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
제품이나 새 기능 출시를 위해 고객과 경쟁사를 조사하고 홍보 방향을 정합니다. 랜딩 페이지, 이메일, 소셜 미디어, 광고, 짧은 영상 원고와 게시 일정을 만들고 채널별 표현과 주장을 점검합니다.
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.
제품이나 새 기능 출시를 위해 고객과 경쟁사를 조사하고 채널별 원고와 공개 일정을 만듭니다. 대상 고객, 전달할 가치, 홍보 관점을 먼저 정한 뒤 랜딩 페이지, 순차 발송 이메일, LinkedIn과 X 게시물, 짧은 영상 대본, 광고 문구를 작성합니다. 마지막으로 채널별 표현과 주장이 일치하는지 점검합니다.
하나의 제품 개요로 여러 채널의 원고를 준비할 때 사용합니다. 게시물을 그대로 재사용하지 않고 채널에 맞는 형식으로 제작할 때도 활용합니다. 일별 일정에는 채널, 콘텐츠 종류, 시점, 먼저 필요한 작업을 정리합니다. 공개 전에는 독자에게 요청하는 행동, 주장의 근거, 말투의 일관성을 확인합니다.
원고 제작 전에 제품 포지셔닝과 홍보 관점을 승인받는 흐름입니다. 조사에는 market-research, 말투 정리에는 brand-voice, 소셜 미디어 제작에는 content-engine을 사용하도록 구성되어 있습니다.
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.
Plan and execute launch campaigns that convert — not just campaigns that ship.
Use market-research to:
Deliverable: a short research brief (audience profile + competitive summary + key insights).
Produce:
brand-voice for durable, session-reusable voice capture)Do not write any copy until positioning and angle are approved.
Produce in this order — each layer informs the next:
content-engine; LinkedIn and X are different formats, not the same copy resized)Gate every deliverable:
A full campaign delivers:
Before delivering any piece:
Delete and rewrite any:
brand-voice — source-derived voice capture (run before content production)content-engine — platform-native content productioncrosspost — multi-platform distributionmarket-research — audience and competitive intelligenceseo — on-page optimisation for landing page copy아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
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.
오류와 실행 환경을 바탕으로 AI 에이전트가 실패하거나 같은 작업을 반복하는 원인을 조사합니다. 작은 복구 작업을 시험하고 결과와 근거를 인계용 보고서로 정리합니다.
AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.