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HuggingFace Daily Papers에서 트렌딩 논문을 수집하여 한줄 요약 리포트를 생성하고, 선택적으로 논문 PDF를 다운로드한다. 트리거: 트렌딩 논문, 인기 논문, paper trending, 최신 논문, 논문 다운로드.
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AI 티가 나지 않는 실사 사진, 특히 인물 사진을 만들기 위한 프롬프트 설계 스킬. 이미지 모델이 기본으로 끌리는 광고·화보식 완벽함을 상쇄해 스마트폰으로 찍은 SNS 스냅처럼 보이게 만드는 지시문 층, 조립 규칙, 생성 후 점검 체크리스트를 제공한다. 사용 시점: '실사', '실사같은', '사진처럼', '리얼한 사진', 'AI 티 안 나게', 'AI 같지 않게', '진짜 사람 같은', '실존감', 'SNS 사진', '셀카', '스냅 사진', '인물 사진', '프로필 사진', '일상 사진', '실사 프롬프트' 같은 말이 나올 때, 그리고 사람이 등장하는 사진풍 이미지를 생성하려는 모든 경우에 반드시 이 스킬을 먼저 읽을 것. 사용자가 '실사'라는 단어를 쓰지 않아도 결과물이 '찍은 사진'처럼 보여야 하는 요청이면 해당한다. 실제 생성은 codex-image 등 이미지 생성 스킬이 맡고, 이 스킬은 그 프롬프트를 만든다. 일러스트·애니풍·3D 렌더·로고·다이어그램처럼 사진이 아닌 그림체 요청은 제외.
Write comprehensive XML-structured project specifications (build plans / PRDs) for software projects. Use when a user wants to create a build plan, project spec, technical specification, PRD, or detailed requirements document for an application they want built — or wants to spec a new feature for an existing codebase, or to review, refine, or expand an existing spec. Triggers include requests like "write a project spec", "create a build plan", "make a technical specification", "spec out this app idea", "write requirements for my project", "write a PRD", and Korean requests like "프로젝트 스펙 작성해줘", "기획서/명세서 써줘", "빌드 플랜 만들어줘", "요구사항 정의서 작성", "이 아이디어 스펙으로 정리해줘", "기능 스펙 써줘", "스펙 검토/개선해줘". The output is an XML-formatted .md file optimized for consumption by AI coding agents (e.g., Claude Code, Cursor, Copilot Workspace) or human developers.
Playwright MCP 를 e2e 테스트가 아니라 고속 데이터 수집 엔진으로 쓰는 크롤링 스킬. 페이지 뒤에 숨은 JSON API 를 network 로그로 발굴하고, 단일 도구 호출 안에서 페이지네이션·무한스크롤을 루프로 돌리며, 수집한 데이터를 컨텍스트에 통과시키지 않고 곧바로 파일(JSONL/CSV)로 떨군 뒤 필드 채움률·중복까지 검증한 crawl-report.md 를 남긴다. 사용자가 '크롤링', '스크래핑', '데이터 수집', '사이트에서 목록 긁어와', '상품/가격 정보 모아줘', '전체 페이지 돌면서 뽑아줘', '무한스크롤 끝까지 내려서 수집', '로그인해서 내 데이터 받아와', '이 사이트 API 좀 찾아줘', '결과를 CSV/JSONL 로 저장', '경쟁사/채용공고/리뷰 모니터링' 등을 말하거나, 웹페이지에서 여러 건의 구조화된 데이터를 반복 수집해야 하는 모든 경우에 반드시 이 스킬을 사용할 것. 단일 페이지를 한 번 읽고 요약하는 작업(WebFetch 로 충분)이나 e2e 테스트·QA 자동화·폼 제출 검증은 이 스킬의 범위가 아니다.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | paper-trending |
| description | HuggingFace Daily Papers에서 트렌딩 논문을 수집하여 한줄 요약 리포트를 생성하고, 선택적으로 논문 PDF를 다운로드한다. 트리거: 트렌딩 논문, 인기 논문, paper trending, 최신 논문, 논문 다운로드. |
HuggingFace Daily Papers API에서 트렌딩 논문을 수집하고 한국어 한줄 요약 테이블로 출력한다. 사용자가 요청하면 논문 PDF를 arxiv에서 다운로드하거나 HTML 버전을 읽어 상세 분석한다.
