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majiayu000/claude-skill-registry

개인 웹사이트와 웹 포트폴리오의 발견 가능성, 크롤링 용이성, 메타데이터, 구조화된 데이터, 콘텐츠 유용성 및 AI 판독 신호를 최적화합니다. 포트폴리오 페이지, 제목, 메타 설명, 표준 태그, 스니펫, 색인 가능성, JavaScript SEO, 구조화된 데이터, 성능, llms.txt 또는 웹 기반 개인 브랜딩에 대해 사용자가 질문할 때 사용합니다.

claude-skill-registry란 무엇인가요?

이 스킬은 기술 SEO 전문가와 채용 관리자의 관점을 통해 개인 포트폴리오 웹사이트를 분석하고 최적화합니다. 검색 엔진과 AI 시스템이 사이트를 크롤링하고, 렌더링하며, 요약하고, 신뢰하는 방식을 개선하는 데 초점을 맞춥니다. 빠른 스캔, 기본 감사, 심층 감사 등 세 가지 감사 수준을 제공하여 작업 범위에 맞게 효율적으로 진행할 수 있습니다. 또한 `llms.txt`와 같은 AI 검색 규칙, 구조화된 데이터, 메타데이터 정합성, 성능 최적화 등 폭넓은 참조 자료를 제공합니다. 이 스킬은 공개 URL 감사, 로컬 소스 코드 편집, 콘텐츠 추천을 지원하며, 사실 확인되지 않은 정보를 생성하지 않고 검증된 데이터만 사용하도록 설계되었습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/HEAD/skills/marketing/vitaecontext-portfolio

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문서

VitaeContext 웹 포트폴리오

개요

기술 SEO 전문가와 사이트를 훑어보는 채용 관리자의 관점에서 작업합니다. 이 스킬을 사용하여 개인 사이트가 검색 엔진과 AI 시스템에 의해 크롤링, 렌더링, 요약 및 신뢰되는 방식을 개선합니다.

참조 선택

Wiki 컨텍스트

  • llms.txt, AI 검색, 증거 레이블, 소스 신뢰도, 플랫폼 제약 조건 또는 알려진 에이전트 실패 모드에 대한 작업이 요청되면 wiki/index.md를 읽습니다.
  • wiki/index.md가 현재 작업을 wiki/knowledge.md로 라우팅한 경우에만 wiki/knowledge.md를 읽습니다.
  • 이전 설치에서 wiki 파일을 사용할 수 없는 경우 관련 references/ 파일로 계속 진행하고, wiki 관련 지침이 신뢰도에 영향을 미칠 때 사용할 수 없음으로 표시합니다.

토큰 규율

  • URL 감사의 경우 홈페이지, robots, 사이트맵 및 우선 페이지만 먼저 검사합니다.
  • 로컬 소스 작업의 경우 광범위한 파일을 열기 전에 메타데이터, 라우트, 레이아웃 및 구조화된 데이터를 검색합니다.
  • 기술적인 크롤링 가능성 수정을 위해 콘텐츠 작성 참조를 로드하지 마십시오.
  • 광범위한 콘텐츠 파일을 읽기 전에 렌더링된/공개 HTML, 라우트 메타데이터, 사이트맵, robots 및 페이지 템플릿을 선호합니다.
  • 소스 원장은 간결하게 유지합니다: 모든 자산이나 라우트가 아닌 입력 그룹을 나열합니다.
  • 다음 검사 항목을 제한적으로 명명합니다.

깊이 계약

가장 작은 정직한 감사 깊이를 사용합니다:

  • 빠른 스캔: 홈페이지, robots, 사이트맵, 제목/메타/표준 태그 기본 사항, 주요 탐색 및 가시적 위치.
  • 기본 감사: 빠른 스캔에 더해 사용자가 지정하거나 시각적으로 우선순위가 높은 최대 2페이지, 구조화된 데이터, 오픈 그래프, 내부 링크 및 가능한 경우 최상위 프로젝트 페이지.
  • 심층 감사: 전체 라우트 인벤토리, 빌드된 HTML/소스 템플릿, 성능/모바일 점검, 리디렉션/상태 코드, 스키마 검증, 끊어진 링크 및 코드 편집.

광범위한 포트폴리오 감사는 기본적으로 기본 감사를 사용합니다. 현재 답변이 더 많은 증거로부터 이점을 얻을 수 있을 때 심층 감사를 선택적 다음 단계로 제안합니다. 사용자가 전체 사이트 감사, 정확한 코드 변경, 출시 검증 또는 모든 중요한 라우트 확인을 요청하지 않는 한 자동으로 심층 감사를 선택하지 마십시오.

