업무 효율화 스킬

Coordinates Claude agent teams via filesystem protocol. Use when orchestrating parallel agents with task dependencies. Do not use for single-agent tasks.

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Generates a Mermaid workflow diagram showing process steps, decisions, and state transitions. Use when documenting CI/CD pipelines or lifecycle processes.

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Optimizes context window via MECW principles and memory tiering. Use when context exceeds 30% or before long multi-step tasks.

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Delegates tasks to Qwen CLI via delegation-core for Alibaba's models. Use when delegation-core selects Qwen or large-context batch processing is needed.

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Delegates tasks to the MiniMax CLI (mmx) via delegation-core. Use when delegation-core selects MiniMax or large-context batch work is needed.

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Delegates tasks to Z.ai GLM-5.x via the stock claude binary and an endpoint swap. Use when delegation-core selects GLM or a 1M-token context is needed.

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Configures GitHub Actions CI/CD workflows for testing, linting, and deployment. Use when setting up automation for a Python, Rust, or TypeScript project.

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Delegates execution to eight CLIs (Gemini, Qwen, MiniMax, GLM, Muse, Codex, OpenCode, Glimmer). Use for execution tasks. Do not use for secrets.

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Delegates tasks to Meta's Muse Code CLI (muse) via delegation-core. Use when delegation-core selects Muse or repository-scale work needs a 1M-token context.

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Executes implementation plans with progress tracking, checkpoint validation, and quality gates. Use after planning is complete and tasks are ready to implement.

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Delegates tasks to Gemini CLI implementing delegation-core for Google's models. Use when delegation-core selects Gemini or 1M+ token context is needed.

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Assesses decision reversibility and risk at critical checkpoints. Use when a workflow reaches a high-stakes branch needing escalation check.

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Orchestrates full project lifecycle by auto-detecting state and routing to the correct phase. Use when starting or resuming a project mid-workflow.

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Decide when to delegate to Honey's read-only subagents (hive-scout, hive-reviewer) instead of working inline, so the expensive tokens — large file reads and review passes injected back into the orchestrator's context — come back compressed (Honey Lever 3). Use when a task is search-heavy or review-heavy, spans many files, or you want to keep the orchestrator's context small. Not for trivial one-file work.

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Show Honey's benchmark scoreboard — the committed quality and token results per task tier (code, user-facing, agent-to-agent) from bench/. Reports only the reproducible committed figures, never invents per-repo numbers. Use when asked how much Honey saves, how it compares to Caveman / Ponytail / no-skill baseline, or for the headline numbers.

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Show Honey's benchmark scoreboard: committed quality and token results per task tier vs Caveman, Ponytail, and no-skill. One-shot.

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Write less code and say less about it: YAGNI, stdlib-first, terse prose. Cuts agent token cost on every coding and writing task.

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Build, inspect, and reuse Featuretools automated feature engineering workflows for EntitySets, DFS, feature matrices, primitive authoring, feature inspection, and selection.

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Routes face-alignment installation, import checks, landmark-detection workflows, and detector-backend selection.

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Routes evo trajectory-evaluation workflows for APE/RPE, trajectory I/O, result analysis, configuration, and programmatic usage.

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Route GenAI Processors tasks to the right workflow guide.

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Router for FunASR speech workflows: local transcription, subtitles, services, vLLM, normalization, and training/export.

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Use FedML for setup, CLI operations, MLOps launch, distributed and federated training, model serving, and workflow orchestration.

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Operate Flash Linear Attention package workflows: setup, kernels, layers/models, KDA/context parallel, and benchmarking.

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