skills-store

기능 추가·버그 수정·코드 삭제처럼 코드를 바꾸는 요청을 받았는데 연결된 GitHub 이슈가 없으면, 저장소가 이미 동작하는 단계인지 먼저 판정하고 유사 이슈를 검색한 뒤 issue-start 가 그대로 이어받을 형식의 이슈 초안을 만들어 승인받고 라벨과 함께 등록하며, 라벨이 빠진 기존 이슈까지 점검해 보정합니다. `/issue-create`, "이슈 만들어줘", "이슈부터 등록" 요청과 이슈 없이 시작되는 변경 작업에 사용합니다. 초기 스캐폴딩만 있는 신규 프로젝트나 이미 이슈 번호가 있는 작업에는 사용하지 않습니다.

issue-start 로 구현·커밋까지 끝낸 작업을 마무리합니다. 증거가 충분한지 재확인하고 부족하면 변경 직전 상태의 워크트리를 만들어 다시 캡처한 뒤, 증거와 리포트를 기본 브랜치에 반드시 커밋하고 이슈에 반드시 코멘트를 남긴 다음 PR 을 만듭니다. merge 는 하지 않고 issue-merge 로 넘깁니다. `/issue-end`, "이슈 마무리", "작업 종료", "증거 확인하고 PR" 요청에 사용합니다.

동시에 굴리던 여러 워크트리를 한 번에 통합합니다. 각 워크트리와 연결된 이슈를 확인하고 증거로 실제 해결 여부를 판정한 뒤, 워크트리 수만큼 분석 서브에이전트를 띄워 merge 계획을 세우고 비판 서브에이전트로 모호성을 걸러낸 다음, PR 을 merge 하고 통합 테스트로 재검증하고 이슈를 닫습니다. `/issue-merge`, "워크트리 전부 merge", "이슈들 통합" 요청과 issue-end 에서 merge 를 선택했을 때 사용합니다.

GitHub 이슈 번호를 받아 본문·코멘트·첨부 이미지를 gh로 수집해 실제로 읽고, 프론트엔드/백엔드 성격에 맞춰 코드베이스와 대조 분석해 계획을 세운 뒤, 워크트리를 만들어 구현하고 커밋하고, 전후 증거를 webp 로 캡처해 기본 브랜치에 먼저 커밋한 다음 이슈에 렌더링되는 리포트를 남깁니다. 이슈 번호 대신 작업 설명을 주면 issue-create 로 이슈부터 등록합니다. `/issue-start`, "이슈 착수", "이슈 분석하고 작업해줘" 요청에 사용합니다.

기능 추가·버그 수정·코드 삭제처럼 코드를 바꾸는 요청을 받았는데 연결된 GitHub 이슈가 없으면, 저장소가 이미 동작하는 단계인지 먼저 판정하고 유사 이슈를 검색한 뒤 issue-start 가 그대로 이어받을 형식의 이슈 초안을 만들어 승인받고 라벨과 함께 등록하며, 라벨이 빠진 기존 이슈까지 점검해 보정합니다. `/issue-create`, "이슈 만들어줘", "이슈부터 등록" 요청과 이슈 없이 시작되는 변경 작업에 사용합니다. 초기 스캐폴딩만 있는 신규 프로젝트나 이미 이슈 번호가 있는 작업에는 사용하지 않습니다.

issue-start 로 구현·커밋까지 끝낸 작업을 마무리합니다. 증거가 충분한지 재확인하고 부족하면 변경 직전 상태의 워크트리를 만들어 다시 캡처한 뒤, 증거와 리포트를 기본 브랜치에 반드시 커밋하고 이슈에 반드시 코멘트를 남긴 다음 PR 을 만듭니다. merge 는 하지 않고 issue-merge 로 넘깁니다. `/issue-end`, "이슈 마무리", "작업 종료", "증거 확인하고 PR" 요청에 사용합니다.

