'workflows' 검색 결과

Design n8n automations for service integrations, scheduled tasks, databases, and AI agents. Choose from six workflow patterns, plan data flow and error handling, check connections before activation, and improve workflows that process large numbers of items.

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• Send form submissions to Slack
• Email a scheduled analytics report
• Synchronize records between databases

Use n8n-mcp tools to find workflow steps, check settings, and create or update automations. Provides guidance on tool arguments, templates, folders, credentials, and security audits so agents can choose appropriate operations.

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• Finding nodes and checking their settings
• Creating and updating workflows
• Finding and deploying workflow templates

Author and review GitHub Actions workflow YAML safely so syntactically-valid YAML can't ship a workflow that GitHub Actions refuses to run. USE FOR: editing, adding, or reviewing any file under .github/workflows/, writing run-name/name/if/env/run values that contain ${{ }} expressions, diagnosing a run that fails with 'This run likely failed because of a workflow file issue' and no jobs starting, deciding when a workflow scalar must be quoted, validating workflows with actionlint. DO NOT USE FOR: authoring application YAML unrelated to GitHub Actions, Azure Pipelines, GitLab CI, or non-workflow YAML. SCOPE: this skill covers *syntactic/structural* correctness of workflow YAML (quoting, parsing, actionlint); for *semantic and functional* workflow design (what a workflow should do, agentic-workflow behavior), see .github/agents/agentic-workflows.agent.md — the two are complementary. INVOKES: actionlint (downloaded pinned binary) plus git/grep for inspection.

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Author and review GitHub Actions workflow YAML safely so syntactically-valid YAML can't ship a workflow that GitHub Actions refuses to run. USE FOR: editing, adding, or reviewing any file under .github/workflows/, writing run-name/name/if/env/run values that contain ${{ }} expressions, diagnosing a run that fails with 'This run likely failed because of a workflow file issue' and no jobs starting, deciding when a workflow scalar must be quoted, validating workflows with actionlint. DO NOT USE FOR: authoring application YAML unrelated to GitHub Actions, Azure Pipelines, GitLab CI, or non-workflow YAML. SCOPE: this skill covers *syntactic/structural* correctness of workflow YAML (quoting, parsing, actionlint); for *semantic and functional* workflow design (what a workflow should do, agentic-workflow behavior), see .github/agents/agentic-workflows.agent.md — the two are complementary. INVOKES: actionlint (downloaded pinned binary) plus git/grep for inspection.

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Use when working with Argo Workflows — argo Workflows management for Kubernetes-native workflow orchestration. Covers workflow templates, cron workflow scheduling, artifact management, workflow execution, parameter handling, and resource monitoring. Use when checking workflow status, investigating step failures, managing templates, or auditing cron workflows.

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Creates, debugs, and optimizes GitHub Actions workflow YAML files. Recommends current action versions with SHA pinning from a daily-updated index of 120+ actions. Configures matrix builds, dependency caching, reusable workflows, OIDC authentication, secrets management, and runner selection. Reviews existing workflows for outdated actions, security issues, and performance problems. Use when the user asks about GitHub Actions, workflows, CI/CD, .github/workflows, any action by name (actions/checkout, setup-node, setup-python, etc.), or workflow optimization.

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REA의 분석 처리와 캐시 설계를 검토합니다. 결과의 정확성과 근거 접근성을 유지하면서 처리 시간, CPU, 메모리, 에이전트가 다루는 정보량을 개선합니다.

• 분석 처리가 느린 원인 조사
• 캐시 설계 검토
• CPU와 메모리 부하 절감

저장소 설정과 연결된 도구를 읽어 현재 사용할 수 있는 기능과 부족한 부분을 정리합니다. 다음에 추가할 ECC 스킬이나 연동을 우선순위에 따라 제안합니다.

• Claude Code 설정을 검토합니다
• 연결된 도구와 기능을 파악합니다
• 플러그인 추가가 필요한지 확인합니다

예측 시장과 거래 에이전트의 흐름을 약관, 데이터 품질, 비밀 정보, 개인정보, 거래 실행 관점에서 점검하고 문제점과 필요한 대책을 정리합니다.

• 거래 서비스 인증 추가 전 검토
• 자산 정보와 API 키 처리 점검
• 시장 데이터 품질과 출처 표시 확인

전자 의무 기록의 진료 기록, 처방, 검사 결과 화면을 설계합니다. 약물 상호작용 경고, 변경 이력, 의료 현장에서 입력하기 쉬운 화면의 설계 지침을 정리합니다.

