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이 기술은 사용자가 "후크 생성", "PreToolUse/PostToolUse/Stop Hook 추가", "도구 사용 검증", "프롬프트 기반 후크 구현", "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} 사용", "이벤트 기반 자동화 설정", "위험한 명령 차단" 또는 후크 이벤트(PreToolUse, PostToolUse,
Langfuse의 전문가 - 오픈 소스 LLM 관측 플랫폼. 추적, 신속한 관리, 평가, 데이터셋 및 LangChain, LamaIndex, Open과의 통합을 다룹니다AI. 프로덕션에서 LLM 애플리케이션을 디버깅, 모니터링 및 개선하는 데 필수적입니다. 사용 시기: 랑퓨즈, llm 관측 가능성,
LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 생산 준비 패턴. RAG 파이프라인, 에이전트 아키텍처, 프롬프트 IDE 및 LLMOps 모니터링을 다룹니다. AI 애플리케이션을 설계하거나, RAG를 구현하거나, 에이전트를 구축하거나, LLM 관측 가능성을 설정할 때 사용하세요.
시장 조사 보고서에서 시각화를 생성하기 위한 완전한 프롬프트와 지침.
두 프롬프트 간에 활성화를 전환하여 인과 관계를 테스트합니다.
제로 샷 전송을 통한 이미지 분할의 기초 모델. 점, 상자 또는 마스크를 프롬프트로 사용하여 이미지에서 객체를 분할하거나 이미지의 모든 객체 마스크를 자동으로 생성해야 할 때 사용하세요.
HuggingFace 디퓨저를 통한 안정적인 확산 모델을 통해 최첨단 텍스트-이미지 생성. 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하거나, 이미지 간 번역을 수행하거나, 인페인팅을 하거나, 맞춤형 확산 파이프라인을 구축할 때 사용하세요.
사용자가 인앱 페이월, 업그레이드 화면, 업셀 모드 또는 기능 게이트를 생성하거나 최적화하고자 할 때. 사용자가 "페이월", "업그레이드 화면", "업그레이드 모드", "업셀", "기능 게이트", "무료 유료로 전환", "프리미엄 전환", "시용 만료 화면", "제한 도달 범위"를 언급할 때도 사용하세요
선언적 프로그래밍을 사용하여 복잡한 AI 시스템을 구축하고, 프롬프트를 자동으로 최적화하며, DSPy를 통해 모듈식 RAG 시스템 및 에이전트를 생성하세요 - Stanford NLP의 체계적인 LM 프로그래밍 프레임워크
정규 표현과 문법을 사용하여 LLM 출력을 제어하고, 유효한 JSON/XML/코드 생성을 보장하며, 구조화된 형식을 적용하고, Microsoft Research의 제한된 생성 프레임워크인 Guidance를 통해 다단계 워크플로우를 구축합니다
Pydantic 검증을 통해 LLM 응답에서 구조화된 데이터를 추출하고, 실패한 추출을 자동으로 재시도하며, 복잡한 JSON을 타입 안전성으로 구문 분석하고, 전투 테스트를 거친 구조화된 출력 라이브러리를 사용하여 부분 결과를 스트리밍하세요
생성 중 유효한 JSON/XML/코드 구조 보장, 타입 안전 출력을 위해 Pydantic 모델 사용, 로컬 모델(Transformers, vLLM) 지원, 아웃라인을 통한 추론 속도 극대화 - dottxt.ai 의 구조화된 생성 라이브러리
인류의 모범 사례를 따라 Claude Code 스킬을 생성하고 관리하세요. 새로운 스킬 생성, 스킬 규칙 수정, 트리거 패턴 이해, 훅 작업, 스킬 활성화 디버깅 또는 점진적 공개 구현 시 사용하세요. 스킬 구조, YAML 전면 소재, 트리거를 다룹니다
사용자가 텍스트 음성 변환 내레이션 또는 음성 변환, 접근성 읽기, 오디오 프롬프트 또는 Open을 통한 일괄 음성 생성을 요청할 때 사용합니다AI 오디오 API; 음성이 내장된 번들 CLI(`scripts/text_to_speech.py`)를 실행하고 실시간 통화를 위해 `OPENAI_API_KEY`가 필요합니다. 사용자 지정 음성 생성이 완료되었습니다
분석된 내용을 기반으로 이후의 전략 / 방향성 / 개선안 / 플랜 등에 대한 기획
콘텐츠 주제에 맞는 링크 큐레이션 리스트을 자동 생성하는 에이전트. 콘텐츠 제작 파이프라인에서 content-production 전에 호출됨.
전략을 기반으로 판단하여 월간 플랜 / 연간 플랜 단위의 업무 계획을 수립
백엔드 시스템 아키텍처 및 API 설계 전문가. 그린필드 서비스 설계, 모노리스 분해, API 패러다임 선택(REST/gRPC/GraphQL), 마이크로서비스 경계, 데이터베이스 스키마, 확장성 계획, 이벤트 기반 아키텍처 및 관찰 가능성 설계에 PROCIOCTIVE를 사용하세요. 이 에이전트 f
다양한 형식(ASCII, 인어, 플랜트)으로 기술 다이어그램 만들기UML, Draw.io ). 아키텍처 시각화, ERD 생성, 순서도, 상태 기계 및 종속성 그래프를 위해 능동적으로 사용하세요.
반응형 스트림, 공식 MCP Java SDK 및 스프링 부트 통합을 사용하여 Java에서 Model Context Protocol 서버를 구축하기 위한 전문가 지원.