동시에 굴리던 여러 워크트리를 한 번에 통합합니다. 각 워크트리와 연결된 이슈를 확인하고 증거로 실제 해결 여부를 판정한 뒤, 워크트리 수만큼 분석 서브에이전트를 띄워 merge 계획을 세우고 비판 서브에이전트로 모호성을 걸러낸 다음, PR 을 merge 하고 통합 테스트로 재검증하고 이슈를 닫습니다. `/issue-merge`, "워크트리 전부 merge", "이슈들 통합" 요청과 issue-end 에서 merge 를 선택했을 때 사용합니다.

GitHub 이슈 번호를 받아 본문·코멘트·첨부 이미지를 gh로 수집해 실제로 읽고, 프론트엔드/백엔드 성격에 맞춰 코드베이스와 대조 분석해 계획을 세운 뒤, 워크트리를 만들어 구현하고 커밋하고, 전후 증거를 webp 로 캡처해 기본 브랜치에 먼저 커밋한 다음 이슈에 렌더링되는 리포트를 남깁니다. 이슈 번호 대신 작업 설명을 주면 issue-create 로 이슈부터 등록합니다. `/issue-start`, "이슈 착수", "이슈 분석하고 작업해줘" 요청에 사용합니다.

GitHub CLI(`gh`)가 없거나 로그인되어 있지 않을 때 Windows·WSL·Linux·macOS 를 판별해 설치 경로를 정하고, 권한이 필요 없는 명령은 자동 실행하고 관리자 권한이 필요한 명령은 그대로 복사해 쓸 수 있게 안내한 뒤 `gh auth login` 까지 끌고 갑니다. 설정은 `~/.issue/settings.json` 에서 관리합니다. `/gh-setup`, "gh 설치", "gh 로그인", "GitHub CLI 설정" 요청과 gh 가 필요한 다른 스킬의 전제 확인 실패 시 사용합니다.

GitHub CLI(`gh`)가 없거나 로그인되어 있지 않을 때 Windows·WSL·Linux·macOS 를 판별해 설치 경로를 정하고, 권한이 필요 없는 명령은 자동 실행하고 관리자 권한이 필요한 명령은 그대로 복사해 쓸 수 있게 안내한 뒤 `gh auth login` 까지 끌고 갑니다. 설정은 `~/.issue/settings.json` 에서 관리합니다. `/gh-setup`, "gh 설치", "gh 로그인", "GitHub CLI 설정" 요청과 gh 가 필요한 다른 스킬의 전제 확인 실패 시 사용합니다.

변경된 파일을 기능별로 그룹화하여 커밋 생성

GitHub URL로 Codex 스킬을 설치합니다. GitHub 저장소의 스킬 폴더 URL을 입력하면 해당 스킬의 모든 파일을 자동으로 다운로드하여 .codex/skills/ 에 설치합니다.

Search and preview Irasutoya illustrations with the installed `irasutoya` command-line tool. Use this skill whenever the user wants to find, recommend, preview, randomly pull up, or get the page/image URL of an Irasutoya (いらすとや) image — from a topic, scene, Korean/Japanese/English phrase, visual description, emotion, character, object, or action — even if they don't say "Irasutoya" by name but clearly want a free, cute illustration for a slide, 발표자료, blog, doc, or chat. Also use it to optimize vague requests into fast Japanese keyword candidates and to return page/image URLs. Do NOT use it to generate brand-new AI art (e.g. DALL·E, Midjourney), draw charts or diagrams, design logos or icons, cut out/edit existing images, or recommend other stock-image sites — it only searches Irasutoya's existing catalog.

지정한 포트에서 실행 중인 프로세스를 찾아 종료합니다.

Run a Codex prompt repeatedly on a fixed interval. Use for "/loop", "run this every N minutes/hours", "poll X every 5 minutes", "repeat this Codex prompt", or any recurring interval-based Codex job. This is the interval-repeat companion to the separate `schedule` skill (cron / specific-time). For a durable, always-on alternative that survives reboots and terminal exits, prefer Codex app Automations; this local CLI is a terminal fallback that only fires while its daemon process is running.

skills-store에서 명시한 skill 또는 agent를 찾아 git pull 후 홈 디렉토리나 현재 프로젝트의 Claude/Codex skills/agents로 설치합니다.

