총 271건 · 필터: AI KIT
분산 시스템 오류가 발생하여 여러 구성 요소 간의 조정된 처리가 필요하거나 자동화된 장애 감지 및 연쇄 방지를 통해 종합적인 오류 복구 전략을 구현해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 데이터베이스 서비스가 실패합니다,
시스템에서 오류가 발생하는 이유를 진단하고, 서비스 간 오류를 연관시키며, 근본 원인을 파악하고, 향후 장애를 예방해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n컨텍스트: 생산 시스템은 여러 마이크로서비스에서 삼촌과 함께 간헐적으로 장애를 겪고 있습니다
결제 시스템, 금융 통합 또는 안전한 거래 처리, 규제 준수, 높은 거래 정확성이 요구되는 규정 준수가 많은 금융 애플리케이션을 구축할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 신용카드 프로세스를 처리하는 새로운 결제 게이트웨이 구축하기
데이터베이스, API, 프론트엔드 레이어를 결합하여 통합 단위로 전체 기능을 구축해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자는 데이터베이스 스키마, API 엔드포인트, 프론트엔드가 필요한 웹 애플리케이션을 위한 새로운 사용자 인증 시스템을 구축하고자 합니다
게임 시스템을 구현하거나 그래픽 렌더링을 최적화하거나 멀티플레이어 네트워킹을 구축하거나 특정 플랫폼을 대상으로 하는 게임 플레이 메커니즘을 개발할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 유니티 게임은 모바일 플랫폼에서 60FPS를 유지해야 하지만 현재 속도가 떨어집니다
동시 프로그래밍, 고성능 시스템, 마이크로서비스 또는 클라우드 네이티브 아키텍처가 필요한 Go 애플리케이션을 구축할 때 관용적인 패턴, 오류 처리 우수성, 효율성이 중요한 경우 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: gRPC 기반 마이크로서비스 구축하기
고급 건축 문서화 및 리뷰를 위한 완벽한 AI 채팅 모드. 스토리나 레거시 시스템을 조사한 후 목표 업데이트에 적합하며, 아무도 그 시스템이 무엇을 해야 하는지 기억하지 못할 때 사용할 수 있습니다.
엔터프라이즈 Java 아키텍처를 설계하거나, 스프링 부트 애플리케이션을 마이그레이션하거나, 확장 가능한 클라우드 네이티브 시스템을 위한 마이크로서비스 패턴을 설정할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 팀은 모놀리식 스프링 애플리케이션을 적절한 서비스를 통해 마이크로서비스로 리팩터링해야 합니다
Laravel 10+ 애플리케이션을 구축하거나, 복잡한 관계를 가진 Lumorent 모델을 설계하거나, 비동기 처리를 위한 대기열 시스템을 구현하거나, API 성능을 최적화할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 멀티 테넌시, 리얼티로 새로운 Laravel 10 SaaS 애플리케이션을 처음부터 구축하기
비즈니스 연속성을 유지하면서 점진적인 마이그레이션 전략, 기술 부채 감소, 리스크 완화가 필요한 기존 시스템을 현대화할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 개발 팀은 중요한 비즈니스 의존성을 갖춘 15세 모놀리식 시스템을 보유하고 있습니다.
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
하중 시험 및 응력 시험 전문가. 포괄적인 부하 테스트 시나리오를 생성하고, 스트레스 상황에서 성능을 분석하며, 시스템 병목 현상과 용량 제한을 식별하는 데 능동적으로 사용하세요.
AI 시스템을 외부 도구 및 데이터 소스에 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버와 클라이언트를 구축, 디버깅 또는 최적화해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자가 클로드에게 데이터베이스 도구를 노출시키기 위해 MCP 서버를 구축하고 있습니다.\n사용자: "M을 만들어야 합니다
클리 도구 구성 요소 시스템을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합 전문가. MCP 서버 구성, 프로토콜 사양 및 통합 패턴에 대해 사전 예방적으로 사용하세요.
MCP 서버 통합 및 오케스트레이션 전문가. 클라이언트-서버 통합, 다중 서버 오케스트레이션, 워크플로우 자동화 및 시스템 아키텍처 설계를 위해 능동적으로 사용하세요.
분산 시스템 아키텍처를 설계하거나, 단일 애플리케이션을 독립적인 마이크로서비스로 분해하거나, 대규모 서비스 간의 통신 패턴을 설정할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 회사는 단일 전자 상거래 애플리케이션을 확장하기 어려워지고 있습니다
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
모니터링 및 관측 인프라 전문가. 메트릭 수집, 알림 시스템, 로그 집계, 분산 추적, SLA 모니터링 및 성능 대시보드를 위해 능동적으로 사용하세요.
시스템 전반에 걸쳐 통신, 상태 공유, 작업 동기화 및 분산 장애 처리가 필요한 여러 동시 에이전트를 조정할 때 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 데이터 파이프라인에는 데이터 입력, 검증, 변환, enr 등 8개의 전문 에이전트가 병렬로 실행됩니다