# Skill Seekers [English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md) | [日本語](README.ja.md) | 한국어 | [Español](README.es.md) | [Français](README.fr.md) | [Deutsch](README.de.md) | [Português](README.pt-BR.md) | [Türkçe](README.tr.md) | [العربية](README.ar.md) | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md) > ⚠️ **기계 번역 안내** > > 이 문서는 AI에 의해 자동 번역되었습니다. 번역 품질 향상을 위해 노력하고 있으나 부정확한 표현이 포함될 수 있습니다. > > 번역 개선에 도움을 주시려면 [GitHub Issue #260](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/issues/260)에 참여해 주세요! 여러분의 피드백은 매우 소중합니다. [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases) [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://modelcontextprotocol.io) [](tests/) [](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://skillseekersweb.com/) [](https://x.com/_yUSyUS_) [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) **🧠 AI 시스템을 위한 데이터 레이어.** Skill Seekers는 문서 사이트, GitHub 저장소, PDF, 동영상, Jupyter 노트북, 위키 등 17가지 이상의 소스 유형을 구조화된 지식 자산으로 변환합니다. 몇 분 만에 AI 스킬(Claude, Gemini, OpenAI), RAG 파이프라인(LangChain, LlamaIndex, Pinecone), AI 코딩 어시스턴트(Cursor, Windsurf, Cline)에 활용할 수 있습니다. > 🌐 **[SkillSeekersWeb.com 방문하기](https://skillseekersweb.com/)** - 24개 이상의 프리셋 설정을 둘러보고, 설정을 공유하고, 전체 문서에 접근하세요! > 📋 **[개발 로드맵 및 작업 보기](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** - 10개 카테고리에 걸친 134개 작업, 원하는 것을 선택하여 기여하세요! ## 🧠 AI 시스템을 위한 데이터 레이어 **Skill Seekers는 범용 전처리 레이어**로, 원시 문서와 이를 활용하는 모든 AI 시스템 사이에 위치합니다. Claude 스킬을 구축하든, LangChain RAG 파이프라인을 만들든, Cursor `.cursorrules` 파일을 작성하든 — 데이터 준비 작업은 동일합니다. 한 번만 수행하면 모든 대상 플랫폼으로 내보낼 수 있습니다. ```bash # 한 줄 명령 → 구조화된 지식 자산 skill-seekers create https://docs.react.dev/ # 또는: skill-seekers create facebook/react # 또는: skill-seekers create ./my-project # 모든 AI 시스템으로 내보내기 skill-seekers package output/react --target claude # → Claude AI 스킬 (ZIP) skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules ``` ### 생성되는 출력물 | 출력 | 대상 | 활용 분야 | |------|------|----------| | **Claude 스킬** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code, Claude API | | **Gemini 스킬** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini | | **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o, 커스텀 어시스턴트 | | **LangChain Documents** | `--target langchain` | QA 체인, 에이전트, 리트리버 | | **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | 쿼리 엔진, 대화 엔진 | | **Haystack Documents** | `--target haystack` | 엔터프라이즈 RAG 파이프라인 | | **Pinecone 준비 완료** (Markdown) | `--target markdown` | 벡터 업서트 | | **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--format chroma/faiss/qdrant` | 로컬 벡터 데이터베이스 | | **Cursor** `.cursorrules` | `--target claude` → 복사 | Cursor IDE AI 컨텍스트 | | **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → 복사 | VS Code, IntelliJ, Vim | ### Skill Seekers를 선택해야 하는 이유 - ⚡ **99% 더 빠름** — 수일 간의 수동 데이터 준비 → 15–45분 - 🎯 **AI 스킬 품질** — 예제, 패턴, 가이드를 포함한 500줄 이상의 SKILL.md 파일 - 📊 **RAG 준비 완료 청킹** — 코드 블록을 보존하고 컨텍스트를 유지하는 스마트 청킹 - 🎬 **동영상** — YouTube 및 로컬 동영상에서 코드, 자막, 구조화된 지식 추출 - 🔄 **17가지 소스 유형** — 문서 + GitHub + PDF + 동영상 + 노트북 + 위키 등을 하나의 지식 자산으로 결합 - 🌐 **한 번 준비, 모든 대상으로 내보내기** — 재스크래핑 없이 16개 플랫폼으로 내보내기 - ✅ **실전 검증 완료** — 2,540+ 테스트, 24+ 프레임워크 프리셋, 프로덕션 준비 완료 ## 빠른 시작 ```bash pip install skill-seekers # 모든 소스에서 AI 스킬 생성 skill-seekers create https://docs.django.com/ # 문서 사이트 skill-seekers create django/django # GitHub 저장소 skill-seekers create ./my-codebase # 로컬 프로젝트 skill-seekers create manual.pdf # PDF 파일 skill-seekers create manual.docx # Word 문서 skill-seekers create book.epub # EPUB 전자책 skill-seekers create notebook.ipynb # Jupyter 노트북 skill-seekers create page.html # 로컬 HTML skill-seekers create api-spec.yaml # OpenAPI/Swagger 스펙 skill-seekers create guide.adoc # AsciiDoc 문서 skill-seekers create slides.pptx # PowerPoint 프레젠테이션 # 동영상 (YouTube, Vimeo 또는 로컬 파일 — skill-seekers[video] 필요) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial # 