Python과 MCP(Model Context Protocol)로 구축된, 프레임워크에 의존하지 않는 프로덕션 수준의 여행 계획 에이전트 워크플로우입니다.
이 스킬은 Python과 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 프레임워크 없이 구축된 생산 준비 완료형 여행 계획 에이전트 워크플로우입니다. 복잡한 여행 계획을 자동화하기 위해 설계되었으며, 항공편 검색, 숙소 추천, 일정 최적화 등의 기능을 지원합니다. 주요 대상 플랫폼은 Claude Code, Codex, Gemini 등 MCP와 호환되는 AI 에이전트 시스템입니다. GitHub에서 최근 24시간 내에 푸시된 저장소에서 발견되었으며, 에이전트 스킬 개발자와 AI 자동화에 관심 있는 사용자에게 실용적인 참고 자료를 제공합니다.
npx skills add Fieldy76/Agentic-Travel-PlannerPython과 MCP(Model Context Protocol)로 구축된, 프레임워크에 의존하지 않는 프로덕션 수준의 여행 계획 에이전트 워크플로우입니다.
출처: https://github.com/Fieldy76/Agentic-Travel-Planner
최근 24시간 내에 GitHub에 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 인접 AI 에이전트 자동화 저장소에서 발견되었습니다.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".