Create or revise reusable agent skills by applying a test-first cycle to documentation. Check how agents behave without the instructions, write guidance for observed failures, then verify that they can follow it before deployment.
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LangBot과 Telegram, Discord 등의 메시지 서비스를 연결하는 어댑터를 개발하거나 EBA 구조로 옮깁니다. 이벤트와 메시지를 공통 형식으로 변환하고, 단위 테스트와 실제 플랫폼 조작으로 동작을 확인합니다.
MCP로 LangBot의 봇과 처리 흐름을 관리하고 설정, 모델, 지식 베이스, 실행 기록과 오류를 확인합니다. 작업 범위는 API 키가 속한 워크스페이스와 권한으로 제한됩니다.
Build and debug LangBot plugins that handle messages, commands, and AI tool calls. The skill covers SDK usage, common errors, test environment setup, WebSocket message testing, and preparation for publishing to LangBot Space.
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LangBot 핵심 백엔드와 웹 프런트엔드를 개발하고 디버깅합니다. 환경 준비, API 추가, 인증, 데이터베이스 마이그레이션과 테스트를 다루며, API 변경에 맞춰 에이전트용 MCP 도구도 갱신합니다.
Docker Compose 또는 Kubernetes로 LangBot을 배포하고 설정합니다. 애플리케이션 설정, 플러그인 실행 환경, 명령을 격리하는 Box 샌드박스, API 인증을 다루며 호스팅 방식과 일반적인 배포 문제도 안내합니다.
LangBot 스킬, 참조 문서, 테스트 케이스, 장애 대응 정보를 정리하고 유지합니다. 기존 자료를 확인해 중복을 줄이고, 상세 절차를 한곳에 모으며 색인이 최신인지 점검합니다.
MCP를 통해 LangBot Space의 플러그인, MCP 서버, 스킬을 검색하고 상세 정보와 용도 호환성, 모델 가용 상태를 확인해 확장 기능과 설정 모델을 선택하도록 돕습니다.
LangBot의 로컬 개발 및 테스트 환경을 준비합니다. 서비스 실행, 연결 설정, 브라우저 접근, 프록시 문제 확인, 재사용 가능한 로그인 프로필을 다루며 Linux와 WSL 환경 준비를 안내합니다.
자동화 브라우저로 LangBot WebUI를 테스트하고 화면 결과를 백엔드 로그나 네트워크 동작과 대조합니다. 채팅, 모델 설정, 봇, 지식 베이스, 플러그인을 검증하고 결과 증거를 기록합니다.