소스 정보
- 저장소
- diegosouzapw/awesome-omni-skill
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 28일 18:11
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 50
- 포크
- 19
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill --skill figma명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Token-efficient tracking for AI orchestration. CLI-first for status updates (~50 tokens), agent fallback for complex ops (~1KB). Use when: updating task status, querying blockers, creating progress files, validating phases.
AshAi extension guidelines for integrating AI capabilities with Ash Framework. Use when implementing vectorization/embeddings, exposing Ash actions as LLM tools, creating prompt-backed actions, or setting up MCP servers. Covers semantic search, LangChain integration, and structured outputs.
This skill should be used when solving hard questions, complex architectural problems, or debugging issues that benefit from GPT-5 Pro or GPT-5.1 thinking models with large file context. Use when standard Claude analysis needs deeper reasoning or extended context windows.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | Figma |
| description | Use MCP Figma for design system integration, asset export, and design-to-code workflows. |
| version | 1.0.0 |
| category | modules |
| author | Rulebook |
| tags | ["modules","mcp"] |
| dependencies | [] |
| conflicts | [] |
CRITICAL: Use MCP Figma for design system integration, asset export, and design-to-code workflows.
// Get file
figma.getFile({ file_key: 'file-key' })
// Get file nodes
figma.getFileNodes({
file_key: 'file-key',
ids: ['node-id-1', 'node-id-2']
})
// Get file versions
figma.getFileVersions({ file_key: 'file-key' })
// Export images
figma.getImage({
file_key: 'file-key',
ids: 'node-id',
format: 'png', // png, jpg, svg, pdf
scale: 2 // @2x resolution
})
// Export multiple
figma.getImage({
file_key: 'file-key',
ids: 'node-1,node-2,node-3',
format: 'svg',
svg_outline_text: true
})
// Get components
figma.getFileComponents({ file_key: 'file-key' })
// Get component sets
figma.getFileComponentSets({ file_key: 'file-key' })
// Get team components
figma.getTeamComponents({ team_id: 'team-id' })
// Get file styles
figma.getFileStyles({ file_key: 'file-key' })
// Get team styles
figma.getTeamStyles({ team_id: 'team-id' })
// Get comments
figma.getComments({ file_key: 'file-key' })
// Post comment
figma.postComment({
file_key: 'file-key',
message: 'Approved for development',
comment_id: 'parent-comment-id' // For replies
})
// Export design tokens from Figma styles
const { data: { styles } } = await figma.getFileStyles({ file_key: fileKey })
const tokens = {
colors: {},
typography: {},
spacing: {}
}
for (const style of Object.values(styles)) {
if (style.style_type === 'FILL') {
tokens.colors[style.name] = extractColor(style)
} else if (style.style_type === 'TEXT') {
tokens.typography[style.name] = extractTextStyle(style)
}
}
// Write to tokens.json
fs.writeFileSync('tokens.json', JSON.stringify(tokens, null, 2))
// Sync Figma components to code
const { data: components } = await figma.getFileComponents({ file_key: fileKey })
for (const component of Object.values(components)) {
// Export component as SVG
const { data: images } = await figma.getImage({
file_key: fileKey,
ids: component.node_id,
format: 'svg'
})
// Save to assets folder
const svg = await fetch(images[component.node_id]).then(r => r.text())
fs.writeFileSync(`assets/icons/${component.name}.svg`, svg)
}
// Generate screenshots for documentation
const screens = ['home-screen', 'login-screen', 'dashboard']
for (const screenId of screens) {
const { data: images } = await figma.getImage({
file_key: fileKey,
ids: screenId,
format: 'png',
scale: 2
})
const imageUrl = images[screenId]
const response = await fetch(imageUrl)
const buffer = await response.buffer()
fs.writeFileSync(`docs/screenshots/${screenId}.png`, buffer)
}
// Check for new comments
const { data: comments } = await figma.getComments({ file_key: fileKey })
const unresolved = comments.filter(c => !c.resolved_at)
if (unresolved.length > 0) {
console.log(`${unresolved.length} unresolved design comments`)
// Create Jira issues for unresolved comments
for (const comment of unresolved) {
await jira.issues.createIssue({
fields: {
project: { key: 'DESIGN' },
summary: `Design feedback: ${comment.message.substring(0, 50)}`,
description: comment.message,
issuetype: { name: 'Task' }
}
})
}
}
// Generate component documentation
const { data: components } = await figma.getFileComponents({ file_key: fileKey })
let markdown = '# Design System Components\n\n'
for (const [id, component] of Object.entries(components)) {
// Export thumbnail
const { data: images } = await figma.getImage({
file_key: fileKey,
ids: id,
format: 'png',
scale: 1
})
markdown += `## ${component.name}\n\n`
markdown += `\n\n`
markdown += `**Description:** ${component.description || 'No description'}\n\n`
}
fs.writeFileSync('docs/design-system.md', markdown)
✅ DO:
❌ DON'T:
{
"mcpServers": {
"figma": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-figma"],
"env": {
"FIGMA_ACCESS_TOKEN": "your-personal-access-token"
}
}
}
}
Setup:
# Export icons on every design update
figma-export --file-key=$FIGMA_FILE --format=svg --output=src/assets/icons
# Optimize SVGs
svgo --folder src/assets/icons
# Commit if changes detected
git diff --quiet src/assets/icons || git commit -m "chore: Update design assets"
// 1. Detect design changes
const currentVersion = await figma.getFile({ file_key: fileKey })
const lastVersion = loadLastProcessedVersion()
if (currentVersion.version !== lastVersion) {
// 2. Export updated components
await exportComponents(fileKey)
// 3. Generate code
await generateComponentCode()
// 4. Run tests
await runVisualRegressionTests()
// 5. Create PR if tests pass
if (testsPass) {
await createPullRequest('Update components from Figma')
}
}