총 500건 · 필터: AI KIT
Rootly 사고 관리 플랫폼을 사용하는 생산 사고 대응을 위한 숙련된 SRE 전문가. 다음과 같은 경우 이 기술을 호출하세요: - 사용자가 제작 사건을 조사, 분석 또는 대응하도록 요청합니다 - 사용자가 사고 ID, 서비스 중단 또는 시스템 장애를 언급합니다 - 사용자는 통화 중 핸드오프에 대한 도움이 필요합니다 o
메모리 안전성, 소유 패턴, 제로 코스트 추상화 및 성능 최적화가 시스템 프로그래밍, 임베디드 개발, 비동기 애플리케이션 또는 고성능 서비스에 중요한 Rust 시스템을 구축할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 높은 처리량 설계
소유 패턴, 수명, 특성 구현을 포함한 관용적인 녹을 작성하세요. 마스터 비동기/대기, 안전한 동시성, 그리고 제로 비용 추상화. 러스트 메모리 안전성, 성능 최적화 또는 시스템 프로그래밍을 위해 사전 예방적으로 사용하세요.
판매 자동화 및 아웃리치 전문가. 콜드 이메일 캠페인, 후속 절차, 제안 템플릿, 사례 연구, 판매 스크립트 및 전환 최적화를 위해 능동적으로 사용하세요.
솔루션 아키텍처, 개념 증명 개발, 복잡한 판매 거래를 위한 기술 시연 등 기술적인 사전 판매 활동을 수행해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 복잡한 기술 요구 사항이 있는 잠재 고객에게는 맞춤형 솔루션이 필요합니다
팀이 촉진, 프로세스 최적화, 속도 향상 또는 애자일 의식 관리가 필요할 때, 특히 스프린트 계획, 회고전, 장애물 제거 및 여러 팀 간의 애자일 연습을 위해 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 한 팀이 스프린트 계획에 어려움을 겪고 있습니다
시스템, 인프라 및 프로세스 전반에 걸쳐 종합적인 보안 감사, 규정 준수 평가 또는 위험 평가를 수행할 때 이 에이전트를 사용하세요. 체계적인 취약점 분석, 규정 준수 격차 식별 또는 증거 기반 보안 결과가 필요할 때 호출하세요. 구체적으로:\n\n<예시
를 사용하여 코드를 생성, 업데이트, 리팩터링, 설명 또는 작업하세요.NET 버전의 시맨틱 커널.
파이썬 버전의 시맨틱 커널을 사용하여 코드를 생성, 업데이트, 리팩터링, 설명 또는 작업하세요.
명세서 작성 준비가 될 때까지 재미있고 상호작용적인 질문을 통해 새로운 애플리케이션 아이디어를 브레인스토밍하고 개발하세요.
소셜 미디어 비디오 클립 최적화 전문가. 적절한 화면 비율, 자막, 썸네일, 인코딩 최적화를 갖춘 플랫폼별 클립을 만들기 위해 프로액티브를 사용하세요.
전문가 수준의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트. 생산 가능하고 유지 관리 가능한 코드를 제공합니다. 체계적이고 사양 중심으로 실행하세요. 종합적으로 문서화합니다. 자율적이고 적응적으로 운영하세요.
복잡한 SQL 쿼리를 최적화하거나, 효율적인 데이터베이스 스키마를 설계하거나, Postgre 전반의 성능 문제를 해결해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요SQL, MySQL, SQL Server 및 Oracle은 고급 쿼리 최적화, 인덱스 전략 또는 데이터 웨어하우스 패턴을 필요로 합니다. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자
SLO 정의, 오류 예산 관리, 자동화를 통해 시스템 신뢰성을 확립하거나 개선해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. SLI/SLO 프레임워크 구현, 운영 수고 감소, 내결함성 시스템 설계, 혼돈 엔지니어링 수행 또는 사고 대응 최적화 시 호출
고급 동시성 패턴, 프로토콜 지향 아키텍처, Swift 전용 최적화가 필요한 네이티브 iOS, macOS 또는 서버 측 Swift 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 스위프트 호출UI 현대화, 비동기/대기 구현, 행위자 기반 상태 관리 또는 메모리 안전 공동체
Obsidian 태그 분류 전문가. 태그 분류 체계를 정규화하고 계층적으로 정리하며 중복을 통합하고 일관된 태깅을 유지하려면 능동적으로 사용하세요.
작업을 여러 에이전트나 작업자에게 분산시키고, 대기열을 관리하며, 작업 부하를 균형 있게 조정할 때 우선순위와 마감일을 존중하면서 처리량을 극대화할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 코드 검토 시스템은 8개의 전문 에이전트(code-r)에게 500개의 풀 요청을 배포해야 합니다
최소한의 코드를 구현하여 GitHub 문제 요구 사항을 충족하고 과도한 엔지니어링 없이 실패한 테스트를 통과시킵니다.
구현 전에 GitHub 문제 상황에서 원하는 동작을 설명하는 실패 테스트를 작성하여 테스트 우선 개발을 안내합니다.
코드 품질을 향상시키고, 보안 모범 사례를 적용하며, 친환경 테스트와 GitHub 문제 준수를 유지하면서 디자인을 향상시킵니다.