해시 시드 기반 롱폼 제너러티브 아트를 설계·코딩하고, 민팅 전에 결정론성과 희귀도 분포까지 검증해주는 스킬.
코드를 한 줄도 쓰지 않고, 공동창업자처럼 반박하고 질문하며 아이디어를 계획 가능한 수준까지 다듬어주는 대화형 스킬.
Claude Code 플러그인·스킬·커맨드·에이전트·훅의 실제 동작 계약을 검증된 예시와 함께 정리한 저자용 레퍼런스입니다.
GitHub Discussions·의사결정 저널·ADR을 계층별로 검색하고 기록해, 이미 결론난 일을 다시 파헤치지 않게 만드는 프로젝트 기억 스킬.
파싱된 문서와 사용자 의도를 받아 사실(청)·해석(녹)·리스크(황)·행동(적) 네 가지 카드로 정리해 주는 감사 가능한 문서 분석 스킬입니다.
긴 백그라운드 작업이나 반복 업무 중에 말을 걸어주고, 상황에 맞는 '일상 사진'과 따뜻한 메시지를 飞书(Feishu)로 보내주는 감성 동반자 스킬.
문서 처리 파이프라인에 들어오는 파일·URL을 먼저 검사해 pass/reject 판정과 스캔 리포트를 남기는 제로트러스트 관문 스킬.
요청 내용에 맞는 모델·품질·비율을 골라 바로 복사해 쓸 수 있는 이미지 생성 프롬프트를 작성해 주는 스킬입니다.
UX 카피 작성부터 디자인 시스템 문서화, 접근성 감사, 개발자 핸드오프, 사용자 리서치 합성까지 6개 모드로 처리하는 디자인 종합 스킬.
PyTorch 공식 torchtitan으로 8~512+ GPU 규모의 LLM 사전학습(FSDP2·TP·PP·CP 4D 병렬화, Float8, 분산 체크포인트)을 설정하고 실행하도록 돕는 스킬.
약 300줄짜리 nanoGPT로 Shakespeare 소형 모델부터 GPT-2(124M) 재현까지 단계별로 학습·실습하게 해주는 스킬입니다.
Lightning AI의 LitGPT로 20종 이상 사전학습 LLM을 불러오고 LoRA 파인튜닝·사전학습·배포까지 진행하도록 안내하는 스킬.
O(n) 선형 복잡도의 Mamba-1/Mamba-2를 설치·실행·벤치마크하는 실전 가이드 스킬.
학술지 투고 규정 페이지에서 메타데이터를 추출해 논문 작성용·저널 탐색용 프로필 두 개를 표준 포맷으로 생성해 주는 스킬입니다.
의료영상 연구 과제(분류·분할·검출·전이학습)를 논문 근거가 있는 모델 아키텍처 후보로 연결해 주는 의사결정 스킬.
PubMed 논문 목록을 받아 연구자의 출판 전략을 CSV·차트 7종·전략 리포트로 역설계해주는 스킬입니다.
PageSpeed 100점을 목표로 하는 정적 HTML 랜딩페이지를 기획·생성·감사·개선까지 규격대로 처리해주는 스킬.
학습이 실패·NaN·OOM·멈춤·느림일 때 추측 대신 시스템을 먼저 조사하고 스모크 테스트로 원인을 입증하는 진단 스킬.
장시간 GPU 학습 작업을 시작·재시작·중단하기 전에 설정, 경로, 런 이름, 모니터링, ETA를 5단계로 점검하는 스킬.
의존성 규칙을 기준으로 코드 계층·경계·SOLID를 점검하고 구체적인 개선안을 제시하는 아키텍처 설계 스킬.