JSPM

dlabs

2.1.0
  • ESM via JSPM
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  • Export Map
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  • Score
    100M100P100Q57457F
  • License MIT

Dante Labs Agentic School - AI Agent Skill Installer for Claude Code, Gemini, OpenClaw and more

Package Exports

    This package does not declare an exports field, so the exports above have been automatically detected and optimized by JSPM instead. If any package subpath is missing, it is recommended to post an issue to the original package (dlabs) to support the "exports" field. If that is not possible, create a JSPM override to customize the exports field for this package.

    Readme

    DanteLabs Agentic School

    에이전틱 비즈니스 교육 및 실무를 위한 Claude Code 플러그인 마켓플레이스입니다.

    개요

    이 프로젝트는 GTM Agents 스타일의 전략 에이전트와 실제 생성/분석 도구를 통합하여, 엔드투엔드 비즈니스 자동화를 제공합니다.

    현재 마케팅 자동화(8개), 데이터 사이언스(9개), GCP 클라우드(1개), 미디어 제작(1개), 트레이딩(1개) 플러그인이 구현되어 있으며, 향후 일반 비즈니스 등으로 확장될 예정입니다.

    지원 영역

    영역 상태 설명 플러그인 수
    🎯 Marketing ✅ 구현완료 브랜드 분석 → 크리에이티브 제작 8개
    📊 Data Science ✅ 구현완료 데이터 분석 → 모델 학습 → 배포 9개
    ☁️ GCP ✅ 구현완료 GCP VM 배포 가이드 및 자동화 1개
    🎵 Media ✅ 구현완료 AI 음성 생성, 사운드 이펙트, 비디오 편집 1개
    📈 Trading ✅ 구현완료 키움증권 API, OpenDART 공시/재무 데이터 1개
    💼 Business Ops 🔜 예정 워크플로우 → 자동화 → 리포팅 -

    특징

    • 모듈식 플러그인 아키텍처: 영역별 독립적인 플러그인 구성
    • 전문 에이전트: 각 단계별 전문성을 갖춘 AI 에이전트
    • 실행 커맨드: 직접 실행 가능한 작업 커맨드
    • 전문 스킬: 도메인 지식 및 프레임워크
    • AI 생성 도구 내장: kie-image-generator, kie-video-generator (common 플러그인)
    • 완전 자동화 파이프라인: 엔드투엔드 자동화 (마케팅 6단계, 데이터 사이언스 10단계)

    설치

    NPX로 빠른 설치 (권장)

    # 전체 플러그인 설치
npx dlabs install

# 특정 플러그인만 설치
npx dlabs install brand-analytics

# 설치 경로 지정
npx dlabs install --path ./my-project

# 플러그인 목록 보기
npx dlabs list

# 플러그인 상세 정보
npx dlabs info content-creation

# 플러그인 삭제
npx dlabs uninstall brand-analytics

    CLI 옵션

    옵션 설명
    --path, -p 설치 경로 (기본: 현재 디렉토리)
    --target, -t 타겟 플랫폼 (claude, gemini, antigravity, codex, opencode, openclaw, agents)
    --force, -f 기존 파일 덮어쓰기
    --common common 유틸리티 포함
    --dry-run 미리보기 (실제 설치 안함)
    --json JSON 형식 출력 (list, info)
    -v, --verbose 상세 정보 표시
    -l, --lang 언어 설정 (en, ko) - 기본: en

    멀티플랫폼 설치

    --target 옵션으로 다양한 AI 코딩 도구에 플러그인을 설치할 수 있습니다.

    # Claude Code (기본값, --target 생략 가능)
npx dlabs install gcp-openclaw

# Gemini CLI
npx dlabs install gcp-openclaw --target gemini

# Google Antigravity IDE
npx dlabs install gcp-openclaw --target antigravity

# OpenAI Codex CLI
npx dlabs install gcp-openclaw --target codex

# OpenCode
npx dlabs install gcp-openclaw --target opencode

    플랫폼별 호환성

    플랫폼 디렉토리 Skills Agents Commands
    claude (기본) .claude/ ✅ ✅ ✅
    gemini .gemini/ ✅ ✅ ❌ skip
    antigravity .agent/ ✅ ❌ skip ❌ skip
    codex .agents/ ✅ ❌ skip ❌ skip
    opencode .opencode/ ✅ ✅ ✅
    openclaw ~/.openclaw/ ✅ ❌ skip ❌ skip
    agents .agents/ ✅ ❌ skip ❌ skip

    Note: 모든 플러그인의 Skills는 모든 플랫폼에서 설치됩니다. Agents/Commands는 해당 플랫폼이 지원하지 않으면 자동으로 skip됩니다.

