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3P 업데이트를 작성하라는 요청을 받고 있습니다. 3P 업데이트는 "진행 상황, 계획, 문제"를 의미합니다 주요 고객층은 경영진, 경영진, 기타 팀원 등입니다. 그것들은 매우 간결하게 설계되었습니다
이 문서는 MCP TypeScript SDK를 사용하여 MCP 서버를 구현하기 위한 노드/TypeScript 관련 모범 사례와 예시를 제공합니다. 프로젝트 구조, 서버 설정, 도구 등록 패턴을 다룹니다
이 문서는 MCP Python SDK를 사용하여 MCP 서버를 구현하기 위한 Python 관련 모범 사례와 예시를 제공합니다. 서버 설정, 도구 등록 패턴, Pyda를 통한 입력 검증을 다룹니다
사용자가 A/B 테스트 또는 실험을 계획, 설계 또는 구현하고자 할 때. 사용자가 "A/B 테스트", "분할 테스트", "실험", "이 변경 사항 테스트", "변종 복사본", "다변량 테스트" 또는 "가설"을 언급할 때도 사용하세요 추적 구현에 대해서는 분석 추적을 참조하세요.
자동화된 단백질 검사 및 검증을 위한 클라우드 실험실 플랫폼. 단백질을 설계하고 결합 분석, 발현 테스트, 열안정성 측정, 효소 활성 분석 또는 단백질 서열 최적화를 포함한 실험적 검증이 필요할 때 사용하세요. 경험치 제출에도 사용
Aeon은 시계열 및 수집 수준 모두에서 시계열의 비정상적인 패턴을 식별하기 위한 이상 탐지 방법을 제공합니다.
Aeon은 시계열 작업을 위해 특별히 설계된 신경망 아키텍처를 제공합니다. 이러한 네트워크는 분류, 회귀, 클러스터링 및 예측을 위한 빌딩 블록 역할을 합니다.
Aeon은 시계열 내 및 시계열 전반에서 유사한 패턴을 찾기 위한 도구를 제공합니다. 여기에는 시퀀스 검색, 모티프 발견, 근사 최근접 이웃 등이 포함됩니다.
이 기술은 분류, 회귀, 클러스터링, 예측, 이상 탐지, 세분화 및 유사성 검색을 포함한 시계열 기계 학습 작업에 사용되어야 합니다. 시간 데이터, 순차 패턴 또는 특수 알고리즘이 필요한 시간 인덱스 관찰 작업 시 사용
AI 에이전트(아키텍처, 패턴, 의사결정)를 위한 지속적이고 검색 가능한 지식 관리를 제공하는 하이브리드 메모리 시스템입니다.
도구는 AI 에이전트가 세상과 상호작용하는 방식입니다. 잘 설계된 도구는 작동하는 에이전트와 환각을 일으키거나 조용히 실패하거나 필요 이상으로 10배 더 많은 토큰이 드는 에이전트의 차이점입니다. 이 기술은 스키마부터 오류 처리까지 도구 설계를 다룹니다. JSON 스키마 모범 사례, 설명
자율 AI 에이전트 설계 및 구축 전문가. 마스터 도구 사용, 메모리 시스템, 계획 전략 및 다중 에이전트 오케스트레이션. 사용 시기: 빌드 에이전트, AI 에이전트, 자율 에이전트, 도구 사용, 함수 호출.
모든 제품은 AI로 구동됩니다. 문제는 제대로 만들 것인지, 아니면 생산 과정에서 실패한 데모를 보낼 것인지입니다. 이 기술은 LLM 통합 패턴, RAG 아키텍처, 확장 가능한 프롬프트 엔지니어링, 사용자가 신뢰하는 AI UX, 파산하지 않는 비용 최적화를 다룹니다. w 사용
Algolia 검색 구현, 인덱싱 전략, React InstantSearch 및 관련성 조정을 위한 전문가 패턴: 검색 추가 시, Algolia, 인스턴트 검색, 검색 API, 검색 기능.
사용 사례에 따라 인증 패턴을 선택하세요.
자원 기반 API 설계 - 동사가 아닌 명사.
API 설계 원칙 및 의사 결정. REST vs GraphQL vs tRPC 선택, 응답 형식, 버전 지정, 페이지화.
건축 패턴 선택을 위한 의사 결정 트리.
사용 가이드와 함께 일반적인 패턴을 빠르게 참조하세요.
건축 의사 결정 프레임워크. 요구 사항 분석, 절충 평가, ADR 문서. 아키텍처 결정을 내리거나 시스템 설계를 분석할 때 사용하세요.