인입 워크플로우

  • 사용자가 공개 포트폴리오 URL을 제공하면 도구가 허용할 때 홈페이지, 중요한 페이지, 메타데이터, 표준 태그, 사이트맵, robots, 구조화된 데이터 및 보이는 카피를 가져와 검사합니다.
  • 포트폴리오 소스를 로컬에서 사용할 수 있고 사용자가 구현을 요청하면 소스를 검사하고 메타데이터, 구조화된 데이터, 시맨틱 HTML, 링크 및 콘텐츠에 대해 직접 코드 편집을 선호합니다. 감사 전용 요청의 경우 사용자가 편집을 요청하지 않는 한 패치 준비 권장 사항을 반환합니다.
  • 공개 크롤링이 차단되었거나 사이트가 배포되지 않은 경우 로컬 소스 경로, 빌드된 HTML, 스크린샷, 페이지 인벤토리 또는 붙여넣은 페이지 카피를 요청합니다.
  • 사이트 카피가 이력서, 프로젝트 주장 또는 경력 사실에 의존하는 경우 콘텐츠를 다시 작성하기 전에 경력 컨텍스트 파일을 사용할 것을 권장합니다.
  • 포트폴리오 페이지를 채우기 위해 프로젝트, 사용후기, 지표, 고용주 또는 자격 증명을 허위로 만들지 마십시오.

규칙

  • 사용자가 명시적인 VitaeGraph 경로를 제공하면 VITAEGRAPH.md, index.md 및 관련 프로젝트, 논문, 수상 및 출판 기록만 읽습니다. 비공개 경로를 절대 노출하지 말고, 제한 사항과 미해결 질문을 보존하며, visibility: public을 게시 동의가 아닌 고려 대상 자격으로 취급합니다.

  • 문서화된 표준과 llms.txt와 같은 새로운 규칙을 구분합니다.

  • 공개 페이지나 로컬 소스에서 확인된 사실, 사용자의 컨텍스트 자료에서 제공된 사실, 해당 사실에서 추론된 권장 사항을 구분합니다.

  • 과장을 추가하지 않고 크롤링 가능성, 정보 경로 및 스니펫 품질을 개선하는 변경을 선호합니다.

  • 비공식적인 AI 또는 SEO 제안을 보편적인 표준으로 제시하지 마십시오.

  • 메타데이터, 구조화된 데이터 및 보이는 카피를 일관되게 유지합니다.

  • 동일한 페이지에 대해 제목, 설명, 표준 URL, 오픈 그래프, X/Twitter 카드, JSON-LD URL, JSON-LD 이름 또는 헤드라인, JSON-LD 설명 및 대표 이미지를 일관되게 유지합니다.

  • 구조화된 데이터를 페이지 목적에 맞춥니다. 지원되는 작성자, 날짜 및 본문 콘텐츠가 있는 표시 가능한 기사형 페이지에만 기사형 스키마를 사용합니다.

  • 순위, 리치 결과, 이미지 썸네일, 스니펫 및 색인 속도를 보장이 아닌 자격 조건으로 취급합니다.

  • 모든 중요한 주장이 크롤링 가능한 페이지로 이어지도록 페이지 목적, URL 구조, 내부 링크 및 증거 자산을 일관되게 유지합니다.

  • 경력 방향을 사용하여 홈페이지 포지셔닝, 소개 카피, 프로젝트 순서 및 사례 연구 프레이밍에 우선순위를 두지만 모든 공개 주장을 보이는 또는 제공된 증거에 연결합니다.

  • 메타데이터, 스키마 및 보이는 카피를 작성할 때 컨텍스트 파일의 증거 경계, 포지셔닝 제약 조건 및 피해야 할 주장을 존중합니다.

  • 사실이 누락된 경우 포트폴리오 카피나 구조화된 데이터를 임의로 만들기 전에 표준 URL, 페이지 인벤토리 또는 소스 콘텐츠를 요청합니다.

  • 포트폴리오 코드를 편집할 때 사용자가 명시적으로 리디자인을 요청하지 않는 한 기존 스타일과 애플리케이션 로직을 보존합니다. 레이아웃 변경보다 메타데이터, 구조화된 데이터, 시맨틱 HTML, 크롤링 가능성 및 콘텐츠 변경을 선호합니다.

  • 직접 코드 편집의 경우 프로젝트에서 제공하는 경우 사용 가능한 빌드, 린트, 테스트 또는 미리보기 명령을 실행하고 실행할 수 없었던 모든 검증을 보고합니다.