    샘플 다운로드

    학습용 샘플 파일을 다운로드하여 마케팅 자동화 파이프라인을 직접 체험해볼 수 있습니다.

    # 사용 가능한 샘플 목록 보기
npx dlabs sample --list

# 특정 샘플 다운로드
npx dlabs sample marketing

# 전체 샘플 다운로드
npx dlabs sample --all

# 다운로드 경로 지정
npx dlabs sample marketing --path ./my-project

# 기존 파일 덮어쓰기
npx dlabs sample marketing --force

    샘플을 다운로드하면 samples/ 폴더에 학습 자료가 저장됩니다:

    samples/
├── marketing/
│   ├── dante-coffee-agentic-marketing-scenario.md  # 마케팅 시나리오 가이드
│   └── dante-coffee-brand-brief.md                 # 브랜드 브리프 예시
└── datascience/
    └── creditcard.csv                              # 신용카드 사기 탐지 데이터셋

    Tip: 다운로드한 브랜드 브리프를 사용하여 /analyze-brand --brand-doc ./samples/marketing/dante-coffee-brand-brief.md 명령어로 전체 파이프라인을 실행해볼 수 있습니다.

    Claude Code에서 플러그인 사용

    방법 1: 프로젝트별 설치 (권장)

    NPX로 설치하면 프로젝트의 .claude/ 폴더에 플러그인이 설치됩니다.

    # 프로젝트 폴더에서 실행
cd my-project
npx dlabs install

# Claude Code 실행 - 자동으로 .claude/ 폴더 인식
claude

    설치 후 구조:

    my-project/
├── .claude/
│   ├── agents/           # 에이전트 정의
│   │   └── brand-analytics/
│   │       └── brand-strategist.md
│   ├── commands/         # 슬래시 명령어
│   │   └── brand-analytics/
│   │       └── analyze-brand.md
│   └── skills/           # 스킬 (스크립트 포함)
│       ├── brand-positioning/
│       └── pptx/
└── ...

    방법 2: 플러그인 디렉토리 직접 지정

    레포지토리를 클론하여 플러그인 디렉토리로 사용:

    # 레포지토리 클론
git clone https://github.com/dandacompany/dantelabs-agentic-school.git

# Claude Code 실행 시 플러그인 디렉토리 지정
claude --plugin-dir ./dantelabs-agentic-school

    방법 3: 전역 설치

    홈 디렉토리의 .claude/에 설치하여 모든 프로젝트에서 사용:

    # 홈 디렉토리에 설치
npx dlabs install --path ~

# 이후 모든 프로젝트에서 플러그인 사용 가능
claude

    방법 4: Claude Code 세션 내 마켓플레이스 설치

    Claude Code 실행 중 슬래시 명령어로 직접 마켓플레이스를 등록하고 플러그인을 설치할 수 있습니다.

    1. 마켓플레이스 추가

    # GitHub 저장소로 추가
/plugin marketplace add dandacompany/dantelabs-agentic-school

    2. 플러그인 설치

    # 특정 플러그인 설치
/plugin install brand-analytics@dantelabs-agentic-school

# 또는 /plugin 실행 후 Discover 탭에서 검색하여 설치
/plugin

    3. 설치된 플러그인 확인

    # 플러그인 목록 확인
/plugin

    Tip: /plugin 명령어 실행 후 Discover 탭에서 마켓플레이스의 모든 플러그인을 검색하고 설치할 수 있습니다.

    플러그인 사용 확인

    Claude Code 실행 후 /help 명령어로 설치된 커맨드를 확인할 수 있습니다:

    # Claude Code 내에서
/help

# 설치된 커맨드 예시 (마케팅)
/analyze-brand --brand-doc ./brand-brief.md
/create-segments
/build-persona --segment "워라밸 직장인"

# 설치된 커맨드 예시 (데이터 사이언스)
/profile-data --data-path "./data/creditcard.csv"
/train-model --algorithm xgboost
/deploy-model --model-path "./models/model.pkl"

    🔧 Common Plugins

    여러 플러그인에서 공통으로 사용하는 유틸리티 스킬을 제공합니다.

    common

    컴포넌트 이름 설명
    Skill auth-manager API 키 및 인증 정보 관리 가이드
    Skill pptx 마케팅 프레젠테이션 제작 도구
    Skill pdf 마케팅 PDF 문서 제작 및 처리 도구
    Skill docx 마케팅 Word 문서 제작 도구
    Skill kie-image-generator Kie.ai 기반 AI 이미지 생성
    Skill kie-video-generator Kie.ai 기반 AI 비디오 생성

    auth-manager 스킬

    외부 서비스 API 키를 안전하게 관리하는 방법을 안내합니다.

