Claude Skills
The open format is called Agent Skills and works in Claude Code, Codex, Cursor and other agents — most people know it as Claude Skills.
Every Agent Skill we could find on GitHub, deduplicated by content. 79 354 files from 1 739 authors, of which 61 713 are unique — the rest is the same skill repackaged into someone else's repository. For each one: what it weighs in tokens, whether it ships runnable scripts, and which MCP servers it needs.
고대부터 현대까지의 역사적 사건·인물·사회 흐름을 기독교적 관점에서 해석하고 신학적 통찰을 제공하는 학술 도우미. 로마 제국의 기독교 박해, 콘스탄티누스의 회심, 동서 교회 분열, 십자군 전쟁, 르네상스, 종교개혁(루터·칼빈·츠빙글리), 30년 전쟁, 청교도 운동, 대각성 운동, 근대 선교 운동, 양차 세계대전과 교회의 응답, 한국 교회사(개신교 전래·평양 대부흥·일제 신사참배·해방·분단·산업화·민주화), 현대 기독교의 사회적 역할 등을 사실적 정확성을 최우선으로 다루며 동시에 기독교 신학·구속사·섭리론의 시각에서 의미를 해석한다. 사용자가 "기독교 관점에서 ○○를 어떻게 보는가", "기독교적 역사 해석", "○○ 사건의 신학적 의미", "교회사", "기독교 역사", "종교개혁사", "한국 교회사", "○○ 시대 기독교", "○○에 대한 신앙적 통찰", "역사 속 하나님의 섭리", "기독교가 ○○에 끼친 영향", "그리스도인의 역사관"을 언급하거나, 특정 역사적 사건·인물·시대를 던지며 기독교 관점의 해석·평가·신앙적 의미를 요청할 때 반드시 발동한다. 다른 sermon 스킬들이 성경 본문 시대(sermon-history-culture-geo-context)나 신학 체계(sermon-calvin-institutes·sermon-augustine-coaching) 자체를 다룬다면, 본 스킬은 "성경 시대 이후 모든 역사를 기독교적 시각으로 읽어내는" 고유 영역을 전담한다. 사실적 정확성·다관점 균형·공신력 있는 출처 제공이 절대 원칙이다. 신학생·목회자·역사학자·기독교적 역사 이해를 추구하는 일반 독자를 위해 설계되었다.
설교문 초안에 대해 가상의 회중 페르소나(8명)가 강단 아래 앉아 듣는 것처럼 솔직한 반응을 돌려주는 다중 페르소나 시뮬레이션 스킬. 한국 교회의 다양한 결을 대표하는 8명의 페르소나(워킹맘·미혼 청년·중년 사업가·은퇴 직전 권사·결혼 2년차 새신자 자영업·이혼 후 홀로 양육·고3 입시생·1세대 홀몸 권사) 각자의 일주일 시간표·신앙 연륜·죄성의 결·신학 수준에서 설교를 듣고, 비판적 사고·인간적 의문·현실적 반응·죄악 된 본성이 일으키는 솔직한 속마음을 가감 없이 드러낸다. 단일 페르소나(예: "워킹맘 시각으로"), 다중 페르소나 비교(예: "워킹맘·청년·새신자 3명 비교"), 추천형(어느 페르소나가 검증에 적합한지 추천), 전체 라운드(8명 모두에게 짧게) 4가지 호출 패턴을 지원한다. 응답은 정확히 두 가지 출처(해당 personas/ 파일의 명시 내용 + 박사님이 주신 설교 텍스트의 명시 내용)에서만 길어 올리며, 페르소나 파일에 없는 인명·회사명·구체적 사건을 *단언*하지 않고, 설교문에 없는 본문 인용·교리 주장을 만들어내지 않으며, 외부 통계·연구·학자 인용은 회피한다(G1~G10 정확성·할루시네이션 방지 규약). 페르소나의 신학 수준을 절대 준수하여 *어렵게 느끼는 어휘*는 응답에서 "모름·딴생각·풀어주세요"로 처리한다. 사용자가 "회중 입장에서 들어줘", "워킹맘/청년/새신자/은퇴 권사 시각", "여러 페르소나 비교 피드백", "성도 시각에서 솔직하게", "이 설교 들으면 어떤 느낌일까", "회중 다양한 시각 검증", "현실적으로 와닿는가", "회중 속마음", "솔직한 청중 반응"을 언급하거나, 작성한 설교문을 *듣는 회중 한 명 또는 여럿의 솔직한 반응*으로 검증받고 싶을 때 발동한다. 다른 sermon 스킬들이 설교자·신학자·글쓰기 전문가 시각으로 설교를 다듬는다면, 본 스킬은 강단 아래 앉아 듣는 *여러 영혼*이 되어 응답한다. 거룩한 척하지 않고, 반발과 위로와 의심과 결단이 뒤섞인 진짜 영혼의 반응을 돌려주는 것이 핵심이다.
성경 인물·지명·단어·신학적 개념을 성경 주석서·성경 지도·성경사전·개론서 수준의 깊이로 풀어주는 성경사전 도우미. 원어(히브리어/헬라어) 분석, 어원 추적, 성경 전체 용례 점검, 신학적 의미 해석을 한 응답에 종합하여 제공한다. 사용자가 "성경 단어 뜻", "원어 분석", "헬라어/히브리어로 무슨 뜻", "성경 인물 설명", "성경 지명", "신학 개념", "이 구절 배경", "○○이 누구인가", "○○이 어디인가", "성경사전", "주석", "어원", "용례"를 언급하거나, 특정 성경 인물(아브라함·바울·다윗 등)·지명(예루살렘·갈릴리·바벨론 등)·단어(아가페·헤세드·샬롬 등)·개념(언약·구속·칭의·성화 등)에 대한 해설을 요청할 때 반드시 발동한다. 신학생·목회자·교사·진지한 성경 독자의 본문 묵상과 설교 준비를 위해 설계되었다. 정확도 최우선 — 할루시네이션 0, 학계 주류 합의 지지, 표준 사전·주석 출처 명시를 절대 원칙으로 작동한다.
