skills

Convert markdown to a beautifully designed editorial-style PDF report. Uses Pretendard variable font, Swiss-Coffee + Cool-Blue palette, minimalist-maximalism layout, cover page, table of contents, section dividers, page numbers. Optimized for Korean+English mixed reports. Use when user asks for "report PDF", "보고서 PDF", "아름다운 PDF", "예쁜 PDF", or wants to publish a markdown document as a polished document.

블로그 URL 1개를 받아 60초 9:16 숏폼 영상(mp4)을 자동 생성하는 파이프라인. 한국 블로그 4종(티스토리/네이버/벨로그/브런치)에서 본문·이미지를 추출하고, 2인 대화 대본을 만든 뒤 로컬 fish-tts(soma-voice HTTP)와 GPT Image 2(gpt-image-2)로 음성·이미지를 생성해 Remotion v4로 합성한다. "블로그 URL로 숏폼 만들어줘", "이 글로 릴스 영상 만들어줘", "blog to shortform", "blog-shortform", "blog-url-to-shortform" 같은 요청에서 발동한다.

Speech-to-Text using Cohere Transcribe (2B, Apache 2.0)

CLI UX/spec: args, flags, help, output, errors, config, dry-run.

Use when 지혁 asks to record/save/archive a conversation between him and Elon — produces (1) verbatim RAW markdown, (2) cleaned-up EDITED markdown with nothing removed, and (3) a messenger-style HTML blog post. Triggers on "대화 기록해줘", "이거 저장해서 보내줘", "블로그에 올리게 html로", "원문 그대로 + 교정본 + 포스트".

Production frontend UI: pages, apps, components, polished non-generic design.

GitHub deep review: bugs, PRs, best fix, stale-or-real, read-code-first.

100% hand-drawn image generation with Korean Hangul support. Zero font files — all characters rendered from manually-defined stroke primitives. Produces notebook-style illustrated cards with wobble effects. Actions: 손그림, 손글씨 이미지, hand-draw, 일러스트 만들어, 운동 이미지

Batch image generation factory. Give it one prompt template (with a {subject} slot) plus a subject list (csv/json/txt) and it generates dozens-to-hundreds of images concurrently with automatic machine verification and retry. ZERO runtime LLM calls — prompts are pure template+subject string substitution. Reuses the image-gen Codex/OAuth engine (no API key). Triggers — 대량 이미지, 배치 이미지 생성, image-gen2, 이미지 공장, 여러 장 생성, batch image, image factory, bulk image generation.

Create a seamless infinite horizontal-scroll loop video (mp4) from a few images, stitched side-by-side so the last frame matches the first with no visible jump. Camera pans at a constant speed. Renders with Remotion. Use when the user asks for a "루프 비디오", "loop video", "무한 루프 스크롤", "loop-video-gen", "이미지 이어붙여 영상", "seamless scrolling loop", or an endlessly-repeating horizontal-pan ad/banner from still images.

Markitdown to Markdown: PDF, Office, HTML, data, OCR, audio, ZIP, YouTube.

Nano Banana 2 / Gemini 3.1 Flash Image gen/edit: text-to-image, image-to-image, 512/1K/2K/4K, input-image workflows.

Drive Google NotebookLM from natural language — create notebooks, ingest sources, query, generate podcasts/reports/mindmaps/videos, download artifacts. Wraps notebooklm-mcp-cli (jacob-bd/notebooklm-mcp-cli).

AI 사진 작가 에이전트 — 사용자가 레퍼런스 사진 몇 장을 주면 그 인물/스타일을 학습(in-context)해, 원하는 컨셉(배경/포즈/의상/구도)으로 새 사진을 생성한다. 엔진은 image-gen 스킬(Codex OAuth, image-to-image). 트리거: "이런 사진 만들어줘", "내 사진으로 컨셉 사진", "사진 작가", "레퍼런스 사진 주면", photo-restyle.

Draft, validate, copy, or post concise X/Twitter or Threads release announcements from changelogs, tags, release notes, npm/appcast state, and shipped artifacts.

어떤 대상이든(글, 영상 스크립트, 인터뷰, 회의록, 논쟁, 강의, 보고서, 시스템 설명) 구조적으로 분해하고 계층화한 뒤 적합한 형식으로 렌더링하는 스킬. "구조화해줘", "XX를 구조화", "구조 잡아줘", "구조적으로 정리", "분해해서 정리", "계층적으로 만들어줘", "트리로 정리/써줘" 같은 요청에 트리거해라. 명시적으로 "구조화"라고 안 해도, 사례·주장·증상이 나열된 텍스트를 주며 "정리해줘", "본질 뽑아줘"라고 하면 트리거해라. 출력 형식(ASCII 트리/HTML/Mermaid/표/문서)은 구조와 매체에 따라 마지막에 선택한다. 단순 요약 요청에는 트리거하지 마라 — 이건 요약이 아니라 무손실 재구성이다.

Remotion 기반 영상 자동 생성. video-config.json을 작성하면 TTS + 자막 + 렌더링까지 원스톱 처리. 9개 테마(default, notion, minimal, cinematic, playful, neon, warm, nature, neural), 17개 씬 타입, 20+ 애니메이션, GIF 삽입 지원. neural 테마는 AI/LLM 시각화 특화. Trigger: "영상 만들어", "video", "비디오", "Remotion", "렌더링"

End-to-end video production: design system → TTS → scene verification → final render. Uses ui-ux-pro-max for design, Fish-TTS for voice, video-gen (Remotion) for rendering. Actions: make video, create video, 영상 만들어, 샘플 영상, video sample. Always verify scenes before final render.

YouTube 영상을 한국어로 더빙해서 원본 영상에 다시 붙이는 스킬. STT는 faster-whisper (local GPU), 번역은 Codex/Claude 서브에이전트, TTS는 fish-tts (cwon=여성/elon=남성, 화자 피치로 자동 분기). 외부 유료 API 0개. dubyduby (SihyunAdventure/dubyduby) 의 6-stage 파이프라인을 차용해 KO 더빙용으로 재설계.

Extract transcripts, subtitles, and metadata from YouTube videos. Use this skill whenever a user shares a YouTube URL or asks to extract scripts, subtitles, transcripts, or captions from a video. Also triggers on keywords like 유튜브, 스크립트, 자막, 트랜스크립트, or any youtube.com / youtu.be link.

Web scraping and data extraction using Scrapling. Use this skill whenever the user wants to scrape a website, crawl pages, extract data from URLs, search for products/prices online, compare prices across sites, or pull structured data from web pages. Also use when the user mentions Coupang, Amazon, shopping search, price comparison, or any task involving fetching and parsing web content — even if they don't explicitly say "scrape".

SNS thread scraping and timeline extraction skill for Twitter/X and Threads. Use this skill when the user wants to scrape someone's Twitter/X timeline, Threads posts, collect posts from a specific period, reconstruct threads (1/N, 2/N style), search for a person's recent posts on social media, or extract and organize social media content by date. Also trigger when the user mentions "트위터 긁어", "트윗 모아", "타임라인", "스레드 정리", "쓰레드 긁어", "threads.com", or any task involving fetching tweets, threads posts, or social media content.