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Toss Mock 인증 스킬 — stable userKey 설정, survey 루프 근본 원인 진단, adb 기반 진단 순서를 표준화한 스킬.

Toss IAP 검증 스킬 — Edge Function 404 우회, Service Role 감지, mTLS mock 설정, 토큰 헬퍼 분리, subscriptions 활성화 E2E.

Toss 수익화 운영 스킬 — Ads/IAP/TossPay 콘솔 설정, 샌드박스 시나리오, QA 증적 수집을 표준화.

AIT .ait 번들 빌드 → 콘솔 업로드 → 테스트 진입 성공 패턴. env var 인라인 실패(supabase url is required), babel/esbuild 충돌, __dirname 경로 문제 해결책 포함.

FastAPI + SQLAlchemy + Supabase 모델 작성 규칙 — DB 타입 불일치 방지, async cascade 패턴, Pydantic enum 검증. 2026-05-19 E2E 테스트(Wave 1~9)에서 발견한 BUG-01~05 재발 방지 지침.

TaillogToss 로컬 개발 서버(Metro + FastAPI) 시작/재시작 절차. "서버 켜줘", "서버 재시작", "앱 안됨", "번들 안됨" 등 서버 기동 관련 모든 상황에 사용한다.

TaillogToss Phase 13 게이트 운영 — AUTH/IAP/MSG/AD E2E 기준 점검, 증적 수집, 문서 상태 동기화.

TaillogToss 런타임 모드 운영 스킬 — DEV_LOCAL, SANDBOX_REAL, PROD_READY를 판정하고 Supabase CLI, AIT private URL, mTLS, Ads, IAP, Smart Message, Report AI 토글을 안전하게 분리한다. 콘솔 업로드 후 실배포 전 QA와 개발용 테스트를 온오프할 때 사용.

Enforce local guidance files for new folders, require top-of-file description comments, and promote repeatable patterns into reusable skills.

Validate and enforce consistency between Next.js App Router page routes and `docs/status/PAGE-UPGRADE-BOARD.md` before status sync work.

Diagnose Supabase RPC and query paths that return empty data, wrong data, or runtime errors.

Run Supabase MCP work in a predictable order and document each change clearly.

Compare DangApp code, docs/status artifacts, and local guidance files before deciding what to update.

Collect DangApp implementation patterns before adding new routes, feature modules, or data-contract changes.

Mobile app shell pattern with a fixed top bar, bottom navigation, and content spacing that prevents overlap with route content.

Build reusable UI primitives with class-variance-authority and a shared `cn()` merge path instead of ad hoc class branching.

ChatterBox 허브 맵 파이프라인 — 광장/구역 블록·내부 관(館) 원화 생성→핫스팟·앵커 캘리브레이션→manifest 배선→유도 3단 인터랙션→E2E. 새 맵(밤 variant·신규 구역 블록·새 내부 관·다른 씬 허브)을 만들 때 사용. 화풍 고정 생성은 scene-pipeline 참조.

ChatterBox 씬 에셋 파이프라인 — 화풍 고정 이미지 생성(gpt-image edits+레퍼런스)→WebP→매니페스트 등재, 입장 영상(Seedance i2v→Topaz 업스케일→WebM). 새 씬/시간대 variant/씬 영상을 만들 때 사용.

Vtube AUTORIG rig 를 ChatterBox 아바타로 배포(Storage 업로드 + 매니페스트 등록)하고 네이티브 렌더러로 실렌더 검증하는 하네스. character.json+mini_rig.json 병합·_mini_rig 렌더필수·헤드리스 same-origin 스테이징 등 매번 재발견하던 함정을 고정. "아바타 배포/추가/넣기/Vtube 아바타 온보딩/새 캐릭터 슬롯" 요청 시.

Vtube AUTORIG rig 를 ChatterBox 아바타로 배포(Storage 업로드 + 매니페스트 등록)하고 네이티브 렌더러로 실렌더 검증하는 하네스. character.json+mini_rig.json 병합·_mini_rig 렌더필수·헤드리스 same-origin 스테이징 등 매번 재발견하던 함정을 고정. "아바타 배포/추가/넣기/Vtube 아바타 온보딩/새 캐릭터 슬롯" 요청 시.