성경의 특정 인물·사건·본문 내용을 입력하면 세계사 자료(고고학적 유물, 고대 문헌, 학술 연구)에서 동일하게 매칭되는 역사적 사실을 찾아 제시하는 스킬. 할루시네이션 없는 검증된 증거만 제시하며 학계 주류 의견과 물리적 증거(유물 소장 정보 포함)를 반드시 포함. 사용 트리거: "성경 인물을 세계사에서 찾아줘", "이 성경 사건의 역사적 증거는?", "성경과 역사의 교차점", "성경 고고학 증거", biblical figure match, bible archaeology.
헤르만 바빙크(Herman Bavinck, 1854-1921)의 신학을 토대로 설교 주제를 개발하고 깊이 있는 메시지를 형성하도록 돕는 코칭 스킬. 바빙크의 마그눔 오푸스 『개혁교의학(Reformed Dogmatics, 4권, Baker Academic 2003-2008 / 원작 Gereformeerde Dogmatiek 1895-1901)』을 1차 자료로 삼고, 거기서 답을 찾지 못할 때 다른 주요 저작(Our Reasonable Faith·The Certainty of Faith·In the Beginning·The Last Things·Christian Worldview·Bavinck on Preaching and Preachers·Essays on Religion·The Christian Family 등)으로, 그것에도 없으면 광범위 저술로 확장한다. 바빙크 저작 바깥의 추측이나 개인 의견은 회피하고, 답을 직접 찾지 못한 경우 그 사실을 명확히 표시한다. 바빙크 핵심 사상(은혜는 자연을 회복하고 완성한다 grace restores nature·삼위일체 중심 세계관 Trinitarian worldview·유기적 모티프 organic motif·일반 은총 common grace·일반 계시와 특별 계시의 조화·창조-타락-구속-종말의 통합·신학과 철학의 대화·언약 신학·신앙의 확실성)을 다룬다. 사용자가 "바빙크", "Bavinck", "개혁교의학", "Reformed Dogmatics", "은혜와 자연", "은혜는 자연을 회복", "일반 은총", "유기적 모티프", "Trinity and Organism", "기독교 세계관", "Christian Worldview", "신칼빈주의", "네덜란드 개혁주의", "Kuyper와 Bavinck", "James Eglinton", "신앙의 확실성", "바빙크 신학으로 설교"를 언급하거나 바빙크에 기대 설교 주제·메시지를 형성하길 원할 때 발동한다. 어거스틴·루터·칼빈·MLJ 코칭 스킬과 짝을 이루며 19-20세기 네덜란드 개혁주의 영역을 담당한다. 다양한 정통 기독교 교파 사용자가 모두 활용할 수 있도록 교파 중립적으로 작동하되, 바빙크의 입장은 그의 저작에 근거하여 정확히 전달한다. 신학생·목회자·진지한 평신도를 위해 설계되었다.
존 칼빈(John Calvin, 1509–1564)의 설교 스타일을 연구하고 실제 칼빈식 설교문을 작성하도록 돕는 개혁주의 설교 도우미. 칼빈의 lectio continua(연속 강해) 전통, 본문 충실성, 교리·주해·적용의 통합, 절제된 수사, 목회적 직설성을 살린 설교문을 산출하거나 사용자의 설교 초안에 칼빈식 관점에서 피드백을 제공한다. 사용자가 "칼빈식 설교", "Calvin sermon", "개혁주의 설교", "강해 설교", "lectio continua", "칼빈처럼 써줘", "장로교 설교", "○○○ 본문 칼빈식으로", "내 설교 칼빈 스타일로 평가", "개혁주의 강해", "교리적 설교"를 언급하거나, 특정 본문(엡 1장, 롬 8장 등)을 칼빈식으로 풀기 원하거나, 작성한 설교문을 칼빈 설교 원칙(성경 중심성·교리적 정확성·목회적 적용·절제된 수사)에 비추어 검토받기 원할 때 반드시 발동한다. 신학생·목회자·신학자·진지한 평신도의 개혁주의 설교 연구와 작성을 위해 설계되었다.
히포의 어거스틴(Augustine of Hippo, 354–430)의 신학과 설교론을 토대로 설교 주제를 개발하고 깊이 있는 메시지를 형성하도록 돕는 코칭 스킬. 어거스틴의 핵심 신학(은혜의 우선성 sola gratia의 원형·전적 부패·예정·사랑의 질서 ordo amoris·두 도성 De Civitate Dei·기억과 시간·악의 결핍 privatio boni·삼위일체 De Trinitate)과 그의 설교 방법론(De Doctrina Christiana 4권 — 가르치고 즐겁게 하고 움직이게 하라 docere/delectare/movere, 평이한 문체·중간 문체·장엄한 문체)을 결합하여, (1) 성경 구절과 어거스틴의 텍스트(『고백록』·『기독교 교양』·『하나님의 도성』·『삼위일체론』·설교집·시편 강해)를 연결한 설교 주제 제안, (2) 신학적·철학적 깊이 있는 분석, (3) 어거스틴식 적용·사례·인용 제시, (4) 단계별 설교 준비 코칭을 제공한다. 사용자가 "어거스틴", "Augustine", "히포", "고백록", "Confessions", "하나님의 도성", "City of God", "기독교 교양", "De Doctrina Christiana", "어거스틴식 설교", "교부 설교", "사랑의 질서", "ordo amoris", "두 도성", "어거스틴 신학으로 설교", "어거스틴 인용", "어거스틴 묵상"을 언급하거나, 어거스틴 신학·설교론에 기대 설교 주제를 잡거나 설교문에 어거스틴적 깊이를 더하길 원할 때 발동한다. 칼빈(sermon-calvin-institutes)·MLJ(sermon-lloyd-jones-coaching)와 짝을 이루며 고대 교부 영역을 담당한다. 교육적이고 신뢰성 있는 톤을 기본으로, 사용자 상황에 따라 격려·위로의 톤을 조절한다. 신학생·목회자·진지한 평신도를 위해 설계되었다.
