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Claude Skills Free

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Mcp 매니지먼트

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 관리 - 구성된 MCP 서버에서 도구/프롬프트/리소스를 발견, 분석 및 실행합니다. MCP 통합 작업을 할 때, 사용 가능한 MCP 기능을 발견해야 할 때, 특정 작업에 맞는 MCP 도구를 필터링해야 할 때, MCP 도구를 프로그래밍적으로 실행해야 할 때, MCP 프롬프트/리소스에 액세스해야 할 때, 또는 MCP 클라이언트 기능을 구현해야 할 때 사용하세요. 지능형 도구 선택, 다중 서버 관리 및 문맥 효율적 기능 발견을 지원합니다.

mrgoonie

핵심 기능

즉시 사용 가능

복잡한 설정 없이 워크플로우에 빠르게 통합

커뮤니티 검증

활발한 오픈소스 커뮤니티의 지속적인 업데이트

완전 무료

MIT/Apache 라이선스로 상업적 및 개인적 사용 가능

유연한 확장

필요에 따라 사용자 정의 및 확장 가능

사용 방법

1Skill 파일 가져오기

소스 리포지토리에서 스킬 파일 다운로드 또는 복사

2Claude에 설치

스킬 파일을 Claude의 스킬 디렉토리에 배치 (일반적으로 ~/.claude/skills/)。

3사용 시작

Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하여 스킬 로드

팁: 처음 사용하기 전에 스킬의 문서와 코드를 주의 깊게 읽고 기능과 권한 요구사항을 이해하세요

관련 태그

#debugging#git

기술 정보

작성자
mrgoonie
카테고리
Development
파일 크기
6.35 KB
소스 리포지토리
mrgoonie__claudekit-skills
메타데이터
YAML 메타데이터 포함
라이선스
MIT

모든 스킬은 오픈소스 커뮤니티에서 제공되며 원 작성자의 저작권을 보존합니다

mrgoonie__claudekit-skills/.claude/skills/mcp-management/skill.md

이 스킬을 선택하는 이유

검증된 이점과 측정 가능한 영향

10x

더 빠른 테스트 실행

수동 테스트보다 10배 더 빠르게 브라우저 테스트를 실행하여 릴리스마다 몇 시간을 절약하세요.

50%

QA 비용 절감

반복적인 테스트 작업의 50%를 자동화하여 QA 비용을 절감하세요.

80%

초기 버그 감지

자동화된 Dusk 테스트로 프로덕션 환경 이전에 80%의 UI 버그를 잡으세요.

사용 사례

다음 시나리오에 적합

🧪

자동 UI 테스트

모든 페이지에서 일관된 기능을 보장하기 위해 사용자 인터페이스 테스트를 자동화합니다.

⚡

JavaScript 상호작용 테스트

Laravel에서 AJAX, 모달, 애니메이션과 같은 동적 JavaScript 기능을 테스트합니다.

🔄

엔드투엔드 테스트 시나리오

로그인부터 결제 또는 양식 제출에 이르는 전체 사용자 워크플로우를 검증합니다.

🔧

회귀 테스트

업데이트 후 중요한 테스트 케이스를 다시 실행하여 버그를 빠르게 찾아 수정하세요.

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Aptos Move 프로버

Move Prover 정형 검증 전문가 - 스펙 언어 (MSL), 전제 조건, 사후 조건, 불변량, aborts_if, ensures, requires, modifies, emits, 전역 불변량, 스키마 패턴, 양화자, 헬퍼 함수, 프라그마 지시문, 검증 전략, 그리고 증명 디버깅. 키워드 move prover, formal verification, spec, invariant, ensures, requires, aborts_if, precondition, postcondition, quantifier, schema, pragma에 반응합니다.

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Aptos Move 테스팅

Aptos에서 Move 스마트 컨트랙트 테스트 전문가로, 단위 테스트, 통합 테스트, Move Prover 정형 검증, 디버깅 전략 및 테스트 커버리지에 대한 내용을 다룹니다. move test, unit test, integration test, move prover, formal verification, debug, coverage, assert, expect 키워드에서 트리거됩니다.

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이온

이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 분할 및 유사성 검색을 포함한 시계열 머신러닝 작업에 사용해야 합니다. 표준 ML 접근법을 넘어 전문 알고리즘이 필요한 시간적 데이터, 순차 패턴 또는 시간 인덱스 관측을 처리할 때 사용하세요. 특히 scikit-learn과 호환되는 API로 단변량 및 다변량 시계열 분석에 적합합니다.

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