LLM Mart Basic

doksam 프로젝트의 UI 를 만들거나 수정할 때, 사용자가 "ui.doksam.com 참고" / "doksam-ui" / "독삼 표준 UI" 라고 말할 때, 프론트엔드 작업이 doksam 인프라를 대상으로 할 때 사용한다. ui.doksam.com 을 디자인 단일 진실원천(SSOT)으로 강제한다 — shadcn/ui 시맨틱 토큰(색상 하드코딩 금지), 브랜드 프로필, 자체 호스팅 shadcn 커스텀 레지스트리(npx shadcn add https://ui.doksam.com/r/<name>.j

FinGuard CLI로 소스코드 취약점을 점검하고 심각도 기반 보안 게이트와 제한된 수정·재검증 루프를 수행할 때 사용한다. 일반 코드 품질 리뷰나 SCA·모의해킹은 범위 밖이다.

pnpm 워크스페이스와 Vite 빌드를 설정·정비하거나, 의존성·락파일·번들 크기·폐쇄망 self-host 문제를 다룰 때 사용한다. 프레임워크 자체의 코드 작성이 아니라 빌드/패키징 층이 대상이다.

Go 코드를 작성·리뷰·리팩터링하거나 에러 처리, 동시성, 테스트, net/http 서버, go:embed 를 다룰 때 사용한다. Go 1.22+ 기준.

세션을 끊고 다음 세션에 넘긴다 — 협업 인프라(GitHub·GitLab·Forgejo·Jira·Plane·Slack)가 있으면 재개 가능한 상태를 그 트래커 이슈 본문으로 남기고 HANDOFF.md 에는 이슈 URL 을 가리키는 포인터만 적어 URL 하나로 건네고, 없으면 HANDOFF.md 자체에 전체 내용을 적어 그 파일로 끝낸다. 작업 이슈를 닫은 경계에서는 전용 이슈 대신 다음 작업 이슈에 코멘트 하나로 남긴다. 넘겨받은 쪽은 포인터나 파일을 읽고 적힌 단언을 실제와 대조한 뒤 이어서 착

에이전트 영속 메모리를 실제 근거(코드·DB·이슈 트래커·파일시스템)와 대조해 낡은 기억을 교정하고 죽은 기억을 아카이브 후보로 보고하는 감사 스킬. 메모리가 ~30개 파일을 넘었을 때, 큰 스택/인프라 변경(라이브러리 교체, 버전 업그레이드, 서버 이전, 스키마 삭제) 직후, 두 메모리가 서로 모순돼 보일 때, 또는 "메모리 정리해줘 / 감사해줘"(clean up / audit my memory) 요청에 사용한다.

사용자가 모바일 웹/앱의 기획서 / 화면설계서 / 스토리보드(storyboard) / 와이어프레임(wireframe) / IA / 화면기획을 요청할 때 도메인 불문(쇼핑, 커뮤니티, 예약, 뉴스, O2O, ...) 사용한다. PPT 스타일 16:9 슬라이드로 구성된 자체 완결형 HTML 파일 하나와, 화면 ID 를 키로 하는 Business Rules 마크다운 명세(검증·인터랙션·엣지케이스)를 산출한다.

mobile-web-planner의 Storyboard와 Business Rules를 동작하는 웹앱으로 구현할 때 사용한다. 프론트는 Next.js App Router 또는 Vite + React SPA 중 선택하고 화면·규칙 ID 추적표, 빌드, 핵심 User Flow 검증까지 완료한다. 기획 문서 없는 일반 React 컴포넌트 작업은 react-expert, Vite 설정만 다루는 작업은 frontend-build를 쓴다.

React 컴포넌트를 설계·구현·리팩터링하거나 상태 관리, useEffect 남용, 리렌더 성능, 접근성 문제를 다룰 때 사용한다. React 19 기준.

