lora-dataset-prep은(는) 무엇을 하나요?
LoRA 학습(Ostris AI Toolkit / Z-Image Turbo)용 이미지 데이터셋을 준비합니다: 품질 검사, 캡셔닝(템플릿 / Claude Vision / Florence-2), 20개 이상의 검증 규칙을 제공합니다. Claude Code 및 Cursor 에이전트 스킬과 독립형 CLI로 사용할 수 있습니다.
LoRA 학습을 위한 이미지 데이터셋 준비 도구 (Ostris AI Toolkit / Z-Image Turbo): 품질 검사, 캡셔닝 (템플릿 / Claude Vision / Florence-2), 20개 이상의 검증 규칙. Claude Code & Cursor 에이전트 스킬 및 독립형 CLI.
이 스킬은 LoRA(저순위 적응) 모델 학습을 위한 이미지 데이터셋을 준비하는 포괄적인 도구입니다. Ostris AI Toolkit 및 Z-Image Turbo와 호환되며, 데이터셋의 품질을 보장하기 위해 20개 이상의 검증 규칙을 자동으로 적용합니다. 이미지 해상도, 종횡비, 블러 감지, 중복 제거 등 다양한 품질 검사를 수행하며, 템플릿 기반, Claude Vision, Florence-2 모델을 활용한 유연한 캡셔닝 옵션을 제공합니다. Claude Code, Cursor와 같은 AI 코딩 에이전트와 완벽하게 통합되어 에이전트가 데이터셋 준비 과정을 자동화할 수 있도록 지원하며, 별도의 CLI 도구로도 사용할 수 있습니다. 이 스킬을 사용하면 LoRA 학습용 데이터셋의 품질을 크게 향상시키고, 수동 검수 시간을 절약할 수 있습니다.
npx skills add afloy011-spec/lora-dataset-prepLoRA 학습(Ostris AI Toolkit / Z-Image Turbo)용 이미지 데이터셋을 준비합니다: 품질 검사, 캡셔닝(템플릿 / Claude Vision / Florence-2), 20개 이상의 검증 규칙을 제공합니다. Claude Code 및 Cursor 에이전트 스킬과 독립형 CLI로 사용할 수 있습니다.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".