처음 사용하시나요? GPU 인식 시각 종속성 자동 설치: skill-seekers video --setup # 용도별 내보내기 skill-seekers package output/django --target claude # Claude AI 스킬 skill-seekers package output/django --target langchain # LangChain RAG skill-seekers package output/django --target cursor # Cursor IDE 컨텍스트 ``` **전체 예제:** - [Claude AI 스킬](examples/claude-skill/) - Claude Code용 스킬 - [LangChain RAG 파이프라인](examples/langchain-rag-pipeline/) - Chroma 기반 QA 체인 - [Cursor IDE 컨텍스트](examples/cursor-react-skill/) - 프레임워크 인식 AI 코딩 ## Skill Seekers란? Skill Seekers는 **AI 시스템을 위한 데이터 레이어**로, 17가지 소스 유형 — 문서 사이트, GitHub 저장소, PDF, 동영상, Jupyter 노트북, Word/EPUB/AsciiDoc 문서, OpenAPI/Swagger 스펙, PowerPoint 프레젠테이션, RSS/Atom 피드, Man 페이지, Confluence 위키, Notion 페이지, Slack/Discord 내보내기 등 — 을 모든 AI 대상에 적합한 구조화된 지식 자산으로 변환합니다: | 사용 사례 | 얻을 수 있는 것 | 예시 | |----------|---------------|------| | **AI 스킬** | 완전한 SKILL.md + 참조 파일 | Claude Code, Gemini, GPT | | **RAG 파이프라인** | 풍부한 메타데이터를 포함한 청크 문서 | LangChain, LlamaIndex, Haystack | | **벡터 데이터베이스** | 업서트 준비 완료된 사전 포맷 데이터 | Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS | | **AI 코딩 어시스턴트** | IDE AI가 자동으로 읽는 컨텍스트 파일 | Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev | Skill Seekers는 수일간의 수동 전처리 작업을 대체합니다: 1. **수집** — 문서, GitHub 저장소, 로컬 코드베이스, PDF, 동영상, Jupyter 노트북, 위키 등 17가지 이상의 소스 유형 2. **분석** — 심층 AST 파싱, 패턴 감지, API 추출 3. **구조화** — 메타데이터가 포함된 분류된 참조 파일 4. **강화** — AI 기반 SKILL.md 생성 (Claude, Gemini 또는 로컬) 5. **내보내기** — 하나의 자산에서 16개 플랫폼 전용 형식으로 내보내기 ## 왜 Skill Seekers를 사용해야 하나요? ### AI 스킬 빌더를 위해 (Claude, Gemini, OpenAI) - 🎯 **프로덕션급 스킬** — 코드 예제, 패턴, 가이드를 포함한 500줄 이상의 SKILL.md 파일 - 🔄 **강화 워크플로** — `security-focus`, `architecture-comprehensive` 또는 커스텀 YAML 프리셋 적용 - 🎮 **모든 도메인** — 게임 엔진(Godot, Unity), 프레임워크(React, Django), 내부 도구 - 🔧 **팀 협업** — 내부 문서 + 코드를 단일 진실 공급원으로 통합 - 📚 **고품질** — 예제, 빠른 참조, 내비게이션 가이드를 포함한 AI 강화 ### RAG 빌더 및 AI 엔지니어를 위해 - 🤖 **RAG 준비 완료 데이터** — 사전 청킹된 LangChain `Documents`, LlamaIndex `TextNodes`, Haystack `Documents` - 🚀 **99% 더 빠름** — 수일간의 전처리 → 15–45분 - 📊 **스마트 메타데이터** — 카테고리, 소스, 유형 → 더 높은 검색 정확도 - 🔄 **다중 소스** — 하나의 파이프라인에서 문서 + GitHub + PDF 결합 - 🌐 **플랫폼 독립적** — 재스크래핑 없이 모든 벡터 DB나 프레임워크로 내보내기 ### AI 코딩 어시스턴트 사용자를 위해 - 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` 자동 생성 - 🎯 **영구적 컨텍스트** — 반복 프롬프팅 없이 AI가 프레임워크를 "이해" - 📚 **항상 최신** — 문서 변경 시 몇 분 만에 컨텍스트 업데이트 ## 핵심 기능 ### 🌐 문서 스크래핑 - ✅ **llms.txt 지원** - LLM 준비 완료 문서 파일 자동 감지 및 사용 (10배 빠름) - ✅ **범용 스크래퍼** - 모든 문서 사이트에서 작동 - ✅ **스마트 분류** - 주제별 자동 콘텐츠 정리 - ✅ **코드 언어 감지** - Python, JavaScript, C++, GDScript 등 인식 - ✅ **24+ 즉시 사용 가능 프리셋** - Godot, React, Vue, Django, FastAPI 등 ### 📄 PDF 지원 - ✅ **기본 PDF 추출** - PDF에서 텍스트, 코드, 이미지 추출 - ✅ **스캔 PDF OCR** - 스캔 문서에서 텍스트 추출 - ✅ **비밀번호 보호 PDF** - 암호화된 PDF 처리 - ✅ **표 추출** - 복잡한 표 추출 - ✅ **병렬 처리** - 대용량 PDF 3배 빠른 처리 - ✅ **지능형 캐싱** - 재실행 시 50% 빠름 ### 🎬 동영상 추출 - ✅ **YouTube 및 로컬 동영상** - 동영상에서 자막, 코드, 구조화된 지식 추출 - ✅ **시각 프레임 분석** - 코드 편집기, 터미널, 슬라이드의 화면 OCR 추출 - ✅ **GPU 자동 감지** - 올바른 PyTorch 빌드 자동 설치 (CUDA/ROCm/MPS/CPU) - ✅ **AI 강화** - 2단계: OCR 정리 + 완성도 높은 SKILL.md 생성 - ✅ **시간 클리핑** - `--start-time`과 `--end-time`으로 특정 구간 추출 - ✅ **재생 목록 지원** - YouTube 재생 목록의 모든 동영상 일괄 처리 ### 🐙 GitHub 저장소 분석 - ✅ **심층 코드 분석** - Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go AST 파싱 - ✅ **API 추출** - 함수, 클래스, 메서드의 매개변수 및 타입 - ✅ **저장소 메타데이터** - README, 파일 트리, 언어 통계, 스타/포크 수 - ✅ **GitHub Issues 및 PR** - 라벨과 마일스톤이 포함된 이슈 가져오기 - ✅ **CHANGELOG 및 릴리스** - 버전 히스토리 자동 추출 - ✅ **충돌 감지** - 문서화된 API와 실제 코드 구현 비교 - ✅ **MCP 통합** - 자연어: "GitHub 저장소 facebook/react 스크래핑" ### 🔄 통합 다중 소스 스크래핑 - ✅ **다중 소스 결합** - 하나의 스킬에서 문서 + GitHub + PDF 혼합 - ✅ **충돌 감지** - 문서와 코드 간의 불일치 자동 발견 - ✅ **지능형 병합** - 규칙 기반 또는 AI 기반 충돌 해결 - ✅ **투명한 보고** - ⚠️ 경고가 포함된 나란히 비교 - ✅ **문서 갭 분석** - 오래된 문서와 미문서화 기능 식별 - ✅ **단일 진실 공급원** - 의도(문서)와 현실(코드)을 동시에 보여주는 하나의 스킬 - ✅ **하위 호환** - 레거시 단일 소스 설정 계속 작동 ### 🤖 다중 LLM 플랫폼 지원 - ✅ **12개 LLM 