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에이전트의 상태, 설정, 기억, 작업 진행 상황을 함께 저장하고 다른 대화에서 복원합니다. 저장된 세션의 목록과 세부 정보를 확인하고 오래된 세션을 삭제할 수도 있습니다.

• 다른 대화에서 중단한 작업을 이어갑니다
• 오래 걸리는 작업의 중간 진행 상황을 저장합니다
• 저장된 세션의 세부 정보를 확인합니다

코드에서 테스트가 부족한 부분을 찾고 다음에 추가할 테스트를 제안합니다. 대상 경로와 판정 기준을 지정해 기능 추가 후 점검하거나 지속적으로 탐지할 수 있습니다.

• 기능 추가 후 빠진 테스트 찾기
• 특정 디렉터리의 테스트 부족 확인
• 심각한 테스트 부족부터 검토

텍스트, 코드, 문서를 의미 비교에 쓰는 384차원 수치 벡터로 변환합니다. 검색과 분류를 준비하며 결과 파일 저장, 변환 결과 확인, 메타데이터 기록을 수행합니다.

• 의미 기반 문서 검색 준비
• 텍스트와 코드의 유사도 비교 준비
• 내용이 비슷한 문서의 분류 준비

ruflo 템플릿으로 Claude Code를 확장하는 mod를 만듭니다. 함수 훅과 기존 명령 훅을 함께 구성하고 설정, 상태 표시, 검증과 테스트를 준비합니다.

• Claude Code 확장용 mod 생성
• 기존 명령 훅과 함께 쓸 함수 훅 구현
• 사용자 설정과 상태 표시 추가

거래 전략의 장기 검증, 여러 조건 비교와 모델 학습을 클라우드에서 수행합니다. 비용 추정부터 성과 지표와 CSV 수집, 결과 서명 검증과 저장까지 지원합니다.

• 거래 전략의 여러 해 성과 검증
• 다양한 매개변수 조합 비교
• 클라우드에서 LSTM 등 모델 학습

작업에서 얻은 해결책과 성공한 방법을 AgentDB에 저장하고 의미가 비슷한 정보를 검색해 재사용합니다. 작업 전 사례 확인부터 완료 후 배운 내용 기록까지 돕습니다.

• 성공한 절차를 저장할 때
• 이전 작업에서 해결책을 찾을 때
• 의미가 비슷한 지식을 검색할 때

이미 생성한 곡의 음높이를 추적해 MIDI나 악보를 추출합니다. 채보, 편곡, 음악 제작 소프트웨어로 가져오기에 활용하도록 결과를 확인하고 다운로드 위치를 안내합니다.

• 이미 생성한 곡 채보
• 추출한 MIDI로 편곡
• 생성한 곡을 DAW로 가져오기

HuggingFace router의 모델 목록과 chat-ui 설정을 비교해 미등록 모델을 조사합니다. 짧은 영어 설명을 작성하고 운영용·개발용 설정에 함께 추가합니다.

• 라우터의 새 모델을 추가할 때
• 모델 특징을 짧은 설명으로 정리할 때
• 운영용·개발용 모델 정보를 함께 갱신할 때

구현 전에 새 기능의 요구 사항, 인수 기준, 제약과 오류 시 동작을 정리합니다. 기존 코드와 연동 지점도 확인하고 후속 설계에서 참조할 명세를 메모리에 저장합니다.

• 새 기능의 요구 사항을 정리합니다
• 검증 가능한 인수 기준을 작성합니다
• 제약과 오류 시 동작을 파악합니다

AI 에이전트의 기억을 조회하고 내보내기, 가져오기, 형식 갱신을 수행합니다. RVF 형식 저장을 통해 백업, 프로젝트 간 이전, 팀 지식 공유에 사용할 수 있습니다.

• 에이전트 기억 백업
• 프로젝트 간 기억과 패턴 이전
• 저장된 지식을 팀과 공유

ruvector@0.3.3과 추가 패키지를 설치해 첫 사용에 필요한 의존성을 갖춥니다. Claude에 MCP 서버를 등록하고 진단 명령과 스모크 테스트로 설치 결과를 확인합니다.

• ruvector를 처음 설치할 때
• Brain·SONA·LLM 의존성을 보완할 때
• Claude에 MCP 서버를 등록할 때

시장을 상승, 하락, 횡보, 고변동 상태로 분류해 전략 선택과 과거 데이터 검증에 활용합니다. 합성 가격 데모와 실제 가격 데이터 분석을 구분해 결과를 정리합니다.