ChatterBox 음원 자산 파이프라인 — BGM/앰비언트/SFX 를 프롬프트로 생성(fal Stable Audio 2.5 · CassetteAI SFX) → 주인님 청취 게이트 → loudnorm+AAC → public/sounds/ 안착. "BGM 만들어", "음원 생성", "효과음 뽑아", "앰비언트", "사운드 추가" 요청 시. 2026-07-13 G6 BGM 3곡 세션에서 밟은 함정을 고정.

구현 완료 슬라이스를 프로덕션에 올리고 라이브로 실증한 뒤 문서·커밋까지 닫는 일괄 마감 절차 — db push(서울 pooler)·함수 deploy(재시도·실측)·CF Pages·프로드 통합/2탭 E2E·백로그 §0/GAP/drift 문서 마감. "배포하고 라이브테스트", "라이브로 올려", "페이즈 마감", "배포 몰아치기" 요청 시.

ChatterBox 프론트(Vite SPA)를 Cloudflare Pages 에 배포하고 실렌더로 검증하는 하네스 — 2계정 non-interactive 선택·프로젝트 선생성·account_id env 전용·번들 비밀키 감사·SPA폴백·헤드리스 React 마운트 확인 등 매번 재발견하던 CF 배포 함정을 고정. "CF 배포/프론트 배포/pages 배포/배포판 검증/재배포/ㄱ 배포" 요청 시.

route/schema/env/worker/UI 변경 영향 범위를 먼저 그려야 할 때 쓰는 스킬. ChatterBox 문서망에 맞춰 커스터마이징됨.

정수리 crown reveal + THA3 회전 증류 — 끄덕임/들기/도리도리/대각선을 자연스럽게. THA3 신경망을 모션 오라클로 써서 flow를 리그 키폼으로 받아쓰기(런타임 GPU 0·2048 화질 유지) + gpt-image 정수리 자산을 앞머리 뒤 reveal 레이어로 주입. 트리거 — "머리 회전 자연스럽게", "정수리 reveal", "crown", "끄덕임 개선", "THA 증류", "대각선 시선", "rotation distill". 2026-07-08 유키(snack-yuki-001)로 end-to-end 실증·Vercel 배포.

그림 1장 업로드 → 풀 리깅 아바타 전자동 서버 파이프라인(Modal) 러너북. spec_from_image(VLM 스펙 초안)+generate_master_sheets --reference(정체성 운반)+See-through GPU+P2~P5+표현력 옵션을 원커맨드로. 트리거 — "업로드로 아바타", "서버에서 리깅", "modal 리깅", "그림 한 장으로 버튜버", "upload e2e", "P2 게이트". 2026-07-09 URO(레포 밖 임의 그림)로 실증 — 실측 $1.8~2.5/명·25~40분.

ChatterBox 의상실에서 "PNG 1장 업로드 → 자동 리깅 → 인앱 Live2D 아바타 수령"을 세우는 배선·배포 런북(CHATTERBOX-RIG-PORT-001 P3). Vtube Modal 파이프라인을 ChatterBox Supabase(avatar_jobs·Storage·Realtime)에 잇는다 — vgen 잡 클론 + FAL→Modal 스왑. 트리거 — "채터박스 아바타 배선", "PNG to live2d 웹연동", "의상실 아바타 생성", "avatar forge", "Modal 웹엔드포인트 배포", "avatar_jobs". 2026-07-09 미미 서버본으로 수령/렌더 반쪽 실증.

AUTORIG 리그(mini_cubism character.json)의 유기적 연결 건강성을 3층으로 진단한다 — L1 구조(파트=메시 짝·고아 디포머·파라미터 구동·draw order 겹침·타깃 실존), ★L2 깊이 게이트(커버리지·단조성=회전 시 가까운 부품이 먼 부품보다 더 움직이나·과대진폭 방지, depth_map 대조), 프로(Strong20) 정량 대조. 결정론 게이트(scan_rig_health.py)는 메인이 돌리고, L3 시각 건강성은 극단포즈 실렌더 A/B로 별도 판정. 트리거 — "리그 건강성", "리그 건강성 체크", "유기적 연결 체크", "디포머/키폼/깊이 점검", "rig health", "리그 QA", "새 캐릭터 빌드 후 검사", "깊이 단조성", "리그 스캔". 깊이 역전 WARN 시 inject_depth_keyforms.py로 교정.