플랫폼** - Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, 범용 Markdown, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI - ✅ **범용 스크래핑** - 동일한 문서가 모든 플랫폼에 적용 - ✅ **플랫폼별 패키징** - 각 LLM에 최적화된 형식 - ✅ **원커맨드 내보내기** - `--target` 플래그로 플랫폼 선택 - ✅ **선택적 종속성** - 필요한 것만 설치 - ✅ **100% 하위 호환** - 기존 Claude 워크플로 변경 불필요 | 플랫폼 | 형식 | 업로드 | 강화 | API Key | 커스텀 엔드포인트 | |--------|------|--------|------|---------|-----------------| | **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ 자동 | ✅ 예 | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL | | **Google Gemini** | tar.gz | ✅ 자동 | ✅ 예 | GOOGLE_API_KEY | - | | **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ 자동 | ✅ 예 | OPENAI_API_KEY | - | | **범용 Markdown** | ZIP | ❌ 수동 | ❌ 아니오 | - | - | ```bash # Claude (기본값 - 변경 불필요!) skill-seekers package output/react/ skill-seekers upload react.zip # Google Gemini pip install skill-seekers[gemini] skill-seekers package output/react/ --target gemini skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini # OpenAI ChatGPT pip install skill-seekers[openai] skill-seekers package output/react/ --target openai skill-seekers upload react-openai.zip --target openai # 범용 Markdown (범용 내보내기) skill-seekers package output/react/ --target markdown ```

🔧 Claude 호환 API 환경 변수 (예: GLM-4.7)

Skill Seekers는 모든 Claude 호환 API 엔드포인트를 지원합니다: ```bash # 옵션 1: 공식 Anthropic API (기본값) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # 옵션 2: GLM-4.7 Claude 호환 API export ANTHROPIC_API_KEY=your-glm-47-api-key export ANTHROPIC_BASE_URL=https://glm-4-7-endpoint.com/v1 # 모든 AI 강화 기능이 설정된 엔드포인트를 사용합니다 skill-seekers enhance output/react/ skill-seekers analyze --directory . --enhance ``` **참고**: `ANTHROPIC_BASE_URL`을 설정하면 GLM-4.7(智谱 AI) 또는 기타 호환 서비스와 같은 모든 Claude 호환 API 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.

**설치:** ```bash # Gemini 지원 설치 pip install skill-seekers[gemini] # OpenAI 지원 설치 pip install skill-seekers[openai] # 모든 LLM 플랫폼 설치 pip install skill-seekers[all-llms] ``` ### 🔗 RAG 프레임워크 통합 - ✅ **LangChain Documents** - `page_content` + 메타데이터가 포함된 `Document` 형식으로 직접 내보내기 - 적합: QA 체인, 리트리버, 벡터 스토어, 에이전트 - 예제: [LangChain RAG 파이프라인](examples/langchain-rag-pipeline/) - 가이드: [LangChain 통합](docs/integrations/LANGCHAIN.md) - ✅ **LlamaIndex TextNodes** - 고유 ID + 임베딩이 포함된 `TextNode` 형식으로 내보내기 - 적합: 쿼리 엔진, 대화 엔진, 스토리지 컨텍스트 - 예제: [LlamaIndex 쿼리 엔진](examples/llama-index-query-engine/) - 가이드: [LlamaIndex 통합](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md) - ✅ **Pinecone 준비 완료 형식** - 벡터 데이터베이스 업서트에 최적화 - 적합: 프로덕션 벡터 검색, 시맨틱 검색, 하이브리드 검색 - 예제: [Pinecone 업서트](examples/pinecone-upsert/) - 가이드: [Pinecone 통합](docs/integrations/PINECONE.md) **빠른 내보내기:** ```bash # LangChain Documents (JSON) skill-seekers package output/django --target langchain # → output/django-langchain.json # LlamaIndex TextNodes (JSON) skill-seekers package output/django --target llama-index # → output/django-llama-index.json # Markdown (범용) skill-seekers package output/django --target markdown # → output/django-markdown/SKILL.md + references/ ``` **전체 RAG 파이프라인 가이드:** [RAG 파이프라인 문서](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md) --- ### 🧠 AI 코딩 어시스턴트 통합 모든 프레임워크 문서를 4개 이상의 AI 어시스턴트를 위한 전문 코딩 컨텍스트로 변환합니다: - ✅ **Cursor IDE** - AI 기반 코드 제안을 위한 `.cursorrules` 생성 - 적합: 프레임워크별 코드 생성, 일관된 코딩 패턴 - 가이드: [Cursor 통합](docs/integrations/CURSOR.md) - 예제: [Cursor React 스킬](examples/cursor-react-skill/) - ✅ **Windsurf** - `.windsurfrules`로 Windsurf AI 어시스턴트 컨텍스트 커스터마이징 - 적합: IDE 네이티브 AI 지원, 플로우 기반 코딩 - 가이드: [Windsurf 통합](docs/integrations/WINDSURF.md) - 예제: [Windsurf FastAPI 컨텍스트](examples/windsurf-fastapi-context/) - ✅ **Cline (VS Code)** - VS Code 에이전트를 위한 시스템 프롬프트 + MCP - 적합: VS Code에서의 에이전틱 코드 생성 - 가이드: [Cline 통합](docs/integrations/CLINE.md) - 예제: [Cline Django 어시스턴트](examples/cline-django-assistant/) - ✅ **Continue.dev** - IDE에 구애받지 않는 AI 컨텍스트 서버 - 적합: 멀티 IDE 환경(VS