session-analyzer은(는) 무엇을 하나요?
이 스킬은 사용자가 "세션 분석", "스킬 실행 검증", "스킬 실행 확인", "로그 분석"을 요청하거나, 세션 ID와 스킬 경로를 제공하거나, 과거 세션에서 스킬이 올바르게 실행되었는지 확인하려는 경우에 사용해야 합니다. Claude Code 세션을 사후 분석하여 스킬/에이전트/훅 동작이 SKILL.md 명세에 따라 올바르게 실행되었는지 검증합니다.
Claude Code 세션을 사후 분석하여 스킬/에이전트/훅 동작이 SKILL.md 명세에 따라 올바르게 실행되었는지 검증합니다.
이 스킬은 사용자가 과거 Claude Code 세션의 실행 결과를 분석하고 검증해야 할 때 사용됩니다. '세션 분석', '스킬 실행 검증', '로그 분석' 등의 요청이나 세션 ID와 스킬 경로가 제공되면 활성화됩니다. session-analyzer는 지정된 세션의 로그를 자동으로 수집하고, 해당 세션에서 실행된 스킬, 에이전트, 훅의 동작을 SKILL.md 명세와 비교하여 정확성을 평가합니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 AI 에이전트 워크플로우의 디버깅, 규정 준수 확인, 그리고 실행 품질 관리를 손쉽게 수행할 수 있습니다. Claude Code 환경에서만 동작하며, 분석 결과는 구조화된 보고서 형태로 제공됩니다.
npx skills add https://github.com/ai-native-camp/camp-2/tree/main/skills/session-analyzerInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
이 스킬은 사용자가 "세션 분석", "스킬 실행 검증", "스킬 실행 확인", "로그 분석"을 요청하거나, 세션 ID와 스킬 경로를 제공하거나, 과거 세션에서 스킬이 올바르게 실행되었는지 확인하려는 경우에 사용해야 합니다. Claude Code 세션을 사후 분석하여 스킬/에이전트/훅 동작이 SKILL.md 명세에 따라 올바르게 실행되었는지 검증합니다.
This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.
작업 중 발견한 인사이트를 구조화된 문서로 축적하여 나만의 지식 베이스를 복리로 성장시킨다
This skill should be used when the user asks to "콘텐츠 정리", "아티클 요약", "PDF 학습", "영상 정리", "트윗 정리", "digest", "summarize", "정리해줘", or provides a YouTube URL, X/Twitter URL (x.com, twitter.com), webpage URL, or PDF file for analysis. Supports YouTube (transcript), X/Twitter (via fetch-tweet skill), webpage (full content via browser), and PDF (text + image per page). Generates Quiz-First learning with 9 questions across 3 difficulty levels.
AI Native Camp Day 1 온보딩. Claude와 대화하면서 Claude Code를 익힌다. "1일차", "Day 1", "온보딩" 요청에 사용.
Day 1 테스트 스킬. "/day1-test-skill" 입력 시 실행된다. Skill이 어떻게 동작하는지 직접 체험하는 용도.
AI Native Camp Day 2 MCP & Context Sync. MCP를 배우고 나만의 Context Sync 스킬을 만든다. "2일차", "Day 2", "MCP", "context sync" 요청에 사용.
AI Native Camp Day 3 Clarify & GitHub. Clarify 플러그인으로 모호한 요구사항을 명확하게 만들고, 나만의 스킬을 만들고, PRD를 작성하여 GitHub에 첫 PR을 제출한다. "3일차", "Day 3", "clarify", "클래리파이", "PRD", "GitHub" 요청에 사용.
AI Native Camp Day 4 Wrap & Analyze + 콘텐츠 소화. session-wrap 스킬을 직접 만들고, history-insight와 session-analyzer로 세션을 분석하고, 콘텐츠 소화 파이프라인을 체험한다. "4일차", "Day 4", "wrap", "세션 분석", "session wrap", "세션 래핑", "fetch", "콘텐츠" 요청에 사용.
This skill should be used when the user asks to "트윗 가져와", "트윗 번역", "X 게시글 읽어줘", "tweet fetch", "트윗 내용", "트윗 원문", or provides an X/Twitter URL (x.com, twitter.com) and wants to read, translate, or analyze the tweet content. Also useful when other skills need to fetch tweet text programmatically.
This skill should be used when user wants to access, capture, or reference Claude Code session history. Trigger when user says "capture session", "save session history", or references past/current conversation as a source - whether for saving, extracting, summarizing, or reviewing. This includes any mention of "what we discussed", "today's work", "session history", or when user treats the conversation itself as source material (e.g., "from our conversation").
This skill should be used when the user asks to "wrap up session", "end session", "session wrap", "/wrap", "document learnings", "what should I commit", or wants to analyze completed work before ending a coding session.
This skill should be used when the user asks to "팀 구성해줘", "team assemble", "전문가 팀으로 해줘", "팀으로 해줘", "swarm", "병렬로 전문가 팀", or wants to decompose a complex task into specialist roles executed via TeamCreate. Also triggers when user describes a task clearly benefiting from parallel expert execution.
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.