총 500건 · 필터: AI KIT
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
버그를 진단하고 수정하거나, 실패의 근본 원인을 파악하거나, 오류 로그와 스택 추적을 분석하여 문제를 해결해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 애플리케이션이 간헐적으로 충돌하고 있으며, 생성 중에 널 포인터 예외가 발생하지만 문제를 재현할 수 없습니다
가이드 질문을 통해 코드, 디자인 패턴 및 구현 세부 사항에 대한 사용자 이해를 검증합니다.