How do I install the Nanobanana skill?

Run npx skillmds@latest add team-attention/nanobanana in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

What does the Nanobanana skill do?

Reading 원문에서 나노바나나 프로용 치트시트 프롬프트를 생성합니다. 3단계 에이전트 파이프라인(분석→구조설계→프롬프트생성)으로 콘텐츠 유형에 맞는 프롬프트 생성. 사용: /nanobanana week1/slug It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.

Is Nanobanana safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Nanobanana?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Nanobanana free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Nanobanana?

team-attention (@team-attention) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Nanobanana by team-attention — Agent Skill

Name: Nanobanana
Author: team-attention

nanobanana Skill

Reading 원문에서 나노바나나 프로용 치트시트 프롬프트를 생성합니다.

사용법

/nanobanana <week/slug>
/nanobanana <week/slug> --per-chapter    # YouTube 챕터별 처리

예시

# 일반 콘텐츠 (단일 프롬프트)
/nanobanana week1/how-openai-uses-codex
/nanobanana week2/mcp-introduction

# YouTube 콘텐츠 - 전체 (단일 프롬프트)
/nanobanana week1/deep-dive-llms

# YouTube 콘텐츠 - 챕터별 (각 챕터마다 프롬프트)
/nanobanana week1/deep-dive-llms --per-chapter

입출력

기본 모드 (단일 프롬프트)

입력: docs/week{N}/{slug}/eng/index.md (원문)
출력: .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}-cheatsheet-prompt.md

--per-chapter 모드 (챕터별 프롬프트)

입력: docs/week{N}/{slug}/eng/ 디렉토리의 챕터 파일들
출력: .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}/{childSlug}-cheatsheet-prompt.md (N개)

경로 예시

# 기본 모드
week1/how-openai-uses-codex
→ 입력: docs/week1/how-openai-uses-codex/eng/index.md
→ 출력: .claude/outputs/nanobanana/week1/how-openai-uses-codex-cheatsheet-prompt.md

# --per-chapter 모드
week1/deep-dive-llms --per-chapter
→ 입력: docs/week1/deep-dive-llms/eng/*.md (각 챕터)
→ 출력: .claude/outputs/nanobanana/week1/deep-dive-llms/
         ├── introduction-cheatsheet-prompt.md
         ├── tokenization-cheatsheet-prompt.md
         ├── neural-network-io-cheatsheet-prompt.md
         └── ... (24개 파일)

워크플로우

이 스킬은 Task tool을 사용하여 각 에이전트를 순차적으로 실행합니다.

/nanobanana week1/how-openai-uses-codex
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 1. 원본 파일 읽기                      │
│    docs/week1/how-openai-uses-codex/ │
│    eng/index.md                      │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 2. Task: content-analyzer            │
│    subagent_type: general-purpose    │
│    원문 분석 → 콘텐츠 유형 판별         │
│    → 핵심 개념/구조/엔티티 추출        │
│    → JSON 결과                       │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 3. 템플릿 로드                         │
│    콘텐츠 유형에 맞는 템플릿 선택        │
│    - use-case → use-case-style.md    │
│    - tutorial → tutorial-style.md    │
│    - lecture → lecture-style.md      │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 4. Task: structure-planner           │
│    subagent_type: general-purpose    │
│    analyzer 결과 + 템플릿 기반         │
│    → 섹션 구조 설계                    │
│    → Mermaid 다이어그램 계획           │
│    → 표 구조 설계                      │
│    → JSON 결과                        │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 5. Task: prompt-generator            │
│    subagent_type: general-purpose    │
│    원본 + analyzer + planner 통합     │
│    → 완성된 프롬프트 MD 생성           │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│ 6. 파일 저장                          │
│    Write tool 사용                    │
│    → {slug}-cheatsheet-prompt.md     │
└──────────────────────────────────────┘
           │
           ▼
        완료!

