Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
- 아이콘 버튼에 설명 추가
- 키보드 조작과 모달 초점 점검
- 대비와 조작 대상 크기 확인
투자자 설명 자료, 재무 모델, 자금 사용 계획표와 지원서를 작성하고 갱신합니다. 여러 자료의 사업 실적, 수익 가정, 투자 유치 금액과 팀 정보가 일치하는지 확인합니다.
Create and update pitch decks, one-pagers, investor memos, accelerator applications, financial models, and fundraising materials. Use when the user needs investor-facing documents, projections, use-of-funds tables, milestone plans, or materials that must stay internally consistent across multiple fundraising assets.
투자자 설명 자료, 한 장짜리 요약 자료, 메모, 재무 모델, 자금 사용 계획표와 사업의 주요 단계별 계획을 작성하고 갱신합니다. 먼저 사업 실적, 가격과 수익 가정, 투자 유치 금액과 방식, 팀 정보, 일정을 공통 기준으로 정리합니다. 이를 바탕으로 각 자료의 수치와 설명이 일치하는지 확인합니다.
투자 유치를 위해 여러 자료를 준비하거나 기존 자료를 최신 실적에 맞게 개정할 때 유용합니다. 창업 지원 프로그램 신청에도 사용할 수 있습니다. 재무 모델에는 가정을 명시하며, 필요에 따라 비관적·기준·낙관적 시나리오와 가정 변화가 결과에 미치는 영향을 정리합니다.
수치에 모순이 있으면 작성 전에 해결합니다. 근거를 확인할 수 없는 주장이나 가정을 밝히지 않은 시장 규모 추정은 피합니다. 웹 형식의 설명 자료가 필요하면 frontend-slides를 함께 사용하도록 안내합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.
총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Build investor-facing materials that are consistent, credible, and easy to defend.
All investor materials must agree with each other.
Create or confirm a single source of truth before writing:
If conflicting numbers appear, stop and resolve them before drafting.
Recommended flow:
If the user wants a web-native deck, pair this skill with frontend-slides.
Include:
Before delivering:
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인공지능 에이전트의 문제를 지시, 기억, 도구 실행, 화면 표시 등 12개 계층에서 조사합니다. 코드와 로그를 근거로 원인을 정리하고 심각도에 따른 지적 사항과 수정안을 제시합니다.
실제 개발 과제로 여러 코딩 에이전트를 비교합니다. 성공률, 확인 가능한 API 비용, 소요 시간과 반복 실행의 안정성을 측정해 도입 결정과 업데이트 후 평가에 활용합니다.
AI 에이전트의 도구 구성, 입력과 출력 형식, 오류 복구 절차를 설계합니다. 문맥 정보량을 관리하고 완료율, 재시도 횟수, 성공한 작업당 비용으로 개선을 평가합니다.
AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.
오류와 실행 환경을 바탕으로 AI 에이전트가 실패하거나 같은 작업을 반복하는 원인을 조사합니다. 작은 복구 작업을 시험하고 결과와 근거를 인계용 보고서로 정리합니다.