/paper-trending 뒤의 인자를 분석하여 범위를 결정한다:
| 인자 예시 | 해석 | API 파라미터 |
|---|---|---|
2026-03-14 | 특정 날짜 | ?date=2026-03-14 |
2026-W11 | 특정 주차 | ?week=2026-W11&sort=trending |
이번 주, 이번주, 이번 주간, this week | 현재 ISO 주차 | ?week={현재주차}&sort=trending |
최근, recent | 최근 2주 | 현재 주 + 이전 주 각각 호출 |
(인자 없음), 기본, default | 최근 1개월 | ?month={현재월}&sort=trending |
2026-03 | 특정 월 | ?month=2026-03&sort=trending |
추가 액션 인자 (범위 인자와 조합 가능):
| 인자 | 동작 |
|---|---|
다운로드, download, dl | 트렌딩 리포트 출력 후 상위 N개 논문 PDF 다운로드 |
다운로드 5, dl 3 | 상위 N개만 다운로드 (기본: 5) |
다운로드 all | 리포트의 모든 논문 다운로드 |
읽기 {arxiv_id}, read {arxiv_id} | 특정 논문의 HTML 버전을 읽어 상세 분석 |
예시: /paper-trending 이번 주 다운로드 3 → 이번 주 트렌딩 리포트 + 상위 3개 PDF 다운로드
현재 날짜 기준: 오늘 날짜에서 ISO 주차와 월을 계산한다.
인자를 파싱하여 API 호출 URL을 결정한다.
date +%G-W%V 또는 Python으로 계산WebFetch로 HuggingFace API를 호출한다.
기본 URL: https://huggingface.co/api/daily_papers
파라미터 (소스 코드 확인된 정확한 사양):
date=YYYY-MM-DD — 특정 날짜week=YYYY-WNN — 주간month=YYYY-MM — 월간sort=trending — 트렌딩 알고리즘 정렬 (주간/월간에서 권장)sort=publishedAt — 발행일 정렬 (기본값)p=0,1,2... — 페이지 번호limit=50 — 페이지당 결과 수 (기본 50)호출 예시:
# 이번 주 트렌딩
https://huggingface.co/api/daily_papers?week=2026-W11&sort=trending
# 이번 달
https://huggingface.co/api/daily_papers?month=2026-03&sort=trending
# 특정 날짜
https://huggingface.co/api/daily_papers?date=2026-03-14
"최근" (2주)인 경우 — 두 주차를 병렬로 WebFetch:
https://huggingface.co/api/daily_papers?week=2026-W11&sort=trending
https://huggingface.co/api/daily_papers?week=2026-W10&sort=trending
결과가 16개 이하이면 p=1로 다음 페이지도 호출하여 더 많은 논문 수집.
API 응답 JSON에서 각 논문의 다음 정보를 추출:
paper.id → arxiv ID
paper.title → 제목
paper.upvotes → upvotes (해당 기간 내 획득분)
paper.ai_summary → AI 요약 (없으면 paper.summary 사용)
paper.authors[0].name → 첫 번째 저자
paper.organization.fullname → 소속 기관
paper.githubRepo → GitHub 저장소
paper.githubStars → GitHub 스타 수
upvotes 내림차순으로 정렬하여 마크다운 테이블로 출력한다.
출력 형식:
# {범위} 트렌딩 논문 ({날짜 범위})
| # | 논문 | UP | 한줄 요약 |
|---|------|---:|---------|
| 1 | **{제목}** ({기관}) | {upvotes} | {ai_summary를 한국어 1문장으로 요약} |
| 2 | ... | | |
| ... | | | |
**키워드**: {전체 논문에서 추출한 주요 트렌드 키워드 3-5개}
규칙:
다운로드/download 인자가 있을 때)arxiv 논문은 인증 없이 자유롭게 다운로드 가능하다.
다운로드 URL 패턴:
| 형식 | URL | 용도 |
|---|---|---|
https://arxiv.org/pdf/{arxiv_id} | 원본 논문 다운로드 | |
| HTML | https://arxiv.org/html/{arxiv_id} | 브라우저 읽기용 (모든 논문에 있지는 않음) |
| Abstract | https://arxiv.org/abs/{arxiv_id} | 메타데이터 + 초록 페이지 |
다운로드 절차:
papers/ 폴더 생성 (없으면)다운로드 N → 리포트 상위 N개다운로드 all → 리포트 전체다운로드 → 기본 상위 5개curl로 다운로드:
curl -L "https://arxiv.org/pdf/{arxiv_id}" -o "papers/{arxiv_id}.pdf"
## 다운로드 완료
| 논문 | 파일 | 크기 |
|------|------|------|
| {제목} | papers/{arxiv_id}.pdf | {size} |
주의사항:
읽기/read 인자가 있을 때)특정 논문의 내용을 상세 분석한다.
절차:
papers/{arxiv_id}.pdf로 다운로드되어 있으면 Read 도구로 PDF 읽기https://arxiv.org/html/{arxiv_id} 호출| 상황 | 대응 |
|---|---|
| API 응답 실패 | 1회 재시도. 실패 시 사용자에게 알림 |
| 빈 응답 | "해당 기간에 트렌딩 논문이 없습니다" 출력 |
| 잘못된 인자 | 인자 형식 안내 후 기본값(1개월)으로 진행할지 확인 |
| PDF 다운로드 실패 | 해당 논문 스킵, 나머지 계속. 실패 목록 보고 |
| HTML 버전 없음 (404) | PDF 다운로드 후 Read 도구로 대체 |
| PDF 용량 과대 (>50MB) | 사용자에게 알리고 다운로드 여부 확인 |
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