데이터 분석, 머신러닝, LLM 앱, 프롬프트 설계 (9.4천건)
JIRA time tracking via the jira-as wrapper: log work, list/update/delete worklogs, set estimates, generate reports, bulk-log. Triggers: 'log 2h on KEY', 'show worklog for KEY', 'time report for sprint', 'bulk-log 30m to JQL'. Worklog edit/delete loses data — agent confirms. NOT for sprint capacity (mk:jira-agile).
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Use when refining a draft user prompt before sending it to a coding agent. Decomposes goal/context/constraints/acceptance/output-format, detects ambiguity and model-coupled framing, then emits a model-agnostic rewrite. Supports --analyze, --score, and --deep. NOT for prompts from scratch (mk:brainstorming), plans/reviews (mk:elicit), implementation plans (mk:plan-creator), or general codebase scouting (mk:scout).
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Use when transforming existing code into agent-consumable surfaces — CLI (npm-publishable), MCP server (stdio/SSE/Streamable HTTP), and a companion skill. Triggers on 'agentize', 'henshin', 'expose as MCP', 'wrap as CLI', 'publish to npm', 'make LLM-accessible', 'turn into agent tool', 'expose feature as tool'. Runs when the user has existing code and wants to ship it to agents. NOT for building new code from scratch (see mk:bootstrap); NOT for reviewing or verifying existing code (see mk:review).
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Retrieve up-to-date library, framework, and project documentation using scripts + MCP tools (Context7, Context Hub) with intelligent fallback. Use this skill whenever the user or agent needs documentation for any library, framework, API, SDK, or internal project spec. Triggers on "docs for [X]", "how does [library] work", "find documentation", "API reference for", "look up [feature] in [library]", "latest docs", "what's the API for", "find our [internal spec]", or any request that requires current, accurate documentation rather than relying on training data. Always prefer this skill over raw WebSearch for documentation retrieval — it returns structured, context-efficient results.
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Use when the user asks about website analytics, traffic, visitors, page views, referrers, conversions, goals, or mentions "fusionaly". Answers from a self-hosted Fusionaly instance through its MCP tools (or its SQL API), in plain English with numbers.
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Use when user asks about website analytics, traffic, visitors, page views, referrers, or mentions "fusionaly". Queries Fusionaly analytics via SQL API.
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Zod schema validation and React Hook Form integration for TypeScript frontends. This skill should be used when creating forms, defining API schemas, validating form data, implementing type-safe validation, using ZodResolver with React Hook Form, or migrating legacy forms to the Zod + React Hook Form pattern.
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Django Redis caching with django-cacheops. This skill should be used when implementing caching, adding cache invalidation, optimizing API performance, modifying models that affect cached data, or debugging cache-related issues in the Django backend.
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Apache Spark 4.0.2 best practices for PySpark and Scala distributed data processing
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Generate and maintain a persistent codebase wiki — LLM-built interlinked markdown knowledge base (Karpathy LLM Wiki pattern)
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PostgreSQL performance optimization guidelines from Supabase. Apply when writing SQL, designing schemas, configuring RLS, or optimizing database performance.
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Semble (MinishLab) MCP wrapper — semantic code search via embeddings (98% token reduction vs grep+read, NDCG@10=0.854)
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Use the project wiki as RAG knowledge source — search wiki pages to answer codebase questions before exploring raw files
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Neo4j best practices for Cypher query optimization, graph data modeling, indexing, and safe execution of LLM-generated Cypher
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Redis best practices for caching, data structures, and in-memory data architecture
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Load a skill profile to switch active plugin set. Use when user wants to focus on a specific workflow (web-app/data-eng/harness-dev/minimal) and reduce skill enumeration block size per
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PostgreSQL best practices for database design, query optimization, and performance tuning
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Prevent session idle during background agent work via SubagentStop prompt hook auto-continuation
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Data pipeline architecture patterns for ETL/ELT design, orchestration, and data quality frameworks
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Parameterized prompt templates using Jinja2 patterns for reusable, dynamic agent prompts
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Routes data engineering tasks to the correct DE expert agent. Use when user requests data pipeline design, DAG authoring, SQL modeling, stream processing, or warehouse optimization.
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Execute Gemini CLI prompts and return results
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Entry point for every browser task in ego (ego lite, ego-browser) — load this instead of the `ego-browser` skill: it starts by running `ego-browser skill`, the guide that skill points to. Multi-step clicking (fill known values into a form, set filters, open a row/card/menu by name, reach a page via nav or site search) runs on Jev, one ~0.4 s typed decision per step instead of an LLM turn. Reading, extraction, screenshots, login and free text stay plain ego calls.
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Pick a visual direction before generating any creative. Produces 3-6 named, distinct visual directions (e.g. premium minimal, bold maximalist, lifestyle/editorial, retro, techno-brutalist) with rationale + sample prompts, then generates one reference image per direction so the user can choose. Use when the user says "explore visual direction", "what style should this be", "give me directions/looks", or before ads/scene/shot work when no style is locked. Part of the Creative Production set.
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