캐러셀-스킬은(는) 무엇을 하나요?
연구 기반의 인스타그램 캐러셀 게시물 작성을 위한 Claude Code 스킬 (자기 개선 기능 포함)
연구 기반의 인스타그램 캐러셀 게시물 작성을 위한 Claude Code 스킬 (자기 개선 기능 포함)
이 스킬은 Claude Code 사용자가 연구 기반의 인스타그램 캐러셀(슬라이드쇼) 게시물을 쉽게 제작할 수 있도록 설계되었습니다. 단순한 이미지 생성이 아닌, 최신 트렌드와 데이터 기반 인사이트를 반영하여 콘텐츠의 참여도와 효과를 극대화합니다. 또한 사용자의 피드백과 과거 게시물 성과를 학습하는 '자기 개선' 기능이 포함되어 있어, 시간이 지날수록 더 나은 캐러셀을 생성할 수 있습니다. 주로 Claude Code 플랫폼에서 동작하며, 프롬프트 엔지니어링과 외부 데이터 소스 통합을 통해 캐러셀 스크립트나 디자인 가이드라인을 자동으로 생성합니다. 마케터, 소셜 미디어 관리자, 콘텐츠 크리에이터에게 특히 유용한 도구입니다.
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연구 기반의 인스타그램 캐러셀 게시물 작성을 위한 Claude Code 스킬 (자기 개선 기능 포함)
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.