총 141건 · 필터: AI KIT
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
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
이 템플릿을 사용하여 에이전트 생성 시스템 프롬프트와 함께 클로드를 사용하여 에이전트를 생성합니다.
이 기술은 사용자가 "에이전트 생성", "에이전트 추가", "서브에이전트 작성", "에이전트 프론트매터", "설명 사용 시기", "에이전트 예제", "에이전트 도구", "에이전트 색상", "자율 에이전트"를 요청하거나 에이전트 구조, 시스템 프롬프트, 트리거 조건에 대한 지침이 필요할 때 사용해야 합니다
안녕 클로드—방금 "앱 스토어 최적화" 기술을 추가했습니다. 앱 스토어와 구글 플레이에서 앱의 존재감을 최적화하는 데 도움을 주실 수 있나요?
사용자가 필요로 할 때 클로드가 부족한 기능(이미지 생성, 실시간 X/트위터 데이터)이나 외부 모델("blockrun", "use grok", "use gpt", "dall-e", "deepseek")을 명시적으로 요청할 때 사용하세요
모든 것의 개발 기술 - 클라우드 코드
모든 것의 개발 기술 - 클라우드 코드
d3.js를 사용하여 인터랙티브 데이터 시각화 만들기. 이 기술은 맞춤형 차트, 그래프, 네트워크 다이어그램, 지리적 시각화 또는 시각적 요소, 전환 또는 상호작용에 대한 세밀한 제어가 필요한 복잡한 SVG 기반 데이터 시각화를 만들 때 사용해야 합니다. 사용
클로드 사이언티픽 라이터 프로젝트를 위한 종합적인 임상 보고서 기술을 성공적으로 구현했습니다.
이 기술은 사용자가 "슬래시 명령어 생성", "명령어 추가", "사용자 지정 명령어 작성", "명령어 정의 인수", "명령어 프론트매터 사용", "명령어 정리", "파일 참조로 명령어 생성", "대화형 명령어", "명령어에서 AskUserQuestion 사용"을 요청하거나 gu가 필요할 때 사용해야 합니다
마케팅 팀을 위한 제작 준비가 완료된 클로드 AI 기술로, Anthropic의 공식 모범 사례를 따라 구축되었으며 즉시 배포할 수 있도록 설계되었습니다.
AI 검색 엔진을 위한 생성 엔진 최적화(ChatGPT, 클로드, Perplexity).
회사에서 사용하는 형식을 사용하여 모든 종류의 내부 커뮤니케이션을 작성하는 데 도움이 되는 리소스 세트입니다. 클로드는 내부 커뮤니케이션(상태 보고서, 리더십 업데이트, 3P 업데이트, 회사 뉴스레터, FAQ, 사건 담당자)을 작성하라는 요청을 받을 때마다 이 기술을 사용해야 합니다
회사에서 사용하는 형식을 사용하여 모든 종류의 내부 커뮤니케이션을 작성하는 데 도움이 되는 리소스 세트입니다. 클로드는 내부 커뮤니케이션(상태 보고서, 리더십 업데이트, 3P 업데이트, 회사 뉴스레터, FAQ, 사건 담당자)을 작성하라는 요청을 받을 때마다 이 기술을 사용해야 합니다
클로드 사이언티픽 라이터를 위해 Microsoft의 MarkItDown 도구를 사용하는 포괄적인 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 LLM 프로세스에 최적화된 15개 이상의 파일 형식을 Markdown으로 변환할 수 있게 합니다
텍스트와 표를 추출하고, 새로운 PDF를 생성하고, 문서를 병합/분할하고, 양식을 처리하기 위한 포괄적인 PDF 조작 도구 키트입니다. 클로드가 PDF 양식을 작성하거나 PDF 문서를 대규모로 프로그래밍, 생성 또는 분석해야 할 때.
이 기술은 사용자가 "plugin 설정", "스토어 플러그인 구성", "사용자 configur 가능한 플러그인", ".local.md 파일", "plugin 상태 파일", "YAML 프론트매터 읽기", "프로젝트별 플러그인 설정"에 대해 질문하거나 플러그인 동작을 구성하고 싶을 때 사용해야 합니다. .클로드/플러그인 문서화
자기계발을 통해 무해한 인공지능을 훈련시키는 Arthinic의 방법. 2단계 접근법 - 자기 비판/수정을 통한 지도 학습, 그 다음으로 RLAIF(AI 피드백의 RL). 안전 정렬에 사용하여 인체 라벨 없이 유해한 출력을 줄입니다. 클로드의 안전 시스템을 강화합니다.
LLM 최적화, 프롬프트 패턴, 구조화된 출력 및 AI 제품 개발을 위한 세계 최고 수준의 프롬프트 엔지니어링 기술. 클로드에 대한 전문 지식, GPT-4, 신속한 디자인 패턴, 몇 번의 샷 학습, 사고 사슬, 그리고 인공지능 평가. RAG 최적화, 에이전트 설계 및 LLM 시스템 아키텍처 포함