AUTORIG 추출/분리 단계의 *절대 매직넘버*(008 아카네 픽셀에 손튜닝된 lum<150·MIN_PX=5000·LUM_MAX=150 등)를 *이미지 자체 통계*(피부 중앙값·MAD·앵커 면적 비율·영역 분위수)로 바꿔 캐릭터가 바뀌어도 안 깨지게 한다. 무회귀 A/B($0, 006/007/008 재추출 비교)로 검증. 트리거 — "임계값 상대화", "하드코딩 임계값", "캐릭터 바뀌면 추출 깨짐", "새 캐릭터 추출 일반화", "adaptive thresholds", "절대값 상대화", "추출 임계값 캐릭터 적응", "threshold relativization", "AUTORIG-THRESHOLD-REL".

단일 2D 애니 원화 → StdGEN(CVPR2025) 오프라인 3D 의미분해 복원 → 정수리/뒷머리 reveal 자산 베이킹 → 우리 2.5D 리그 주입. 머리 강회전(끄덕임 정수리·턴 귀뒤)의 "disocclusion 픽셀 부재" 천장을 *3D를 자산 생성기로만* 빌려 푼다(런타임은 현 2.5D 경량 유지). Colab A100. 트리거 — "정수리 reveal 생성", "머리 강회전 자산", "StdGEN", "3D 베이킹", "hair 별도메시", "끄덕임 정수리", "disocclusion 생성", "3D reveal bake".

마스터 1장 → THA3(Talking Head Anime 3) 신경망으로 자연스러운 머리 좌우턴/끄덕임 자산 추출. 핵심은 신경망 내부 appearance-flow(editor grid_change) 텐서를 직접 export해 맥 네이티브 cv2.remap 워프 + 리그 디포머 변위로 재사용. 트리거 — "머리 회전", "고개 돌리기/끄덕임", "THA3", "flow 텐서 추출", "head rotation", "2D 머리 턴", "appearance flow", "원본화질 회전 자산". 2026-06-20 008 아카네로 flow export end-to-end 실증(L1=0.0055 검증).

새 2D 버튜버 캐릭터를 코드 0줄(yaml 1개)로 생성→AI 자동리깅(끄덕임·목·어깨 foreshortening, 부품형 입, 표정, 2D 조합 키폼, hair strand physics 기본 적용)까지 만드는 검증된 풀 파이프라인. 트리거 — "새 버튜버 모델 만들기", "새 캐릭터 생성", "AUTORIG 캐릭터 추가", "설명/PNG로 버튜버 모델", "006/007 만들기". 배포·방송은 vtuber-deploy 스킬로 이어짐. 2026-06-16 006(Mung-ji)로 end-to-end 실증(워프 15·키폼 156).

Unity Play 시작 씬, scene-authored UI source-of-truth, authored-first binder, RobotControl/Onboarding 라우팅 착시를 함께 디버깅하는 운영 스킬

Use when adding, extending, or debugging Waypoint Teaching & Playback: saving robot poses as waypoints, sequencing them, playing/looping sequences, exporting/importing JSON, coroutine-based runner engine, or teaching UI integration.

MonoBehaviour에서 UI 생성 코드를 ViewBuilder 정적 클래스 + Refs struct로 분리

Robot Library / Sandbox robot showroom 디버깅과 튜닝 — showroomoutput, comparestrip, preview pod, Game view vs Scene view 스케일 차이, hero/page selection, runtime root 중복

Use when working on FAIRINO FR5 6-axis robot integration in this repo: collecting official FR5 docs, mapping Unity UI inputs to the FAIRINO C# SDK, planning real-robot control and safety, documenting FR5 hardware/DH/protocol details, or building adapters around MoveJ/MoveL/ServoJ/ServoCart and status feedback.

Main 탭형 학습 쉘의 로봇별 JSON 콘텐츠를 추가/수정/검증하는 스킬. `Assets/Runtime/Resources/LearningTabs/*.json` 문안 업데이트, 새 로봇용 탭 문서 추가, MainLearningTabsLoader fallback 조정, Main 탭 콘텐츠 schema 변경, JSON 파싱/폴백/Unity MCP 검증이 필요할 때 사용한다.