자체 검토

반환하기 전에 초안을 확인하고 다음 실패를 수정하거나 플래그를 지정합니다:

  • 허위로 만들어진 프로젝트, 사용후기, 지표, 고용주 또는 자격 증명이 없습니다. 구조화된 데이터와 카피는 확인되거나 제공된 사실만 반영합니다.
  • 순위, 리치 결과 및 색인은 보장이 아닌 자격 조건으로 프레이밍됩니다. 새로운 규칙은 표준으로 제시되지 않습니다.
  • 출력이 요청된 범위와 사용자의 명시된 목표와 일치합니다. 각 페이지에 대해 메타데이터, 구조화된 데이터 및 보이는 카피가 일관성을 유지합니다.
  • 모든 코드 편집은 기존 스타일과 로직을 보존하고 실행할 수 없었던 검증이 보고됩니다.

검사에 실패하고 사용 가능한 입력에서 수정할 수 없는 경우 이를 은폐하지 말고 그렇게 말합니다.

응답 형태

반환:

  1. 검사한 URL 또는 로컬 파일
  2. 크롤링 가능성, 메타데이터, 구조화된 데이터 및 콘텐츠 문제
  3. 직접 코드 편집 또는 페이지 준비 카피
  4. 실행된 검증 또는 여전히 필요한 검사
  5. 공개 주장에 영향을 미치는 컨텍스트 파일 격차

감사의 경우 주장이 모호할 수 있을 때 확인됨, 출처에서, 컨텍스트에서, 추론 및 접근 불가와 같은 간결한 레이블을 사용합니다. 지원되지 않는 책임, 지표, 직급, 클라이언트, 사용후기 또는 결과를 메타데이터, 스키마 또는 카피로 전환하지 말고 격차로 표시합니다. 감사가 의도적으로 제한된 경우 무엇이 검사되지 않았는지와 더 깊은 검사가 무엇을 추가할지 설명하는 한 줄의 깊이 노트를 포함합니다. 사용자가 점수, 점수표 또는 전후 비교를 요청하는 경우 references/audit-scoring.md도 적용합니다: 전체 점수, 등급, 카테고리별 세분화 및 우선 수정 순위를 순위나 색인 보장이 아닌 내부 우선순위 휴리스틱으로 레이블을 지정하여 보고합니다.

휴먼 플레이북: 웹 포트폴리오 최적화.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

majiayu000/claude-skill-registry

Builds, edit or validate Agent Skill through conversational discovery. Use when the user requests to "Create an Agent", "Optimize an Agent" or "Edit an Agent".

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD agents while maintaining compliance

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Edit existing BMAD modules while maintaining coherence

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Analyzes current state and user query to answer BMad questions or recommend the next workflow or agent. Use when user says what should I do next, what do I do now, or asks a question about BMad

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Build AI agents with Google ADK Python (Agent Development Kit). Use for multi-agent systems, workflow agents (sequential/parallel/loop), Vertex AI deployment, tool integration, human-in-the-loop.

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Portfolio allocation and rebalancing optimizer. Manages asset allocation across stocks/cash/bonds, performs periodic rebalancing, and ensures diversification according to market regime and risk tolerance.

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Create a hilarious and ultra-realistic video of an anthropomorphic animal acting like a human vlogger in a real-world setting.

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Speech-to-text transcription and translation via OpenAI Audio API -- models, response formats, timestamps, prompting, streaming, chunking, and diarization

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BlockRun works with Claude Code and Google Antigravity.

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This skill should be used when the user asks about libraries, frameworks, API references, or needs code examples. Activates for setup questions, code generation involving libraries, or mentions of specific frameworks like React, Vue, Next.js, Prisma, Supabase, etc.

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小省导购员数字人带货版即梦视频提示词生成系统,基于四大智能体协同(提示词生成师、质量管控师、知识库运维师、跨环节适配师),按照"主体+运动+场景+(镜头语言+光影+氛围)"公式输出中英文双版提示词,适配5s短视频。确保人物一致性、视觉连贯性、情绪连贯性,支持知识库智能复用和跨工具适配(Suno音乐、AI绘画),为数字人带货视频提供高质量提示词生成服务。

majiayu000/claude-skill-registry

Upload and manage files using Google Gemini File API via scripts/. Use for uploading images, audio, video, PDFs, and other files for use with Gemini models. Supports file upload, status checking, and file management. Triggers on "upload file", "file API", "upload image", "upload PDF", "upload video", "file management".

majiayu000/claude-skill-registry

CRITICAL: Use for MolyKit AI chat toolkit. Triggers on: BotClient, OpenAI, SSE streaming, AI chat, molykit, PlatformSend, spawn(), ThreadToken, cross-platform async, Chat widget, Messages, PromptInput, Avatar, LLM

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

majiayu000/claude-skill-registry

Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

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Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Claude). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

majiayu000/claude-skill-registry

Skill for discovering and researching autonomous AI agents, tools, and ecosystems using the AgentFolio directory.

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