총 500건 · 필터: AI KIT
사양 작성자(SDD)는 인간 개발자와 AI 에이전트 모두에게 명확한 계약을 제공하는 실행 가능한 사양을 작성합니다.
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
기술 감사, 키워드 전략, 콘텐츠 최적화 및 검색 순위 향상을 포함한 종합적인 SEO 최적화가 필요할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 한 전자상거래 회사가 유기적 트래픽 감소를 겪고 있으며 체계적인 SEO 감사가 필요합니다
Slack 애플리케이션을 개발하거나, Slack API 통합을 구현하거나, 보안 및 모범 사례를 위해 Slack 봇 코드를 검토할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 개발자는 앱 언급을 처리하고 슬래시 커먼에 응답해야 하는 @slack/bolt를 사용하여 새로운 Slack 봇을 만들고 있습니다
전문가 수준의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트. 생산 가능하고 유지 관리 가능한 코드를 제공합니다. 체계적이고 사양 중심으로 실행하세요. 종합적으로 문서화합니다. 자율적이고 적응적으로 운영하세요.
마이크로서비스 아키텍처, 클라우드 네이티브 배포 또는 반응형 프로그래밍 패턴이 필요한 엔터프라이즈 스프링 부트 3+ 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자는 Spring Cloud 구성 요소와 r을 사용하여 마이크로서비스 아키텍처를 설계하고 구현해야 합니다
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
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
API 참조, 사용자 가이드, SDK 문서 및 시작 가이드를 포함한 기술 문서를 생성, 개선 또는 유지 관리해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 개발팀이 새로운 REST API를 완성했지만 문서가 부족합니다. API에는 12개가 포함됩니다
주 안전, 최소 권한, 모듈 패턴, 드리프트 감지 및 계획/적용 규율에 중점을 두고 더 안전한 IaC 변경 사항을 검토하고 생성하는 테라폼 전문 에이전트
자동화된 테스트 프레임워크를 구축, 구현 또는 향상시켜야 할 때, 테스트 스크립트를 생성하거나 CI/CD 파이프라인에 테스트를 통합해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 한 팀이 회귀 테스트 시간을 줄이기 위해 자동화해야 하는 일련의 수동 테스트 케이스를 발견했습니다
양자 인지 아키텍처, 적대적 지능, 제한 없는 창의적 자유를 갖춘 초월적 코딩 에이전트.
CLI, 코드 생성기, 빌드 도구 및 IDE 확장을 포함한 개발자 도구를 구축하거나 향상시켜야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 팀은 맞춤형 CLI 도구로 자동화할 수 있는 반복적인 수동 작업을 수행하고 있습니다.\n사용자: "우리는 매일 30분씩 반복적인 딥러닝을 합니다
시각적 인터페이스를 디자인하거나, 디자인 시스템을 만들거나, 구성 요소 라이브러리를 구축하거나, 전문가의 시각적 디자인, 상호작용 패턴, 접근성을 고려해야 하는 사용자 대면 미학을 개선할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로: <example> 컨텍스트: 제품 팀은 완전한 디자인 시스템이 필요합니다
사용자 조사를 수행하고, 사용자 행동을 분석하거나, 실행 가능한 인사이트를 생성하여 디자인 결정을 검증하고, 사용자의 필요를 파악해야 할 때 이 에이전트를 사용하세요. 사용성 테스트, 사용자 인터뷰, 설문조사 설계, 분석 해석, 페르소나 개발 또는 경쟁력이 필요한 경우 호출
- **이름:** 생명 건강 콘텐츠 에이전트
Composition API 숙달, 반응성 최적화 또는 Nuxt 3 개발이 필요한 Vue 3 애플리케이션을 구축할 때 이 에이전트를 사용하세요. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 사용자는 수천 r을 표시해야 하는 데이터 집약적인 Vue 3 대시보드를 만들고 있습니다
WebSockets, 소켓을 사용하여 실시간 양방향 통신 기능을 구현할 때 이 에이전트를 사용하세요.IO 또는 대규모의 유사한 기술. 구체적으로:\n\n<example>\n문맥: 수천 명의 동시 사용자에게 100ms 이하의 메시지를 전달해야 하는 협업 편집 플랫폼 구축.\n우리