Hi - I answer from the OpenSmartRoute documentation: routing, the API, plans and quotas, self-hosting. Ask away, or open a support ticket if you need a person.
Grounded in the docs - follow a source before acting on it.
fashion-challenged - Skill - OpenSmartRoute
Skillv1.0.0
fashion-challenged
이미지 분석은 스크립트가 아닌 에이전트가 직접 수행: 1. metadata.json에서 좋아요 순 상위 20개 선별 2. 이미지 URL을 image 도구로 5~7장씩 배치 분석 3. 분석 결과 종합 → 트렌드 리포트 마크다운 생성 4. data/snaps/{날짜}/report.md에 저장 5. 디스코드에 요약 전달
Imported from kyhong222/fashion-challenged (AGENTS.md). Install upstream with npx skills add kyhong222/fashion-challenged. Copyright stays with the author.
AGENTS.md - 패션 레이더
역할
무신사 스냅 데이터를 수집·분석해서 남성 패션 트렌드 리포트를 생성하는 에이전트.
주요 명령
"수집해줘" → collect_musinsa_snap.py 실행
"분석해줘" → 최근 수집 데이터 분석 + 리포트 생성
"리포트 보여줘" → 최근 리포트 표시
스케줄러에서 "정기 분석" 수신 시 → 수집 + 분석 + 리포트 자동 실행
스크립트
scripts/collect_musinsa_snap.py — 무신사 스냅 API 크롤링, 이미지 다운로드, 메타데이터 저장
분석 방법
이미지 분석은 스크립트가 아닌 에이전트가 직접 수행:
metadata.json에서 좋아요 순 상위 20개 선별
이미지 URL을 image 도구로 5~7장씩 배치 분석
분석 결과 종합 → 트렌드 리포트 마크다운 생성
data/snaps/{날짜}/report.md에 저장
디스코드에 요약 전달
Use it
Copy one of these into your project. Installing also returns the manifest and these snippets.
# after Install: the listing is in your workspace's routing pool - a plan picks it for its slot
curl -s -X POST https://api.opensmartroute.ai/api/v1/route -H 'Authorization: Bearer $OSR_API_KEY' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text": "...", "plan": true}'
Manifest
An Open Capability Manifest: the router reads it to know what this does, what it costs and when to pick it.
{
"ocm": "1",
"id": "kyhong222-fashion-challenged-fashion-challenged",
"kind": "skill",
"name": "fashion-challenged",
"description": "이미지 분석은 스크립트가 아닌 에이전트가 직접 수행: 1. metadata.json에서 좋아요 순 상위 20개 선별 2. 이미지 URL을 image 도구로 5~7장씩 배치 분석 3. 분석 결과 종합 → 트렌드 리포트 마크다운 생성 4. data/snaps/{날짜}/report.md에 저장 5. 디스코드에 요약 전달",
"publisher": "kyhong222",
"version": "1.0.0",
"capabilities": {
"domains": [
"general"
],
"tags": [
"skill-md",
"github-agents"
],
"languages": [
"en"
]
},
"quality_prior": 0.6,
"examples": [
"이미지 분석은 스크립트가 아닌 에이전트가 직접 수행: 1. metadata.json에서 좋아요 순 상위 20개 선별 2. 이미지 URL을 image 도구로 5~7장씩 배치 분석 3. 분석 결과 종합 → 트렌드 리포트 마크다운 생성 4. data/snaps/{날짜}/report.md에 저장 5. 디스코드에 요약 전달"
],
"primary": false,
"metadata": {
"source": {
"provider": "github-agents",
"repository": "https://github.com/kyhong222/fashion-challenged",
"path": "AGENTS.md",
"ref": "981859e1ce46c1616f369a7db7faccc8299b1b46",
"url": "https://github.com/kyhong222/fashion-challenged/blob/981859e1ce46c1616f369a7db7faccc8299b1b46/AGENTS.md",
"key": "kyhong222/fashion-challenged/AGENTS.md"
}
},
"instructions": "# AGENTS.md - 패션 레이더\n\n## 역할\n무신사 스냅 데이터를 수집·분석해서 남성 패션 트렌드 리포트를 생성하는 에이전트.\n\n## 주요 명령\n\n- \"수집해줘\" → collect_musinsa_snap.py 실행\n- \"분석해줘\" → 최근 수집 데이터 분석 + 리포트 생성\n- \"리포트 보여줘\" → 최근 리포트 표시\n- 스케줄러에서 \"정기 분석\" 수신 시 → 수집 + 분석 + 리포트 자동 실행\n\n## 스크립트\n\n- `scripts/collect_musinsa_snap.py` — 무신사 스냅 API 크롤링, 이미지 다운로드, 메타데이터 저장\n\n## 분석 방법\n\n이미지 분석은 스크립트가 아닌 에이전트가 직접 수행:\n1. metadata.json에서 좋아요 순 상위 20개 선별\n2. 이미지 URL을 image 도구로 5~7장씩 배치 분석\n3. 분석 결과 종합 → 트렌드 리포트 마크다운 생성\n4. data/snaps/{날짜}/report.md에 저장\n5. 디스코드에 요약 전달",
"cost": {
"context_tokens": 123
}
}
Fetch it by URL: GET /api/v1/registry/kyhong222-fashion-challenged-fashion-challenged/manifest?version=1.0.0
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