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게임/앱 UI 스크린샷에서 배경·버튼·컴포넌트를 게임 사용 가능한 투명 PNG로 추출. 배경은 nanobanana edit_image(AI inpainting), 버튼/컴포넌트는 /clip 템플릿 매칭으로 bbox를 찾고 SAM2로 pixel-accurate 세그멘테이션하여 투명 배경 PNG로 추출. 트리거: 배경 뽑아줘, 버튼 추출해줘, 컴포넌트 분리해줘, 전부 다 추출해줘, 이미지 경로와 함께 추출 요청 시.
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SOC 職業分類に基づく
Multi-worker 검수 스킬 (Codex + Gemini Double / Opus + Codex + Gemini Triple). 단일 Codex 검수 대비 100% 보완 카테고리 커버. 트리거: /cr-multi, /cr-double, /cr-triple, plan/spec 저장 후 자동(CR_MULTI_AUTO=on), plateau 3회 자동 승격.
버그/이슈의 근본 원인을 4단계 구조화 프로세스로 분석하는 스킬. "근본 원인 없이 수정 금지" 철칙. 증상→분석→가설→검증→수정 순서를 강제.
Planner-Generator-Evaluator 하네스. Planner+Generator는 메인 컨텍스트에서 직접 실행하고, Evaluator만 subagent로 격리하여 독립 검수를 보장한다. spec 없는 개발 전용 하네스 — 버그 수정은 `/forge-fix` 사용.
QA 하네스 부트스트랩 스킬 (AD-92 Phase 0 + P0-FIX). /qa 실행 전 자동 호출되어 서버 생명주기 관리, qa-config.json 생성, DB seed 격리, API 전수 발견, scenarios.md 게이트를 준비한다. 트리거: /qa 실행 시 Phase 0 자동 진입, 또는 QA 환경 세팅, 서버 기동 후 테스트, scenarios.md 생성 요청 시.
루프 설계 마법사 + scaffold. "자동으로 실행되게 해줘", "반복 작업 에이전트 만들어줘", "루프 짜줘" 등 루프 자동화 의도 감지 시 발동. 4단계: 7Q 인터뷰 → 패턴 매핑 → 안전장치 검증 → [STOP] blueprint 승인 → scaffold. 산출물: 루프 SKILL.md + workflow.js + HUMAN-GATES.md + STATE.md + TRIGGER.md. 커널(same_issue/plateau/oscillation/max_cycles 등 8 stop-condition)을 소유 — scripts/loop-kernel.js. /qa·/healer는 이 커널을 직접 호출해 SSoT로 삼는다(2026-07-05 단일화 — 더 이상 SKIP 대상 아님, agents/healer.md §loop-kernel.js SSoT 연동 참조). SKIP: /migration-audit(DB 전용), 1회성 단순 검사.
Detects semantic code quality issues (logic, architecture, UX) that static hooks cannot catch. Provides 10 rules across 4 categories: API patterns, HTML/accessibility, architecture, and logic. Auto-triggered in Forge Dev Check 8.7Q and referenced during code review.
| name | asset-extract |
| description | 게임/앱 UI 스크린샷에서 배경·버튼·컴포넌트를 게임 사용 가능한 투명 PNG로 추출. 배경은 nanobanana edit_image(AI inpainting), 버튼/컴포넌트는 /clip 템플릿 매칭으로 bbox를 찾고 SAM2로 pixel-accurate 세그멘테이션하여 투명 배경 PNG로 추출. 트리거: 배경 뽑아줘, 버튼 추출해줘, 컴포넌트 분리해줘, 전부 다 추출해줘, 이미지 경로와 함께 추출 요청 시. |
스크린샷에서 게임에 바로 사용 가능한 에셋 PNG를 추출한다.
게임/앱 UI 스크린샷에서 배경·버튼·컴포넌트를 게임에 바로 합성 가능한 투명 PNG로 추출하는 에셋 파이프라인 실행자. 배경은 nanobanana inpainting, 버튼/컴포넌트는 템플릿 매칭+SAM2 세그멘테이션으로 분리한다.
사용자가 이미지 경로와 함께 "배경 뽑아줘"/"버튼 추출해줘"/"컴포넌트 분리해줘" 등을 요청할 때 발동. 입력은 IMAGE_PATH(절대경로) + TARGET(배경/버튼/전체) + 선택적 OUTPUT_DIR이며, 버튼 추출은 /clip으로 받은 크롭 이미지(/tmp/clip.png)를 전제로 한다.
{OUTPUT_DIR}/backgrounds/bg_nano.png(배경) + {OUTPUT_DIR}/buttons/{name}.png(투명 PNG, IoU 점수 포함) + 완료 요약(추출 개수·해상도·품질 경고).
| 대상 | 도구 | 결과 |
|---|---|---|
| 배경 | mcp__nano-banana__edit_image (inpainting) | UI 제거 후 자연스러운 배경 PNG |
| 버튼/컴포넌트 | /clip 템플릿 매칭 → SAM2 세그멘테이션 | 투명 배경 PNG (pixel-accurate) |
버튼 추출에 nanobanana 사용 금지 — AI가 색상/형태를 재생성하여 원본과 달라짐.
pip install rembg (SAM 모델 내장)IMAGE_PATH : 이미지 절대 경로
TARGET : 배경 | 버튼 | 전체 (기본: 전체)
OUTPUT_DIR : {IMAGE_PATH 부모}/{파일명}-components/ (기본)
Windows 경로 자동 변환:
z:/home/damools/... → /home/damools/...C:/Users/... → /mnt/c/Users/...사용자에게 안내:
"추출할 요소를 화면에서 스크린샷 찍어
/clip으로 올려주세요."
사용자가 /clip 실행하면 → /tmp/clip.png 저장됨.
python3 ~/.claude/skills/asset-extract/scripts/match_bbox.py \
--original "{IMAGE_PATH}" \
--clip /tmp/clip.png
출력:
left,top,right,bottom
score:{SAD점수}
score > 20 이면 매칭 품질 경고 → 사용자에게 안내 후 계속 진행.
bbox 확장: match_bbox 결과에 상하좌우 10px씩 여유 추가 (SAM2가 전체 오브젝트를 포착하도록).
python3 ~/.claude/skills/asset-extract/scripts/segment_button.py \
--image "{IMAGE_PATH}" \
--bbox {left} {top} {right} {bottom} \
--output "{OUTPUT_DIR}/buttons/{name}.png"
imagePath : {IMAGE_PATH}
prompt : "Remove all UI elements, buttons, cards, text, icons, and navigation
bars from this screenshot. Keep only the background. Fill removed
areas with the natural background color/gradient.
Result: clean background with no UI elements."
aspectRatio: 원본 비율에 맞게 선택
resolution : 2K
결과를 {OUTPUT_DIR}/backgrounds/bg_nano.png로 복사.
✅ 추출 완료
📁 {OUTPUT_DIR}
배경: backgrounds/bg_nano.png
버튼: {N}개 (투명 PNG — 게임 합성 가능)
- buttons/{name}.png ({w}×{h}px, IoU: {score})
독립 Evaluator subagent가 산출물 품질을 검증합니다.
Evaluator 역할: 산출물 독립 검증
모델: claude-haiku-4-5 (경량, 편향 최소화)
격리: 메인 컨텍스트 오염 방지
판정 기준:
eval_cases.jsonl에 결과 자동 누적.