Code, JetBrains, Vim), 커스텀 LLM 제공자 - 가이드: [Continue 통합](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md) - 예제: [Continue 범용 컨텍스트](examples/continue-dev-universal/) **AI 코딩 도구를 위한 빠른 내보내기:** ```bash # 모든 AI 코딩 어시스턴트에 적용 (Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev) skill-seekers scrape --config configs/django.json skill-seekers package output/django --target claude # 프로젝트에 복사 (Cursor 예시) cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules # 또는 Windsurf용 cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md # 또는 Cline용 cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules ``` **통합 허브:** [모든 AI 시스템 통합](docs/integrations/INTEGRATIONS.md) --- ### 🌊 3-스트림 GitHub 아키텍처 - ✅ **3-스트림 분석** - GitHub 저장소를 코드, 문서, 인사이트 스트림으로 분할 - ✅ **통합 코드베이스 분석기** - GitHub URL과 로컬 경로 모두 지원 - ✅ **C3.x 분석 깊이** - 'basic' (1–2분) 또는 'c3x' (20–60분) 분석 선택 - ✅ **향상된 라우터 생성** - GitHub 메타데이터, README 빠른 시작, 자주 발생하는 문제 - ✅ **Issue 통합** - GitHub Issues의 주요 문제 및 해결책 - ✅ **스마트 라우팅 키워드** - GitHub 라벨 가중치 2배로 주제 감지 향상 **3-스트림 설명:** - **스트림 1: 코드** - 심층 C3.x 분석 (패턴, 예제, 가이드, 설정, 아키텍처) - **스트림 2: 문서** - 저장소 문서 (README, CONTRIBUTING, docs/*.md) - **스트림 3: 인사이트** - 커뮤니티 지식 (Issues, 라벨, Stars, Forks) ```python from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer # 3-스트림으로 GitHub 저장소 분석 analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer() result = analyzer.analyze( source="https://github.com/facebook/react", depth="c3x", # 또는 "basic"으로 빠른 분석 fetch_github_metadata=True ) print(f"디자인 패턴: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}") print(f"Stars: {result.github_insights['metadata']['stars']}") ``` **전체 문서**: [3-스트림 구현 요약](docs/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md) ### 🔐 스마트 속도 제한 관리 및 설정 - ✅ **다중 토큰 설정 시스템** - 여러 GitHub 계정 관리 (개인, 업무, 오픈소스) - `~/.config/skill-seekers/config.json`에 보안 설정 저장 (권한 600) - 프로필별 속도 제한 전략: `prompt`, `wait`, `switch`, `fail` - 스마트 폴백 체인: CLI 인자 → 환경 변수 → 설정 파일 → 프롬프트 - ✅ **대화형 설정 마법사** - 아름다운 터미널 UI로 쉬운 설정 - ✅ **지능형 속도 제한 핸들러** - 더 이상 무한 대기 없음! - 실시간 카운트다운, 자동 프로필 전환 - 4가지 전략: prompt (질문), wait (카운트다운), switch (전환), fail (중단) - ✅ **중단점 재개** - 중단된 작업 계속하기 - ✅ **CI/CD 지원** - 자동화를 위한 `--non-interactive` 플래그 **빠른 설정:** ```bash # 일회성 설정 (5분) skill-seekers config --github # 프라이빗 저장소에 특정 프로필 사용 skill-seekers github --repo mycompany/private-repo --profile work # CI/CD 모드 (즉시 실패, 프롬프트 없음) skill-seekers github --repo owner/repo --non-interactive ``` ### 🎯 부트스트랩 스킬 - 셀프 호스팅 skill-seekers 자체를 Claude Code 스킬로 생성합니다: ```bash ./scripts/bootstrap_skill.sh cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/ ``` ### 🔐 프라이빗 설정 저장소 - ✅ **Git 기반 설정 소스** - 프라이빗/팀 Git 저장소에서 설정 가져오기 - ✅ **다중 소스 관리** - 무제한 GitHub, GitLab, Bitbucket 저장소 등록 - ✅ **팀 협업** - 3–5인 팀 간 커스텀 설정 공유 - ✅ **엔터프라이즈 지원** - 500명 이상의 개발자까지 확장 - ✅ **보안 인증** - 환경 변수 토큰 (GITHUB_TOKEN, GITLAB_TOKEN) ### 🤖 코드베이스 분석 (C3.x) **C3.4: 설정 패턴 추출 (AI 강화 포함)** - ✅ **9가지 설정 형식** - JSON, YAML, TOML, ENV, INI, Python, JavaScript, Dockerfile, Docker Compose - ✅ **7가지 패턴 유형** - 데이터베이스, API, 로깅, 캐시, 이메일, 인증, 서버 설정 - ✅ **AI 강화** - 선택적 듀얼 모드 AI 분석 (API + LOCAL) - ✅ **보안 분석** - 하드코딩된 시크릿과 노출된 자격 증명 탐지 **C3.3: AI 강화 사용 가이드** - ✅ **종합 AI 강화** - 기본 가이드를 전문 튜토리얼로 변환 - ✅ **5가지 자동 개선** - 단계 설명, 문제 해결, 전제 조건, 다음 단계, 사용 사례 - ✅ **듀얼 모드 지원** - API 모드 (Claude API) 또는 LOCAL 모드 (Claude Code CLI) - ✅ **LOCAL 모드 무료** - Claude Code Max 플랜으로 무료 강화 **사용법:** ```bash # 빠른 분석 (1–2분, 기본 기능만) skill-seekers analyze --directory tests/ --quick # 종합 분석 (AI 포함, 20–60분) skill-seekers analyze --directory tests/ --comprehensive # AI 강화 포함 skill-seekers analyze --directory tests/ --enhance ``` **전체 문서:** [docs/HOW_TO_GUIDES.md](docs/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new) ### 🔄 강화 워크플로 프리셋 AI가 원시 문서를 세련된 스킬로 변환하는 방법을 제어하는 재사용 가능한 YAML 정의 강화 파이프라인입니다. - ✅ **5개 내장 프리셋** — `default`, `minimal`, `security-focus`, `architecture-comprehensive`, `api-documentation` - ✅ **사용자 정의 프리셋** — `~/.config/skill-seekers/workflows/`에 커스텀 워크플로 추가 - ✅ **다중 워크플로 체이닝** — 하나의 명령에서 두 개 이상의 워크플로 체이닝 - ✅ **완전한 CLI 관리** — 목록, 조회, 복사, 추가, 삭제, 유효성 검사 ```bash # 단일 워크플로 적용 skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus # 다중 워크플로 체이닝 (순서대로 적용) skill-seekers create ./my-project \ --enhance-workflow security-focus \ --enhance-workflow minimal # 프리셋 관리 skill-seekers workflows list # 모든 항목 나열 (내장 + 사용자) skill-seekers workflows show security-focus # YAML 내용 출력 skill-seekers workflows copy security-focus # 편집을 위해 사용자 디렉터리에 복사 skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # 커스텀 프리셋 설치 skill-seekers workflows remove my-workflow # 사용자 프리셋 삭제 skill-seekers workflows validate security-focus # 프리셋 구조 유효성 검사 # 여러 개 동시 복사 skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation # 여러 파일 동시 추가 skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml # 여러 개 동시 삭제 skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b ``` **YAML 프리셋 형식:** ```yaml name: security-focus description: "보안 중심 검토: 취약점, 인증, 데이터 처리" version: "1.0" stages: - name: vulnerabilities type: custom prompt: "OWASP Top 10 및 일반적인 보안 취약점 검토..." - name: auth-review type: custom prompt: "인증 및 권한 부여 패턴 검사..." uses_history: true ``` ### ⚡ 성능 및 확장성 - ✅ **비동기 모드** - async/await로 2–3배 빠른 스크래핑 (`--async` 플래그 사용) - ✅ **대규모 문서 지원** - 지능형 분할로 10K–40K+ 페이지 문서 처리 - ✅ **라우터/허브 스킬** - 전문 서브 스킬로의 지능형 라우팅 - ✅ **병렬 스크래핑** - 여러 스킬 동시 처리 - ✅ **체크포인트/재개** - 장시간 스크래핑에서 진행 상황 손실 방지 - ✅ **캐싱 시스템** - 한 번 스크래핑, 즉시 재구축 ### ✅ 품질 보증 - ✅ **완전한 테스트** - 2,540+ 테스트, 포괄적 커버리지 --- ## 📦 설치 ```bash # 기본 설치 (문서 스크래핑, GitHub 분석, PDF, 패키징) pip install skill-seekers # 모든 LLM 플랫폼 지원 포함 pip install skill-seekers[all-llms] # MCP 서버 포함 pip install skill-seekers[mcp] # 전체 기능 pip install skill-seekers[all] ``` **선택에 도움이 필요하신가요?** 설정 마법사를 실행하세요: ```bash skill-seekers-setup ``` ### 설치 옵션 | 설치 명령 | 기능 | |----------|------| | `pip install skill-seekers` | 스크래핑, GitHub 분석, PDF, 모든 플랫폼 | | `pip install skill-seekers[gemini]` | + Google Gemini 지원 | | `pip install skill-seekers[openai]` | + OpenAI ChatGPT 지원 | | `pip install skill-seekers[all-llms]` | + 모든 LLM 플랫폼 | | `pip install skill-seekers[mcp]` | + MCP 서버 | | `pip install skill-seekers[video]` | + YouTube/Vimeo 자막 및 메타데이터 추출 | | `pip install skill-seekers[video-full]` | + Whisper 전사 및 시각 프레임 추출 | | `pip install skill-seekers[jupyter]` | + Jupyter 노트북 지원 | | `pip install skill-seekers[pptx]` | + PowerPoint 지원 | | `pip install skill-seekers[confluence]` | + Confluence 위키 지원 | | `pip install skill-seekers[notion]` | + Notion 페이지 지원 | | `pip install skill-seekers[rss]` | + RSS/Atom 피드 지원 | | `pip install skill-seekers[chat]` | + Slack/Discord 채팅 내보내기 지원 | | `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + AsciiDoc 문서 지원 | | `pip install skill-seekers[all]` | 모든 기능 활성화 | > **동영상 시각 종속성 (GPU 인식):** `skill-seekers[video-full]` 설치 후, > `skill-seekers video --setup`을 실행하여 GPU를 자동 감지하고 올바른 PyTorch > 빌드 + easyocr을 설치하세요. 이것이 시각 추출 종속성 설치의 권장 방법입니다. --- ## 🚀 원커맨드 설치 워크플로 **설정에서 업로드된 스킬까지 가장 빠른 방법 — 완전 자동화:** ```bash # 공식 설정에서 React 스킬 설치 (Claude에 자동 업로드) skill-seekers install --config react # 로컬 설정 파일에서 설치 skill-seekers install --config configs/custom.json # 업로드 없이 설치 (패키징만) skill-seekers install --config django --no-upload # 실행 없이 워크플로 미리보기 skill-seekers install --config react --dry-run ``` **실행 단계:** ``` 📥 단계 1: 설정 가져오기 (설정 이름이 제공된 경우) 📖 단계 2: 문서 스크래핑 ✨ 단계 3: AI 강화 📦 단계 4: 스킬 패키징 ☁️ 단계 5: Claude에 업로드 (선택사항, API Key 필요) ``` --- ## 📊 기능 매트릭스 Skill Seekers는 **12개 LLM 플랫폼**, **17가지 소스 유형**을 지원하며 모든 대상에서 완전한 기능 동등성을 제공합니다. **플랫폼:** Claude AI, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, MiniMax AI, 범용 Markdown, OpenCode, Kimi, DeepSeek, Qwen, OpenRouter, Together AI, Fireworks AI **소스 유형:** 문서 사이트, GitHub 저장소, PDF, Word (.docx), EPUB, 동영상, 로컬 코드베이스, Jupyter 노트북, 로컬 