스킬 찾기

사진 같은 이미지, 일러스트, 제품 목업을 생성합니다. 기존 이미지의 배경 변경, 불필요한 물체 제거, 투명 배경 처리와 참고 이미지를 활용한 다른 시안 제작에도 사용합니다.

• 웹사이트 메인 이미지 제작
• 제품이나 포장 완성 모습 검토
• 불필요한 물체 제거와 배경 변경

Codex에 추가할 수 있는 스킬과 설치 상태를 확인하고, 선별 목록이나 지정한 GitHub 위치에서 설치합니다. 실험용 스킬, 비공개 저장소, 여러 스킬의 일괄 설치도 지원합니다.

• 추가 가능한 스킬과 설치 상태 확인
• 선별 목록에서 스킬 설치
• 비공개 GitHub 저장소의 스킬 추가

공식 자료를 조사해 Codex 설정과 요금, OpenAI API·제품 사용법을 출처와 함께 안내합니다. 모델 선택과 이전, 프롬프트 조정, 문제 원인 파악에도 활용합니다.

• Codex 설정 확인 및 문제 원인 파악
• 모델 비용·속도·품질 비교
• 모델 이전과 프롬프트 조정 검토

코드 변경 사항과 관련 테스트, 호출 지점을 읽기 전용으로 검토합니다. 변경으로 새로 발생한 수정 대상 결함을 찾아 근거, 심각도, 파일 위치와 함께 정리합니다.

• 커밋하지 않은 변경 사항 검토
• 병합 전 변경 사항 확인
• 특정 커밋에서 발생한 결함 조사

반복해서 맡기는 작업이나 고유한 절차를 Codex용 스킬로 정리합니다. 필요한 지침, 참고 자료, 보조 스크립트를 구성해 새 스킬을 만들거나 기존 내용을 개선합니다.

• 반복 작업을 재사용 가능한 스킬로 정리
• 기존 스킬의 지침 개선
• 참고 자료와 보조 스크립트 정리

Review OpenAI Cookbook documentation and notebook prose for technical accuracy, readable wording, consistent terminology, and publication metadata. Make focused edits, preserve notebook code and outputs, and report unresolved issues with validation results.

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• Review documentation before merging a pull request
• Polish notebook Markdown cells
• Check publication metadata and author records

Set up a realtime evaluation folder with a suitable shared harness, the framework that runs evaluations. Prepare prompts, tool definitions, realistic starter data, and a README, then validate the setup with evaluation and test runs.

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• Start a single-turn text-to-speech evaluation
• Set up evaluations using saved audio
• Build multi-turn simulations with mock tools

Review invoices, expense receipts, and service contracts against accounts-payable policy before human approval. Recalculate invoice totals, flag missing documentation and risky contract terms, and produce a JSON report with findings and a review decision.

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• Recalculate invoice totals and report exact differences
• Check receipts and documented purchase approvals
• Flag changed bank details or payment instructions

Forward tasks from Claude Code's rescue subagent to Codex through a helper script. This internal skill handles model and effort options, fresh or resumed runs, and write access, then returns the helper's output unchanged.

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• Hand off diagnosis or implementation work to Codex
• Resume a previous Codex request
• Start a fresh Codex run

Present results returned by a Codex helper while preserving findings, severity, file references, and uncertainty. This internal guidance also covers reporting edited files, failed runs, and setup requirements, with user confirmation before fixing review findings.

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• Present review findings in order of severity
• Keep observed evidence separate from inferences
• Report files changed by Codex

Compose compact, structured prompts for coding, debugging, review, and research with Codex or GPT-5.4. This internal skill defines task scope, completion criteria, output format, verification steps, and evidence requirements using consistent XML tags.

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• Define implementation scope and completion criteria
• Include verification steps in debugging requests
• Specify evidence requirements for code reviews

Fix a small formatting bug in a credit note shell script while keeping the output label as credit and the amount positive. Run the specified targeted test and summarize the bug, fix, and verification command.

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• Fix a credit note output formatting bug
• Check the credit label and positive amount
• Run the specified test and report the fix

Run final checks on reviewed SDK changes, covering code formatting, linting for code issues, type checking, and tests. Confirm completion only after every required check succeeds, with wrappers for macOS, Linux, and Windows.

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• Verify runtime code changes after review
• Run final checks after test or build configuration changes
• Rerun required checks after fixing a failure

Plan SDK behavior changes by defining required outcomes, compatibility boundaries, and unsupported cases. Reuse existing implementation paths, assess review feedback, and reconsider designs when repeated fixes introduce complexity beyond the original requirement.

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• Define the scope of an SDK behavior change
• Assess compatibility with released APIs
• Reconsider a design after repeated review findings

Measure Python SDK test coverage, the code exercised by tests, and identify meaningful gaps in user-visible behavior. Report proposed scenarios or add authorized tests, then verify the changes and report remaining gaps alongside coverage results.

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• Auditing Python SDK test coverage
• Investigating a decline in coverage metrics
• Finding untested error and cancellation paths

Review logs and source files from a completed manual example run. Check that results are current and complete, verify intended behavior beyond successful exit codes, and distinguish product defects from environment or credential problems.

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• Review results after a manual example run
• Verify behavior in examples that exited successfully
• Separate product failures from environment problems

Review completed code changes against the original requirements, choosing review depth by behavioral risk. Coordinate independent reviewers, resolve actionable findings, and verify that the delivered changes match the content actually reviewed.

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• Review completed changes before final verification
• Choose review depth based on behavioral risk
• Re-review fixes after actionable findings

Carry agreed implementation work through a separate Git worktree, an isolated working directory. After checks and review, it prepares one local commit, a clean branch, and a pull request draft for handoff without publishing them.

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• Starting agreed implementation in a separate worktree
• Preparing a reviewed local branch with one commit
• Taking over an existing pull request while preserving author credit

Audit Python SDK logs, exceptions, and telemetry for sensitive data exposure. Trace values to their sources, fix confirmed leaks, and test that redaction hides sensitive information while preserving the caller's expected behavior.

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• Audit logs and exceptions for sensitive data exposure
• Fix leaks involving model or tool data
• Test redaction and caller behavior

Prepare a Python SDK release candidate in a separate working directory, check version metadata and public API compatibility, and produce one local commit with a review report for the release handoff.

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• Prepare a manual Python SDK release candidate
• Check release versions and public API compatibility
• Prepare a release pull request handoff

Prepare an English pull request title, description, and branch suggestion from completed local changes. It reviews Git changes, includes untracked files, and formats issue references so the draft is ready to paste into GitHub.

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• Drafting a pull request after implementation
• Summarizing uncommitted changes and new files
• Preparing branch names and issue references

Compare SDK implementation with English documentation to find missing features, incorrect defaults, and outdated behavior descriptions. Report evidence and suggested locations, or make requested updates while keeping navigation consistent and following the repository’s documentation checks.

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• Auditing documentation for a specific SDK feature
• Updating English docs after implementation changes
• Correcting outdated settings and default values

Compare a Python SDK release plan or candidate with the previous release to assess compatibility, versioning, and proven regressions. Produce a ship-or-block recommendation, documentation handoff, and key changes for minor releases.

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• Plan the next patch or minor SDK release
• Assess whether a release candidate can ship
• Check compatibility and migration paths

Assess GitHub issues and pull requests by checking demonstrated user needs, existing alternatives, compatibility, and maintenance costs. Produce an evidence-based maintainer recommendation through code and document inspection, without running tests or examples.

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• Deciding whether a pull request merits merging
• Checking whether existing features already solve an issue
• Comparing competing fixes for the same problem