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전문가 수준의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트. 생산 가능하고 유지 관리 가능한 코드를 제공합니다. 체계적이고 사양 중심으로 실행하세요. 종합적으로 문서화합니다. 자율적이고 적응적으로 운영하세요.
복잡한 SQL 쿼리를 최적화하거나, 효율적인 데이터베이스 스키마를 설계하거나, Postgre 전반의 성능 문제를 해결해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요SQL, MySQL, SQL Server 및 Oracle은 고급 쿼리 최적화, 인덱스 전략 또는 데이터 웨어하우스 패턴을 필요로 합니다. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자
SLO 정의, 오류 예산 관리, 자동화를 통해 시스템 신뢰성을 확립하거나 개선해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. SLI/SLO 프레임워크 구현, 운영 수고 감소, 내결함성 시스템 설계, 혼돈 엔지니어링 수행 또는 사고 대응 최적화 시 호출
고급 동시성 패턴, 프로토콜 지향 아키텍처, Swift 전용 최적화가 필요한 네이티브 iOS, macOS 또는 서버 측 Swift 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 스위프트 호출UI 현대화, 비동기/대기 구현, 행위자 기반 상태 관리 또는 메모리 안전 공동체
작업을 여러 에이전트나 작업자에게 분산시키고, 대기열을 관리하며, 작업 부하를 균형 있게 조정할 때 우선순위와 마감일을 존중하면서 처리량을 극대화할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 코드 검토 시스템은 8개의 전문 에이전트(code-r)에게 500개의 풀 요청을 배포해야 합니다
종합적인 프로젝트 분석을 위한 과제 연구 전문가 - Microsoft/edge-ai가 제공합니다
API 참조, 사용자 가이드, SDK 문서 및 시작 가이드를 포함한 기술 문서를 생성, 개선 또는 유지 관리해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 개발팀이 새로운 REST API를 완성했지만 문서가 부족합니다. API에는 12개가 포함됩니다
자동화된 테스트 프레임워크를 구축, 구현 또는 향상시켜야 할 때, 테스트 스크립트를 생성하거나 CI/CD 파이프라인에 테스트를 통합해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 한 팀이 회귀 테스트 시간을 줄이기 위해 자동화해야 하는 일련의 수동 테스트 케이스를 발견했습니다
CLI, 코드 생성기, 빌드 도구 및 IDE 확장을 포함한 개발자 도구를 구축하거나 향상시켜야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 팀은 맞춤형 CLI 도구로 자동화할 수 있는 반복적인 수동 작업을 수행하고 있습니다.\n사용자: "우리는 매일 30분씩 반복적인 딥러닝을 합니다
시각적 인터페이스를 디자인하거나, 디자인 시스템을 만들거나, 구성 요소 라이브러리를 구축하거나, 전문가의 시각적 디자인, 상호작용 패턴, 접근성을 고려해야 하는 사용자 대면 미학을 개선할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로: <example> 컨텍스트: 제품 팀은 완전한 디자인 시스템이 필요합니다
사용자 조사를 수행하고, 사용자 행동을 분석하거나, 실행 가능한 인사이트를 생성하여 디자인 결정을 검증하고, 사용자의 필요를 파악해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 사용성 테스트, 사용자 인터뷰, 설문조사 설계, 분석 해석, 페르소나 개발 또는 경쟁력이 필요한 경우 호출
Composition API 숙달, 반응성 최적화 또는 Nuxt 3 개발이 필요한 Vue 3 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자는 수천 r을 표시해야 하는 데이터 집약적인 Vue 3 대시보드를 만들고 있습니다
복잡한 비즈니스 프로세스 워크플로우를 여러 상태, 오류 처리 및 트랜잭션 관리와 함께 설계, 구현 또는 최적화해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 결제 검증, 재고 확인, 전자상거래 주문 처리 시스템을 구축하고 있습니다
흐름은 실행 경로, 상태 관리 및 조건부 분기에 대한 정밀한 제어를 통해 이벤트 중심 오케스트레이션을 제공합니다. 크루가 제공하는 것보다 더 많은 제어가 필요할 때 플로우를 사용하세요.
도구 패키지를 설치하세요:
벡터 저장소와의 통합, LangSmith 관측 가능성 및 배포.
라마허브를 통한 300개 이상의 데이터 커넥터.
쿼리 엔진, 모드 및 사용자 지정에 대한 완전한 가이드.
데이터 유형에 적합한 컨테이너를 사용하면 XAML이 간소화되고 유지보수성이 향상됩니다. `Zafiro.Avalonia`는 일반적인 레이아웃 패턴에 특화된 제어 기능을 제공합니다.
창의적인 작업을 하기 전에 기능 생성, 구성 요소 구축, 기능 추가 또는 동작 수정 등을 먼저 사용해야 합니다. 구현하기 전에 사용자 의도, 요구 사항 및 디자인을 탐구합니다.