HTML, OpenAPI/Swagger, AsciiDoc, PowerPoint (.pptx), RSS/Atom 피드, Man 페이지, Confluence 위키, Notion 페이지, Slack/Discord 채팅 내보내기 전체 내용은 [전체 기능 매트릭스](docs/FEATURE_MATRIX.md)를 참조하세요. ### 빠른 플랫폼 비교 | 기능 | Claude | Gemini | OpenAI | Markdown | |------|--------|--------|--------|----------| | 형식 | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP | | 업로드 | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ 수동 | | 강화 | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ❌ 없음 | | 모든 스킬 모드 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | --- ## 사용 예제 ### 문서 스크래핑 ```bash # 문서 사이트 스크래핑 skill-seekers scrape --config configs/react.json # 설정 없이 빠른 스크래핑 skill-seekers scrape --url https://react.dev --name react # 비동기 모드 (3배 빠름) skill-seekers scrape --config configs/godot.json --async --workers 8 ``` ### PDF 추출 ```bash # 기본 PDF 추출 skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill # 고급 기능 skill-seekers pdf --pdf docs/manual.pdf --name myskill \ --extract-tables \ # 표 추출 --parallel \ # 빠른 병렬 처리 --workers 8 # 8개 CPU 코어 사용 # 스캔 PDF (필요: pip install pytesseract Pillow) skill-seekers pdf --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr ``` ### 동영상 추출 ```bash # 동영상 지원 설치 pip install skill-seekers[video] # 자막 + 메타데이터 pip install skill-seekers[video-full] # + Whisper 전사 + 시각 프레임 추출 # GPU 자동 감지 및 시각 종속성 설치 (PyTorch + easyocr) skill-seekers video --setup # YouTube 동영상에서 추출 skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial # YouTube 재생 목록에서 추출 skill-seekers video --playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist # 로컬 동영상 파일에서 추출 skill-seekers video --video-file recording.mp4 --name myrecording # 시각 프레임 분석으로 추출 (video-full 종속성 필요) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual # AI 강화 적용 (OCR 정리 + 완성도 높은 SKILL.md 생성) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2 # 동영상의 특정 구간 클리핑 (초, MM:SS, HH:MM:SS 형식 지원) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00 # 낮은 신뢰도 OCR 프레임에 Vision API 사용 (ANTHROPIC_API_KEY 필요) skill-seekers video --url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr # 이전에 추출된 데이터에서 스킬 재구축 (다운로드 건너뛰기) skill-seekers video --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial ``` > **전체 가이드:** [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)에서 전체 CLI 레퍼런스, > 시각 파이프라인 상세 정보, AI 강화 옵션, 문제 해결을 확인하세요. ### GitHub 저장소 분석 ```bash # 기본 저장소 스크래핑 skill-seekers github --repo facebook/react # 인증 설정 (더 높은 속도 제한) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here skill-seekers github --repo facebook/react # 포함 내용 커스터마이징 skill-seekers github --repo django/django \ --include-issues \ # GitHub Issues 추출 --max-issues 100 \ # Issue 수 제한 --include-changelog # CHANGELOG.md 추출 ``` ### 통합 다중 소스 스크래핑 **문서 + GitHub + PDF를 충돌 감지가 포함된 하나의 통합 스킬로 결합:** ```bash # 기존 통합 설정 사용 skill-seekers unified --config configs/react_unified.json # 또는 통합 설정 생성 cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF' { "name": "myframework", "merge_mode": "rule-based", "sources": [ { "type": "documentation", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "max_pages": 200 }, { "type": "github", "repo": "owner/myframework", "code_analysis_depth": "surface" } ] } EOF skill-seekers unified --config configs/myframework_unified.json ``` **충돌 감지가 자동으로 발견하는 항목:** - 🔴 **코드에 누락** (높음): 문서화되었으나 미구현 - 🟡 **문서에 누락** (중간): 구현되었으나 미문서화 - ⚠️ **시그니처 불일치**: 매개변수/타입 차이 - ℹ️ **설명 불일치**: 설명 차이 **전체 가이드:** [docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md) 참조. ### 프라이빗 설정 저장소 **프라이빗 Git 저장소를 사용하여 팀 간 커스텀 설정 공유:** ```bash # MCP 도구로 팀 프라이빗 저장소 등록 add_config_source( name="team", git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git", token_env="GITHUB_TOKEN" ) # 팀 저장소에서 설정 가져오기 fetch_config(source="team", config_name="internal-api") ``` **지원 플랫폼:** - GitHub (`GITHUB_TOKEN`), GitLab (`GITLAB_TOKEN`), Gitea (`GITEA_TOKEN`), Bitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`) **전체 