총 500건 · 필터: AI KIT
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.
AI > AI 게이트웨이 > 게이트웨이 생성 > 구성(인증, 캐싱, 속도 제한, 로깅)
분석, 캐싱, 속도 제한 및 라우팅 기능을 갖춘 AI 모델 제공업체를 위한 범용 게이트웨이인 Cloudflare AI Gateway 구현을 위한 전문가 지침.
Cloudflare의 관리형 의미 검색 및 RAG 서비스인 Cloudflare AI Search(구 AutoRAG) 구현을 위한 전문가 지침.
`tail()` 핸들러로 작업자 만들기:
클라우드플레어 작업자 AI를 위한 전문가 지침 - 엣지에서 서버리스 GPU 기반 AI 추론.
승무원 전문가포춘 500대 기업의 60%가 사용하는 선도적인 역할 기반 다중 에이전트 프레임워크인 AI. 에이전트 설계에는 역할과 목표, 작업 정의, 승무원 오케스트레이션, 프로세스 유형(순차적, 계층적, 병렬), 메모리 시스템 및 복잡한 워크플로우를 포함합니다. 빌드에 필수적인
"railway up"을 사용하여 철도에 코드를 배포하세요. 사용자가 코드를 푸시하고 싶을 때 사용하세요. "철도 위로", "배치", "배", "밀어"라고 말합니다. 초기 설정이나 서비스 생성을 위해 철도 신기술을 사용하세요. Docker 이미지의 경우 철도 환경 기술을 사용하세요.
Ray Train은 하나의 헤드 노드와 여러 개의 작업자 노드가 있는 **Ray 클러스터**에서 실행됩니다.
프로젝트에 대한 창의적인 도메인 이름 아이디어를 생성하고 여러 TLD(.com, .io, .dev, .ai 등)에서 가용성을 확인합니다. 브레인스토밍과 수동 점검 시간을 절약합니다.
다양한 전문가 혼합 아키텍처와 그 디자인 패턴에 대한 포괄적인 가이드.
마케팅 팀을 위한 제작 준비가 완료된 클로드 AI 기술로, Anthropic의 공식 모범 사례를 따라 구축되었으며 즉시 배포할 수 있도록 설계되었습니다.
Open의 연구 지원 패턴AI의 에이전트 SDK, 딥 리서치 및 자율 에이전트 프레임워크.
**📝 重要说明 / 중요 공지**: 本仓库借助커서 在AAAI 2026官方模板基础上改进得到。如果遇到不满足或有冲突的情况，请积极提issues。
NanoGPT의 `train.py`는 의존성이 최소화된 독립형 학습 스크립트입니다.
SpikeAgent의 접근 방식에서 영감을 받아 유닛 큐레이션에 AI 시각 분석을 사용하는 방법을 안내합니다.
적절한 구성으로 철도 프로젝트, 서비스 및 데이터베이스를 만드세요. 사용자가 "설정", "철도에 배포", "초기화", "프로젝트 생성", "서비스 생성" 또는 GitHub에서 배포하고 싶다고 말할 때 사용합니다. 기존 프로젝트에 초기 설정 및 서비스 추가를 처리합니다. 데이터베이스의 경우 railway-ra를 사용합니다
NOWAIT 기법에서 사용된 반영 키워드에 대한 완전한 참조.
R1 스타일의 LLM에서 효율적인 추론을 위해 NOWAIT 기법을 구현합니다. 추론 모델(QwQ, DeepSeek-R1, Phi4-Reasoning, Qwen3, Kimi-VL, QvQ)의 추론을 최적화할 때 사용하여 정확성을 유지하면서 체인 오브 씽크 토큰 사용량을 27-51% 줄입니다. "추론 최적화", "th 감소" 트리거
사용자가 Open으로 빌드하는 방법을 물어볼 때 사용AI 제품 또는 API와 인용문이 포함된 최신 공식 문서가 필요합니다(예: 코덱, 응답 API, 채팅 완료, 앱 SDK, 에이전트 SDK, 실시간, 모델 기능 또는 한계); 우선순위 지정: OpenAI 문서 MCP 도구 및 모든 폴백 제한