씬별/모드별 UI 가시성 제어 — scene, panel visibility, overlap, mode isolation, 배타 그룹

DH 변형 또는 기구학 알고리즘 추가 — DH, Modified DH, 역기구학, IK, 자코비안, Jacobian, 기구학 알고리즘

Sync status docs after implementation milestones.

10-step checklist for adding a new block type to the compose editor.

Drag, selection, keyboard, and inline editing patterns for the compose editor.

Unified image/asset upload pattern for the compose editor.

Takdi 프로젝트의 코드 구조 컨벤션 — 이름 매핑, 폴더 문서화, 파일 헤더.

Keep API routes and type contracts synchronized with docs.

Protect usage accounting behavior for generation and export events.

Korean e-commerce detail page domain knowledge for Takdi product design.

Source-grounded research workflow for NotebookLM URLs, notebook-backed documentation queries, and MCP-driven follow-up analysis. Use when a task includes a NotebookLM URL, asks to query notebook contents, register a notebook, or persist grounded notes before implementation.

Subagent-style consistency check for GameLab code facts, docs/status facts, and local CLAUDE.md rule chains before deciding what to update.

Collect GameLab implementation patterns through subagent-style exploration before adding routes, domain modules, or data-contract changes.

새 분석 엔진 등록 — new engine, 엔진 추가, analysis engine, 분석 엔진, 알고리즘 추가

단축키 추가/변경/삭제 시 5개 파일 동기화 — hotkey add, hotkey change, 단축키 추가, 핫키 변경, 키바인딩

새 UI 문자열 ko/en 동시 추가 — i18n, 번역, translation, 다국어, string add, 문자열 추가

BE 모델 변경 시 FE 타입/API 클라이언트 1:1 동기화 — model sync, 모델 동기화, type mirror, 타입 미러, 필드 추가

커밋 전 5단계 검증 실행 — pre-commit, 커밋 전, validate, 검증, build check, 빌드 확인

외부 API, 스키마, 모델명, 컬럼명을 코드에 직접 박기 전에 계약과 런타임을 검증하는 스킬

Use when a route, schema, env var, worker path, or UI surface change can ripple across code, docs, and verification, and you need an explicit impact map before editing.

화면 설계에서 route/API/구조 문서까지 연결하는 범용 스킬

코드 변경 후 어떤 문서를 같이 고쳐야 하는지 change class 기준으로 좁혀주는 점검 스킬

Use before saying work is done, especially after code or document changes, to confirm executed verify commands, changed docs, assumptions, residual risks, and a clear release verdict.

Use when wiring page data fetch/mutation, loading timing, and stale/refresh behavior.

Use when hardening error boundaries, retry paths, and user-visible recovery messages.

Use when implementing field validation, submission states, and post-submit feedback.

문서 업데이트/문서 갱신 요청의 기본 입구. 상태판을 얇게 유지하고 상세 증거는 일일 로그로 분리하는 스킬. 트리거 — "문서 업데이트", "문서 갱신", "문서 얇게 업데이트", "상태판 정리", "상태 문서 갱신", "daily 로그로 분리".

에이전트 컨텍스트, 토큰 사용, MCP/스킬 상태, 보안을 점검하고 복구 계획을 세우는 스킬. 트리거 — "에이전트 건강성 체크", "에이전트가 멍청해졌어", "컨텍스트 과밀 점검", "토큰/비용 점검", "MCP/스킬 상태 확인", "agent health".

프로젝트/태스크 첫 진입 시 필요한 정보가 바로 인덱싱되는지, 문서 하나하나가 토큰을 과하게 먹지 않는지, 폴더·파일이 잘 정리됐는지 점검하고 안전하게 정리하는 스킬. 트리거 — "문서건강성체크해줘", "문서건강성체크", "문서 건강성 체크", "문서 건강성", "진입 토큰 점검", "문서 정리", "문서 인덱싱", "always-read 무겁다", "스킬/문서 통합", "doc health".

코드 변경 후 어떤 문서를 같이 고쳐야 하는지 change class 기준으로 좁혀주는 점검 스킬. 트리거 — "코드 고쳤는데 문서 뭐 고쳐", "문서 동기화", "doc sync", "문서 누락 점검", "어떤 문서 같이 고쳐야 해".

