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Monthly delta tracking and progress reporting for GEO clients. Compares two GEO audits (baseline vs. current), calculates score improvements across all categories, tracks action item completion, and generates a "here's your progress" client report. Use when user says "compare", "delta", "monthly report", "progress", "confronta", "progressi", "report mensile", or when running a monthly client check-in.
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Compare your data to a partner's data in the marketplace. Given a dataset you already own with person/edge data, this skill walks you through picking a partner data source to match against, choosing which identifier types to match on, optionally selecting which enrichment attributes to attach, and then submits the report — returning overlap, match counts, and demographic coverage. Use when: "how does my data compare to your marketplace", "compare my data to [partner]", "how much overlap do I have with [supplier]", "run a match report", "match my customers against 3P data", "see what enrichment is available for my dataset", or any open-ended question about marketplace overlap. (narrative-identity)
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Use when the user wants to send the same prompt to several LLMs and compare the answers - sequentially (stopwatch, clean per-lane timing) or in parallel (true race), with optional repetitions per model, judged by the starting model across quality, correctness, completeness, instruction fidelity and latency (time is only one dimension). Triggers on /compare-race, 'model race', 'vergleiche modelle', 'gleicher prompt an mehrere modelle'.
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Cross-model benchmark for gstack skills. Runs the same prompt through Claude, GPT (via Codex CLI), and Gemini side-by-side — compares latency, tokens, cost, and optionally quality via LLM judge. Answers "which model is actually best for this skill?" with data instead of vibes. Separate from /benchmark, which measures web page performance. Use when: "benchmark models", "compare models", "which model is best for X", "cross-model comparison", "model shootout". (gstack) Voice triggers (speech-to-text aliases): "compare models", "model shootout", "which model is best".
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고정된 샘플 데이터와 실제 렌더링 부품으로 OpenClaw 터미널 화면을 시제품으로 만들고, tmux에서 두 개에서 여섯 개의 안을 나란히 조작하며 비교합니다.
본격적인 개발 전에 작은 시제품을 실행해 아이디어의 실현 가능성과 방식별 차이를 검증합니다. 실행 결과를 근거로 채택, 조정, 보류 여부를 정리합니다.
REA로 배포된 앱, 바이너리, 패키지를 분석해 기능과 버전별 차이를 조사합니다. 역컴파일과 실행 중 관찰을 활용해 근거, 추론, 미확인 사항을 구분합니다.
코드 구조를 살펴 이해와 테스트를 어렵게 하는 부분의 개선안을 도표가 포함된 HTML 보고서로 정리합니다. 후보를 선택하면 제약과 설계 결정을 대화로 구체화합니다.
공장의 설비, 인력, 자재, 납기를 고려해 생산 순서를 검토합니다. 작업 전환과 공정별 부하를 조정하고 설비 고장이나 자재 부족 시 계획 수정을 돕습니다.
최신 공개 정보와 제공된 자료를 대조해 사실, 추론, 제안을 구분한 조사 결과를 정리합니다. 단순 사실 확인, 선택지 비교, 인물과 기업 조사에 맞는 방법을 선택합니다.
배포된 URL의 페이지와 API 응답, 정적 파일, 지속 연결, 성능 저하를 점검합니다. 단일 점검, 기간을 정한 모니터링, 검증 환경과 운영 환경 비교를 지원합니다.
웹 페이지 표시와 조작, API 응답, 빌드와 테스트의 소요 시간을 측정합니다. 변경 전후 결과를 비교하고 Git으로 공유하는 기준값을 바탕으로 성능 저하를 확인합니다.
Hugging Face Hub에서 로컬 언어 모델을 찾고, 메모리에 맞는 GGUF 파일을 고르도록 돕습니다. 파일 용량을 비교하고 llama.cpp 실행 명령을 준비합니다.
조사한 매매·임대 매물을 사진, 가격, 편의 시설, 확인 사항, 출처가 담긴 카드로 정리하여 Hermes 데스크톱 대화에서 후보를 비교할 수 있게 합니다.
화면 디자인을 비교할 수 있도록 조작 가능한 HTML 시안을 두세 개 만듭니다. 레이아웃과 정보량의 차이, 각 안의 장단점을 살펴 구현 전에 방향을 정합니다.
개발자용 제품의 문서와 도입 절차를 직접 따라 하며 소요 시간, 오류 메시지와 CLI 도움말을 확인합니다. 증거를 첨부한 평가표로 사용 편의성을 점검합니다.
Paperclip의 느린 PostgreSQL 쿼리를 조사하고 수정합니다. 로컬에서 속도와 결과 일치를 검증하고 회귀 테스트 및 검사 결과를 갖춘 풀 리퀘스트로 정리합니다.
PR과 대규모 코드 변경을 자세히 검토해 설계 설명, 문제점, 병합 판단을 HTML이나 Markdown으로 정리합니다. 변경 차이뿐 아니라 시스템 전체의 동작도 확인합니다.
Paperclip에서 새 에이전트의 생성 권한과 기존 설정을 확인합니다. 역할, 지시, 실행 환경을 정리해 승인 절차에 따라 채용을 신청하고 관련 작업을 후속 처리합니다.
여러 작업 트리, 브랜치, PR의 변경을 에이전트끼리 비교합니다. 중복과 충돌을 정리하고 통합 대상, 병합 순서, 사람이 결정할 사항을 하나의 계획으로 만듭니다.
claude-flow v3의 시작 시간, 검색 속도와 메모리 사용량을 측정해 개선 목표 달성 여부를 검증합니다. 지속적인 성능 감시와 저하 감지, 최적화 방안 검토도 지원합니다.
WiFi 신호로 사람의 자세를 추정하는 모델을 학습하고 평가합니다. 평균 자세를 반환하는 기준 모델과 비교하고 데이터 누수를 확인해 측정 결과를 과장 없이 보고합니다.
Storybook 실행부터 첫 스토리 표시까지 측정합니다. 서버 응답과 브라우저 렌더링 시간을 나누고 반복 결과를 집계해 버전이나 기능 플래그를 비교합니다.
Excel과 CSV 데이터를 살펴보고 집계, 통계 요약, 여러 파일의 결합을 수행합니다. 월별 비교와 순위를 지원하며 결과를 CSV, JSON, Markdown으로 출력합니다.