설득력 있고 감동적인 설교문 작성을 글쓰기 차원에서 돕는 인터랙티브 코칭 스킬. 주제·목차가 어느 정도 잡힌 설교자가 실제 설교문을 쓸 때 (1) 설교문 전체 구조 제안과 서론·본론·결론별 전개 아이디어 제시, (2) 문장·문단·전체 글의 3계층에서 각 5가지 글쓰기 기술(짧고 간결/반복 회피/리듬과 음조/수사법/언어 다양성 등) 적용 코칭, (3) 영적·감정적 호소력을 높이는 표현 강화(예화 배치·수사·호흡·반복법·대조법 등), (4) 사용자가 작성한 초안에 대한 단락별 인터랙티브 피드백 — 강점 인정 → 개선점 식별 → 대안 제시 → 반복 학습 — 을 제공한다. 사용자가 "감동적인 설교문 써줘", "설득력 있는 설교문", "설교 글쓰기 코칭", "설교문 다듬어줘", "설교 문체", "설교 표현 강화", "설교문 피드백", "내 설교 초안 봐줘", "서론·본론·결론 구성", "설교 어휘", "설교 톤 조정", "설교에 감동 더하기", "강해 설교문 글쓰기", "문장·문단 다듬기"를 언급하거나, 이미 본문·메시지·목차가 정해진 상태에서 실제 설교문을 효과적으로 작성·수정하길 원할 때 발동한다. 다른 sermon 스킬들이 본문 분석·주제 정립·특정 신학 전통(칼빈식·MLJ식)의 설교를 다룬다면, 본 스킬은 그것들과 무관하게 '설득력 있고 감동적인 설교 글쓰기 자체'를 전문가적 글쓰기 기술 체계로 코칭한다. 격려적이고 영감을 주는 코칭 톤으로 작동하며, 목사·전도사·신학생·교회 지도자·설교자 모두를 대상으로 한다.
성경 본문 또는 설교 주제의 핵심 문장을 입력받아 체계적인 교리설교(doctrinal preaching) 기획안을 자동 생성하는 스킬. 본문 분석·교리적 함의 도출·역사적 교리 정립(니케아·웨스트민스터·하이델베르크 표준 참조)·교리설교 고유의 4단계 구조 설계(본문 → 교리 진술 → 교리 변증과 오해 교정 → 적용)·실생활 적용 계획·추가 자료 추천까지 한 번에 산출한다. 사용자가 "교리설교", "교리설교 기획안", "doctrinal sermon", "교리 강론", "신학적 설교", "조직신학 설교", "○○○ 본문으로 교리설교", "이 주제 교리설교로 만들어줘", "교리 시리즈 설교", "교리문답 설교", "사도신경 설교", "신경 기반 설교"를 언급하거나, 성경 본문 또는 신학 명제(예: "예수님은 참 하나님이시며 참 사람이시다", "구원은 오직 은혜로 받는다")를 던지며 교리설교 기획·구조·자료를 요청할 때 반드시 발동한다. 다른 sermon 스킬들이 강해설교·내러티브·큐티·설교 주제 코칭을 담당한다면, 본 스킬은 "교리(doctrina)를 명확히 가르치는 설교"라는 고유 장르를 전담한다. 신학생·목회자·신학교 설교학 수강자·교리교육 담당자를 위해 설계되었다.
마틴 로이드 존스(Martyn Lloyd-Jones, 1899–1981) 'The Doctor'의 명저 『설교와 설교자(Preaching and Preachers, 1971)』를 토대로 설교자를 코칭하는 스킬. MLJ 고유의 강조점인 'Logic on Fire(불붙은 논리)', 실존적 진단·답변(diagnosis-prescription) 방식, 부흥(revival)을 기다리는 성령 의존, '첫째도 설교 둘째도 설교 셋째도 설교'의 강단 우선성, Doctrinal preaching(교리적 설교)의 회복을 살린다. 사용자가 'Lloyd-Jones', 'MLJ', '닥터 로이드 존스', 'Doctor', '설교와 설교자', 'Preaching and Preachers', '실존적 설교', 'Logic on Fire', '부흥 설교', '강해 설교 코칭', '20세기 영국 강해 설교', 'Westminster Chapel'을 언급하거나, MLJ 스타일의 설교문 작성·MLJ 설교론 학습·자신의 설교에 MLJ적 평가를 요청할 때 발동한다. 칼빈식 설교(sermon-calvin-style-insight)와 짝을 이루지만 중복을 피하고, MLJ 고유의 회중 진단·실존적 호소·부흥 신학·성령 의존을 중심으로 다룬다. 신학생·목회자·설교 연구자·강해 설교 전통 후계자를 위해 설계되었다.
성경 본문의 역사적·문화적·지리적·사회적 배경을 학문적 깊이로 풀어주는 성경 배경 해설 도우미. 고대근동·이스라엘 왕국·바벨론 포로기·페르시아·헬라·로마 제국 시대의 정치 상황, 유대인의 일상 문화·사회 구조·종교 관습, 성경 무대의 지리·기후·교역로를 종합하여 본문이 당대 청중에게 어떤 의미였는지 재구성한다. 사용자가 "성경 배경", "역사적 배경", "문화적 맥락", "당시 상황", "이 시대에 무슨 일", "○○ 시대 유대인", "성경 지리", "고대 근동", "로마 시대 유대", "왜 그 당시", "당시 풍습", "그 시대 사람들"을 언급하거나, 특정 본문(출애굽기/사사기/포로기 예언서/공관복음/사도행전/바울서신 등)의 시대 배경, 유대 절기·결혼·장례·식사·노예·세금·성전·회당 관습, 성경 지명의 지리적 특성, 주변 제국(앗수르·바벨론·페르시아·헬라·로마)과 이스라엘의 관계를 물을 때 반드시 발동한다. 원어·신학 해석 자체는 sermon-bible-dictionary 영역이며, 이 스킬은 본문 바깥의 역사·문화·지리 무대를 재구성하는 데 집중한다. 신학생·목회자·성경교사·진지한 일반 독자의 본문 묵상과 설교 준비를 위해 설계되었다.
J. G. 메이첸(J. Gresham Machen, 1881–1937)의 표준 교과서 『New Testament Greek for Beginners』(1923, 33강)를 토대로 신약 헬라어 문법을 가르치는 학습 도우미. 알파벳·발음·격(주격·대격·속격·여격·호격)·관사·명사 변화(1·2·3변화)·동사 활용(현재·미완료·미래·아오리스트·완료·중간태·수동태)·분사·부정사·가정법·명령법·중성복수 주어 단수동사 규칙 등을 메이첸 교과서의 33강 순서 또는 주제별로 학습할 수 있다. 모든 설명에 (1) 헬라어 원문, (2) 영어 음역, (3) 한글 발음, (4) 신약 실제 용례를 함께 제공한다. 사용자가 '메이첸 헬라어', '신약 헬라어 문법', '헬라어 배우기', '코이네 헬라어', 'Machen Greek', '헬라어 동사 변화', '헬라어 격', '아오리스트', '분사', '가정법', '헬라어 활용표', '○강 가르쳐줘'를 언급하거나, 특정 헬라어 단어·문법 사항을 묻거나, 퀴즈·연습문제를 요청할 때 발동한다. 메이첸 교과서 순서대로의 단계별 학습과 주제별 자유 검색 모두 지원한다. 신학생·목회자·신약 헬라어 학습자·박사 과정 본문비평 연구자를 위해 설계되었다.
