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Get Started Free →콘텐츠 발행 캘린더와 채널별 게시 일정을 기획해주는 스킬입니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: - "콘텐츠 캘린더 짜줘" - "이번 달 발행 일정 만들어줘" - "채널별 게시 주기 정해줘" - "콘텐츠 발행 계획표 만들어줘" - "3개월 편집 캘린더 설계해줘" - "블로그·유튜브·SNS 발행 스케줄 정리해줘" 산출물은 발행 캘린더 표(데이터)와 콘텐츠 전략 문서이며, 전략·캠페인 설명 같은 산문 텍스트는 moai-core:ai-slop-reviewer → moai-content:humanize-korean 체인으로 마무리하세요.
.claude/skills/modu-ai-content-calendar/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 71% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 53% | 0% |
| case-11 | ✗→✓ | ▲ Improved | 28% | 0% |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | 14% | 0% |
| case-18 | ✗→✓ | ▲ Improved | 50% | 0% |
마케팅·소셜·콘텐츠 팀이 체계적인 편집 계획과 발행 스케줄을 수립하여 모든 채널에서 일관된 오디언스 소통을 유지하도록 돕는 스킬입니다.
지원 영역:
콘텐츠 캘린더, 발행 일정, 게시 주기, 편집 캘린더, 콘텐츠 계획표, 콘텐츠 스케줄, 캠페인 캘린더
콘텐츠 필러 정의
편집 캘린더 개발
채널별 게시 주기 예시
유튜브: 주 1~2회 (알고리즘 안정화)
블로그: 주 2회 (SEO 타겟 — 트렌드 큐레이션 + How-to)
SNS: 주 3~5회 (영상 클립, 인사이트, 커뮤니티 참여)
이메일: 주 1회 또는 격주 (뉴스레터)
팟캐스트: 격주 또는 월 2회> 상세 전문가 역할·워크플로우·에러 처리: references/content-calendar.md
markdown## [X월] 콘텐츠 캘린더 | 요일 | 플랫폼 | 콘텐츠 유형 | 주제 | 담당자 | 상태 | |------|--------|-----------|------|--------|------| | 월 | 블로그 | 트렌드 큐레이션 | [주제] | [담당] | [ ] | | 화 | 블로그 | How-to 가이드 | [주제] | [담당] | [ ] | | 목 | 유튜브 | 영상 업로드 | [주제] | [담당] | [ ] | | 금 | SNS | 영상 클립 | [주제] | [담당] | [ ] | 월말: 다음 달 캘린더 계획 + 성과 분석
markdown## 콘텐츠 전략 - 콘텐츠 목표: [인식/교육/리드/유지] - 콘텐츠 필러: [필러 1] / [필러 2] / [필러 3] - 성공 지표: [참여율/도달률/전환율 목표] - 캠페인 테마: [분기별 캠페인]
youtube-podcast-planner — 유튜브·팟캐스트 에피소드 기획moai-marketing:sns-content — 소셜미디어 콘텐츠blog — 블로그 포스팅newsletter — 이메일 뉴스레터moai-core:ai-slop-reviewer — 텍스트 산출물 AI 패턴 검수 (1차)moai-content:humanize-korean — 한국어 자연스러움 보정 (2차)youtube-podcast-planner 스킬 사용moai-marketing:sns-content 스킬 사용blog 스킬 사용copywriting 스킬 사용| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 20,820 | 14,715 | -29% | 1 | 1 | 0% | 3,154 | 3,818 | +21% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 17,872 | 14,135 | -21% | 1 | 1 | 0% | 2,853 | 4,086 | +43% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 13,186 | 14,000 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,141 | 3,655 | +71% | 0 | 0 | — |
case-04 | pass→pass | 17,393 | 17,259 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,819 | 4,127 | +46% | 0 | 0 | — |
case-05 | pass→pass | 17,255 | 15,402 | -11% | 1 | 1 | 0% | 2,522 | 3,908 | +55% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 17,106 | 17,281 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,454 | 4,194 | +71% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 16,519 | 14,567 | -12% | 1 | 1 | 0% | 2,412 | 3,697 | +53% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 12,340 | 10,755 | -13% | 1 | 1 | 0% | 1,932 | 3,209 | +66% | 0 | 0 | — |
case-09 | pass→pass | 11,916 | 13,831 | +16% | 1 | 1 | 0% | 1,853 | 3,620 | +95% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 14,290 | 16,003 | +12% | 1 | 1 | 0% | 2,288 | 4,061 | +77% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→pass | 19,162 | 15,391 | -20% | 1 | 1 | 0% | 2,954 | 3,779 | +28% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→fail | 15,956 | 13,137 | -18% | 1 | 1 | 0% | 2,284 | 3,384 | +48% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 14,630 | 11,631 | -20% | 1 | 1 | 0% | 2,261 | 3,325 | +47% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 11,057 | 5,978 | -46% | 1 | 1 | 0% | 1,839 | 2,562 | +39% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 13,508 | 5,550 | -59% | 1 | 1 | 0% | 2,163 | 2,458 | +14% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 19,999 | 24,040 | +20% | 1 | 1 | 0% | 3,144 | 5,284 | +68% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 16,957 | 13,537 | -20% | 1 | 1 | 0% | 2,533 | 3,996 | +58% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 14,337 | 12,361 | -14% | 1 | 1 | 0% | 2,332 | 3,499 | +50% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→fail | 17,193 | 16,580 | -4% | 1 | 1 | 0% | 2,747 | 4,972 | +81% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 12,267 | 12,944 | +6% | 1 | 1 | 0% | 1,871 | 3,567 | +91% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 32,786 | 28,871 | -12% | 1 | 1 | 0% | 4,985 | 6,052 | +21% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 13,555 | 11,587 | -15% | 1 | 1 | 0% | 2,124 | 3,321 | +56% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +23 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.