콘텐츠 유형

유형	특성	템플릿
use-case	사례 중심, Anecdote 포함, Best Practices	use-case-style.md
tutorial	단계별 가이드, 코드/명령어	tutorial-style.md
lecture	강의/프레젠테이션, 개념 설명	lecture-style.md

실행 지침

Step 1: 경로 파싱

입력: week1/how-openai-uses-codex
→ weekNum: 1
→ slug: how-openai-uses-codex
→ 입력 경로: docs/week1/how-openai-uses-codex/eng/index.md
→ 출력 경로: .claude/outputs/nanobanana/week1/how-openai-uses-codex-cheatsheet-prompt.md

Step 2: 원본 파일 읽기

Read tool로 원본 파일 읽기:

docs/week{N}/{slug}/eng/index.md

파일이 없으면 에러 메시지 출력 후 종료.

Step 3: content-analyzer 에이전트 호출

Task tool 호출:

subagent_type: "general-purpose"
description: "analyze content for nanobanana"

prompt:

아래 에이전트 지침을 따라 콘텐츠를 분석하세요.

## 에이전트 지침
[.claude/agents/nanobanana/content-analyzer.md 내용]

## 원본 콘텐츠
[원본 마크다운 내용]

JSON 형식으로 결과를 출력하세요.

결과: JSON (contentType, keyConcepts, structure, entities, actionItems 등)

Step 4: 템플릿 로드

analyzer 결과의 contentType에 따라 템플릿 선택:

use-case → .claude/templates/nanobanana/use-case-style.md
tutorial → .claude/templates/nanobanana/tutorial-style.md
lecture → .claude/templates/nanobanana/lecture-style.md

Read tool로 해당 템플릿 파일 읽기.

Step 5: structure-planner 에이전트 호출

Task tool 호출:

subagent_type: "general-purpose"
description: "plan cheatsheet structure"

prompt:

아래 에이전트 지침을 따라 치트시트 구조를 설계하세요.

## 에이전트 지침
[.claude/agents/nanobanana/structure-planner.md 내용]

## 콘텐츠 분석 결과
[Step 3의 JSON 결과]

## 적용 템플릿
[Step 4에서 로드한 템플릿 내용]

JSON 형식으로 결과를 출력하세요.

결과: JSON (sections, diagrams, tables, codeBlocks, emphasis)

Step 6: prompt-generator 에이전트 호출

Task tool 호출:

subagent_type: "general-purpose"
description: "generate nanobanana prompt"

prompt:

아래 에이전트 지침을 따라 나노바나나 프롬프트를 생성하세요.

## 에이전트 지침
[.claude/agents/nanobanana/prompt-generator.md 내용]

## 원본 콘텐츠
[원본 마크다운 내용]

## 콘텐츠 분석 결과
[Step 3의 JSON 결과]

## 구조 설계 결과
[Step 5의 JSON 결과]

완성된 프롬프트를 마크다운 형식으로 출력하세요.

결과: 완성된 나노바나나 프롬프트 (마크다운)

Step 7: 파일 저장

Write tool로 결과 저장:

.claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}-cheatsheet-prompt.md

출력 디렉토리가 없으면 Bash tool로 먼저 생성:

mkdir -p .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{parent-if-any}

Step 8: 완료 메시지

✅ 나노바나나 프롬프트 생성 완료!

📄 출력 파일: .claude/outputs/nanobanana/week1/how-openai-uses-codex-cheatsheet-prompt.md
📊 콘텐츠 유형: use-case
🔧 사용된 템플릿: use-case-style

이 프롬프트를 나노바나나 프로에 붙여넣어 치트시트를 생성하세요.

--per-chapter 모드 (YouTube 챕터별 처리)

--per-chapter 옵션이 있으면 다음 워크플로우로 실행합니다.

Step 0: 옵션 확인

--per-chapter 옵션 존재 여부 확인
→ 있으면: 챕터별 처리 모드
→ 없으면: 기존 단일 프롬프트 모드

Step 1: 챕터 구조 파싱

원본 파일에서 챕터 목록 추출:

## Table of Contents

1. [Introduction](#1-introduction) (0:00)
2. [Pretraining Data](#2-pretraining-data) (1:00)
3. [Tokenization](#3-tokenization) (7:47)
...

