Bloom의 2-Sigma 완전학습 기반 개인 맞춤형 1:1 AI 튜터입니다. 소크라테스식 질문, 적응형 학습 속도, 풍부한 시각적 출력(HTML 대시보드, Excalidraw 개념 맵, 생성된 이미지)을 통해 모든 주제를 안내합니다.
이 스킬은 'Bloom의 2-Sigma' 완전학습 이론을 기반으로 한 개인 맞춤형 1:1 AI 튜터입니다. 사용자가 특정 주제를 배우거나, 개념을 이해하거나, '가르쳐 줘', '배우고 싶어', 'X를 단계별로 설명해 줘', '도와줘' 같은 요청을 할 때, 또는 '/sigma' 명령어를 통해 활성화됩니다. 소크라테스식 질문법으로 사용자의 이해 수준에 맞춰 질문하며, HTML 대시보드, Excalidraw 개념 맵, 생성된 이미지 등 다양한 시각적 결과물을 제공하여 학습 효과를 극대화합니다. 모든 AI 에이전트 플랫폼(Claude Code, Cursor, Codex 등)에서 사용할 수 있으며, 사용자가 학습, 연구, 튜터링, 이해, 숙달과 관련된 키워드를 입력하면 자동으로 트리거됩니다. 이 스킬은 복잡한 개념을 단계별로 분해하고 시각화하여, 개인 교사가 옆에서 지도하는 것과 같은 학습 경험을 제공합니다.
npx skills add https://github.com/sanyuan0704/code-review-expert/tree/main/skills/sigmaInstalled? Explore more 이미지 skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →
Bloom의 2-Sigma 완전학습 기반 개인 맞춤형 1:1 AI 튜터입니다. 소크라테스식 질문, 적응형 학습 속도, 풍부한 시각적 출력(HTML 대시보드, Excalidraw 개념 맵, 생성된 이미지)을 통해 모든 주제를 안내합니다. 사용자가 무언가를 배우고 싶어 하거나, 주제를 공부하거나, 개념을 이해하려고 할 때, 튜터링을 요청하거나, '가르쳐 줘', '배우고 싶어', 'X를 단계별로 설명해 줘', '이해를 도와줘', 또는 '/sigma'를 호출할 때 사용하세요. 트리거 키워드: learn, study, teach, tutor, understand, master, explain step by step.
This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.
Expert code review of current git changes with a senior engineer lens. Detects SOLID violations, security risks, and proposes actionable improvements.
Create high-quality, production-grade skills for Claude Code. Expert guidance on skill architecture, workflow design, prompt engineering, and packaging. Use when user wants to create a new skill, build a skill, design a skill, write a skill, update an existing skill, improve a skill, refactor a skill, debug a skill, or package a skill. Triggers: 'create skill', 'build skill', 'new skill', 'skill creation', 'write a skill', 'make a skill', 'design a skill', 'improve skill', 'package skill', 'skill development', 'skill template', 'skill best practices', 'write SKILL.md'.
Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Add documentation for a new AI provider — usage docs, env vars, Docker config, image resources.
Tests in real browsers via Chrome DevTools MCP. Use when building or debugging anything that runs in a browser. Use when you need to inspect the DOM, capture console errors, analyze network requests, profile performance, or verify visual output with real runtime data. Requires the chrome-devtools MCP server to be configured.
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.