c-contacts
정보
이 Claude Skill은 개발자가 AppleScript 명령어를 사용하여 macOS 연락처 앱에서 직접 연락처 정보를 조회하고 검색할 수 있게 합니다. 이름으로 연락처를 검색하거나 모든 연락처를 나열하고, 별도의 CLI 도구 없이도 이메일 및 전화번호와 같은 세부 정보를 가져올 수 있습니다. macOS 연락처 데이터를 여러분의 워크플로우나 스크립트에 빠르게 통합하는 데 활용하세요.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add daxaur/openpaw -a claude-code/plugin add https://github.com/daxaur/openpawgit clone https://github.com/daxaur/openpaw.git ~/.claude/skills/c-contactsClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
Contacts — Address Book
Access macOS Contacts app via AppleScript. No CLI tool needed.
Commands
# Search for a contact by name
osascript -e 'tell application "Contacts"
set results to (every person whose name contains "John")
set output to ""
repeat with p in results
set output to output & name of p & linefeed
repeat with e in emails of p
set output to output & " Email: " & value of e & linefeed
end repeat
repeat with ph in phones of p
set output to output & " Phone: " & value of ph & linefeed
end repeat
set output to output & linefeed
end repeat
return output
end tell'
# Get all contact names
osascript -e 'tell application "Contacts" to get name of every person'
# Get a specific contact's email
osascript -e 'tell application "Contacts"
set p to first person whose name is "John Smith"
get value of every email of p
end tell'
# Get a specific contact's phone
osascript -e 'tell application "Contacts"
set p to first person whose name is "John Smith"
get value of every phone of p
end tell'
# Count contacts
osascript -e 'tell application "Contacts" to count every person'
# Search by email
osascript -e 'tell application "Contacts"
set results to (every person whose value of emails contains "john@")
get name of results
end tell'
Guidelines
- Always search by partial name (uses
contains) to be flexible - Return name, email, and phone by default
- If multiple matches, list all and let the user pick
- Contacts app does not need to be running — AppleScript handles it
- Never store contact details in memory files for privacy
- If asked "what's [name]'s number?", search contacts first, then memory
GitHub 저장소
연관 스킬
llamaguard
기타LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.
cost-optimization
기타이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.
quantizing-models-bitsandbytes
기타이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.
dispatching-parallel-agents
기타이 Claude Skill은 3개 이상의 독립적인 문제를 동시에 조사하고 해결하기 위해 다중 에이전트를 배치합니다. 공유 상태나 의존성 없이 해결 가능한 무관련 장애 시나리오에 맞게 설계되었습니다. 핵심 기능은 병렬 문제 해결로, 각 독립 문제 영역마다 하나의 에이전트를 할당하여 효율성을 극대화합니다.