• 진료 흐름 설계
• 약물 상호작용 경고 구현
• 검사 결과의 이상 수치 표시

반복하는 로컬 Hermes 작업 절차를 공개하고 재사용할 수 있는 ECC 스킬과 릴리스 자료로 정리합니다. 개인정보와 인증 정보를 제거하고 기기별 경로를 바꿉니다.

• 반복 작업을 공개 스킬로 정리합니다
• 공개용 인수인계 자료를 준비합니다
• 비공개 데이터 없이 야간 작업을 문서화합니다

여러 AI 에이전트에 개발과 조사를 나누어 dmux 화면에서 병렬로 진행하는 절차를 정리합니다. 담당 범위 설정, 작업 공간 분리, 결과 통합을 돕습니다.

• 조사와 구현을 병렬로 진행
• 데이터베이스, API, 화면 개발 분담
• 테스트 감시와 수정 담당 분리

ComfyUI 워크플로로 이미지, 영상, 음성, 3D 콘텐츠를 생성합니다. 모델과 추가 노드 준비, 조건을 바꾼 일괄 생성, 진행 상황 확인도 다룹니다.

• Stable Diffusion이나 Flux로 이미지 생성
• 기존 이미지 변환과 지정 영역 다시 그리기
• 생성 조건을 바꿔 여러 후보 일괄 제작

Find LLM workflows in a codebase and label them by the job they perform, so Caveman Cloud can separate spending by workflow. Present a labeling proposal for approval, apply focused code changes, and check an affected execution path.

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• Breaking down LLM spending by job
• Inventorying LLM use in APIs, scheduled jobs, and scripts
• Separating evaluation spending from other workflows

Use the Venice.ai API for video generation and transcription workflows. This catalogue entry helps agents discover the skill; running the complete workflow requires installing the upstream bundle with its scripts, assets, and references.

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• Generating videos through the Venice.ai API
• Requesting transcription through Venice.ai
• Adding video workflows to an agent's planning

Submit groups of AI requests as batch jobs with the OmniRoute command line. Manage input files, monitor or cancel jobs, save results and errors, and incorporate batch processing into automated build and deployment workflows.

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• Submitting AI requests from a JSONL file
• Monitoring batch jobs and waiting for completion
• Saving batch results and error details

Create workflows that pause for approval and resume later, or scripts that distribute work across multiple agents. Choose a saved template for ongoing processes or a JavaScript script to collect structured results from parallel tasks.

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• Build a workflow with approval checkpoints
• Split review work across multiple agents
• Collect structured results from research tasks

Identify and test critical workflows where APIs, services, databases, and interface components work together. Review normal behavior, important failures, and CI checks to find gaps that isolated unit tests can miss and keep those interactions continuously verified.

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• Testing interactions between APIs, services, and databases
• Checking components connected to state management
• Reviewing CI coverage for critical workflows

Manage n8n automation workflows from the command line. Create, update, and activate workflows, inspect or retry executions, and manage credentials, variables, and tags through n8n's public API with structured JSON output.

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• Create or update an n8n workflow
• Activate or deactivate an automation workflow
• Inspect execution history and retry a run

Manage ComfyUI image generation from the command line. Validate workflows, which define generation steps, submit them for execution, monitor queued jobs, inspect available models, and download images from completed runs.

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• Validating and submitting image generation workflows
• Checking or interrupting queued generation jobs
• Listing available models and node types

Build and troubleshoot TorchDrug 0.2.1 workflows for molecular property prediction, molecule generation, protein modeling, and knowledge graph reasoning. Connect datasets, models, training tasks, and evaluation while checking version compatibility and common implementation errors.

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• Training and evaluating molecular property prediction models
• Building molecule generation workflows
• Learning representations of protein sequences and structures

Run molecular property predictions, explore molecular shapes, and estimate how compounds bind to proteins through a cloud Python API. Process compound batches and connect modeling steps without maintaining local high-performance computing infrastructure.

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• Predicting properties across a compound library
• Exploring molecular shapes and tautomeric forms
• Estimating how compounds bind to proteins

Inspect microscopy data stored on OMERO.server, export selected image metadata, and plan imports or exports. The skill uses explicit data scopes and limits, with dry-run helpers and reviewed targets for workflows that change server data.

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• Inventory selected OMERO objects with result limits
• Export annotations and regions of interest as JSON
• Plan microscopy image imports and exports

Build and operate genomics workloads on DNAnexus using its command-line tools and Python SDK. The skill covers data transfers, app configuration checks, workflow imports, execution monitoring, and explicit cost controls for reproducible analysis workflows.

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• Transfer and organize genomics data on DNAnexus
• Validate app configuration and build applets
• Import WDL, CWL, or Nextflow workflows