정규식: /^(\d+)\.\s*\[(.+?)\]\(#.+?\)\s*\((\d+:\d+(?::\d+)?)\)/gm

결과:

[
  {"number": 1, "title": "Introduction", "slug": "introduction", "timestamp": "0:00"},
  {"number": 2, "title": "Pretraining Data", "slug": "pretraining-data", "timestamp": "1:00"},
  ...
]

Step 2: 챕터별 콘텐츠 분리

각 챕터의 본문을 추출:

## N. 챕터명 부터 다음 ## N+1. 전까지

Step 3: 출력 디렉토리 생성

mkdir -p .claude/outputs/nanobanana/week{N}/{slug}/

Step 4: 챕터별 에이전트 파이프라인 실행

각 챕터에 대해 기존 Step 3~6 (content-analyzer → structure-planner → prompt-generator) 실행:

챕터 1~N에 대해 반복:
  1. content-analyzer 호출 (챕터 콘텐츠만 전달)
  2. structure-planner 호출
  3. prompt-generator 호출
  4. Write tool로 저장: {slug}/{childSlug}-cheatsheet-prompt.md

병렬 처리: 독립적인 챕터들이므로 여러 Task를 동시에 실행 가능

Step 5: 완료 메시지

✅ 나노바나나 프롬프트 생성 완료! (챕터별 모드)

📁 출력 디렉토리: .claude/outputs/nanobanana/week1/deep-dive-llms/
📊 생성된 파일: 24개

📄 파일 목록:
  - introduction-cheatsheet-prompt.md
  - pretraining-data-cheatsheet-prompt.md
  - tokenization-cheatsheet-prompt.md
  - ... (21개 더)

각 프롬프트를 나노바나나 프로에 붙여넣어 치트시트를 생성하세요.

에러 처리

상황	처리
원본 파일 없음	"❌ 파일을 찾을 수 없습니다: {경로}" 출력 후 종료
콘텐츠 유형 판별 실패	기본값 `use-case` 사용, 경고 메시지 출력
에이전트 오류	에러 내용 출력, 재시도 권장
--per-chapter인데 챕터 없음	"⚠️ 챕터를 찾을 수 없습니다. 기본 모드로 실행합니다."

참조 파일

.claude/
├── agents/nanobanana/
│   ├── content-analyzer.md     # 콘텐츠 분석 에이전트
│   ├── structure-planner.md    # 구조 설계 에이전트
│   └── prompt-generator.md     # 프롬프트 생성 에이전트
└── templates/nanobanana/
    ├── use-case-style.md       # 사례 중심 템플릿
    ├── tutorial-style.md       # 튜토리얼 템플릿
    └── lecture-style.md        # 강의 템플릿

Nanobanana

File contents

nanobanana Skill

사용법

예시

입출력

기본 모드 (단일 프롬프트)

--per-chapter 모드 (챕터별 프롬프트)

경로 예시

워크플로우

콘텐츠 유형

실행 지침

Step 1: 경로 파싱

Step 2: 원본 파일 읽기

Step 3: content-analyzer 에이전트 호출

Step 4: 템플릿 로드

Step 5: structure-planner 에이전트 호출

Step 6: prompt-generator 에이전트 호출

Step 7: 파일 저장

Step 8: 완료 메시지

--per-chapter 모드 (YouTube 챕터별 처리)

Step 0: 옵션 확인

Step 1: 챕터 구조 파싱

Step 2: 챕터별 콘텐츠 분리

Step 3: 출력 디렉토리 생성

Step 4: 챕터별 에이전트 파이프라인 실행

Step 5: 완료 메시지

에러 처리

참조 파일

Frequently asked questions

Nanobanana

File contents

nanobanana Skill

사용법

예시

입출력

기본 모드 (단일 프롬프트)

--per-chapter 모드 (챕터별 프롬프트)

경로 예시

워크플로우

콘텐츠 유형

실행 지침

Step 1: 경로 파싱

Step 2: 원본 파일 읽기

Step 3: content-analyzer 에이전트 호출

Step 4: 템플릿 로드

Step 5: structure-planner 에이전트 호출

Step 6: prompt-generator 에이전트 호출

Step 7: 파일 저장

Step 8: 완료 메시지

--per-chapter 모드 (YouTube 챕터별 처리)

Step 0: 옵션 확인

Step 1: 챕터 구조 파싱

Step 2: 챕터별 콘텐츠 분리

Step 3: 출력 디렉토리 생성

Step 4: 챕터별 에이전트 파이프라인 실행

Step 5: 완료 메시지

에러 처리

참조 파일

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Which AI agents work with Nanobanana?

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