Communitygithub.com

아티클 작성

제공된 예시나 브랜드 지침에서 추출한 독특한 어조로 장문의 콘텐츠(아티클, 가이드, 블로그 게시물, 튜토리얼, 뉴스레터 등)를 작성합니다. 특히 어조 일관성, 구조, 신뢰성이 중요하고 한 문단 이상의 정제된 콘텐츠가 필요할 때 사용합니다.

아티클 작성란 무엇인가요?

이 스킬은 개발자 도구 및 AI 에이전트 사용자를 위해 설계된 아티클 작성 전문 스킬입니다. 제공된 예시나 브랜드 가이드에서 추출한 독특한 어조로 블로그 게시물, 에세이, 기술 가이드, 뉴스레터 등 장문의 콘텐츠를 작성합니다. 'brand-voice' 스킬과 연동하여 일관된 어조를 유지하며, 구체적인 증거와 예시를 우선시하고 일반적인 AI 표현을 금지하는 엄격한 규칙을 따릅니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 에이전트 플랫폼에서 사용 가능하며, 사용자의 원하는 어조와 목적에 맞춰 구조화된 개요를 기반으로 사실에 기반한 글쓰기를 수행합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/article-writing

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

아티클 작성은(는) 무엇을 하나요?

관점을 가진 실제 사람처럼 들리는 장문의 콘텐츠를 작성합니다. LLM이 모든 것을 매끄럽게 다듬어낸 듯한 글이 아닙니다.

활성화 시점

  • 블로그 게시물, 에세이, 출시 글, 가이드, 튜토리얼, 뉴스레터 초안 작성
  • 노트, 녹취록, 연구 자료를 정제된 아티클로 전환
  • 예시를 통해 기존 창업자, 운영자, 브랜드 어조 일치
  • 이미 작성된 장문의 복사본 구조, 속도, 증거 강화

핵심 규칙

  1. 구체적인 것으로 시작하세요: 결과물, 예시, 출력물, 일화, 숫자, 스크린샷, 코드.
  2. 예시를 먼저 제시하고 그 후에 설명하세요.
  3. 원본 어조가 의도적으로 넉넉하지 않은 한 문장은 간결하게 유지하세요.
  4. 형용사 대신 증거를 사용하세요.
  5. 사실, 신뢰성, 고객 증거를 절대 지어내지 마세요.

어조 처리

사용자가 특정 어조를 원하면 'brand-voice'를 먼저 실행하고 해당 VOICE PROFILE을 재사용하세요. 사용자가 명시적으로 요청하지 않는 한 여기서 두 번째 스타일 분석 과정을 중복으로 수행하지 마세요.

어조 참조가 제공되지 않으면 날카로운 운영자 어조(구체적이고, 감상적이지 않으며, 실용적)를 기본값으로 사용합니다.

금지 패턴

다음 중 하나라도 발견되면 삭제하고 다시 작성하세요:

  • "오늘날 빠르게 진화하는 환경에서"
  • "게임 체인저", "최첨단", "혁명적"
  • 독립적인 연결어로 사용되는 "이것이 중요한 이유는"
  • 가짜 취약점 서사
  • 참여도만 높이기 위해 추가된 마무리 질문
  • 주장을 뒷받침하지 않는 전기적 내용 부풀리기
  • 요점을 늦추는 일반적인 AI 서론

작성 과정

  1. 독자와 목적을 명확히 하세요.
  2. 각 섹션이 하나의 역할을 담당하는 단단한 개요를 작성하세요.
  3. 증거, 결과물, 갈등, 또는 예시로 섹션을 시작하세요.
  4. 다음 문장이 자리할 가치가 있을 때만 확장하세요.
  5. 템플릿처럼 들리거나, 지나치게 설명하거나, 자기 칭찬하는 내용은 모두 삭제하세요.

구조 지침

기술 가이드

  • 독자가 얻을 수 있는 것으로 시작하세요.
  • 주요 섹션에 코드, 명령어, 스크린샷, 구체적인 출력물을 사용하세요.
  • 부드러운 요약 대신 실행 가능한 핵심 내용으로 마무리하세요.

에세이 / 의견

  • 긴장감, 모순, 또는 특정 관찰로 시작하세요.
  • 섹션당 하나의 논점을 유지하세요.
  • 의견은 증거를 바탕으로 삼으세요.

뉴스레터

  • 첫 화면이 실제 작업을 수행하도록 하세요.
  • 일기 형식의 내용을 앞부분에 배치하지 마세요.
  • 가독성을 높일 때만 섹션 레이블을 사용하세요.

품질 게이트

전달하기 전에 다음을 확인하세요:

  • 사실적 주장이 제공된 출처에 의해 뒷받침됨
  • 일반적인 AI 전환 문구가 제거됨
  • 어조가 제공된 예시 또는 합의된 VOICE PROFILE과 일치함
  • 모든 섹션이 새로운 내용을 추가함
  • 서식이 의도한 매체와 일치함

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

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.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

관련 스킬