    지원 서비스

    서비스 환경변수 용도
    Kie.ai KIEAI_API_KEY, KIE_AI_API_KEY 이미지/비디오 생성
    OpenRouter OPENROUTER_API_KEY LLM API 라우팅
    OpenAI OPENAI_API_KEY GPT API

    인증 설정 (권장)

    # ~/.claude/auth/kie-ai.env 파일 생성
KIEAI_API_KEY=your_api_key_here
KIE_AI_API_KEY=your_api_key_here

    크레딧 확인

    # 이미지 생성 크레딧
python ~/.claude/skills/kie-image-generator/scripts/generate_image.py --credits

# 비디오 생성 크레딧
python ~/.claude/skills/kie-video-generator/scripts/generate_video.py --credits

    문서 제작 스킬

    마케팅 문서, 프레젠테이션, PDF를 생성하고 편집하는 도구입니다.

    pptx 스킬

    마케팅 프레젠테이션 제작을 위한 PowerPoint 생성/편집 도구입니다.

    기능 설명
    새 프레젠테이션 생성 HTML → PPTX 변환
    기존 파일 편집 OOXML 직접 편집
    템플릿 기반 생성 기업 템플릿 활용

    지원 프레젠테이션 유형:

    • 캠페인 제안서
    • 브랜드 소개서
    • 분석 리포트

    pdf 스킬

    마케팅 PDF 문서 제작 및 처리를 위한 종합 도구입니다.

    기능 설명
    텍스트/테이블 추출 PDF → 텍스트/CSV
    PDF 병합/분할 캠페인 패키지 생성
    PDF 생성 Markdown/HTML → PDF

    지원 문서 유형:

    • 캠페인 리포트
    • 브랜드 브로슈어
    • 경쟁사 분석 리포트

    docx 스킬

    마케팅 문서 제작을 위한 Word 문서 생성/편집 도구입니다.

    기능 설명
    새 문서 생성 Markdown → DOCX
    기존 문서 편집 OOXML 편집, 템플릿 변수 치환
    변경 추적 Redlining 지원

    지원 문서 유형:

    • 마케팅 기획서
    • 브랜드 가이드라인
    • 캠페인 브리프

    🎯 Marketing Plugins

    브랜드 분석부터 크리에이티브 제작까지 6단계 마케팅 파이프라인을 제공합니다.

    컴포넌트 현황

    항목 개수
    플러그인 21개 (common 1 + marketing 8 + data-science 9 + gcp 1 + media 1 + trading 1)
    에이전트 15개
    커맨드 23개
    스킬 34개 (common 6 + marketing 13 + data-science 9 + gcp 1 + media 3 + trading 2)

    플러그인 목록

    1. brand-analytics

    브랜드 소개서를 분석하여 전략 브리프를 생성합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Agent brand-strategist 브랜드 전략 분석
    Agent competitive-analyst 경쟁사 분석
    Command /analyze-brand 브랜드 분석 실행
    Skill brand-positioning 포지셔닝 프레임워크

    2. customer-segmentation

    데이터 기반 고객 세그먼트를 설계합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Agent segmentation-architect 세그먼트 설계
    Agent data-analyst 데이터 분석
    Command /create-segments 세그먼트 생성
    Skill segmentation-framework 세그먼테이션 방법론
    Skill activation-map 세그먼트 활성화 맵

    3. persona-builder

    타겟 세그먼트의 상세 페르소나를 생성합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Agent persona-architect 페르소나 설계
    Agent customer-insights-partner 고객 인사이트
    Command /build-persona 페르소나 카드 생성
    Skill persona-framework 페르소나 작성 가이드

    4. social-strategy

    페르소나 기반 채널 전략을 수립합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Agent social-strategy-director 채널 전략 총괄
    Agent channel-analyst 채널별 분석
    Command /plan-channels 채널 전략 수립
    Skill channel-roadmap 채널 로드맵
    Skill content-pillars 콘텐츠 필러 설계