사용자가 "홈페이지 만들어줘" 등 단일 요청으로 서비스 전체 제작을 원할 때 기획(mobile-web-planner), 구현(nextjs-implementer), 보안(finguard)을 순차적으로 위임하고 통제하는 총괄 PM 메타 스킬. 스킬 룰 개정이나 진화는 skill-evolve 에 맡긴다.

사용자가 "녹음시작" / "녹음 시작" / "강의 녹음" / "회의 녹음" / "전사 시작" 이라고 하거나, 실시간 강의·회의·교육 세션의 녹음과 요약을 요청할 때 사용한다. 실시간 전사와 함께 오디오 원본(m4a)도 저장한다. 실행을 멈추는 "녹음종료" / "녹음 끝" 도 이 스킬이 처리한다.

피드백 기반으로 SKILL.md를 자동 개선하는 메타 스킬

SQLite 파일을 직접 읽고 쓰거나, 읽기 전용 조회·WAL·잠금·마이그레이션·동적 테이블명 주입 같은 SQLite 고유 문제를 다룰 때 사용한다.

用户明确说“规格已确认，开始实现”或要求按已审批 CM specs 开发时使用。新任务默认由 JS workflow 驱动 N1-N8，完成开发、独立审查、QA 与文档同步；模糊点子、未审规格和单独一句“继续”不能触发编码批准。

后端 API 工程师 Skill，执行服务端 API 层开发（路由、业务逻辑、鉴权中间件、缓存、队列），自动适配语言和框架

用户说“检查工作流是否安装正确”“为什么找不到 cm 命令”时使用。默认查询 npm 稳定版，有新版自动升级已管理的 CM 安装，再检查插件、核心 Skills、兼容包装与模板引用；不测试或修改业务代码。

智能合约工程师 Skill，执行合约开发、测试、部署，自动适配 EVM/Solana/Move 等链和开发框架

数据库工程师 Skill，执行数据模型设计、migration、查询优化，自动适配 ORM 和数据库类型

发布/运维工程师 Skill，执行 staging 部署、冒烟验证、发布记录与生产发布待决清单编制，自动适配部署栈；生产发布与基础设施变更强制人工确认

文档同步 Skill，开发完成后自动更新 README、.claude/ 配置、specs CHANGELOG，保持文档与代码一致

A green PR, a controller reporting success, and not one line of the new code running

Run an ad-hoc ordered chain of pm-skills with shared context (ephemeral; routes to the pm-workflow-orchestrator)

Run the Customer Discovery workflow (research -> JTBD -> opportunities -> problem)

Run the Design Sprint workflow (5-day prototype-and-test arc producing a Decider's build/iterate/pivot/stop call)

Run the Feature Kickoff workflow (problem -> hypothesis -> PRD -> stories)

Run the Foundation Sprint workflow (2-day strategic-alignment arc producing a Founding Hypothesis)

Run the end-to-end Foundation Sprint + Design Sprint workflow with narrative handoff

Run the Post-Launch Learning workflow (instrumentation -> dashboard -> results -> retro -> lessons)

Run the Product Strategy workflow (competitive analysis -> stakeholders -> opportunities -> solution -> ADR)

Run the Sprint Planning workflow (refinement -> stories -> edge cases)

Run the Stakeholder Alignment workflow (stakeholders -> problem -> solution -> launch)

Run the Technical Discovery workflow (spike -> ADR -> design rationale)

Placeholder command file for the WS-T9 dual-shell parity smoke. No count phrases.

Fast non-interactive briefing before any meeting — auto-detects your next calendar event, pulls relationship history, surfaces open commitments, and produces a one-page brief in under 30 seconds. Use this whenever the user says "brief me", "give me a quick brief", "what's coming up", "background on my next call", "who am I meeting next", "brief me on Sarah", "I have a call in 10 min", "quick rundown", or right before walking into a meeting. Different from /minutes-prep — brief is the fast hook-fireable version that doesn't ask questions and doesn't set goals. Use brief when speed matters; use prep when the user wants to think hard about goals first.