마틴 루터(Martin Luther, 1483–1546)의 신학과 설교론을 토대로 설교 주제를 개발하고 깊이 있는 메시지를 형성하도록 돕는 코칭 스킬. 루터의 핵심 신학(이신칭의 sola fide·오직 은혜 sola gratia·오직 성경 sola scriptura·만인제사장직·두 왕국론·법과 복음 구분·노예의지·십자가 신학 theologia crucis·은폐된 하나님 deus absconditus·simul iustus et peccator)과 그의 설교 방법론(평이한 회중 언어·복음의 직설·성례적 강해·그리스도 중심 해석)을 결합하여, (1) 성경 구절과 루터의 텍스트(95개 조항·『기독자의 자유』·『노예의지론』·『갈라디아서 강해』·『대·소요리문답』·『탁상담화』·설교집)를 연결한 설교 주제 제안, (2) 루터파 신학적 분석, (3) 루터 인용·예시 제시, (4) 단계별 설교 준비 코칭을 제공한다. 사용자가 "루터", "Luther", "마틴 루터", "95개 조항", "이신칭의", "sola fide", "기독자의 자유", "갈라디아서 강해", "노예의지론", "십자가 신학", "법과 복음", "두 왕국", "루터식 설교", "종교개혁 설교", "루터 신학으로 설교", "루터 인용", "루터 묵상"을 언급하거나, 루터 신학·설교론에 기대 설교 주제를 잡거나 설교문에 루터적 깊이를 더하길 원할 때 발동한다. 어거스틴(sermon-augustine-coaching)·칼빈(sermon-calvin-institutes/sermon-calvin-style-insight)·MLJ(sermon-lloyd-jones-coaching)와 짝을 이루며 종교개혁 루터파 영역을 담당한다. 다양한 정통 기독교 교파(루터파·장로교·감리교·성결교·침례교·성공회·복음주의 등)의 사용자가 모두 활용할 수 있도록 교파 중립적 입장에서 작동하며, 신학적 차이가 있는 영역은 양쪽 입장을 객관적으로 제시한다. 신학생·목회자·진지한 평신도를 위해 설계되었다.
성경 한 구절을 9개 필수 번역본·종교 문헌으로 다층 비교 분석하는 다중 번역 비교 도우미. 개역개정·NIV·헬라어 원문·히브리어 원문·라틴어 Vulgata·천주교 성경(공동번역/200주년)·기타 한국어 또는 영어 추가 번역 + 코란·탈무드 대응 본문까지 망라하여, 각 번역본의 본문을 나란히 제시하고 차이점·공통점·번역 포인트(원어 선택, 신학적 함의, 번역 전통의 차이)를 분석한다. 사용자가 "번역본 비교", "여러 번역으로 보고 싶다", "이 구절 NIV는 어떻게", "헬라어로는", "Vulgata는", "탈무드에서는", "코란에는", "○○○ 절 번역 차이", "성경 번역 비교"를 언급하거나, 특정 단일 구절 또는 짧은 본문(5절 이하)을 던지며 다양한 번역본 또는 종교 문헌의 대응 텍스트를 한 화면에서 보고 싶어할 때 반드시 발동한다. 신학생·목회자·성경 연구자·비교종교학 관심자의 깊이 있는 본문 연구를 위해 설계되었다.
키워드 1개를 입력받아 52주 연간 설교 계획을 자동 생성하는 설교 기획 도우미. 각 주차별로 설교 주제, 핵심 성경구절 5개, 핵심 포인트 3개, 세부 주제 5개, 연관 찬송가 5곡을 제시하며, 절기(부활절/성탄절/맥추감사절 등)와 한국교회 트렌드(고립·세대갈등·회복·환경 등)를 자동 반영한다. 사용자가 "52주 설교 계획", "연간 설교 주제", "설교 시리즈 기획", "키워드로 설교 주제", "주일설교 연간 계획", "설교 아이디어", "사경회/특새 주제", "절기 설교"를 언급하거나, 단일 신앙 키워드(소망/감사/믿음/사랑/제자도/은혜/회개/순종 등)로 설교 기획을 요청할 때 반드시 발동한다. 목회자·부교역자·신학생·소그룹 리더의 설교 준비 시간 단축과 신학적 균형을 목적으로 한다.
성경 본문을 입력받아 원어 분석 기반의 완성된 큐티(QT)를 자동 생성하는 말씀묵상 도우미. '생명의 삶'·'매일성경' 스타일의 짧은 설교형 큐티를 산출하며, 핵심 구조는 (1) 예화 기반 서론 — 최신 신문기사·시·영화·도서·예화모음을 웹 검색으로 가져와 작성, (2) 헬라어/히브리어 원문 분석과 발음 표기(영어·한글), (3) 3대지 구성 — 그 중 한 대지는 반드시 원문에서 추출한 핵심 의미 3가지로 구성, (4) 적용과 오늘의 기도. 사용자가 "큐티 만들어줘", "QT 작성", "말씀 묵상", "설교문 만들어줘", "○○○장 ○○절 묵상", "○○○ 본문으로 큐티", "원문 분석해서 묵상", "생명의 삶 스타일", "매일성경 스타일", "말씀 짧은 설교"를 언급하거나, 특정 성경 본문(사도행전 19:8-20, 빌립보서 4:4-7 등 장절 범위)을 던지며 묵상·큐티·설교문을 요청할 때 반드시 발동한다. 한국어 개역개정판을 기본으로 사용하며, 출력은 간단/표준/상세 설교형 3개 레벨 중 사용자가 선택할 수 있다. 목회자·전도사·평신도·소그룹 리더의 새벽기도·QT·소그룹 인도 준비를 위해 설계되었다.
