wheelry/deep-skill-finder

진짜 시험, 진짜 리뷰는 진짜 효과가 있는 기술을 찾아냅니다

에이전트 스킬 발견 엔진. 당신의 클로드 코드 / 코덱스 / 오픈클로 / 커서가 20만 + 생태계에서 모든 작업에 적합한 스킬을 자동으로 발견합니다.

영어 | 中文

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🚀 에이전트 설치 (30초)

이 프롬프트를 복사해서 에이전트에게 보내세요 (Claude Code / Codex / OpenClaw / 커서 / 40+ 지원):

그게 전부입니다 — 설치는 보통 15-30초 만에 완료됩니다. 마음에 들지 않으시나요? 한 번의 명령어로 언제든지 삭제할 수 있습니다. 다음에 에이전트가 스킬을 필요로 할 때, DSF가 후보를 찾아서 설치 전에 물어볼 것입니다.

사용

에이전트와 자연스럽게 대화하세요. 작업이 외부 스킬이 필요할 때, DSF는 자동으로 작동합니다:

DSF는 이유와 함께 순위가 매겨진 TOP-5를 반환합니다. 설치가 자동으로 완료→ 숫자를 확인하세요.

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왜 딥스킬파인더인가?

스킬 생태계는 빠르게 성장하고 있습니다. 문제는 더 이상 도구 부족이 아니라 — 점점 더 구분하기 어려워지고 있습니다: 어떤 스킬이 내 특정 임무에 진정으로 맞는가?

전통적인 스킬 디렉토리는 이름, 크리에이터 설명, 다운로드, 별자리를 보여줍니다. 이 목록들은 스킬이 발견 가능한지 인기가 있는지 알려주지만, 답을 내주지는 않습니다:

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🚀 Install in your Agent (30 seconds)

Copy this prompt, send it to your Agent (Claude Code / Codex / OpenClaw / Cursor / 40+ supported):

Please install the deep-skill-finder skill: download from
https://www.deepskill.market/api/v1/skill-finder, extract to local skills
directory, and enable it.

That’s it — install typically completes in 15-30 seconds. Don’t like it? Uninstall anytime with one command. Next time your Agent needs a skill, DSF will find candidates and ask you before installing.

Use

Talk to your Agent naturally. When a task needs an external Skill, DSF triggers automatically:

"Find me a skill that builds interactive dashboards from a CSV"
"Is there a skill for pulling stock market data?"
"Recommend a skill for translating technical docs into plain English"
"Set up a CI/CD pipeline that runs on every PR"

DSF returns a ranked TOP-5 with reasons. Confirm a number → installation completes automatically.

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Why deep-skill-finder

The Skill ecosystem is growing fast. The problem is no longer a lack of tools — it’s increasingly hard to tell: which Skill truly fits my specific task?

Traditional Skill directories show names, creator descriptions, downloads, and stars. These tell you whether a Skill is discoverable or popular, but they can’t answer:

• Has it actually run on tasks like yours? How were the results, latency, and token cost?
• Which Agents, environments, and workflows does it fit? Does it need extra credentials or complex setup?
• Where does it fail?

Every Skill describes what it claims to do; few tell you how it actually behaves. The real problem isn’t just “can I find it” — after finding candidates, you still lack grounds to choose:

• Relevant is not the same as suitable. A Skill’s name and description suggest what it might do, not whether it actually works well in your specific Agent, task, and environment.
• Real performance depends on the scenario. The same Skill can produce completely different results across tasks, Agents, and environments. Context-free generic ratings rarely help you judge fit.