Run a Codex prompt on a cron schedule or at a specific future time. Codex app Automations is the official, always-on surface for durable recurring schedules — recommend it FIRST; this local skill is a terminal fallback that only fires while its daemon runs. Triggers include "/schedule", "cron", "every Monday 9am", "run this at 3pm", "schedule a codex prompt", "recurring codex task", and one-time future runs ("run once at 3pm", "remind me to check X tomorrow"). For fixed-interval repeats ("every N minutes"), use the separate `loop` skill instead.

Use when a user wants a standalone browser-based visual companion for interactive mockups, diagrams, wireframes, layout comparisons, visual brainstorming, or clickable visual option selection. Starts a local zero-dependency Node server, writes HTML screens, and reads browser click events.

skills-store에서 명시한 skill 또는 agent를 찾아 git pull 후 홈 디렉토리나 현재 프로젝트의 Claude/Codex skills/agents로 설치합니다.

Search and preview Irasutoya illustrations with the installed `irasutoya` command-line tool. Use this skill whenever the user wants to find, recommend, preview, randomly pull up, or get the page/image URL of an Irasutoya (いらすとや) image — from a topic, scene, Korean/Japanese/English phrase, visual description, emotion, character, object, or action — even if they don't say "Irasutoya" by name but clearly want a free, cute illustration for a slide, 발표자료, blog, doc, or chat. Also use it to optimize vague requests into fast Japanese keyword candidates and to return page/image URLs. Do NOT use it to generate brand-new AI art (e.g. DALL·E, Midjourney), draw charts or diagrams, design logos or icons, cut out/edit existing images, or recommend other stock-image sites — it only searches Irasutoya's existing catalog.

PyAutoGUI와 OpenCV를 결합하여 화면 고속 캡처, 고정밀 템플릿 매칭, 멀티스레딩 병렬 제어 및 다국어 텍스트 입력 우회를 지원하는 강력한 GUI 자동화 스킬입니다.

Validate, review, and compare DESIGN.md design-system files using the Google `@google/design.md` specification and CLI. Trigger this skill whenever the user asks to lint / validate / verify / check / review / diff a `DESIGN.md` (case-insensitive), mentions "design.md", "design system spec", "design tokens YAML", "WCAG contrast on tokens", or uses Korean phrases like "DESIGN.md 검증", "디자인 시스템 검사", "디자인 토큰 점검", "design.md 린트". Also fire when the user pastes a YAML front-matter block that looks like a design-token document (top-level `colors:` / `typography:` / `components:` keys) or when a DESIGN.md file appears in the workspace and the conversation turns to validating, comparing, or shipping it. Covers YAML front matter, markdown section order, token references, component property validity, WCAG contrast findings, missing primary colors or typography, orphaned tokens, and regressions between two DESIGN.md versions.

Standalone browser-based visual companion for interactive mockups, diagrams, wireframes, layout comparisons, visual brainstorming, and clickable visual option selection.

GitHub URL로 Claude Code 스킬을 설치합니다. GitHub 저장소의 스킬 폴더 URL을 입력하면 해당 스킬의 모든 파일을 자동으로 다운로드하여 .claude/skills/ 에 설치합니다.

Generate or edit images with Codex. Use this skill whenever the user says "imagine ...", asks to create an image from a text description, transform or restyle an existing image, produce artwork / illustrations / logos / concept art, make image variations, or asks for any kind of AI image generation or image-to-image editing. All outputs are saved inside the current project's `./images/` folder by default.

Guide for creating and managing slash commands in Claude Code. Use when (1) creating new slash commands, (2) learning command syntax and features, (3) deciding between commands vs skills, (4) implementing advanced command features (arguments, hooks, bash execution), or (5) organizing and managing command libraries.

Guide for defining and using Claude subagents effectively. Use when (1) creating new subagent types, (2) learning how to delegate work to specialized subagents, (3) improving subagent delegation prompts, (4) understanding subagent orchestration patterns, or (5) debugging ineffective subagent usage.