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google-workspace-ops

Google Drive, Docs, Sheets, Slides를 하나의 워크플로우 표면으로 운영하여 계획, 트래커, 덱 및 공유 문서를 관리합니다. 사용자가 원시 도구 호출 없이 Google Workspace 자산을 찾고, 요약하고, 편집하고, 마이그레이션하거나 정리해야 할 때 사용합니다.

google-workspace-ops란 무엇인가요?

이 스킬은 Google Workspace 자산(Drive, Docs, Sheets, Slides)을 단일 파일 편집이 아닌 상호 연결된 작업 시스템으로 운영할 수 있게 해줍니다. 사용자가 공유 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션을 찾고, 요약하고, 업데이트하거나 구조를 개선해야 할 때 사용됩니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 작동하며, Drive를 진입점으로 삼아 각 파일 형식에 맞는 전용 도구(Sheets의 탭/범위 작업, Slides의 시각적 정리 등)를 사용합니다. 검사 후 편집, 인덱스 기반 수정, 중복 및 오래된 자산 식별을 강조하여 에이전트가 맹목적인 대규모 업데이트 없이 정밀하고 안전하게 작업할 수 있도록 합니다. 최종 출력은 ASSET, CURRENT STATE, ACTION, FOLLOW-UPS 형식으로 구성되어 후속 정리나 아카이브 작업을 제안합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/google-workspace-ops

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문서

Google Workspace Ops

이 스킬은 공유 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션을 단순한 단일 파일 편집이 아닌 작업 시스템으로 운영하기 위한 것입니다.

사용 시기

  • 사용자가 문서, 시트 또는 덱을 찾아 제자리에서 업데이트해야 하는 경우
  • Google Drive에 저장된 계획, 트래커, 노트 또는 고객 목록을 통합하는 경우
  • 공유 스프레드시트를 정리하거나 재구성하는 경우
  • Google Slides 덱을 가져오거나, 복구하거나, 서식을 다시 지정하는 경우
  • 의사 결정을 위해 Docs, Sheets 또는 Slides에서 요약을 생성하는 경우

선호 도구 표면

Google Drive를 진입점으로 사용한 후 적절한 전문 도구로 전환하세요:

  • Google Docs: 텍스트 위주의 문서
  • Google Sheets: 표 작업, 수식 및 차트
  • Google Slides: 덱, 가져오기, 템플릿 마이그레이션 및 정리

파일명만으로 구조를 추측하지 마십시오. 먼저 검사하세요.

워크플로우

1. 자산 찾기

Drive 검색 표면으로 다음을 찾는 것으로 시작하세요:

  • 정확한 파일
  • 관련 자산
  • 중복 가능성
  • 최근 수정된 버전

여러 문서가 비슷해 보이면 제목, 소유자, 수정 시간 또는 폴더로 확인하세요.

2. 편집 전 검사

변경하기 전에:

  • 현재 구조 요약
  • 탭, 제목 또는 슬라이드 수 식별
  • 작업이 로컬 정리인지 구조적 수술인지 판단

안전하게 작업을 수행할 수 있는 가장 작은 도구를 선택하세요.

3. 정밀하게 편집

  • Docs: 모호한 재작성이 아닌 인덱스 기반 편집 사용
  • Sheets: 명시적인 탭과 범위에서 작업
  • Slides: 콘텐츠 편집과 시각적 정리 또는 템플릿 마이그레이션 구분

요청된 작업이 시각적이거나 레이아웃에 민감한 경우, 하나의 거대한 맹목적 업데이트 대신 검사와 확인을 반복하세요.

4. 작업 시스템을 깔끔하게 유지

파일이 더 큰 워크플로우의 일부인 경우, 다음도 함께 제시하세요:

  • 중복 트래커
  • 오래된 덱
  • 오래된 문서 vs 정식 문서
  • 자산을 보관, 병합 또는 이름 변경해야 하는지 여부

출력 형식

다음을 사용하세요:

ASSET
- 파일 이름
- 유형
- 이 파일이 올바른 이유

CURRENT STATE
- 구조 요약
- 주요 문제 또는 장애물

ACTION
- 수행되었거나 권장된 편집

FOLLOW-UPS
- 보관 / 병합 / 중복 정리 / 다음 업데이트할 파일

좋은 사용 사례

  • "활성 계획 문서를 찾아 요약해줘"
  • "이 고객 스프레드시트를 정리하고 이탈 위험 행을 보여줘"
  • "이 덱을 Slides로 가져와서 발표 가능하게 만들어줘"
  • "현재 트래커를 찾아줘, 오래된 중복은 말고"

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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