작업 완료 선언 직전, 실행한 검증, 바뀐 문서, 남은 리스크와 release verdict를 확인하는 스킬. 트리거 — "이거 완료해도 돼?", "증거 검토", "릴리스 가능한지", "작업 끝났는지 확인", "evidence review".

한국어 마케팅/랜딩 카피에서 AI가 쓴 티(클리셰·과장·부정병렬·막연한 표현·em대시 등)를 걷어내고 사람이 쓴 듯 자연스럽게 다듬는다. blader/humanizer(MIT)를 한국어 카피용으로 재해석한 버전. 트리거 — "랜딩 카피 AI 티 빼줘", "마케팅 문구 자연스럽게", "카피 사람처럼 다듬어", "랜딩 문구 윤문".

Design and implement microinteractions, motion design, transitions, and user feedback patterns. Use when adding polish to UI interactions, implementing loading states, or creating delightful user experiences. 트리거 — "인터랙션 디자인", "마이크로인터랙션 추가", "모션/전환 효과", "로딩 상태 디자인", "UI 인터랙션 다듬어".

Create distinctive, high-converting landing pages that combine proven conversion elements with exceptional design quality. Build beautiful, memorable landing pages using Next.js 14+ and ShadCN UI that avoid generic AI aesthetics while following the 11 essential elements framework. 트리거 — "고전환 랜딩페이지 설계", "랜딩페이지 만들어", "11요소 랜딩 가이드", "전환율 높은 랜딩".

규모가 큰 작업을 플랜 → 페이즈별 병렬 실행 → 자기 리뷰 → 요약 설명까지 체계적으로 진행한다. 마일스톤이 3개 이상이거나 파일 변경이 10개 이상 예상될 때 사용.

Telegram 대화 히스토리를 Obsidian에서 조회·수동 공고화·히스토리 초기화하는 스킬.

프로젝트 독립적 문서 관리 프레임워크 — 정본 1곳 원칙, change-class 기반 자동 갱신, 상태 자동 정리를 다른 프로젝트에 이식할 때 사용

Run the full pipeline (fetch → ingest → sync) and verify data reaches the UI via Playwright tests.

세션 회고 — 성공 패턴·실패 우회·반복 수작업·사용자 교정을 스킬/피드백/자동화로 자동 추출

git diff 기반으로 VibeHub의 ref/status/automation 문서 drift를 change class 단위로 점검하고, 어떤 문서를 어느 섹션까지 봐야 하는지 좁혀준다.

Playwright로 admin/public 페이지의 overflow, 가독성, 반응성, 토큰 준수를 한번에 검증한다. 프론트엔드 CSS/컴포넌트 변경 후 사용.

Use this skill when a VibeHub YouTube upload has finished and you need to link the public YouTube URL back to the correct brief through Telegram or the CLI, verify that the intake path actually ran, and recover from the common matching or schema failures.

AI 프롬프트 템플릿 중앙 관리. 변수 플레이스홀더, 태그 규칙, 프롬프트 주입 방지.

DB 컬럼 ↔ TypeScript 타입 1:1 매핑 강제. enum 값 고정, nullable 규칙.

ZPD 기반 적응적 모드 전환 (Grill-Me → Guide-Me → Quick-Me). 3회 오답 감지, 모드 복귀 로직.

Vercel 배포 전 체크리스트. 환경변수, API 키 노출 방지, OIDC 설정.

수학 오개념 5유형 분류 패턴. AI 응답에 [MISCONCEPTION_TYPE] 태그 강제.

API 라우트 응답 포맷 통일. 성공/실패 구조, HTTP 상태코드, 에러 코드 강제.

React 컴포넌트 패턴. Server/Client 분리, shadcn/ui 우선, JSDoc 주석, props 타입.

Grill-Me 소크라틱 질문법으로 학생 튜터링 코드를 작성할 때 참조하는 스킬. AI가 답변 대신 질문을 던지는 패턴 강제.