가이드:** [docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/GIT_CONFIG_SOURCES.md) 참조. ## 작동 원리 ```mermaid graph LR A[문서 사이트] --> B[Skill Seekers] B --> C[스크래퍼] B --> D[AI 강화] B --> E[패키저] C --> F[정리된 참조 파일] D --> F F --> E E --> G[Claude 스킬 .zip] G --> H[Claude AI에 업로드] ``` 0. **llms.txt 감지** - llms-full.txt, llms.txt, llms-small.txt를 우선 확인 1. **스크래핑**: 문서의 모든 페이지 추출 2. **분류**: 콘텐츠를 주제별로 정리 (API, 가이드, 튜토리얼 등) 3. **강화**: AI가 문서를 분석하고 예제가 포함된 종합적인 SKILL.md 생성 4. **패키징**: 모든 내용을 Claude 준비 완료된 `.zip` 파일로 번들링 ## 📋 사전 요구 사항 **시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:** 1. **Python 3.10 이상** - [다운로드](https://www.python.org/downloads/) | 확인: `python3 --version` 2. **Git** - [다운로드](https://git-scm.com/) | 확인: `git --version` 3. **15–30분** (최초 설정 시간) **처음 사용하시나요?** → **[여기에서 시작: 확실한 빠른 시작 가이드](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯 --- ## 📤 Claude에 스킬 업로드 스킬이 패키징된 후, Claude에 업로드해야 합니다: ### 옵션 1: 자동 업로드 (API 기반) ```bash # API Key 설정 (일회성) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # 패키징 후 자동 업로드 skill-seekers package output/react/ --upload # 또는 기존 .zip 업로드 skill-seekers upload output/react.zip ``` ### 옵션 2: 수동 업로드 (API Key 불필요) ```bash # 스킬 패키징 skill-seekers package output/react/ # → output/react.zip 생성 # 그런 다음 수동으로 업로드: # - https://claude.ai/skills 방문 # - "스킬 업로드" 클릭 # - output/react.zip 선택 ``` ### 옵션 3: MCP (Claude Code) ``` Claude Code에서 직접 요청: "React 스킬을 패키징하고 업로드해 줘" ``` --- ## 🤖 AI 에이전트에 설치 Skill Seekers는 18개의 AI 코딩 에이전트에 스킬을 자동으로 설치할 수 있습니다. ```bash # 특정 에이전트에 설치 skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor # 모든 에이전트에 한 번에 설치 skill-seekers install-agent output/react/ --agent all # 설치 없이 미리보기 skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run ``` ### 지원되는 에이전트 | 에이전트 | 경로 | 유형 | |---------|------|------| | **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | 전역 | | **Cursor** | `.cursor/skills/` | 프로젝트 | | **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | 프로젝트 | | **Amp** | `~/.amp/skills/` | 전역 | | **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | 전역 | | **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | 전역 | | **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | 전역 | | **Roo Code** | `.roo/skills/` | 프로젝트 | | **Cline** | `.cline/skills/` | 프로젝트 | | **Aider** | `~/.aider/skills/` | 전역 | | **Bolt** | `.bolt/skills/` | 프로젝트 | | **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | 프로젝트 | | **Continue** | `~/.continue/skills/` | 전역 | | **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | 전역 | --- ## 🔌 MCP 통합 (26개 도구) Skill Seekers는 Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code + Cline 또는 IntelliJ IDEA에서 사용할 수 있는 MCP 서버를 제공합니다. ```bash # stdio 모드 (Claude Code, VS Code + Cline) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp # HTTP 모드 (Cursor, Windsurf, IntelliJ) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765 # 모든 에이전트 일괄 자동 설정 ./setup_mcp.sh ``` **전체 26개 도구:** - **핵심 (9개):** `list_configs`, `generate_config`, `validate_config`, `estimate_pages`, `scrape_docs`, `package_skill`, `upload_skill`, `enhance_skill`, `install_skill` - **확장 (10개):** `scrape_github`, `scrape_pdf`, `unified_scrape`, `merge_sources`, `detect_conflicts`, `add_config_source`, `fetch_config`, `list_config_sources`, `remove_config_source`, `split_config` - **벡터 DB (4개):** `export_to_chroma`, `export_to_weaviate`, `export_to_faiss`, `export_to_qdrant` - **클라우드 (3개):** `cloud_upload`, `cloud_download`, `cloud_list` **전체 가이드:** [docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md) --- ## ⚙️ 설정 ### 사용 가능한 프리셋 (24+) ```bash # 모든 프리셋 나열 skill-seekers list-configs ``` | 카테고리 | 프리셋 | |---------|--------| | **웹 프레임워크** | `react`, `vue`, `angular`, `svelte`, `nextjs` | | **Python** | `django`, `flask`, `fastapi`, `sqlalchemy`, `pytest` | | **게임 개발** | `godot`, `pygame`, `unity` | | **도구 