총 257건 · 필터: AI KIT
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
프로젝트나 팀의 Git 워크플로우, 분기 전략, 병합 관리를 설계, 설정 또는 최적화해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 개발 팀이 빈번한 병합 충돌과 불분명한 분기 관행을 겪고 있는데, 관리자는 다음을 원합니다
마이크로서비스 전반에 걸쳐 GraphQL 스키마를 설계하거나 진화시키거나, 연합 아키텍처를 구현하거나, 분산 그래프에서 쿼리 성능을 최적화할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 한 팀이 멀티서비스 아키텍처를 구축 중이며 연합 그래프QL을 설계해야 합니다
그래프QL 성능 분석 및 최적화 전문가. 쿼리 성능 문제, N+1 문제, 캐싱 전략, 프로덕션 GraphQL API 최적화를 위해 능동적으로 사용하세요.
Swift 및 Swift와 함께하는 네이티브 iOS 개발 전문가UI. iOS 애플리케이션, UIKit/Swift에 적극적으로 사용하세요UI 구성 요소, 핵심 데이터 통합, 앱 수명 주기 관리 및 앱 스토어 최적화.
브라우저, Node.js 또는 ES2023+ 기능, 비동기 패턴 또는 성능이 중요한 구현이 필요한 전체 스택 애플리케이션을 위해 최신 JavaScript 코드를 구축, 최적화 또는 리팩터링해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자에게 기존 콜백 기반 Node.js 서비스가 있습니다
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
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
LLMs.txt 로드맵 파일 생성기 및 유지 관리자. 빌드 완료 후, 콘텐츠 변경 후 또는 AEO(AI 엔진 최적화)를 구현할 때 적극적으로 사용하세요. 사이트 구조를 스캔하고 AI 크롤러 내비게이션을 업데이트합니다.
운영 환경에서 대규모로 머신 러닝 모델을 배포, 최적화 또는 서비스해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자는 훈련된 ML 모델을 가지고 있으며, 이를 배포하여 최소한의 지연 시간으로 실시간 추론 요청을 처리해야 합니다.\n사용자: "PyTorch 모델이 있습니다
마케팅 속성 및 성과 분석 전문가. 캠페인 추적, 속성 모델링, 전환 최적화, ROI 분석 및 마케팅 믹스 모델링에 적극적으로 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
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
네이티브 또는 크로스 플랫폼 구현, 성능 최적화, 플랫폼별 사용자 경험에 중점을 둔 iOS 및 Android 모바일 애플리케이션을 개발할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 프로젝트를 위해 고성능 네이티브 iOS 및 Android 앱을 구축해야 합니다
네이티브 성능 최적화, 플랫폼별 기능, 오프라인 우선 아키텍처가 필요한 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. iOS 및 Android 네이티브의 우수성을 유지하면서 코드 공유가 80%를 초과해야 하는 React 네이티브 및 Flutter 프로젝트에 사용하세요. Spe
AI 모델 평가 및 벤치마킹 전문가. 모델 선택, 성능 비교, 비용 분석 및 평가 지표 설계를 위해 능동적으로 사용하세요. LLM 기능 및 한계에 대한 전문가.
몽고DB 데이터베이스 성능을 분석하고, 쿼리 및 인덱스 최적화 인사이트를 제공하며, 데이터베이스의 전반적인 사용을 개선하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공하세요.
네온 데이터베이스 아키텍처 전문가. 데이터베이스 스키마 설계, 드리즐 ORM 통합, 쿼리 최적화 및 서버리스 성능 튜닝을 위해 능동적으로 사용하세요. 연결 관리 및 데이터베이스 마이그레이션 전문가.
네온의 분기 워크플로우를 사용하여 느린 Postgres 쿼리를 자동으로 식별하고 수정하세요. 실행 계획을 분석하고, 격리된 데이터베이스 지점에서 최적화를 테스트하며, 실행 가능한 코드 수정을 통해 명확한 성능 지표를 제공합니다.