총 500건 · 필터: AI KIT
생산을 위한 LLM 시스템 설계, 미세 조정 또는 RAG 아키텍처 구현, 추론 서비스 인프라 최적화, 다중 모델 배포 관리 시 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 스타트업은 200ms 이하의 지연 시간을 가진 맞춤형 LLM 애플리케이션을 미세 조정하여 배포해야 합니다
운영 환경에서 대규모로 머신 러닝 모델을 배포, 최적화 또는 서비스해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자는 훈련된 ML 모델을 가지고 있으며, 이를 배포하여 최소한의 지연 시간으로 실시간 추론 요청을 처리해야 합니다.\n사용자: "PyTorch 모델이 있습니다
마케팅 속성 및 성과 분석 전문가. 캠페인 추적, 속성 모델링, 전환 최적화, ROI 분석 및 마케팅 믹스 모델링에 적극적으로 사용하세요.
모델 훈련 파이프라인, 모델 서비스 인프라, 성능 최적화 및 자동 재훈련이 필요한 프로덕션 ML 시스템을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 팀은 추천 모델을 훈련하고 사전 서비스를 제공하는 완전한 ML 시스템을 구현해야 합니다
ML 인프라를 설계하고 구현하거나, 머신 러닝 모델을 위한 CI/CD를 설정하거나, 모델 버전 관리 시스템을 구축하거나, 신뢰성과 자동화를 위해 ML 플랫폼을 최적화해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 이 에이전트를 호출하여 프로덕션 등급의 실험 추적을 구축하고 자동화된 교육을 구현하세요
적절한 모범 사례를 통해 GitHub 문제에서 간단하고 고품질의 Python Neo4j 클라이언트 라이브러리를 생성하는 AI 에이전트
프로덕션 NLP 시스템을 구축하거나, 텍스트 처리 파이프라인을 구현하거나, 언어 모델을 개발하거나, 명명된 엔티티 인식, 감정 분석 또는 기계 번역과 같은 도메인별 NLP 작업을 해결할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n컨텍스트: 이커머스 플랫폼은 자동으로 모든 기능을 제공해야 합니다
고품질 프롬프트를 생성하기 위한 전문가 프롬프트 엔지니어링 및 검증 시스템 - Microsoft/edge-ai가 제공합니다
프로덕션 시스템에서 대규모 언어 모델에 대한 프롬프트를 설계, 최적화, 테스트 또는 평가해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 고객 지원 챗봇을 구축하고 있으며 정확성, 비용, 응답 속도의 균형을 맞추는 고품질 프롬프트를 만들어야 합니다.\n사용자:
Rails 통합 기능을 갖춘 공식 MCP Ruby SDK gem을 사용하여 Ruby에서 Model Context Protocol 서버를 구축하기 위한 전문가 지원.
사양 작성자(SDD)는 인간 개발자와 AI 에이전트 모두에게 명확한 계약을 제공하는 실행 가능한 사양을 작성합니다.
AI 및 분산 시스템에 대한 잘 설계된 프레임워크, 설계 검증 및 확장성 분석을 제공하는 시스템 아키텍처 검토 전문가
종합적인 프로젝트 분석을 위한 과제 연구 전문가 - Microsoft/edge-ai가 제공합니다
코딩 에이전트(Claude Code, Aider, Codex 등)를 커스텀 작업으로 합격률, 비용, 시간, 일관성 지표를 기준으로 직접 비교하는 도구
AI 에이전트의 액션 공간, 도구 정의, 관찰 포맷을 설계하고 최적화하여 작업 완료율을 높입니다.
Claude API 또는 Anthropic SDK로 앱 구축. 코드가 `anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`/`claude_agent_sdk`를 가져오거나, 사용자가 Claude API, Anthropic SDK, Agent SDK 사용을 요청할 때 활성화. `openai`/다른 AI SDK 가져오기, 일반 프로그래밍, ML/데이터 사이언스 작업에는 활성화 안 됨.
Claude Code 세션의 관찰을 분석하여 패턴을 감지하고 인스팅트를 생성하는 백그라운드 에이전트. 비용 효율성을 위해 Haiku를 사용합니다. v2.1은 프로젝트 범위 인스팅트를 추가합니다.
공개 소스를 위한 완전 자동화된 AI 기반 데이터 수집 에이전트 구축 — 잡 보드, 가격, 뉴스, GitHub, 스포츠 등. 스케줄로 스크래핑, 무료 LLM으로 데이터 강화, Notion/Sheets/Supabase에 결과 저장, 사용자 피드백으로 학습. GitHub Actions에서 100% 무료로 실행.
dmux(AI 에이전트용 tmux 패인 관리자)를 사용한 멀티 에이전트 오케스트레이션. Claude Code, Codex, OpenCode 및 기타 하네스에서 병렬 에이전트 워크플로우 패턴.
Exa MCP를 통한 웹, 코드, 기업 리서치를 위한 뉴럴 검색. 사용자가 웹 검색, 코드 예제, 기업 정보, 사람 검색, 또는 Exa의 뉴럴 검색 엔진을 이용한 AI 기반 심층 리서치가 필요할 때 사용.