스킬 찾기

기록한 브라우저 동작을 원래 URL이나 다른 URL에서 재실행해 UI 회귀 테스트와 오류 재현에 사용합니다. 대상을 찾지 못하면 비슷한 후보를 검색하고 성공한 단계의 비율을 기록합니다.

• 배포 후 화면 조작 흐름 확인
• 기록된 오류 재현
• 스크린샷 비교를 위한 동일 동작 반복

실제 브라우저에서 화면 동작을 검증하고 작업 기록, 검증 결과, 스크린샷을 재실행 가능한 세션으로 저장합니다. 이전 화면 비교와 CI 실패 후 재확인에 활용합니다.

• 브라우저의 작업 흐름을 검증합니다
• 화면 변경 전 비교 기준을 기록합니다
• 이전 테스트 스크린샷과 차이를 비교합니다

영업 에이전트 작업을 한 차례 시험 실행합니다. 운영 전에 템플릿과 예산 설정을 검증하고 담당별 지시문과 실행 결과 기록을 확인합니다.

• 영업 자동화 한 주기 시연
• 템플릿과 에이전트 유형 검증
• 예산 상한과 예약 처리 점검

현재 작업과 설치된 MCP 도구에 맞는 ruflo 플러그인을 찾아 추천합니다. 추천 목록과 검색 결과에서 추가할 수 있는 기능과 세부 정보를 확인합니다.

• 새 프로젝트에 사용할 플러그인 선택
• 감사나 화면 테스트 기능 검색
• 설치된 플러그인 외의 기능 탐색

Claude Code와 Codex 사용 로그에서 비용 증가 원인을 찾고, 캐시와 모델 선택 등의 개선안을 근거 및 조건부 절감액 추정치와 함께 제시합니다.

• 사용 비용이 높은 원인을 파악합니다
• 캐시 사용 방식을 점검합니다
• 하위 에이전트의 모델을 선택합니다

세션별 지출의 중앙값과 변동 정도를 바탕으로 비용이 비정상적으로 높거나 낮은 세션을 찾습니다. 기간과 판정 기준을 지정하고 CI의 이상 탐지에도 사용할 수 있습니다.

• 지출이 유난히 높은 세션 찾기
• 비용이 극히 낮은 세션 확인
• 최근 일주일의 비용 이상 조사

준비된 테스트 사례로 agent-booster의 성공률과 작업 분배를 검증합니다. 선택적으로 외부 모델과 비교하고 실측 결과와 집계를 JSON으로 저장합니다.

• 출시 전 성공률 확인
• 테스트 사례 추가 후 작업 분배 검증
• 실측 결과로 성능 설명 확인

실행 전에 작업을 분류해 LLM 호출 없이 처리할 수 있다고 판정된 비율을 보고합니다. 나머지 작업의 권장 모델과 비용 상한을 추정하고 결과를 저장합니다.

• 유사 작업 일괄 처리 전 확인
• 단순 코드 변환의 LLM 비용 검토
• Agent Booster 적용 비율 확인

저장된 비용 집계 JSON 두 개를 비교해 총액과 모델별 증감을 표시합니다. 금액, 증가율, 토큰 유형별 임계값으로 PR에 따른 비용 증가를 감지합니다.

• PR 전후 비용 비교
• 비용 변화의 주요 원인 모델 확인
• PR 검사에 비용 증가 상한 설정

기록된 AI 사용 비용과 예산 정보를 Prometheus 지표나 JSON으로 내보내 외부 대시보드 시각화와 Webhook 보고에 활용합니다.

• Grafana와 Prometheus 비용 지표를 갱신합니다
• Webhook으로 비용을 한 번 보고합니다
• 예산 사용률을 모니터링합니다

에이전트의 연결 상대별로 최근 1시간, 24시간, 7일간의 처리 건수와 달러 지출을 집계하고, 설정한 중단 기준 금액을 넘은 상대를 확인합니다.

• 새 연결 상대의 비용 기준 파악
• 연결 상대별 지출 정기 확인
• 중단 기준 금액을 넘은 상대 확인

보유한 장비의 전력과 구입 비용, 실측 생성 속도로 백만 토큰당 비용을 추산합니다. 가동률별로 외부 API와 비교해 손익분기점을 살펴봅니다.

• 로컬 모델과 API 비용 비교
• 가동률에 따른 비용 확인
• 전기료와 장비 감가상각을 포함한 원가 추산

AI 에이전트의 토큰 사용량과 미국 달러 비용을 모델, 에이전트, 처리 계층별로 집계하고 지정 기간의 예산 사용률, 잔액, 경고를 확인합니다.

