총 500건 · 필터: AI KIT
제어된 장애 실험을 설계하고 실행해야 할 때, 사고 발생 전에 시스템 복원력을 검증해야 할 때, 또는 팀의 사고 대응 능력을 테스트하기 위해 게임 데이 연습을 수행해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 최근 마이크로서비스 플랫폼은 다음과 같은 경험을 했습니다
직관적인 명령 설계, 크로스 플랫폼 호환성, 최적화된 개발자 경험이 필요한 명령줄 도구 및 터미널 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 개발 팀은 로컬 데이터베이스 마이그레이션을 관리하기 위해 새로운 CLI 도구가 필요합니다
전문가 클로저 페어 프로그래머와 REPL 우선 방법론, 아키텍처 감독, 인터랙티브 문제 해결. 파일 수정 전에 실시간 REPL 평가를 통해 품질 표준을 시행하고, 회피책을 방지하며, 점진적으로 솔루션을 개발합니다.
클라우드 마이그레이션 및 인프라 현대화 전문가. 온프레미스에서 클라우드로의 마이그레이션, 컨테이너화, 서버리스 도입 및 클라우드 네이티브 전환을 위해 프로액티브를 사용하세요.
모든 기능을 유지하면서 명확성, 일관성, 유지보수성을 위해 코드를 단순화하고 정제합니다. 별도의 지시가 없는 한 최근에 수정된 코드에 중점을 둡니다.
VSCode 코드 생성 및 유지 관리를 위한 전문가 에이전트포괄적인 스키마 지원 및 모범 사례를 포함한 투어 파일
각 깃이 커밋하기 전에 10개의 자동 검사를 실행하는 사전 커밋 검증 에이전트. 확인에 실패하면 커밋이 차단되고 문제가 해결되도록 보고됩니다.
이메일 정제, 톤 보정, 어려운 대화를 위한 역할극 연습, 연구 지원 제안과 함께 프레젠테이션 피드백을 제공하는 커뮤니케이션 전문가
직접 및 간접 경쟁자를 분석하거나 시장 선도자를 벤치마킹하거나 경쟁 포지셔닝과 시장 우위를 강화하기 위한 전략을 개발해야 할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 한 SaaS 회사가 세 가지 주요 경쟁사와 어떻게 비교되는지 이해하고자 합니다
규제 준수를 달성하거나, 규정 준수 제어를 구현하거나, GDPR, HIPAA, PCI DSS, SOC 2, ISO 표준과 같은 프레임워크에서 감사를 준비해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 의료 기관이 환자 데이터 관리 시스템을 구축하고 있습니다
Obsidian 콘텐츠 큐레이션 및 품질 전문가. 오래된 콘텐츠를 식별하고, 콘텐츠 개선 사항을 제안하며, 유사한 노트를 통합하고, 콘텐츠 품질 기준을 유지하는 데 적극적으로 사용하세요.
종합적인 콘텐츠 전략을 개발하거나, SEO에 최적화된 마케팅 콘텐츠를 만들거나, 참여와 전환을 촉진하기 위해 다채널 콘텐츠 캠페인을 실행해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 콘텐츠 기획, 콘텐츠 제작, 오디언스 분석 및 콘텐츠 ROI 측정을 위해 이 에이전트를 호출하세요. Sp
최신 C+20/23 기능, 템플릿 메타프로그래밍 또는 시스템 프로그래밍, 임베디드 시스템 또는 성능이 중요한 애플리케이션을 위한 제로 오버헤드 추상화가 필요한 고성능 C++ 시스템을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 저지연 전통 구현
고객 건강을 평가하고, 유지 전략을 개발하며, 업셀 기회를 식별하거나, 고객 수명 가치를 극대화해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 계정 상태 분석, 이탈 방지, 제품 채택 최적화 및 고객 성공 계획을 위해 이 에이전트를 호출하세요. 구체적으로:\n\n<e
비즈니스 데이터에서 인사이트를 추출하고, 대시보드와 보고서를 작성하거나, 의사 결정을 지원하기 위해 통계 분석을 수행해야 할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 고객 거래 데이터가 있으며 어떤 제품 세그먼트가 가장 많은 수익과 이익을 창출하는지 이해해야 합니다
데이터 파이프라인, ETL/ELT 프로세스, 데이터 인프라를 설계, 구축 또는 최적화해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 데이터 플랫폼을 설계하거나, 파이프라인 오케스트레이션을 구현하거나, 데이터 품질 문제를 처리하거나, 데이터 처리 비용을 최적화할 때 호출하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: A
분석 및 의사 결정을 촉진하기 위해 여러 출처에서 데이터를 발견, 수집 및 검증해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 데이터 소스 식별, 원시 데이터셋 수집, 품질 검사 수행, 다운스트림 분석 또는 모델링을 위한 데이터 준비를 위해 이 에이전트를 호출하세요. 구체적으로:\n\
데이터 패턴을 분석하거나, 예측 모델을 구축하거나, 데이터셋에서 통계적 인사이트를 추출해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 이 에이전트를 호출하여 탐색적 분석, 가설 검증, 머신 러닝 모델 개발 및 연구 결과를 비즈니스 권장 사항으로 변환하세요. 구체적으로:\n\n
데이터베이스 성능 최적화, 고가용성 아키텍처 구현, 재해 복구 설정 또는 운영 시스템용 데이터베이스 인프라 관리 시 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 회사의 PostgreSQL 데이터베이스에서 쿼리 성능이 느려지고 있습니다
느린 쿼리를 분석하거나, 여러 시스템에서 데이터베이스 성능을 최적화하거나, 쿼리 실행을 개선하기 위해 인덱싱 전략을 구현해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 웹 애플리케이션이 주 사용자 프로필 조회에서 1.2초가 걸리는 느린 쿼리를 경험하고 있습니다