코딩 규칙, 프레임워크, 리팩터링, 코드 리뷰 (1.7만건)
Create a Spring Boot Java project skeleton with Maven, database connection settings, and Docker Compose services. Adds dependencies for API documentation and architecture tests, then checks the generated project with a Maven test command.
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로컬 코드와 파일·줄 번호를 근거로 시스템 구조, 의존성, 프로젝트 명령을 정리한 Markdown 문서와 Mermaid 구조도를 만듭니다. 오래된 시스템을 개선할 때는 설치·빌드·실행·테스트 가능성을 살펴보고 단계별 이전 계획과 검증 방법을 제안합니다.
프로젝트 구조와 설정을 살펴 코드 에이전트용 `AGENTS.md`를 작성합니다. 환경 설정, 개발 절차, 테스트, 코드 규칙, 빌드와 기여 요건을 실행할 수 있는 명령과 함께 정리합니다.
Epic 제품 요구사항 문서를 바탕으로 기술 아키텍처 명세서를 작성합니다. 주요 기능과 지원 기술, 기술적 가치, 대략적인 개발 규모를 정리하고 Mermaid 다이어그램으로 시스템 구성과 데이터 흐름을 보여 줍니다.
기능 요구사항 문서를 Epoch 모노레포 구조에 맞는 상세한 Markdown 구현 계획으로 바꿉니다. 화면, API, 데이터베이스, 보안, 성능, 배포를 다루고 Mermaid 다이어그램으로 시스템 구조와 데이터 관계를 보여 줍니다.
기존 코드와 설정 파일을 분석해 GitHub Copilot용 `copilot-instructions.md`를 만듭니다. 기술 버전, 아키텍처, 명명 규칙과 테스트 관행을 정리해 프로젝트에 맞는 지침을 작성합니다.
Git 변경 사항을 살펴보고 Conventional Commits 형식으로 일관된 커밋 메시지를 작성합니다. 변경 유형과 범위를 표시하고 메시지를 검증하며, 필요하면 설명을 덧붙여 Copilot으로 커밋합니다.
코드 차이, 스테이징된 변경 사항 또는 설명을 바탕으로 커밋 메시지를 작성합니다. Conventional Commits 형식에 따라 변경 이유와 해결하려는 문제를 담고, 서로 무관한 변경은 별도 커밋 메시지로 나누도록 제안합니다.
Codebase Memory로 낯선 코드의 구조와 함수 호출 관계, 의존성, 변경 영향을 살펴봅니다. 검색 결과를 실제 소스와 대조하고 인덱스의 최신성과 범위를 고려해 결론을 내리며, 미사용 또는 복잡한 코드 후보도 조사합니다.
Conventional Branch 규칙에 맞춰 Git 브랜치 이름을 만들고 검증합니다. 작업에 맞는 접두사를 고르고 이름을 정리하며, 기준 브랜치를 찾아 새 브랜치를 생성하고 전환합니다.
GitHub Copilot SDK를 Python, TypeScript, Go, .NET 앱에 통합하는 방법을 안내합니다. 사용자 지정 도구, 생성 중 응답 표시, 대화 저장과 재개, 에이전트와 도구를 연결하는 프로토콜 MCP를 통한 외부 도구 연결을 다룹니다.
Python 스크립트의 구조와 이름을 정리하고 처리 이유를 설명하는 초보자용 주석을 추가합니다. 설치 방법, 코드 동작, 사용 예시를 담은 README.md 튜토리얼도 작성합니다.
새 기여자, PR 검토자, 버그 조사자 등 독자의 목적에 맞춘 코드 안내를 만듭니다. 실제 파일과 줄 번호를 연결한 CodeTour `.tour` 파일로 동작, 설계 이유, 주의점을 설명합니다.
GitHub PR의 리뷰 의견을 수정, 사유를 밝힌 미반영, 사람에게 넘길 항목으로 나누고 코드 수정과 저장소 검사를 진행합니다. 권한이 있으면 최신 코드가 검토되고 각 스레드에 에이전트가 답변할 때까지 Copilot 리뷰를 반복합니다.
시스템 설계 선택의 배경과 채택 이유, 대안 및 제외 사유, 장단점과 구현 메모를 ADR로 기록합니다. 사람과 AI가 함께 참고할 수 있도록 일정한 Markdown 형식을 사용합니다.
기존 코드베이스에서 대표 구현을 찾고 exemplars.md로 정리하도록 AI에 전달할 맞춤형 지시문을 만듭니다. 기술, 분석 깊이, 분류, 범주별 예시 수와 코드 발췌 및 설명 포함 여부를 설정할 수 있습니다.
코드 변경 전에 관련 파일과 직접 의존성, 테스트, 참고할 기존 패턴을 조사해 검토용 구조화 문서로 정리합니다. 공개 API 호환성, 데이터베이스 마이그레이션, 설정 변경 등 확인할 위험도 함께 표시합니다.
WordPress와 Shopify 같은 CMS에서 테마, 확장 기능, 편집 화면, 미디어 관리를 개발하거나 수정합니다. 각 계층의 구조와 플랫폼 제약을 확인해 적절한 수정 지점을 찾고 미리보기와 게시 흐름까지 살핍니다.
Windows 배치 파일을 만들고 수정하며 오류를 조사합니다. 파일 작업, 백업, 예약 실행을 자동화하고 인수 처리, 변수, 반복문, 오류 처리를 구성할 수 있습니다.
애플리케이션 요구사항과 읽기·쓰기 패턴, 데이터 규모, 동시 사용자 수, 데이터 관계를 정리해 Azure Cosmos DB NoSQL 데이터 모델을 설계합니다. 컨테이너, 파티션 키, 색인과 설계상 선택 사항을 두 개의 마크다운 문서에 기록합니다.
Copilot CLI에서 전체 ai-ready 스킬을 설치하고 검토하는 방법을 안내합니다. 최신 버전을 추가하고 스킬을 다시 불러온 뒤, AI 코드 기여를 위한 저장소 준비를 요청할 수 있습니다.
기존 코드베이스를 분석해 기술 구성, 아키텍처 패턴, 구성 요소의 책임과 의존 관계, 데이터 흐름을 정리합니다. 선택 가능한 다이어그램과 코드 예시, 기존 설계에 맞춰 기능을 추가하는 지침을 담은 문서를 만듭니다.
요청과 응답 유형을 명시하고 입력 검증과 표준 오류 응답을 포함하는 ASP.NET Minimal API 엔드포인트를 만듭니다. 관련 엔드포인트를 구성하고 OpenAPI에 작업, 매개변수, 데이터 구조 설명을 추가합니다.
AgentRC 준비도 평가를 팀이나 조직의 기준에 맞게 조정합니다. JSON 정책에서 검사 중요도와 수준을 바꾸고, 불필요한 검사를 끄며, 통과율을 설정해 CI 자동 검사에도 적용할 수 있습니다.