성경 한 구절을 신·구약 주요 고대 사본으로 비교하여 본문비평(textual criticism)적 차이를 분석하는 학술 도우미. 신약은 파피루스(P46·P52·P66·P75)·대문자(uncial) 사본(시내 사본 ℵ·바티칸 사본 B·알렉산드리아 사본 A·에브라임 사본 C·베자 사본 D)·비잔틴 다수 사본(Byzantine Majority)·원시 번역본(Old Latin·Syriac Peshitta·Coptic) 등으로 확장 비교한다. 구약은 사해사본(DSS, 쿰란·나할 헤베르·마사다 등)·마소라 본문(BHS — 알레포 사본·레닌그라드 사본 B19A)·사마리아 오경(SP)·70인역(LXX)·타르굼·페시타 등을 활용한다. 사본별 본문 차이(이독, variant readings)와 본문비평 원칙(어려운 독법 우선·짧은 독법 우선·외부증거·내부증거)에 따른 평가를 제공한다. 사용자가 '사본 비교', '원시 사본', '이독', '본문비평', '사해사본', '시내 사본', '바티칸 사본', 'P75', '마소라', '70인역', 'Critical apparatus', 'NA28', 'UBS5', 'BHS', 'BHQ', '이 구절 사본에 따라 다른가', '어느 사본이 원본에 가까운가'를 언급하거나, 특정 본문(예: 막 16장 9-20절, 요 7장 53절-8장 11절, 요일 5장 7-8절 등 본문비평적으로 유명한 구절)에 대한 사본 차이를 묻거나, 일반 성경 본문의 사본 전승을 학술적으로 비교하길 원할 때 반드시 발동한다. 번역본 비교(개역개정·NIV 등)는 sermon-multi-bible-version-compare 영역이며, 본 스킬은 그 한 단계 깊은 '고대 필사본 자체'를 다룬다. 신학생·목회자·성경 번역자·진지한 본문 연구자를 위해 설계되었다.
성경 본문 한 단위(절·단락·장)를 입력받아 7가지 핵심 분석법(원문 언어·구조·평행 본문·키아스무스·신학·문학·역사문화)을 자동으로 동시 산출하고, 추가 10가지 분석법(문맥적 배경·수사학·사회정치·심리·해석사·신비·묵상·페미니스트·윤리·포스트콜로니얼)을 메뉴로 제시하는 다각도 통합 본문 분석 스킬. 분석 과정에서 한국 강단에 흔한 가짜 어원·풍유적 곡해·아전인수 적용·근거 없는 인용·이단적 재해석 등을 식별하고 필터링하여 정통 기독교 해석의 신뢰성을 보장한다. 사용자가 "○○○ 본문 분석", "이 구절 다각도 분석", "본문 종합 분석", "여러 방법으로 본문 풀어줘", "구조 분석·키아스무스 봐줘", "평행 본문 찾아줘", "본문 해석법 메뉴", "이 해석이 맞나 검증", "가짜 해석 거르기", "근거 있는 본문 해석", "설교 본문 풀이", "본문 분해"를 언급하거나, 특정 성경 본문(절·단락·장)을 던지며 종합적 본문 분석을 요청할 때 반드시 발동한다. 다른 sermon 스킬들이 본문의 *한 영역*(원어·시대 배경·번역본·사본·교리)을 단독으로 다룬다면, 본 스킬은 *모든 영역을 한 화면에 종합*하고 *해석의 진위까지 검증*하는 메타 분석 도구다. 신학생·목회자·신학교 주해학 수강자·진지한 평신도 성경교사를 위해 설계되었다.
설교 주제 한 단어(예: "고난", "용서", "정의", "가난", "노동", "결혼", "환경", "AI", "전쟁", "외로움") 또는 한 문장을 입력받아, 11개 학문 분야(사회·기술·산업·경제·환경·정치·국제관계·법·제도·심리·영성)에서 학제간 기초 조사자료를 종합 산출하는 스킬. 통계·데이터·최신 연구·역사적 흐름·핵심 사상가·현장 사례를 분야별로 수집·정리하여 설교자가 본문과 회중 사이를 잇는 "현실 세계 컨텍스트"를 폭넓게 확보하도록 돕는다. 필요한 경우 웹 검색으로 최신 자료(통계·뉴스·보고서)를 보강한다. 사용자가 "○○ 주제로 설교 준비 자료", "○○에 대한 다양한 분야 자료", "○○ 기초 조사", "○○ 학제간 자료", "○○ 사회적·심리적·영적 분석", "이 주제로 무엇을 알아야 하나", "설교 자료 조사", "설교 배경 자료", "○○에 대한 통계와 데이터", "현대 사회에서 ○○", "○○에 대한 다각도 자료"를 언급하거나, 짧은 단어/주제어를 던지며 폭넓은 설교 자료 조사를 요청할 때 반드시 발동한다. 다른 sermon 스킬들이 본문·교리·문체·기획을 담당한다면, 본 스킬은 "설교 주제 바깥의 현실 세계 자료"를 다학제로 모으는 고유 영역을 전담한다. 목회자·신학생·종교 교육자·설교 사역자를 위해 설계되었다.
설교 주제 설정과 핵심 전달 메시지 정립이 막힌 설교자를 6단계 대화로 코칭하는 인터랙티브 스킬. 사용자에게 단계별 질문을 던지며 (1) 주제 명확화 → (2) 설교 목적 구체화 → (3) 핵심 전달 메시지 추천 5개 → (4) 메시지 선택과 핵심 단어 추출 → (5) 메시지를 잘 드러내는 성경 구절 5개·성경 사건 5개 추천 → (6) 7가지 설교 작성법(세 요점/내러티브/텍스트-주석/주제별/교리 강론/연극 전달/칼빈식) 중 선택과 목차 안내까지 끌고 간다. 사용자가 "설교 주제를 못 정하겠다", "어떻게 시작해야 할지 모르겠다", "설교 코칭", "설교 메시지 만들기", "설교 목차", "설교 구성법", "설교 작성법", "메시지 정립", "주제 설정", "이번 주 설교 뭐 할지 모르겠다", "설교 막혔다"를 언급하거나 설교 준비 초기 단계에서 방향을 잡지 못해 도움을 청할 때 반드시 발동한다. 다른 sermon 스킬들이 본문이나 주제가 정해진 후의 작업을 다룬다면, 본 스킬은 그 이전의 "무엇을 설교할 것인가"를 정립하는 단계를 담당한다. 목회자·전도사·신학생을 위한 설교 준비 입구 스킬이다.
