fal.ai의 AI 초해상도 모델로 이미지와 동영상의 해상도를 높이는 스킬입니다. 실행하려면 원본 배포 패키지를 별도로 설치해야 합니다.
- 이미지 해상도를 높입니다
- 동영상을 고해상도로 변환합니다
- 에이전트에 AI 초해상도 처리를 요청합니다
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fal.ai의 AI 초해상도 모델로 이미지와 동영상의 해상도를 높이는 스킬입니다. 실행하려면 원본 배포 패키지를 별도로 설치해야 합니다.
fal.ai의 AI 모델로 이미지와 동영상을 생성하도록 에이전트에 요청합니다. Flux, SDXL, ideogram 등의 모델을 지정하는 진입점으로 활용합니다.
p5.js에서 계산 규칙과 난수로 생성 예술을 만듭니다. 난수의 초깃값을 고정해 같은 그림을 재현하며, 포스터와 동적인 느낌의 정지 이미지, 구도 시안 제작에 활용합니다.
React, Tailwind CSS, shadcn/ui를 사용해 여러 구성 요소를 조합한 claude.ai용 HTML 아티팩트를 제작하는 스킬입니다.
fal.ai에서 제공하는 복원 모델로 사진과 문서 이미지의 화질을 복원합니다. 흐림 완화, 노이즈 제거, 얼굴 화질 보정, 오래된 문서 이미지 복원을 다룹니다.
엄격한 그리드, 큰 글자와 촘촘한 데이터, 빨간 강조색으로 산업 매뉴얼이나 오래된 단말기 같은 웹 화면을 설계합니다. 종이와 주사선 질감도 활용합니다.
새 Claude 세션이 작업을 이어받도록 `HANDOFF.md`를 만듭니다. 목표, 현황, 관련 파일, 실패한 시도와 이유, 다음 단계와 제약을 정리합니다.
Ant Design 브랜치 전체의 변경을 읽고 공식 템플릿에 맞춰 PR의 영어 제목, 본문, 대상 브랜치를 정리한 뒤 사용자 확인 후 생성합니다.
Ant Design의 색상, 여백, 모서리, 글꼴을 공통 설정합니다. 개별 컴포넌트 조정과 다크 모드, CSS 변수 설정, 계산된 테마 값 추출도 지원합니다.
Get RuView running with a Docker demo using simulated WiFi signal data, source checks, or live sensing with supported hardware. Choose a starting path based on available equipment and open a working sensing dashboard.
한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.
터미널 명령 실패나 시간 초과 원인을 출력과 실행 환경에서 조사하고 복구합니다. 관련 조건을 하나씩 바꿔 재시도하며 목표 파일과 실행 상태까지 확인합니다.
이미 설치된 Storybook을 공식 업그레이드 절차에 따라 11.0 이상으로 업데이트합니다. 최신 안정 버전이 11.0 미만이면 11.0 알파 버전을 선택합니다.
현재 브랜치에서 기존 템플릿에 맞는 초안 풀 리퀘스트를 만듭니다. 변경 사항과 기준 브랜치를 확인하고 설명, 테스트 항목, 라벨을 정리합니다.
Plausible의 Storybook 문서 방문 데이터를 바탕으로 최소 지원 브라우저 버전을 검토합니다. 근거와 후보를 제시하고 승인 후 설정과 문서를 갱신해 PR을 만듭니다.
코드 구성 요소와 관계를 기록한 지식 그래프로 질문에 답합니다. 관련 파일, 함수, 호출 및 의존 관계를 따라 프로젝트의 작동 방식과 설계 계층을 설명합니다.
Find agent skills on GitHub, score their relevance using rule-based checks, scan for malware and embedded secrets, and import them into supported agent directories, including Hermes, Claude Code, Gemini CLI, and OpenCode.
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GitHub에서 에이전트 스킬을 찾고 작업 관련성, 악성 코드와 파일에 포함된 비밀 정보를 확인하여 Claude Code 등 지원 환경으로 가져옵니다.
Grok Build에서 이름과 역할을 가진 에이전트들을 팀으로 운영합니다. 설계·구현·테스트·검토 순서와 메시지 전달, 진행 상황 확인 및 종료를 관리합니다.
일별 수익률로 투자 자산의 손실 위험을 평가합니다. 예상 손실과 하락 폭, 보유 규모 추정치, 거래 중단 기준 점검 결과를 정리하고 평가 내용을 저장합니다.
이미 생성한 곡의 음높이를 추적해 MIDI나 악보를 추출합니다. 채보, 편곡, 음악 제작 소프트웨어로 가져오기에 활용하도록 결과를 확인하고 다운로드 위치를 안내합니다.
로컬 RuVLLM의 설정을 생성하고 MicroLoRA와 SONA 인스턴스를 만듭니다. 품질 평가 점수에 따라 프로세스 내부의 작은 가중치를 조정합니다.
시장 데이터로 예측 모델의 학습·예측 명령을 실행하고 결과를 저장하는 절차를 안내합니다. 실제 학습 없이 임시 출력만 생성하는 버전의 제약도 확인합니다.
코드와 의존 패키지에서 알려진 취약점, 직접 기록된 비밀 정보, 위험한 코드 패턴을 찾습니다. 탐지 위치를 확인하고 오탐을 제외해 보고합니다.
새 저장소에 Ruflo를 도입합니다. 대화형 마법사나 standard 프리셋으로 MCP 서버 등록, 훅, 에이전트 초기 설정을 준비하고 프로젝트 설정 파일을 만듭니다.