    5. content-creation

    채널별 홍보 카피와 스크립트를 생성합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Agent copy-strategist 카피 전략
    Agent conversion-copywriter 전환 카피 작성
    Agent script-writer 영상 스크립트
    Command /generate-copy 카피 생성
    Command /write-script 스크립트 작성
    Skill message-architecture 메시지 구조
    Skill hook-formulas 훅 작성 공식

    6. creative-production

    실제 이미지와 비디오를 생성합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Agent creative-director 크리에이티브 총괄
    Agent production-coordinator 제작 조율
    Command /create-image AI 이미지 생성
    Command /create-video AI 비디오 생성
    Skill image-prompt-guide 이미지 프롬프트 가이드
    Skill video-production 비디오 제작 가이드

    Note: 이미지/비디오 생성을 위한 kie-image-generator, kie-video-generator 스킬은 common 플러그인에 포함되어 있습니다.

    7. campaign-orchestration

    전체 마케팅 파이프라인을 통합 실행합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Agent campaign-director 캠페인 총괄
    Agent workflow-coordinator 워크플로우 조율
    Command /run-full-pipeline 전체 파이프라인 실행
    Command /run-phase 특정 단계 실행
    Skill pipeline-framework 파이프라인 프레임워크

    8. market-research

    시장 분석 리포트 및 데이터 시각화를 생성합니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Skill analysis-reports 시장 분석 리포트 템플릿
    Skill diagram-generator 데이터 시각화 다이어그램 생성

    사용 예시

    전체 캠페인 실행

    /run-full-pipeline --brand-doc "./brand-brief.md"

    단계별 실행

    # 1. 브랜드 분석
/analyze-brand --brand-doc "./brand-brief.md"

# 2. 세그먼트 생성
/create-segments --brand-doc "./brand-strategy-brief.md"

# 3. 페르소나 생성
/build-persona --segment "워라밸 직장인"

# 4. 채널 전략
/plan-channels --persona "김지현"

# 5. 카피 생성
/generate-copy --channel instagram --persona "김지현"

# 6. 이미지/비디오 생성
/create-image --concept "커피 라이프스타일" --type lifestyle
/create-video --concept "드립백 추출" --duration 15s

    파이프라인 구조

    Brand Document
       ↓
┌─────────────────┐
│ Phase 1: Brand  │ → Brand Strategy Brief
│    Analysis     │
└─────────────────┘
       ↓
┌─────────────────┐
│ Phase 2: Seg-   │ → Segment Profiles
│  mentation      │
└─────────────────┘
       ↓
┌─────────────────┐
│ Phase 3:        │ → Persona Cards
│  Persona        │
└─────────────────┘
       ↓
┌─────────────────┐
│ Phase 4: Channel│ → Channel Plan, Calendar
│   Strategy      │
└─────────────────┘
       ↓
┌─────────────────┐
│ Phase 5: Content│ → Copy, Scripts
│   Creation      │
└─────────────────┘
       ↓
┌─────────────────┐
│ Phase 6: Creative│ → Images, Videos
│   Production    │
└─────────────────┘
       ↓
Complete Campaign Assets

    📊 Data Science Plugins ⭐ NEW

    데이터 분석부터 모델 학습, 배포까지 10단계 자동화 파이프라인을 제공합니다.

    기본 파이프라인 (4개)

    # 플러그인 설명 주요 기능
    1 data-profiling 데이터 품질 검증 및 EDA ydata-profiling, A4 전략 레포트
    2 feature-engineering 특성 변환 및 전처리 RobustScaler, 시간 특성, 파이프라인 저장
    3 imbalance-handling 클래스 불균형 처리 SMOTE, ADASYN, BorderlineSMOTE
    4 model-selection 모델 학습 및 평가 XGBoost, LightGBM, Random Forest

    고급 파이프라인 (5개) ⭐

    # 플러그인 설명 주요 기능
    5 hyperparameter-tuning 자동 하이퍼파라미터 최적화 Optuna TPE, Median Pruner, +2-4% 성능 향상
    6 model-evaluation 모델 성능 심층 분석 Feature Importance, Learning Curves, CV
    7 shap-analysis 예측 설명 및 해석 SHAP Values, Waterfall Plot, Force Plot
    8 model-monitoring 프로덕션 모델 추적 Data Drift (PSI, KS), Alert System
    9 model-deployment API 배포 FastAPI, Swagger UI, Docker