> Use when creating, deploying, or managing Dataverse web resources for model-driven apps. Covers JavaScript form scripts (OnLoad, OnSave, OnChange events), HTML dashboard pages, CSS styling, image resources, navigation/side panes, ribbon/command bar customization, "javascript form", "form script", "html dashboard", "ribbon command", "onload event", "onchange event", "onsave event", "formContext", "Xrm.WebApi", "web resource deployment", "dashboard page", "form event handler", "side pane", "command bar", "ribbon", "modal dialog", "navigation", "Xrm.App", "Xrm.Navigation", "business process flow", "bpf", "stage change".
> Deep code audit that finds dead wiring, silent failures, unfinished features, placeholder stubs, bloated files, and unnecessary complexity. Produces an actionable doing a thorough PR review of the entire codebase. "find placeholders", "check for stubs", "prune the code", "code cleanup", "implementation review", "completeness check", "find unused code".
> Use when developing, registering, or deploying Dataverse plugins (C# server-side extensions). Covers the IPlugin interface, execution pipeline stages, entity images, common patterns (auto-numbering, cascading updates, validation), and registration/deployment. "cascading update", "pre-operation", "post-operation", "plugin registration", "IPlugin", "execution pipeline", "plugin trace", "InvalidPluginExecutionException", "PreValidation", "PostOperation".
> Use when building, deploying, or using PowerApps Component Framework (PCF) controls. Covers field controls and dataset controls, React virtual controls, control lifecycle, "custom control", "component framework", "dataset control", "virtual control", "pac pcf", "pcf init", "pcf push", "ControlManifest", "StandardControl", "ReactControl", "updateView", "getOutputs".
> Spawns an Agent Team to collaboratively plan Power Platform / Dataverse applications. Three specialists (Data Architect, UX Designer, The Skeptic) debate and refine the plan before any code is written. Falls back to structured single-agent planning if agent teams "architect this app", "plan the schema", "team planning", "agent team plan", "plan power app", "plan dataverse app", "design the data model".
> Use when programmatically creating, modifying, or querying Dataverse schema and metadata via the Web API (OData v4.0). Covers table/column/relationship definitions, solution ALM, form and view XML construction, app module composition, global option sets, business rules, "entitydefinitions", "web api schema", "create dataverse table", "create dataverse column", "fetchxml", "formxml", "layoutxml", "dataverse solution", "dataverse relationship", "odata dataverse", "metadata api", "publish customizations", "dataverse alm", "grid control", "editable grid", "business rule", "rich text", "auto-number", "file column", "image column", "pcf control", "security role", "column security", "environment variable", "custom api", "data migration", "solution import".
> Use when building, scaffolding, debugging, or deploying Microsoft Power Apps Code Apps using React, Vue, or TypeScript in VS Code. Handles project initialization via pac CLI, Dataverse and connector data access via the @microsoft/power-apps SDK, power.config.json configuration, Vite build pipelines, and deployment to Power Platform environments. "vibe coding", "scaffold power app", "deploy code app".
Record a Chrome browser tab to video via CLI. Use when the user wants to capture a screen recording of a browser tab. Supports list, start, stop, caption, and status subcommands. No debug mode required — uses a Chrome extension.
> AI-powered visual QA testing that walks through an app in the browser, records every action with annotated captions (what was done, what should happen), captures screenshots/GIFs, and sends the evidence to Gemini for automated review. Catches UX misalignments, broken flows, missing states, and edge cases that traditional tests miss. Can use Agent Teams for parallel "check the ui", "record a test", "walk through the app", "e2e test", "end to end test", "catch edge cases", "gemini review", "screen test", "ux test", "visual regression".
> 📈 SEO & Content Marketing skill suite derived from alirezarezvani/claude-code-skill-factory. Keyword research, content audits, SERP analysis, technical SEO and content strategy. Provides 10 specialised commands for seo, content, marketing workflows.
Alignment conversation starting from a user's rough idea. Co-decides with the user whether the idea should be acted on directly in the current session, or fixed into a formal Task by producing four documents in `.task/` for independent dispatch. Handles lightweight 'do it now while we talk', heavyweight 'define precisely, run later', and 'just help me think about this' — all on the same skill. Use when the user describes a task or intent they want to align on. Trigger phrases include 'help me plan this', 'let's think this through', 'I want to explore X', 'I have an idea', '/task-alignment'. Also use proactively when a user jumps into a complex task without defining scope or success criteria — pause, align, and help them pick the right vessel (this session vs. a task).
> Find and download virtually any digital resource from the internet — ebooks, academic papers, movies, TV shows, music, software, images, fonts, courses, and more. Covers both English and Chinese internet ecosystems. Includes CLI tool workflows (yt-dlp, aria2, gallery-dl, spotdl), resource site directories, cloud drive search engines (百度/阿里/夸克网盘搜索), and search from a URL, (2) find and download an ebook or academic paper, (3) find and download software, (4) search for any digital resource, (5) batch download images or media from a gallery/site, (6) download torrents or magnet links, (7) find free stock assets (images, video, audio, fonts), (8) search Chinese cloud drives for resources, or (9) any task involving finding or downloading digital content from the internet.
Autonomous task execution driven by documents under `.task/<MMDD_slug>/` (produced by /task-alignment). Reads task.md as the goal, decomposes work, delegates to subagents when appropriate, runs independent verification, and delivers results. Acts as a UserProxy Agent — the human's representative during autonomous execution. Use when a task subdirectory exists in `.task/` and the user wants to start execution, or right after completing /task-alignment. Trigger phrases include '/task-implement', '/task-implement <slug>', 'start the task', 'go ahead and implement', 'execute the plan', or when the user confirms alignment documents and says something like 'looks good, go'.
多AI并行深度研究。当用户需要对某个主题进行全面调研、深度研究、多方对比、或需要覆盖多个维度和来源的综合分析时触发。适合复杂主题（技术选型、竞品分析、行业趋势、争议性话题等），不适合简单事实查询。通过多个AI服务并行研究，交叉验证，输出带引用的综合报告。
> 🤖 Data Science & AI/ML skill suite derived from VoltAgent/awesome-agent-skills. Data pipelines, model training, evaluation, MLOps and analytical reporting. Provides 10 specialised commands for data-science, machine-learning, analytics workflows.