및 DevOps** | `docker`, `kubernetes`, `terraform`, `ansible` | | **통합 (문서 + GitHub)** | `react-unified`, `vue-unified`, `nextjs-unified` 등 | ### 나만의 설정 만들기 ```bash # 옵션 1: 대화형 skill-seekers scrape --interactive # 옵션 2: 프리셋 복사 후 편집 cp configs/react.json configs/myframework.json nano configs/myframework.json skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### 설정 파일 구조 ```json { "name": "myframework", "description": "이 스킬을 사용할 시점", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "selectors": { "main_content": "article", "title": "h1", "code_blocks": "pre code" }, "url_patterns": { "include": ["/docs", "/guide"], "exclude": ["/blog", "/about"] }, "categories": { "getting_started": ["intro", "quickstart"], "api": ["api", "reference"] }, "rate_limit": 0.5, "max_pages": 500 } ``` ### 설정 저장 위치 도구는 다음 순서로 검색합니다: 1. 제공된 정확한 경로 2. `./configs/` (현재 디렉터리) 3. `~/.config/skill-seekers/configs/` (사용자 설정 디렉터리) 4. SkillSeekersWeb.com API (프리셋 설정) --- ## 📊 생성되는 내용 ``` output/ ├── godot_data/ # 스크래핑된 원시 데이터 │ ├── pages/ # JSON 파일 (페이지당 하나) │ └── summary.json # 개요 │ └── godot/ # 스킬 파일 ├── SKILL.md # 실제 예제가 포함된 강화 버전 ├── references/ # 분류된 문서 │ ├── index.md │ ├── getting_started.md │ ├── scripting.md │ └── ... ├── scripts/ # 비어 있음 (직접 추가 가능) └── assets/ # 비어 있음 (직접 추가 가능) ``` --- ## 🐛 문제 해결 ### 콘텐츠가 추출되지 않나요? - `main_content` 선택자를 확인하세요 - 시도해 보세요: `article`, `main`, `div[role="main"]` ### 데이터가 있는데 사용되지 않나요? ```bash # 강제 재스크래핑 rm -rf output/myframework_data/ skill-seekers scrape --config configs/myframework.json ``` ### 분류가 적절하지 않나요? 설정의 `categories` 섹션을 더 적합한 키워드로 편집하세요. ### 문서를 업데이트하고 싶으신가요? ```bash # 이전 데이터 삭제 후 재스크래핑 rm -rf output/godot_data/ skill-seekers scrape --config configs/godot.json ``` ### 강화가 작동하지 않나요? ```bash # API Key가 설정되어 있는지 확인 echo $ANTHROPIC_API_KEY # LOCAL 모드 시도 (Claude Code Max 사용, API Key 불필요) skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL # 백그라운드 강화 상태 모니터링 skill-seekers enhance-status output/react/ --watch ``` ### GitHub 속도 제한 문제? ```bash # GitHub 토큰 설정 (시간당 5000회 vs 익명 60회) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here # 또는 여러 프로필 설정 skill-seekers config --github ``` --- ## 📈 성능 | 작업 | 시간 | 참고 | |------|------|------| | 스크래핑 (동기) | 15–45분 | 최초 실행만, 스레드 기반 | | 스크래핑 (비동기) | 5–15분 | `--async` 플래그로 2–3배 빠름 | | 빌드 | 1–3분 | 캐시에서 빠른 재구축 | | 재구축 | <1분 | `--skip-scrape` 사용 | | 강화 (LOCAL) | 30–60초 | Claude Code Max 사용 | | 강화 (API) | 20–40초 | API Key 필요 | | 동영상 (자막) | 1–3분 | YouTube/로컬, 자막만 | | 동영상 (시각) | 5–15분 | + OCR 프레임 추출 | | 패키징 | 5–10초 | 최종 .zip 생성 | --- ## 📚 문서 ### 시작 가이드 - **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **신규 사용자는 여기에서 시작!** - **[QUICKSTART.md](QUICKSTART.md)** - 경험 있는 사용자를 위한 빠른 시작 - **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - 일반적인 문제와 해결 방법 - **[docs/QUICK_REFERENCE.md](docs/QUICK_REFERENCE.md)** - 한 페이지 치트 시트 ### 가이드 - **[docs/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - 10K–40K+ 페이지 문서 처리 - **[ASYNC_SUPPORT.md](ASYNC_SUPPORT.md)** - 비동기 모드 가이드 (2–3배 빠른 스크래핑) - **[docs/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/ENHANCEMENT_MODES.md)** - AI 강화 모드 가이드 - **[docs/MCP_SETUP.md](docs/MCP_SETUP.md)** - MCP 통합 설정 - **[docs/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/UNIFIED_SCRAPING.md)** - 다중 소스 스크래핑 - **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - 동영상 추출 전체 가이드 ### 통합 가이드 - **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - LangChain RAG - **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - Cursor IDE - **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - Windsurf IDE - **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline (VS Code) - **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - 모든 RAG 파이프라인 --- ## 📝 라이선스 MIT 라이선스 - 자세한 내용은 [LICENSE](LICENSE) 파일을 참조하세요 --- 즐거운 스킬 빌딩 되세요! 🚀 --- ## 🔒 보안 [](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers)