여러 업체와 공공기관의 사이버 보안 보고서를 검색하고 가져와 위협, 랜섬웨어, 침해 통계 등의 추세를 비교합니다. 분석에는 출처별 업체, 연도, 보고서를 표시하고 자료 간 차이도 따로 다룹니다.
- 분류별 위협 보고서를 찾을 때
- 특정 업체의 보고서를 가져올 때
- 여러 업체의 랜섬웨어 동향을 비교할 때
좋아하는 음악과 추천받은 아티스트, 곡, 장르를 글로 기록해 재생 목록을 만들고 음악을 추천하며 취향과 가까운 새 아티스트를 찾습니다. 새 추천은 취향 프로필을 참고하고 이미 기록된 음악과 구분합니다.
Learns the user's music taste as a written corpus and uses it to build playlists, recommend tracks, and discover adjacent artists. USE WHEN my music, my music taste, what do I like, build me a playlist, make a playlist, playlist for focus or a drive, recommend music, songs like, what should I listen to, new bands, discover new artists, find bands like the ones I have, expand my taste, add to my music, add this band, my favorite bands, music reference, update my music list. NOT FOR song generation, audio editing (AudioEditor), video audio, audio or studio gear.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기좋아하는 곡과 추천받은 곡, 아티스트, 장르를 글로 기록하고 이를 바탕으로 재생 목록을 만들거나 음악을 추천하고, 좋아하는 아티스트와 가까운 새 아티스트를 찾습니다. 추천하기 전에 선호하는 경향과 피하고 싶은 요소가 담긴 취향 프로필을 읽습니다. 기존 목록도 확인해 이미 기록된 음악을 새로운 발견으로 다시 추천하지 않습니다. 새 음악은 기존 취향과 어떤 관련이 있는지 덧붙이며, 목록에 추가할 때는 출처 정보와 함께 새 묶음으로 기록합니다.
집중 작업이나 운전에 어울리는 음악을 고르거나, 좋아하는 아티스트와 가까운 음악으로 취향을 넓히고 싶을 때 유용합니다. 다른 사람에게 추천받은 작품을 기록해 좋아하는 음악과 구분해 관리할 수도 있습니다. 곡 생성, 음원 편집, 영상 음향, 오디오 장비 선택은 지원하지 않습니다.
취향을 기록할 설정 파일과 음악 자료 모음이 필요합니다. Spotify 연동이 있으면 검색에 앱 키가 필요하고, 재생 목록 생성에는 사용자 로그인이 필요합니다. 연동이 없으면 웹 자료로 추천 음악을 확인하고, 각 서비스에 붙여 넣을 수 있는 목록으로 재생 목록을 제공합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 28일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Holds the user's music taste as a durable corpus (favorite tracks, artists, and genres, each tagged favorite or recommended) and uses it to build playlists, recommend tracks that fit, discover new artists next to the ones they already love, and grow the list as they feed in more. It reasons from the corpus, not from memory.
| Intent | Trigger | File |
|---|---|---|
| BuildPlaylist | "build me a playlist", "make a playlist", "playlist for <mood>" | Intents/BuildPlaylist.md |
| Recommend | "recommend music", "what should I listen to", "songs like X" | Intents/Recommend.md |
| DiscoverArtists | "new bands", "discover new artists", "bands like the ones I have", "expand my taste" | Intents/DiscoverArtists.md |
| AddMusic | "add to my music", "add this band", "log this album", "update my music list" | Intents/AddMusic.md |
| File | Read when |
|---|---|
Setup.md | first-time setup: the config file, the corpus format and playlist defaults, and a read-only proof |
Read <configRoot>/LIFEOS/USER/CUSTOMIZATIONS/SKILLS/Music/Config.md first (configRoot is $CLAUDE_CONFIG_DIR when set, else ~/.claude). It names the corpus and holds the playlist defaults; when it is absent, the corpus is <configRoot>/LIFEOS/USER/MUSIC/MusicReference.md and the defaults in Intents/BuildPlaylist.md stand. First-time setup: Setup.md.
The corpus (Config.md Corpus: line):
## Taste Profile: the poles of the user's taste with anchor artists for each, and any stated bias (vocals, production, eras, things to avoid). That section is ground truth, never memory.### Batch N section under ## Tracks or ## Artists / Bands, with Artist as the second column, and a ## Counts block closes the file.LIFEOS/HERMES/Heartbeat/ArtistScan.ts) runs, every ⭐ row's Artist cell becomes a live tour-date search. Star only what the user loves.No account or key is needed for the skill itself. Existence checks and playlist creation use the Spotify skill when it is installed (search needs its app keys, playlists also need its user sign-in); without it, suggestions are checked against a fetched web source and playlists are delivered as a pasteable list.
Example 1: Build a playlist
User: "build me a focus playlist for deep work"
→ BuildPlaylist
→ A tight numbered list (Track — Artist — Album) of ⭐ corpus tracks ordered for flow, to paste into any service, or a Spotify playlist via the Spotify skill
Example 2: Discover new artists
User: "what new bands would I like?"
→ DiscoverArtists
→ Adjacent artists not in the corpus, grouped as "Because you have <Anchor> → <New artist>, <New artist>" with safe-fit/stretch tags
Example 3: Grow the corpus
User: "add these to my music: <three artists and an album>"
→ AddMusic
→ A new ### Batch section with schema rows and source tags, and updated counts
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여러 업체와 공공기관의 사이버 보안 보고서를 검색하고 가져와 위협, 랜섬웨어, 침해 통계 등의 추세를 비교합니다. 분석에는 출처별 업체, 연도, 보고서를 표시하고 자료 간 차이도 따로 다룹니다.
기능이나 구성 요소 자체의 설계 요구와 시스템 전체의 목표를 세 단계로 비교합니다. 설계상의 충돌과 적절한 구현 범위를 정리하고, 제안한 설계가 전체 방향과 맞는지 평가합니다.
글의 주제에 맞는 격언과 인용문을 찾아 저자와 선정 이유를 함께 제안합니다. 출처가 있는 인용문을 추가하고, 사상가의 말을 주제별로 조사하며, 사용 기록을 관리해 같은 인용문을 반복하지 않도록 돕습니다.
블로그 삽화, 기술 도표, 비교 그림, 만화, 아이콘 등을 용도에 맞는 절차로 제작합니다. 구도와 색상, 이미지 모델을 정하고 검토용 이미지를 출력합니다.
브리프와 제작 기준에 따라 이미지, 영상, 슬라이드, 사이트 화면 캡처의 시각 품질을 평가합니다. 두 비전 심사자가 점수와 결함 우선순위를 제시하고, 정해진 횟수 안에서 수정을 돕습니다. 평가를 통과한 결과물만 전달할 수 있으며, 사람의 점수와 의견은 별도 기록해 심사 보정에 활용합니다.
주제, 연구 분야, 논문 ID로 arXiv 논문을 찾고 제목, 저자, 초록, 링크를 정리합니다. 새 논문을 확인하고, 제공되는 경우 AlphaXiv의 AI 생성 개요도 가져옵니다.