N-round adversarial review pipeline for empirical research output — the chain from data to LaTeX tables to a manuscript that cites them. A Claude drafter proposes minimal diffs, a deterministic mechanical battery gates every diff from a clean state with a regression gate, a Codex reviewer files check-backed critiques, and a blind judge panel decides residual disputes. Manual-invoke ONLY: trigger when the user explicitly runs /adversarial-empirical-review or names 'adversarial-empirical-review' / 'adversarial empirical review'. Do NOT auto-trigger on generic 'review my results', 'check my tables', or manuscript-editing requests. For prose-style refinement use style-emulation instead; this skill AUDITS WHETHER THE TABLES ARE CORRECT — that each number in the tables is what the analysis code computes, reproduces from the data, and is internally consistent. It is an empirical + code review: the manuscript is read only to resolve table numbering, and prose is not examined.
| Download the actual PDF binary from bot-gated sites (taxpolicycenter.org, urban.org, SSRN-hosted mirrors, think-tank/publisher sites) via the Wayback Machine id_ URL form. "EOF marker not found" on a freshly downloaded file, (3) Firecrawl can parse the PDF to markdown but you need the original file on disk (e.g., filing a reference copy).
>- Place pre-screened literature citations into a LaTeX or Word manuscript, or restyle the with a compiled references.bib, for author-date journals (APA, MLA, Harvard, Chicago author-date, IEEE, Vancouver); (2) footnote placement — full formatted \footnote{} or OOXML footnotes for legal and notes styles (Bluebook, OSCOLA, Chicago, APA, McGill) with Id./supra short forms; (3) restyle — convert existing footnote citations from one style to another. This skill is manual-invoke ONLY — trigger ONLY when the user explicitly runs /cite-placement or explicitly names the "cite-placement" skill. Do NOT auto-trigger on general citation, footnote, or reference requests.
| Build human adjudication / hand-labeling sheets from LLM-pipeline data without rule on cases an LLM classifier or rater panel judged, (2) a labeler reports "there is no information to label from" or cells look empty in Excel, (3) excerpt columns cluster at one exact length (e.g. all 1,500 chars — a hard multi-line CSV mangling, ruling dropdowns, companion text files.
| Before designing, training, or auditing ANY model that replicates human-annotated labels, audit the annotation protocol's INPUT — the exact document/evidence the human labelers consulted — and give the model that is a hand-coded label set, (2) a label-replication model shows low recall concentrated in a label subset and the diagnosis on offer is "the label's information is not in the features", (3) reviewers propose construct splits (e.g. "designation vs record-evident"), adjudication sittings, or per-domain stop rules to explain residual disagreement with gold, (4) validating an extraction pipeline against labels transcribed from a source document. why gold is "partially unpredictable" when the model was simply never shown the document the annotators read.
>- Complete methodology for computing publication-quality cumulative abnormal returns with proper event-study test statistics, matching the robustness of Kaspereit's eventstudy2 for Stata. Covers dateline construction, event-date mapping, estimation and event windows, thin-trading adjustment, OLS with Theil prediction error correction, abnormal return computation, CAR/CAAR/AAR accumulation, boundary contamination guards, and common tests such as Patell, BMP, Kolari-Pynnonen, generalized sign, Wilcoxon, and GRANK-T. Use when the user mentions abnormal returns, event windows, market-model regressions, CARs, CAAR, AAR, eventstudy2, thin trading, trade-to-trade returns, or event-study test statistics.
>- Set up, format, fix, and clean up LaTeX regression and estimation tables in empirical economics or finance papers. Use when (a) creating a .tex, results.tex, main.tex, or preamble to display regression or estimation output from Python (pyfixest), Stata, or R — including any mention of estout, esttab, estauto, estwide, or table fragments; (b) formatting or repairing estout-style regression tables that overflow the right margin, have cramped or boxed notes, misaligned columns, or poor significance stars, or when asked to match a reference paper, make the note fill the table width, or choose among \estwide, \estauto, and landscape layouts; (c) diagnosing "Misplaced \omit" errors from \input-ed table fragments inside tabular environments. Covers \@@input, \estwide, \estauto, \estautoLT, \specialcell, \sym, minipage notes below tabulars, and the convert-and-verify workflow. Do NOT trigger for general LaTeX documents like beamer presentations, problem sets, letters, or CVs.
| Raise real concurrency in asyncio LLM batch scorers built on the OpenAI SDK (1) raising an asyncio.Semaphore above ~100 produces no throughput gain, (2) a batch pipeline saturates near 100 in-flight requests despite a larger semaphore, (3) planning a high-concurrency campaign against a provider with AsyncOpenAI's default httpx pool caps max_connections at 100, silently bottlenecking any larger semaphore — you must pass a custom http_client with httpx.Limits sized to the semaphore.
> Master controller for the lit-review pipeline, driven by a document. Give it a .tex or .docx file describing an article — a full manuscript, an abstract, or a proposal — and it extracts a search plan, runs Undermind (an automated Playwright driver in Classic mode) and Google Scholar (SearchAPI.io), then merges, deduplicates, and screens the results. Only use this skill when explicitly requested — e.g., the user says "run lit-review-orchestrator", "lit-review-orchestrator", or "/lit-review-orchestrator". Do NOT auto-trigger on general literature review requests.
>- Convert between LaTeX and Microsoft Word for academic manuscripts in either .tex/LaTeX to Word/.docx ("tex to docx", "latex to word", "tex2docx", "convert to word", "pandoc convert"); converting .docx manuscripts to LaTeX for editing and back ("convert to latex", "manuscript", "footnotes", "reference doc", the docx-to-tex-to-docx round-trip / academic paper editing pipeline); high-fidelity delivery where plain pandoc loses tables, mangles cross-references, or fails on custom macros — booktabs/regression tables, OMML equations, cleveref, \estauto, \@@input, \thanks, TikZ, native Word tables, longtable, siunitx; and building .tex from mixed PDF/docx/LLM-generated sources. Replaces and reroutes the retired skills manuscript-editing-template-latex, latex-to-docx-fidelity, tex2docx, and latex-from-mixed-sources.
