split-youtube-chapters
YouTube 콘텐츠의 챕터별 하위페이지 구조를 readings.ts에 생성하고, 전체 번역 파일에서 챕터별 번역 파일을 자동 생성합니다. 사용: /split-youtube-chapters week1/deep-dive-llms
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YouTube 콘텐츠의 챕터별 하위페이지 구조를 readings.ts에 생성하고, 전체 번역 파일에서 챕터별 번역 파일을 자동 생성합니다. 사용: /split-youtube-chapters week1/deep-dive-llms
Reading 원문에서 나노바나나 프로용 치트시트 프롬프트를 생성합니다. 3단계 에이전트 파이프라인(분석→구조설계→프롬프트생성)으로 콘텐츠 유형에 맞는 프롬프트 생성. 사용: /nanobanana week1/slug
readings.ts의 요약 필드가 원본 kr 마크다운과 비교하여 잘 작성되었는지 평가합니다. 이슈별로 개선사항을 제안하고 사용자 컨펌 후 readings.ts를 수정합니다. 사용: /eval-summary week1 또는 /eval-summary week1/slug
코드 수정 완료 후 conventional commit 형식의 커밋 메시지를 자동 생성하고 사용자 확인 후 커밋합니다. 사용자가 커밋해줘 또는 /commit 요청 시 사용.
번역된 한국어 콘텐츠의 품질을 AI로 검증합니다. 원문과 번역본을 비교하여 정확성, 완전성, 자연스러움, 용어 일관성을 평가합니다. Claude, Codex, Gemini CLI 3개 AI로 교차 검증하여 합의된 이슈를 우선 표시합니다. 사용...
나노바나나 프롬프트의 정확성을 한글 번역본과 비교하여 검증하고, WebSearch로 팩트체크한 후 이슈별로 사용자 확인을 거쳐 수정합니다. 사용: /improve-prompt week1/deep-dive-llms/tokenization
번역된 한국어 마크다운 파일을 readings.ts에 추가하여 웹에 게시합니다. 마크다운 파싱 → ReadingContent 객체 생성 → readings.ts/syllabus.ts 업데이트. YouTube 콘텐츠의 경우 요약(tldr, chapterSummaries) 필드도 파싱....
세션 종료 시 자동 정리를 수행합니다. CLAUDE.md 업데이트 제안, 반복 패턴 자동화 기회 탐지, 배운 것 정리, 미완성 작업 정리. 사용자가 /wrap 또는 세션 마무리 요청 시 사용.
나노바나나 치트시트 이미지를 Gemini Vision으로 분석하여 해당 kr md 파일의 내용과 일치하는지 검증합니다. 기술적/문맥적 오류, 잘못된 텍스트/그래프/그림을 찾아냅니다. 사용: /review-cheatsheet week1/slug/chapter
나노바나나에서 생성된 치트시트 이미지를 public에 복사하고 readings.ts에 cheatsheetImage 필드를 추가합니다. 사용: /publish-cheatsheet week1/slug
원본 reading을 한국어로 번역하여 마크다운 파일로 저장합니다. 다단계 에이전트 파이프라인(용어검색→번역→정제→검증→QA→요약)으로 고품질 번역 생성. YouTube 콘텐츠의 경우 챕터별 요약도 자동 생성. 사용: /translate-rea...
Validate XML External Entity (XXE) injection vulnerabilities including file disclosure, SSRF, denial of service, and blind XXE via out-of-band channels. Test by injecting malicious XML with external entity refe...
Validate OS Command Injection vulnerabilities including direct command injection, blind command injection via time delays, and out-of-band command execution. Test by injecting shell metacharacters and commands...
Validate SQL injection vulnerabilities (including blind SQLi) across time-based, error-based, boolean-based, UNION-based, stacked-query, and out-of-band patterns. Use when testing CWE-89 (SQL Injection), CWE-56...
Validate NoSQL injection vulnerabilities across MongoDB, Cassandra, CouchDB, Redis, and other NoSQL databases. Test operator injection, JavaScript injection, and query manipulation patterns. Use when testing CW...
This skill provides a way to retrieve information from the Agentica library for analysis and decision-making.
Comprehensive PDF manipulation toolkit for extracting text and tables, creating new PDFs, merging/splitting documents, and handling forms. When Claude needs to fill in a PDF form or programmatically process, ge...
Validate authorization failures including IDOR, privilege escalation, and missing access controls. Test by attempting unauthorized access with lower-privileged credentials. Use when testing CWE-639 (IDOR), CWE-...
Validate miscellaneous injection vulnerabilities NOT covered by dedicated skills. Covers SSTI, LDAP, XPath, XQuery, CRLF/HTTP Header, Email Header, GraphQL, Expression Language (EL/OGNL), JSON/JavaScript eval i...
Identify agentic AI security threats based on OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026. Use when analyzing AI agents, LLM-powered applications, chatbots, auto-reply systems, tool-using AI, browser automation,...
Professional malware analysis workflow for PE executables and suspicious files. Triggers on file uploads with requests like "analyze this malware", "analyze this sample", "what does this executable do", "check...
Analyse Mitre ATT&CK tactics, techniques and sub-techniques. Use when performing analysis of threat detections, threat models, security risks or cyber threat intelligence
Create a targeted intrusion timeline for a Windows incident using whatever artifacts are available (event logs, EDR, SIEM exports, triage notes).
Hypothesis-driven hunt plan for suspicious PowerShell, plus query snippets for common telemetry.
The default order uses GitHub repository stars from our indexed data. Stars belong to the source repository and may be shared by multiple skills. They indicate repository interest, not skill installs or an independent quality score.