Manage old recordings — find large files, archive old meetings, delete processed originals. Use when the user says "clean up recordings", "how much space are meetings using", "delete old recordings", "archive meetings", "manage meeting storage", or asks about disk space from minutes.

Start and control Minutes Coach, the separate real-time copilot HUD, with an explicit meeting goal. Use only for explicit Coach or HUD lifecycle requests such as "start Minutes Coach", "open the Coach HUD", "pause Minutes Coach", "resume Minutes Coach", "Minutes Coach status", or "stop Minutes Coach". Do not use for requests that explicitly ask the current terminal agent to watch or strategize; those belong to minutes-live-sidekick. An ambiguous request such as "coach me live" requires one short surface clarification and must not automatically start Coach.

Post-meeting debrief — analyzes what happened, compares outcomes to your prep intentions, tracks decision evolution. Use when the user says "debrief", "what just happened in that meeting", "what did we decide", "debrief that call", "post-meeting", "what changed", or right after stopping a recording.

Policy-safe relationship rankings, commitments, aliases, person profiles, and topic research. Always use Minutes' bounded native CLI surfaces; never build or read a durable graph cache.

Surface recent voice memos and ideas captured from any device. Use when the user asks "what ideas did I have?", "what were my recent memos?", "what did I record while walking?", or wants to recall a captured thought.

Extract facts from meetings and update your knowledge base — person profiles, chronological log, and index. Use when the user asks "ingest my meetings", "update my knowledge base", "extract facts from meetings", "sync meetings to wiki", "backfill knowledge", or wants their PARA/Obsidian/wiki profiles updated from conversation data.

Health-check your meeting knowledge for contradictions, stale commitments, and decision conflicts. Use when the user asks "any conflicts in my meetings", "check for stale action items", "lint my meetings", "consistency check", "are there contradictions", or wants to audit their decision history.

Make any song you can imagine

Leading AI-powered video generation platform that specializes in creating hyper-realistic talking avatars

Hermes Agent is an open-source, self-improving autonomous AI agent developed by Nous Research

Kilo Code is a popular, open-source AI coding agent and "agentic engineering" platform designed to help developers build, refactor, and debug software faster

General-purpose agent in one static Go binary. ReAct loop, ACP server for IDEs, OpenAI-compatible REST API with embedded web UI, Telegram gateway, cron schedule…

Autonomous agent framework with structured memory, safety hooks, and loop management. Built by the agent that runs on it.

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Run Claude Code, Codex, Antigravity, Cursor Agent and OpenCode as one runtime — persistent sessions, multi-agent councils, an OpenAI-compatible endpoint, an MCP…

pi had nothing (nothing), so I made something (something) — sorry mariozechner-senpai, I went ahead and lovingly soiled your pure pi for you. opinionated fork o…

A persistent workspace for development work that self-improves and continues beyond one session.

Open-source memory and context for user-aware agents: scoped memory, provenance, retrieval quality, correction, boundaries, evals, and MCP/HTTP access.

📚 A zero-dependency, git-backed micro-lesson library for AI Agents to asynchronously share and search verified debugging experience. Python stdlib only. | http…

Deterministic, local-first memory and guardrails for AI coding agents with no LLM in the hot path.

Deterministic spec-orchestration for local LLMs in the pi coding agent — drives prompts through refine→research→grill→compose→critique, with bundled web/docs/fe…

Native Safari browser automation for AI agents. 97 tools via AppleScript — zero overhead, keeps logins, runs silently in background. Drop-in alternative to Chro…

Agent OS: keep specialist agents in a hub, spin up a temporary orchestrator per task. Local-first, works with any model.

Git for agent memory. Branches, diffs, PRs, and rollback for what your agents know.

Multi-Provider AI Gateway - No personal logs by design. Model autodiscovery, Failover groups, High availability, Android companion app, and more - "Because we h…

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