    파이프라인 구조

    Raw Data
    ↓
1️⃣  Data Profiling (HTML Report)
    ↓
2️⃣  EDA Analysis (A4 Strategy Report)
    ↓
3️⃣  Feature Engineering (Scaling, Time Features)
    ↓
4️⃣  Imbalance Handling (SMOTE)
    ↓
5️⃣  Model Training (XGBoost, LightGBM, RF)
    ↓
6️⃣  Hyperparameter Tuning (Optuna, 50-100 trials) ⭐
    ↓
7️⃣  Model Evaluation (Feature Importance, Curves) ⭐
    ↓
8️⃣  SHAP Analysis (Prediction Explanation) ⭐
    ↓
9️⃣  Model Monitoring (Drift Detection, Alerts) ⭐
    ↓
🔟 Model Deployment (FastAPI, Docker) ⭐
    ↓
Production API Server

    사용 예시

    프로젝트 초기화

    # 새 데이터 사이언스 프로젝트 생성
python scripts/init_project.py --name my-ml-project

# 데이터 복사
cp /path/to/data.csv projects/my-ml-project/data/raw/

    기본 파이프라인 (1-4단계)

    # 1. 데이터 프로파일링
/profile-data --data-path "projects/my-ml-project/data/raw/data.csv" --target-column "target"

# 2. EDA 분석
/analyze-profile --data-path "projects/my-ml-project/data/raw/data.csv" --target-column "target"

# 3. 특성 엔지니어링
/engineer-features --data-path "projects/my-ml-project/data/raw/data.csv" --target-column "target"

# 4. 불균형 처리
/balance-data \
  --X-path "projects/my-ml-project/data/processed/data_processed_X.csv" \
  --y-path "projects/my-ml-project/data/processed/data_processed_y.csv" \
  --method smote

    고급 파이프라인 (5-10단계) ⭐

    # 5. 모델 학습 (베이스라인)
/train-model \
  --X-train-path "projects/my-ml-project/data/processed/X_train_balanced.csv" \
  --y-train-path "projects/my-ml-project/data/processed/y_train_balanced.csv" \
  --X-test-path "projects/my-ml-project/data/processed/X_test.csv" \
  --y-test-path "projects/my-ml-project/data/processed/y_test.csv" \
  --algorithm xgboost

# 6. 하이퍼파라미터 튜닝
/tune-hyperparameters \
  --X-train-path "projects/my-ml-project/data/processed/X_train_balanced.csv" \
  --y-train-path "projects/my-ml-project/data/processed/y_train_balanced.csv" \
  --n-trials 50

# 7. 모델 평가
/evaluate-model \
  --model-path "projects/my-ml-project/outputs/models/xgboost_tuned_model.pkl" \
  --X-test-path "projects/my-ml-project/data/processed/X_test.csv" \
  --y-test-path "projects/my-ml-project/data/processed/y_test.csv"

# 8. SHAP 분석
/analyze-shap \
  --model-path "projects/my-ml-project/outputs/models/xgboost_tuned_model.pkl" \
  --X-test-path "projects/my-ml-project/data/processed/X_test.csv"

# 9. 모델 모니터링
/monitor-model \
  --model-path "projects/my-ml-project/outputs/models/xgboost_tuned_model.pkl" \
  --reference-data "projects/my-ml-project/data/processed/X_train_balanced.csv" \
  --current-data "projects/my-ml-project/data/production/prod_data.csv"

# 10. API 배포
/deploy-model \
  --model-path "projects/my-ml-project/outputs/models/xgboost_tuned_model.pkl" \
  --X-sample-path "projects/my-ml-project/data/processed/X_train_balanced.csv"

    성능 개선 과정

    신용카드 사기 탐지 예시 (284,807건, 1:578 불균형)

    단계 F1-Score PR-AUC 개선
    베이스라인 (XGBoost) 0.83 0.87 -
    + 하이퍼파라미터 튜닝 0.86 0.89 +3.6%
    + Feature Selection 0.87 0.90 +4.8%
    + Threshold 최적화 0.88 0.91 +6.0%

