AI Agent Workflow Collection

A specialized skill that systematically provides the Toulmin argument model, evidence type classification, and rebuttal strategies for debate argumentation. Used by pro-debater and con-debater agents to construct robust arguments and effectively rebut opposing claims. Automatically applied in contexts such as 'argumentation structure', 'Toulmin model', 'argument construction', 'rebuttal strategy', 'evidence types', 'argument strengthening'. However, legal advocacy and academic paper argumentation structure are outside the scope of this skill.

A scenario planning full pipeline. An agent team collaborates to generate key variable definition, scenario matrix construction, impact analysis, response strategy, and decision documents. Use this skill for requests like 'scenario analysis', 'future scenarios', 'scenario planning', 'strategic scenarios', 'uncertainty analysis', 'plan scenarios for me', 'scenario matrix', 'response strategy development', 'decision support', and other scenario-based strategic planning needs. Also supports partial pipelines when existing analysis materials are available. However, real-time data collection system construction, enterprise risk management (ERM) software integration, and Monte Carlo simulation code execution are outside the scope of this skill.

Text processing pipeline: an agent team collaborates to perform preprocessing, classification, entity/keyword extraction, sentiment analysis, summarization, structured data conversion, and report generation on bulk text. Use this skill for requests like 'analyze this text', 'text processing', 'classify documents', 'run sentiment analysis', 'extract keywords', 'named entity recognition', 'NER', 'text summarization', 'review analysis', 'survey text analysis', 'comment analysis', and other general text NLP tasks. Note: speech recognition (STT), machine translation, chatbot dialogue management, and LLM fine-tuning are outside the scope of this skill.

Win Theme building framework. differentiator and client-analyst agent proposal core differentiation message buildingto do when reference. 'Win Theme', 'differentiation strategy', 'competition advantage' request when usage. However, competitor report collection scope outside.

광고 카피 작성 시 검증된 설득 공식(AIDA, PAS, BAB, 4Ps, SLAP, FAB)과 채널별 글자수 제한, 심리적 트리거 패턴을 제공하는 카피라이터 확장 스킬. '카피 공식', '헤드라인 공식', '설득 프레임워크', 'AIDA 적용', 'PAS 카피', 'CTA 패턴' 등 카피 작성의 구조적 방법론이 필요할 때 사용한다. 단, 카피 직접 작성이나 캠페인 전체 기획은 이 스킬의 범위가 아니다.

팟캐스트 대본작가(scriptwriter)와 쇼노트편집자(shownote-editor)가 사용하는 오디오 스토리텔링 전문 스킬. 귀로만 듣는 매체에서 청취자의 몰입을 극대화하는 서사 구조, 페이싱, 사운드 연출 방법론을 제공한다. '오디오 서사', '청취 유지율', '스토리 아크', '사운드 디자인' 등에 이 스킬의 지식을 활용한다.

RAG 파이프라인의 문서 청킹 전략을 체계적으로 설계하는 방법론. '청킹 전략', '문서 분할', 'RAG 청킹', '임베딩 최적화', '시맨틱 청킹', '텍스트 분할' 등 RAG 데이터 전처리 시 사용한다. 단, 벡터 DB 인프라 구축, 임베딩 모델 학습은 이 스킬의 범위가 아니다.

운동 동작의 생체역학 분석과 안전한 수행 가이드. 'exercise-guide' 에이전트가 운동 동작을 설명하고 대체 운동을 제시할 때 이 스킬의 근육 활성화 데이터, 관절 부하 분석, 부상 예방 가이드를 반드시 활용해야 한다. '운동 폼 가이드', '근육 활성화', '부상 예방', '대체 운동' 등에 사용한다. 단, 프로그램 설계나 영양 전략은 이 스킬의 범위가 아니다.

실습설계자(lab-designer)가 사용하는 실습 스캐폴딩 전문 스킬. 실습 난이도 조절, 스타터 코드 설계, 캡스톤 프로젝트 구조, 자기 주도 학습 유도 전략을 제공한다. '실습 설계', '프로젝트 과제', '스캐폴딩', '핸즈온 랩' 등에 활용한다.

사이드프로젝트의 시장 규모를 추정하고 수익 모델을 검증하는 시장 규모 계산기. 'idea-validator' 에이전트가 아이디어의 시장성을 검증할 때 이 스킬의 TAM/SAM/SOM 프레임워크, 수익 모델 계산법, 경쟁 분석 매트릭스를 반드시 활용해야 한다. '시장 규모 추정', '수익 모델 검증', '경쟁 분석' 등에 사용한다. 단, 기술스택 선정이나 MVP 설계는 이 스킬의 범위가 아니다.

대사작가(dialogue-writer)와 만화편집자(comic-editor)가 사용하는 시각 서사 전문 스킬. 말풍선 시스템, 효과음 타이포그래피, Show-Don't-Tell 원칙, 시각적 은유 활용법을 제공한다. '말풍선', '효과음', '시각 스토리텔링', '만화 연출' 등에 활용한다.