• 오늘의 AI 사용 비용 확인
• 모델과 에이전트별 비용 비교
• 예산 사용률과 경고 확인

Claude Code 단일 세션의 비용을 메시지별로 계산해 비싼 응답을 찾습니다. 입력·출력 토큰, 캐시 읽기·쓰기, 모델과 비용 분포를 비교해 비용 원인을 살펴봅니다.

• 고비용으로 표시된 세션의 원인을 조사할 때
• 캐시 쓰기 비용을 확인할 때
• 지정 시각 이후의 고비용 메시지를 찾을 때

기록된 AI 사용 비용을 한 번에 집계해 총지출, 모델별 내역, 최고 비용 세션과 예산 사용 현황을 확인합니다. Markdown이나 JSON으로 출력해 읽거나 다른 스크립트에 전달합니다.

• 총지출과 예산 사용 현황 확인
• 모델별 비용 파악
• 대시보드용 비용 데이터 조회

브라우저에서 로그인과 다단계 인증을 진행하고 쿠키 원본 값을 노출하지 않는 참조 핸들을 저장합니다. 후속 브라우저 작업에 필요한 인증 상태를 준비합니다.

• 반복 방문할 사이트의 인증을 준비합니다
• 만료된 세션 기록을 갱신합니다
• 다단계 인증이 필요한 로그인을 진행합니다

AI 에이전트와의 대화별 비용을 집계하고 시작 시각, 메시지 수, 주요 모델과 함께 표시합니다. 비용이 높은 대화를 돌아보거나 긴 작업 전 평소 대화 비용을 파악할 수 있습니다.

• 종료한 대화의 지출을 돌아봅니다
• 비용이 높은 대화를 찾습니다
• 긴 작업 전에 대화 비용을 파악합니다

대규모 언어 모델을 호출하지 않고 단순한 코드 일괄 변환을 실행합니다. 결과의 신뢰도를 확인해 기준을 충족한 경우에만 파일에 반영하고 실행 시간과 적용 결과를 기록합니다.

• 여러 파일을 같은 규칙으로 수정합니다
• console을 일괄 삭제합니다
• CI에서 재현 가능한 변환을 실행합니다

새 저장소에 Ruflo를 도입합니다. 대화형 마법사나 standard 프리셋으로 MCP 서버 등록, 훅, 에이전트 초기 설정을 준비하고 프로젝트 설정 파일을 만듭니다.

• 새 저장소에 Ruflo 도입
• 대화형 마법사로 프로젝트 설정
• standard 프리셋으로 초기화

최근 사용 비용으로 하루 지출을 계산하고 7일, 30일, 90일, 365일 비용을 예측합니다. 예산 설정 시 소진 비율별 도달 일수도 확인합니다.

• 분기 예산을 계획합니다
• 예산 대시보드에 예측을 연동합니다
• 예산 소진이 임박한 빌드를 중단합니다

AI 팀을 일시 중지하거나 재개하고, 팀이나 실행을 완료로 표시하면서 작업 증거를 보존합니다. 변경 전 상태를 확인하고 미완료 작업과 종료 전 증거 데이터 수령 방법을 안내합니다.

• AI 팀 작업을 일시 중지할 때
• 중지된 팀의 작업을 재개할 때
• 모든 작업을 마친 실행을 종료할 때

수정 사항을 식별하는 문자열과 파일 해시를 서명된 목록에 기록합니다. 릴리스별 기록으로 수정 사항의 소실과 문제 재발에 관련된 커밋을 추적합니다.

• 릴리스 전 기존 수정 사항 유지 확인
• 문제 재발에 관련된 커밋 조사
• CI에서 서명된 수정 기록 검증

필드 이름과 값을 연결한 JSON으로 웹 양식을 작성하고 요청에 따라 제출합니다. 저장된 템플릿을 재사용하거나 새로운 필드 대응표를 저장할 수 있습니다.

• 가입 및 문의 양식 작성
• 반복 제출에 저장된 템플릿 재사용
• 새 양식의 필드 대응표 저장

API 키 사용 현황이나 생성 ID로 OpenRouter의 실제 청구액을 확인합니다. 일별·주별·월별 사용액, 키 한도와 계정 크레딧 잔액을 조회합니다.

• 일별·주별·월별 사용액 확인
• API 키의 한도 접근 여부 확인
• 생성 ID로 개별 청구액 조회