    프로젝트 구조

    projects/{project-name}/
├── data/
│   ├── raw/              # 원본 데이터
│   ├── processed/        # 전처리 데이터
│   └── production/       # 프로덕션 데이터 (모니터링용)
├── outputs/
│   ├── models/           # 학습/튜닝 모델
│   ├── reports/          # HTML/Markdown 리포트
│   ├── evaluations/      # 평가 시각화
│   ├── shap/            # SHAP 분석
│   └── monitoring/       # Drift 리포트
├── deployment/          # FastAPI 서버
│   ├── app.py
│   ├── Dockerfile
│   └── docker-compose.yml
└── notebooks/           # Jupyter 노트북

    활용 시나리오

    시나리오 소요 시간 예상 성능 산출물
    신속 프로토타입 3시간 F1 0.80-0.85 베이스라인 모델
    프로덕션 모델 3일 F1 0.85-0.90 튜닝 모델 + 평가
    엔터프라이즈 1주 F1 0.90+ API + 모니터링 + 문서

    상세 가이드

    ☁️ GCP Plugins

    Google Cloud Platform 배포 가이드 및 자동화 도구를 제공합니다.

    gcp-openclaw

    GCP VM 인스턴스에 OpenClaw를 배포하는 포괄적인 가이드입니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Command /deploy-openclaw GCP VM 생성 및 OpenClaw 배포 가이드 실행
    Skill gcp-openclaw GCP 배포 전체 워크플로 (VM, SSH, OpenClaw, GOG CLI)

    사용 예시

    # 기본 설정으로 배포 가이드 실행
/deploy-openclaw

# 서울 리전에 커스텀 설정으로 배포
/deploy-openclaw --zone asia-northeast3-a --machine-type e2-medium --instance-name openclaw-kr

    배포 파이프라인

    1. GCP 인증 및 프로젝트 설정
    ↓
2. VM 인스턴스 생성 (Ubuntu 22.04 LTS)
    ↓
3. SSH 구성 및 접속
    ↓
4. 의존성 설치 (Node.js v22+, Go 1.23+)
    ↓
5. OpenClaw 설치 및 초기화
    ↓
6. GOG CLI 설치 및 인증
    ↓
7. SSH 터널링으로 대시보드 접속

    🎵 Media Plugins

    AI 기반 오디오 제작 및 비디오 편집 도구를 제공합니다.

    media-fx

    ElevenLabs AI API를 통한 고품질 음성 생성, 사운드 이펙트, AI 비디오 편집 도구입니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Command /generate-speech 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환 (29개 언어)
    Command /generate-sound-effect 텍스트 설명으로 사운드 이펙트 생성
    Command /list-voices 사용 가능한 음성 목록 조회 및 필터링
    Skill elevenlabs-api ElevenLabs API 전체 가이드 (TTS, Sound Effects, Voice Cloning)
    Skill video-editor Whisper STT + ElevenLabs TTS 기반 자동 비디오 편집
    Skill ffmpeg-cli FFmpeg 멀티미디어 처리 가이드 (13개 작업, 필터, 레시피)

    주요 기능

    1. Text-to-Speech (TTS)

    • 29개 이상 언어 지원 (한국어, 영어, 일본어 등)
    • 음성 설정 커스터마이징 (stability, similarity, style, speed)
    • 다양한 출력 포맷 (MP3, WAV, PCM, Opus)
    • 스트리밍 TTS (WebSocket)

    2. Sound Effects

    • 텍스트 설명으로 사운드 이펙트 생성
    • 0.5~30초 길이 조절 가능
    • 루프 사운드 생성 지원
    • 게임, 영화, Foley 사운드 등 다양한 용도

    3. Voice Management

    • 사용 가능한 음성 목록 조회
    • 필터링 (성별, 억양, 나이, 용도)
    • 음성 샘플 다운로드
    • 커스텀 음성 클론 (Instant & Professional)

    4. Video Editor

    • Whisper STT로 무음/재촬영/쓰레기 구간 자동 감지 및 제거
    • ElevenLabs TTS로 나레이션 자동 교체
    • 한국어 텍스트 분석 기반 동적 무음 트리밍
    • 스크린 녹화, 강의 영상, 나레이션 영상에 최적화

    사용 예시

    # 플러그인 설치
npx dlabs install media-fx

# 텍스트를 음성으로 변환
/generate-speech --text "안녕하세요, ElevenLabs 음성입니다." --output hello.mp3

# 사운드 이펙트 생성
/generate-sound-effect --description "빗소리와 천둥소리" --duration 10.0 --output rain.mp3

# 음성 목록 조회
/list-voices --gender female --accent american

# 비디오 편집 (Whisper 분석 → 편집 → TTS 나레이션 → 무음 트리밍)
python ~/.claude/skills/video-editor/scripts/video_editor.py analyze recording.mp4
python ~/.claude/skills/video-editor/scripts/video_editor.py execute recording.mp4 recording_edit_plan.json

