well. Note: model serving infrastructure (SageMaker/Vertex AI) direct deployment, large-scale distributed training cluster management, and real-time inference service operation are outside this skill's scope.
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data-ai
machine-learning
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model-selection-guide
ML model selection matrix by problem type, hyperparameter tuning strategies, and ensemble methodology guide. Use this skill for ML model selection and design involving 'model selection', 'algorithm comparison', 'hyperparameter tuning', 'Optuna', 'ensemble', 'XGBoost vs LightGBM', 'model comparison', 'cross-validation', etc. Enhances the model-designer and evaluation-analyst's model design capabilities. Note: data preprocessing and training infrastructure management are outside this skill's scope.
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machine-learning
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prompt-optimizer
Methodology for systematically evaluating and optimizing LLM prompt quality. Use this skill for 'prompt optimization', 'prompt improvement', 'guardrail design', 'prompt debugging', 'few-shot optimization', 'system prompt design', and other prompt quality improvement tasks. Note: LLM model fine-tuning and model weight modification are outside the scope of this skill.
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machine-learning
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ml-experiment
ML 실험의 데이터 준비, 모델 설계, 학습, 평가, 배포 준비를 에이전트 팀이 협업하여 수행하는 풀 ML 파이프라인. 'ML 실험 설계해줘', '모델 학습해줘', '머신러닝 프로젝트', '딥러닝 모델 만들어줘', '분류 모델', '회귀 모델', '데이터 전처리', '모델 평가', '하이퍼파라미터 튜닝', 'MLOps 설정', 'XGBoost 모델', 'PyTorch 모델' 등 ML 실험 전반에 이 스킬을 사용한다. 데이터 전처리만 필요하거나 모델 평가만 필요한 경우에도 지원한다. 단, 모델 서빙 인프라(SageMaker/Vertex AI) 직접 배포, 대규모 분산 학습 클러스터 관리, 실시간 추론 서비스 운영은 이 스킬의 범위가 아니다.
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sql-databases
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query-optimization-patterns
SQL/NoSQL query optimization pattern, execution plan analysis, index strategy, N+1 resolution etc. database performance optimization guide. 'query optimization', 'execution plan', 'EXPLAIN', 'index ', 'N+1 ', 'slow query', 'slow query', 'DB performance' etc. database query performance improvement this for. bottleneck-analystand optimization-engineerof DB performance analysis -ize. , before system profilingthis benchmark execution this of scope .
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databases
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strangler-fig-patterns
Detailed implementation guide for the Strangler Fig pattern and related migration patterns for incrementally replacing legacy systems. Use this skill for 'strangler fig', 'incremental migration', 'refactoring patterns', 'branch by abstraction', 'parallel run', 'gradual replacement', 'migration pattern selection', and other legacy migration pattern applications. Enhances pattern selection and implementation for refactoring-strategist and migration-engineer. Note: full team orchestration and project management are outside the scope of this skill.
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