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Claude Code 자기주도 학습 스킬. "/agentic-learning", "/learn", "학습", "스킬 배우기" 요청에 사용. ai-native-camp/camp-1 기반의 인터랙티브 학습 프레임워크. PPTX 자동 생성 프로젝트를 통일 예시로 사용.

Use when creating professional infographics automatically using NotebookLM MCP, generating visual content from research topics with automated web search, data structuring, and browser automation for visualization

PM 코치 - 업무 소통 최적화. 두서없는 업무 지시나 채팅 로그를 분석해 요청/수신/보고 모드로 구조화된 업무 문서를 생성한다. "정리해줘", "이거 어떻게 써야 해", "업무 지시 받았는데" 같은 요청에 사용.

Use when conducting systematic research in any domain (AI, healthcare, manufacturing, etc.), transforming vague interests into structured research through conversational discovery, or when users need evidence-based insights from broad exploration to actionable plans

Use when searching PDF documents with semantic queries, indexing document collections for knowledge retrieval, or when users ask questions about content in PDF files requiring context-aware answers with citations

한국어 퍼소나(Nemotron-Personas-Korea) 기반으로 임의 도메인의 에이전트 팀을 만들어주는 메타 하네스 오케스트레이터. 한국 업무·문화·언어 감각이 살아있는 에이전트가 필요할 때 사용한다. '한국어 페르소나로 팀 만들어줘', '한국인 캐릭터 에이전트 만들어줘', '한국 X 도메인 하네스 만들어줘', '한국 페르소나로 X 시나리오 에이전트 생성', '한국어 화법으로 다시 만들어줘', '페르소나 다시 뽑아서 팀 재구성', 후속 요청('업데이트', '재실행', '보완', '추가')에서도 트리거된다. 일반 harness와 달리 한국어·한국 문화 맥락에 특화. Also triggers on English requests: 'make/build a Korean persona team', 'create Korean character agents', 'Korean cultural agents for <domain>', 'rebuild team with Korean personas'.

한국어 퍼소나 데이터셋(nvidia/Nemotron-Personas-Korea, 100만 행)에서 직무·지역·연령·학력 등 다축 조건으로 후보를 검색하고 다양성 샘플링으로 N개를 반환. 한국 페르소나/한국인 캐릭터/한국 시나리오 에이전트 정의에 근거가 필요하거나, '한국어 페르소나 찾아줘', '한국 직장인 페르소나', '특정 지역/연령대 페르소나'를 요청하면 반드시 이 스킬을 사용할 것. 데이터셋 다운로드·로컬 캐시·Parquet 필터·다양성 샘플링까지 일괄 처리한다. Also triggers on English requests: 'find/search Korean personas', 'sample from Nemotron-Personas-Korea', 'Korean persona candidates by job/age/region'.

Nemotron-Personas-Korea 등에서 가져온 raw 한국어 퍼소나 카드를 에이전트 정의에 적합한 한국 직장 매너·존댓말 레벨·업종별 화법으로 가공한다. 한국어 에이전트 정의에 voice/tone 가이드가 필요하거나, '한국 페르소나에 말투/화법 입혀줘', '존댓말 레벨 결정해줘', '한국 업무 톤으로 다듬어줘'를 요청하면 이 스킬을 사용할 것. 호칭·존댓말·보고 매너·산업별 어휘를 결정한다. Also triggers on English requests: 'apply Korean voice/tone', 'add Korean honorifics', 'tone for Korean workplace', 'industry-specific Korean speech'.

AutoResearch 리더보드를 분석해 best config를 선정하고, 프록시↔full 평가의 순위상관 (Spearman ρ)을 점검해 프록시를 신뢰할지 판정하는 Skill. "best 뽑아줘", "리더보드 분석", "프록시가 믿을 만한가", "어떤 config가 좋은가"가 필요할 때 사용한다.

AutoResearch에서 학습 전에 config의 유효성을 검증하는 Skill. growing-memory 설계공간에서 샘플한 config가 동치/shape 규칙(논문 충실성)을 만족하는지 작은 차원으로 먼저 통과시켜, 무효·무의미 조합이 비싼 학습에 진입하지 못하게 막는다. "config 검증", "탐색공간 가지치기", "스윕 전 점검"이 필요할 때 사용.

Use for high-impact coding and design work when ambiguity or unresolved implementation branches could change what is true about the implementation. Convert requests into explicit, testable contracts before coding.

Use for ambiguous preference words, reliability-hardening changes, and high-impact coding or design work where ambiguity or unresolved implementation branches could change the implementation. Skip trivial, formatting-only, or already explicit single-path tasks.

clawfit 데일리 생태계 스캔 워크플로우. 매일 정해진 키워드/소스에서 새로운 AI 도구·하네스·MCP·스킬·하드웨어 신호를 발굴하고, 5개 전문 에이전트(harness)에게 위임하여 research-watch 문서·reference-levels.md·registry JSON·scoring·tests를 일괄 갱신한다. 트리거: "/daily-ecosystem-scan", "데일리 스캔", "오늘의 생태계 스캔", 또는 cron prompt.