    인증 설정

    ~/.claude/auth/elevenlabs.env 파일 생성:

    ELEVENLABS_API_KEY=your_api_key_here
ELEVENLABS_BASE_URL=https://api.elevenlabs.io/v1/

    활용 시나리오

    시나리오 용도 예시
    팟캐스트/오디오북 내레이션 생성 긴 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환
    게임 개발 효과음/대사 캐릭터 대사, 배경음, 효과음 생성
    영상 제작 보이스오버/편집 다국어 보이스오버, 자동 비디오 편집
    마케팅 광고 음성 제품 홍보 음성, 브랜드 음성 클론
    강의 녹화 후처리 무음/재촬영 제거, TTS 나레이션 교체

    📈 Trading Plugins

    한국 주식 트레이딩을 위한 API 연동 도구를 제공합니다.

    trading-tools

    키움증권 REST API와 OpenDART(금융감독원 전자공시시스템) API를 활용한 주식 데이터 조회 및 거래 도구입니다.

    컴포넌트 이름 설명
    Skill kiwoom-api 키움증권 REST API (OAuth, 주가 조회, 계좌 자산, 매매 주문)
    Skill opendart-api OpenDART 기업 공시, 재무제표, 배당정보, 대량보유 조회

    주요 기능

    1. Kiwoom API

    • OAuth 2.0 인증 및 토큰 캐싱
    • 주식 기본정보 조회 (ka10001): PER, PBR, ROE, 시가총액 등
    • 계좌 자산 현황 (kt00004): 예수금, 보유종목, 손익률
    • 일별 잔고 수익률 (ka01690): 종목별 비중 및 수익률
    • 매수/매도 주문 (kt10000, kt10001)
    • 모의투자/실전투자 환경 전환
    • 30+ API 엔드포인트 레퍼런스 (시세, 순위, 기관/외국인, 공매도 등)

    2. OpenDART API

    • 기업 공시 검색 (정기/수시/주요사항)
    • 재무제표 조회 (분기/반기/연간, 개별/연결)
    • 배당 정보 조회
    • 대량보유 현황 (5%+ 지분)
    • 종목코드 ↔ DART 고유번호 변환 스크립트
    • 시가총액 상위 45개 종목 매핑 테이블

    사용 예시

    # 플러그인 설치
npx dlabs install trading-tools

# .env 설정
cp .claude/skills/kiwoom-api/.env.example .env
# .env 파일에 API Key/Secret 입력

# Python에서 사용
python3 -c "
from kiwoom_api_client_template import KiwoomAPIClient
client = KiwoomAPIClient()
info = client.get_stock_info('005930')  # 삼성전자
print(f'{info[\"stk_nm\"]}: {abs(int(info[\"cur_prc\"])):,}원')
"

# OpenDART 공시 조회
source .env
python3 .claude/skills/opendart-api/scripts/get_disclosures.py 00126380 --important

    인증 설정

    # 키움증권 (openapi.kiwoom.com에서 발급)
TRADING_ENV=mock
KIWOOM_REST_API_KEY=your_api_key_here
KIWOOM_REST_API_SECRET=your_api_secret_here
KIWOOM_ACCOUNT_NO=5012345678

# OpenDART (opendart.fss.or.kr에서 발급)
DART_API_KEY=your_dart_api_key_here

    🔜 Coming Soon

    💼 Business Ops Plugins (예정)

    비즈니스 워크플로우 자동화

    • workflow-automation: 워크플로우 자동화
    • reporting: 리포팅 및 문서 생성
    • integration: 외부 시스템 연동

    요구사항

    • Claude Code CLI
    • Node.js 18.0.0 이상 (NPX CLI용)
    • Python 3.8+ (데이터 사이언스 플러그인)

    이미지/비디오 생성 스킬(kie-image-generator, kie-video-generator)은 common 플러그인에 포함되어 있습니다. API 키 설정은 auth-manager 스킬 참조

    라이선스

    MIT License

    제작

    Dante Labs

    ☕ 커피 한 잔 후원: buymeacoffee.com/dante.labs