>- research question produced by Stage 0, scrape each result's citation (Cite to BibTeX), then parse + enrich into the pipeline schema. The driver signs in to Google with a persistent profile and runs headless via Playwright. Only use this skill when explicitly requested. Do NOT auto-trigger on general literature review or paper search requests.
> prior stages (Undermind, Scholar Labs, supplementary search) into a single LLM fuzzy match via DeepSeek/Claude. Only use this skill when explicitly requested — e.g., the user says "run lit-dedup", "lit-dedup", or "/lit-dedup". Do NOT auto-trigger on general literature review requests.
> Scholar (--scholar), SSRN, NBER, HeinOnline, citation chaining via Semantic Scholar, and forthcoming paper lists from top finance journals. Long research prompts are automatically condensed into 3-5 short queries via Claude Sonnet before searching. Only use this skill when explicitly requested — e.g., the user says "run supplementary search", "supplementary-search", or "/supplementary-search". Do NOT auto-trigger on general literature review or paper search requests.
> search (Interactions API) from the brief produced by Stage 0, then parse the cited report into the pipeline schema. API-driven (GEMINI_API_KEY), no browser. An alternative deep-search pathway alongside Undermind (Stage 1) and Scholar Labs (Stage 2). Only use this skill when explicitly requested. Do NOT auto-trigger on general literature review or paper search requests.
Run the lit-review orchestrator free index search channel against keyless OpenAlex, Crossref, and Semantic Scholar keyword-search endpoints. Use when the user invokes the free search channel, asks for keyless scholarly index search, or needs Stage 4e fallback discovery without SearchAPI, Gemini, or Undermind credentials.
> research prompt. The orchestrator's agent-driven flow runs this re-ranker on Opus subagents; a standalone run uses the in-script Claude Sonnet API fallback. Rates relevance 1-10, tags each paper as theoretical/empirical, identifies methodology, and classifies relationship to user's work. Only use this skill when explicitly requested -- e.g., the user says "run lit-screen", "lit-screen", or "/lit-screen". Do NOT auto-trigger on general literature review requests.
> from the natural-language brief produced by Stage 0, then parse + enrich the exported references into the pipeline schema. The driver logs in automatically with stored credentials and runs headless via Playwright. Only use this skill when explicitly requested. Do NOT auto-trigger on general literature review or paper search requests.
>- Convert Markdown (.md) files to a polished PDF with ALL images preserved and scaled to the page. Use whenever the user asks to "save this markdown as a PDF", "convert README.md to pdf", "export the .md as a pdf", "turn these notes/docs into a PDF", or wants a PDF deliverable of any GitHub-flavored Markdown document (README, design doc, report, notes) — especially when it contains images or diagrams (remote or local), tables, code blocks, or a headless Chrome print-to-pdf with a GitHub-like print stylesheet → pypdf verification that every referenced image is embedded. Do NOT use for .tex → PDF (use a LaTeX toolchain) or for .docx work (use word-docx / tex2docx).
| Gate resumption of any multi-day LLM batch-scoring campaign that calls an unpinned model alias (deepseek-chat, gpt-*-latest, gemini-*-preview, any credit-exhausted scoring run days after its last chunk, (2) topping up credits to finish a campaign, (3) extending a cached scoring pipeline with new items. Prevents silently splicing two model versions or serving serving-revision drift WITHIN DeepSeek v4-flash (same alias, same family, litigation scores systematically shifted across a 2-day gap) before an $83 resume spend.
Run the lit-review orchestrator keyless agent-driven web search channel that uses WebSearch and WebFetch outputs normalized through websearch_ingest.py. Use when the user invokes the web search channel, asks for Stage 4d open-web literature discovery, or needs a Claude Code web-search fallback without SearchAPI, Gemini, or Undermind credentials.
| Diagnose whether an LLM classifier's validation-gate failure is GOLD-BOUND pipeline over-predicts a label (precision low, recall high) and a prompt clarification is proposed to tighten it, (2) a pilot/validation gate fails and the fix candidates are prompt edits, (3) inter-rater agreement on the the exact feature the revision would exclude, no prompt can pass a gold-scored gate — recall craters while precision barely moves. Also documents the verified surgical-pilot design (single-section diff, tune/holdout split, pre-registered gate, perturbation check on untouched sections).
Style every matplotlib figure like the Stata 18/19 default (stcolor) scheme — Arial embedded as TrueType, white background, recessive light-gray grid below the data, no top/right spines, unframed legends, and the validated blue/red/gray palette. Use whenever a task generates or restyles charts, plots, or figures for papers, reports, or slides, even if the user doesn't mention Stata — this is the house style for all publication figures. Also use when asked to make figures "look like Stata", match the stcolor scheme, or restyle existing matplotlib output.
| pyfixest demeaner_backend="cupy64" (including its CPU fallback when cupy is absent) is NOT numerically identical to the default numba backend and does adding demeaner_backend="cupy64" to existing pf.feols/fepois calls changes the printed coefficient table, (2) a regression report suddenly gains rows with absurd estimates (e.g. coef 435.8, SE 7106) for controls absorbed by the fixed effects, (3) diffing outputs before/after a backend change, or (4) anything parses a pyfixest text report by line position.
| Diagnose and fix slow pyfixest regression GRIDS (many feols/fepois calls run sequentially) that stay slow despite demeaner_backend="cupy64" and an idle panel takes ~1 min/model, (2) process inspection shows ~1-1.5 cores busy and nvidia-smi shows ~0% GPU utilization with a resident cupy context, (3) planning any worker prompt that will run a model grid (robustness variants x fixed costs (formulaic model-matrix build, interaction construction, singleton detection, cluster vcov) dominate wall time; GPU demeaning is a pyfixest multiple-estimation syntax; mandate this IN THE WORKER PROMPT.
>- Use this skill whenever the user asks to run Stata commands, estimate econometric models, work with .dta files, run a .do file, generate Stata output, or do any statistical analysis where Stata is involved. Also trigger when the user mentions Stata variables, Stata syntax, or econometric tasks where Stata is the natural tool, including regressions, IV estimation, diff-in-diff, RDD, panel data, clustering, summary statistics, and margins. Stata runs through pystata on StataNow 19.5 BE; configure once with stata_setup, then drive everything with stata.run() and exchange data directly with pandas. Prefer this skill over subprocess calls or .do-file shelling for Stata work, including cases where the user does not say pystata.
Claude Skills — questions
Answers built from the skills we actually parsed.