핀메이트(PinMate) 카카오 MCP 서버의 빌드·로컬 검증·컨테이너·대회 등록을 한 절차로 몬다. server/mcp.ts(Streamable HTTP·stateless·도구 5종)를 건드린 뒤 호출하면 `pnpm mcp:smoke`로 14항목(도구·체인·딥링크·SLA·동시성)을 실호출 검증하고, Docker(amd64)·카카오 PlayMCP 등록 체크리스트까지 안내한다. 트리거 — "MCP 테스트", "MCP 배포", "대회 신청/등록", "스모크", server/ 수정 후, "/pinmate-mcp".

핀메이트(PinMate) 추천 스케치(.ino)를 개발 단계에서 실물 아두이노 보드에 arduino-cli 로 컴파일→업로드→검증한다. 보드 자동 감지(FQBN·포트)·스케치 폴더 규칙·avrdude 성공 판정까지 한 호흡. 트리거 — "보드에 올려줘", "아두이노 업로드", "이 코드 올려줘", "flash 해줘", "스케치 업로드", 추천 코드를 실물에서 돌려볼 때. ★ 이건 개발용 CLI 업로드(arduino-cli)지, 앱 내 WebSerial 펌웨어 브리지(DEC-045)가 아니다.

핀메이트(PinMate) 정본 문서 동기화. 코드·결정·계획이 바뀐 직후 호출하면 PROJECT-STATUS·WORK-BOARD·DECISION-LOG 등 정본을 일관되게 갱신하고 같은 사실이 여러 곳에 어긋나게 적힌 드리프트를 점검한다. "정본 1곳 원칙"을 강제한다. 트리거 — 변경 작업을 끝낸 뒤, "문서 갱신", "드리프트 점검", "상태 업데이트", "/docsync" 요청 시.

핀메이트(PinMate) free 부품(서보 등 보드밖 GLB)의 리드선(피그테일)을 본체에 정확히 붙이고 보정한다. GLB 변환(seatModel 오프셋 포함)을 리드가 1:1로 복제해야 회전·이동·빵판 pose 에 무관하게 커넥터에 붙는다 — 이 계약을 어기면 "배치 땐 붙는데 회전하면 어긋남" 버그가 난다. 트리거 — 서보 같은 free 부품 리드가 본체에서 떨어지거나/엉뚱한 데 붙을 때, free 부품 추가·리드 보정·회전 정합, "선이 안 붙어", "회전하면 위치 변함", "리드 보정" 요청 시.

핀메이트(PinMate) GLB 모델의 핀/단자 좌표를 재사용 가능하게 보정한다. GLB는 고정이라 코드로 핀 구멍 좌표를 알 수 없으므로 /calibrate 드래그드랍 도구로 한 번 찍어 calibration-data 에 저장하고 배선·net 에 쓴다. 트리거 — 새 GLB 부품(보드/ 센서/서보 등)을 빵판과 배선해야 할 때, "모델 보정", "핀 좌표 찍기", "새 모델 배선", "calibrate", "보정 도구" 요청 시.

핀메이트 카탈로그에 새 부품(또는 보드/빵판 픽스처)을 누락 조인 없이 추가하는 스킬. "부품 추가", "부품 하나 넣어줘", "센서 추가", "카탈로그에 ~ 추가", "GLB 부품 등록", "팔레트에 부품 넣기" 같은 요청에 발동. DEC-030 "Add = one entry" 철학을 강제하되, 실제로는 parts(도메인)·render 전략(절차 빌더 또는 GLB)·assetCredits(라이선스)·CREDITS.md(정본)·CATEGORIES(분류)가 조인돼야 하므로 그 체크리스트와 무라이선스 금지 가드를 닫는다.

핀메이트(PinMate)용 에디토리얼-안전 이미지 자산을 gpt-image-2로 생성한다. 브랜드 마크/favicon, OG 공유이미지, empty/success 스팟 일러스트, 빵판·PCB 텍스처 등 미리 정의된 템플릿 + 커스텀 프롬프트 지원. 모든 프롬프트에 에디토리얼 아카데믹 제약(모노크롬·직각·타이포, 네온·캐릭터·마스코트 금지)이 자동 부착된다. 트리거 — "핀메이트 자산 생성", "OG 이미지 만들어", "favicon 생성", "브랜드 마크", "스팟 일러스트", "빵판 텍스처 생성", "이미지 자산 만들어줘". 기본은 드라이런(과금 0), 실제 생성은 --go 필요(~$1/장).