GitHub
supabase-connect
Direct Supabase PostgreSQL database connection and SQL execution. Use when creating tables, running SQL queries, managing schemas, or setting up database migrations. Automatically reads connection info from pro...
Skills IA DevOps
Découvrez les skills DevOps, comparez leurs dépôts et consultez leurs instructions.
Catégories: DevOps
DevOps Effacer les filtres
Explorer
GitHub
codebase-graph
**CODEBASE GRAPH v1.0** - '의존성', '그래프', '코드베이스 분석', '함수 관계', '모듈 관계', '아키텍처 분석', 'import 분석' 요청 시 자동 발동. 프로젝트 시작 시 자동 생성. 온톨로지 기반 코드 지식 그래프로 함수→함...
GitHub
code-smell-detector
**CODE SMELL DETECTOR** - 코드 작성/리뷰 시 자동 발동. 나쁜 코드 패턴 조기 탐지. God Object, Long Method, Feature Envy 등 22가지 코드 스멜 감지. 문제가 커지기 전에 리팩토링 제안.
GitHub
naming-convention-guard
**NAMING CONVENTION GUARD** - 코드 작성 시 자동 발동. 변수, 함수, 클래스, 파일명의 일관된 네이밍 규칙 적용. camelCase, PascalCase, snake_case 언어별 자동 적용. 나쁜 이름 탐지 및 개선 제안.
GitHub
api-first-design
**API FIRST DESIGN**: 'API 만들어', 'API 설계', '엔드포인트', 'REST', 'Swagger', 'OpenAPI', 'DTO', 'CRUD' 요청 시 자동 발동. *.controller.ts/*.dto.ts/routes/** 파일 작업 시 자동 적용. Contract-First, 표준 응답...
GitHub
impact-analyzer
**IMPACT ANALYZER v1.0** - '영향도', '영향 범위', '변경 영향', '리팩토링 영향', '이거 바꾸면', '어디에 영향', '위험도' 요청 시 자동 발동. codebase-graph 기반 변경 전파 분석. 직접/간접 영향, 위험도 점수, 테스트...
GitHub
vibe-coding-orchestrator
**VIBE CODING ORCHESTRATOR v5.0** - 16개 AI 스킬 자동 조율 시스템. 비개발자도 프로급 코딩. 바이브 코딩에서 프로덕션까지. 4단계 성숙도 모델. 2025 현대 도구 통합.
GitHub
smart-context
**SMART CONTEXT v1.0** - '컨텍스트', '관련 코드', '참조', '토큰 절약', '효율적 분석' 요청 시 자동 발동. codebase-graph 기반으로 필요한 컨텍스트만 선택적 추출. 토큰 72% 절감, 정확도 92% 달성. 모든 코드 분석 작업...
GitHub
hwp-text-replacer
HWP/HWPX 한글 문서 텍스트 자동 치환 도구. 한글 파일에서 특정 텍스트를 찾아 치환할 때 사용. 템플릿 문서 자동화, 대량 문서 수정에 활용.
GitHub
security-shield
**SECURITY SHIELD**: '보안', '인증', '로그인', '비밀번호', 'JWT', '토큰', '암호화', '취약점', 'SQL 인젝션', 'XSS', '보안 검사' 요청 시 자동 발동. .env/auth/**/guard/** 파일 작업 시 자동 적용. 하드코딩 시크릿 탐...
GitHub
tdd-guardian
**TDD GUARDIAN**: '테스트 작성', '테스트 만들어', 'TDD', '단위 테스트', '통합 테스트', '커버리지', 'mock', '모킹' 요청 시 자동 발동. *.test.ts/*.spec.ts/test_*.py 파일 작업 시 자동 적용. Fake Test 탐지, 80% 커...
GitHub
project-architect
**PROJECT ARCHITECT** - '새 프로젝트', '프로젝트 시작', '폴더 구조', '아키텍처 설계', '구조 잡아줘', '프로젝트 세팅' 요청 시 자동 발동. 프로 개발자 수준의 확장 가능한 프로젝트 구조 설계. 레이어 분리, 모듈화, 베...
GitHub
requirements-analyzer
**REQUIREMENTS ANALYZER** - '이런 거 만들고 싶어', '기능 정리', '뭐부터 만들어야', 'MVP 정의', '요구사항 분석', '기획서 분석' 요청 시 자동 발동. 자연어 아이디어를 기술 명세로 변환. MVP 분리, 우선순위 매트릭스,...
GitHub
idea-factory-orchestrator
**v1.0 AGENTIC PIPELINE**: 6단계 에이전틱 아이디어 팩토리! 프로젝트분석→카테고리분류→아이디어기획(병렬)→기획팀장→PRD개발팀장→CTO최종결정. 4team-review 통합, 상위 0.001% 전문가 수준 기획문서 자동 생성.
GitHub
doc-generator
Add Google-style docstrings to modules. Use for documentation requests.
GitHub
coverage-checker
Measure test coverage and identify untested areas. Use for coverage checks.
GitHub
test-generator
Generate unittest test files for untested cvp/ modules. Use for test creation.
GitHub
code-analyzer
Perform static analysis on cvp/ modules for code quality reports. Use for code review or quality checks.
GitHub
aiclilistener
Farm out AI tasks via Named Pipe to get isolated context. Use when processing large files, batch summarization, or to avoid context pollution. Each call runs in fresh context.
GitHub
subtask-planning
Generates detailed implementation plans with subtasks, dependencies, and verification steps. Use when breaking down features, refactors, or complex changes into actionable tasks. Keywords: planning, decompositi...
GitHub
requirements-gathering
Interactive requirements elicitation that transforms user needs into structured requirements.json. Use when starting new features, clarifying vague requests, or gathering acceptance criteria. Keywords: requirem...
GitHub
cpet-db-react-best-practices
React and Next.js performance optimization guidelines for CPET.db. Tailored for three-tier architecture with Vercel frontend, Google Cloud Run backend, and Supabase database. Use when writing, reviewing, or ref...
GitHub
github-pull-requests
Create a GitHub pull request with conventional commit title
GitHub
rl-training
Reinforcement learning training for CTF-AI. Use when training DQN agents, adjusting hyperparameters, debugging training issues, analyzing rewards, or improving AI performance.
Le classement utilise les étoiles du dépôt GitHub indexé. Plusieurs skills peuvent partager ce nombre : ce n’est ni un nombre d’installations ni une note de qualité.