• 종목의 시장 상태 확인
• 시장에 맞는 전략 유형 검토
• 백테스트 전 시장 상태 확인

GitHub에서 초안 풀 리퀘스트를 만들고 자동 검사 결과를 확인합니다. 대상 저장소와 브랜치, 허용된 작업 범위를 확인하며 진행합니다.

• GitHub에서 초안 풀 리퀘스트를 만듭니다
• 풀 리퀘스트의 자동 검사 결과를 확인합니다
• CI 변경 전에 검증 결과를 확인합니다

Claude Code의 자동 메모리를 AgentDB로 가져와 세션과 프로젝트를 넘나들며 의미로 검색합니다. 가져오기 상태와 출처를 확인하고 유사한 기록을 최신 버전으로 통합합니다.

• 여러 프로젝트의 기록을 찾아볼 때
• 모든 프로젝트의 메모리를 처음 가져올 때
• 내용이 비슷한 메모리를 정리할 때

자산 수익의 연동 관계를 나타내는 공분산 행렬과 기대 수익률로 포트폴리오 비중을 계산합니다. 켤레기울기법을 사용하고 계산 방식과 오차 등의 검증 기록을 저장합니다.

• 수익 데이터로 자산 비중 계산
• 기존 방식과 계산 결과 비교
• 비중과 계산 검증 기록 저장

GAIA 벤치마크에서 실패한 문제의 실행 기록을 살펴보고 도구 부족, 추론 오류, 답 추출 문제 등으로 원인을 분류합니다. 수정안 제시와 재실행 검증, 조사 결과 저장을 지원합니다.

• 특정 문제의 오답 원인을 조사합니다
• 문제 실행 시간 초과를 진단합니다
• 벤치마크 통과율 하락을 조사합니다

지정한 종목의 가격 데이터에서 이상 움직임을 찾아 매매 신호를 순위별로 정리합니다. 저장된 전략으로 필터링하고 과거 패턴 비교와 시장 국면 예측을 결합합니다.

• 지정 종목의 이상 가격 움직임 확인
• 저장된 전략으로 매매 신호 필터링
• 과거의 유사 패턴과 비교

장르, 분위기, 가사 언어, BPM, 주제 등의 요청으로 가사와 생성 지시를 구성합니다. Cognitum Music으로 재생 가능한 곡을 만들고 제목, 길이, 음원 링크를 제공합니다.

• 주제와 장르로 곡 만들기
• 원하는 언어의 가사로 곡 생성
• 템포와 악기를 지정해 작곡

의존성을 대신하는 모의 객체로 실패 테스트부터 최소 구현과 코드 정리까지 테스트 주도 개발을 진행하고, 최종 대상 테스트와 회귀 테스트의 실행 결과를 기록합니다.

• 기능 구현 전에 기대 동작을 정의합니다
• 외부 의존성을 모의 객체로 바꿔 검증합니다
• 테스트 통과를 유지하며 코드를 정리합니다

Cognitum Music 계정을 Claude Code에 연결하는 초기 설정을 안내합니다. 연결 토큰 발급부터 MCP 서버 등록과 연결 확인까지 지원합니다.

• 음악 스킬 사용 전에 계정을 연결합니다
• 미등록 상태나 연결 이상을 확인합니다
• 만료되거나 폐기된 토큰을 교체합니다

의존 관계와 분류 체계 같은 계층 데이터를 깊이와 텍스트 특징에 따라 푸앵카레 공 안에 배치합니다. 부모·자식과 서로 다른 가지 사이의 거리를 측정해 구조를 분석합니다.

• 모듈 의존 관계의 하위 구조 분석
• 클래스 계층의 구조 패턴 확인
• 분류 관계에 따라 개념 정리

확정된 명세를 바탕으로 의사 코드와 모듈 역할, API 입출력을 설계합니다. 사용자 확인 후 설계에 따라 구현과 단위 테스트를 진행합니다.

• 확정된 명세를 의사 코드로 작성
• 모듈 역할과 의존 관계 설계
• API 입출력과 오류 형식 설계

구현된 기능을 명세와 대조하고 코드 검토, 테스트 추가, 성능 검증을 진행합니다. 요구 사항과 코드·테스트의 대응표 및 문서를 정리해 배포 준비 상태를 확인합니다.

• 구현이 명세를 충족하는지 확인
• 미검증 요구 사항의 테스트 추가
• 요구 사항·코드·테스트 대응표 작성

과거 시장 데이터로 매매 전략을 검증하고 수익률과 최대 낙폭을 집계합니다. 실제 데이터인지 확인하고 결과에 전자 서명을 추가해 실거래 전환 판단을 돕습니다.

• 과거 데이터로 매매 전략을 검증합니다
• 수익률과 위험 지표를 확인합니다
• 실거래 심사용 서명 결과를 저장합니다