스킬 찾기

로컬 계획서나 HTML을 브라우저에서 열어 특정 부분에 대한 주석, 채팅, 승인과 수정 요청을 받습니다. 파일을 저장하면 화면이 갱신되어 검토를 이어갈 수 있습니다.

• 구현 계획 검토와 승인
• 디자인에서 수정할 부분 지정
• 보고서와 비교 자료에 주석 추가

Perl 5.36 이상 코드의 작성, 검토, 기존 코드 개선을 돕습니다. 함수 인수 정의, 예외 처리, 클래스 설계, 파일 작업과 의존성 관리 예제를 제공합니다.

• Perl 스크립트와 모듈을 새로 작성합니다
• 최신 Perl 규칙으로 코드를 검토합니다
• 기존 코드를 Perl 5.36 이상으로 옮깁니다

pytest로 Python 테스트를 설계하고 작성합니다. 준비 작업 재사용, 외부 서비스 모의 처리, 여러 입력 검증과 코드 커버리지 측정까지 다룹니다.

• 테스트부터 작성해 Python 기능 개발
• 테스트 준비와 정리 작업 공통화
• 외부 API를 모의 객체로 검증

Perl 코드의 입력 처리, 파일 작업, 외부 명령, SQL과 웹 출력을 점검합니다. 구체적인 예시와 점검표에 따라 안전한 구현으로 수정합니다.

• Perl 입력 검증을 점검합니다
• 파일 작업과 명령 실행을 확인합니다
• DBI의 SQL 삽입 공격에 대비합니다

AI 에이전트의 위험한 명령을 실행 전에 확인하고 파일 편집을 지정 디렉터리로 제한합니다. 보호 모드를 따로 쓰거나 결합해 운영 작업과 자율 실행을 관리합니다.

• 운영 작업 중 위험한 명령 확인
• 특정 디렉터리로 편집 범위 제한
• 자율 실행 시 보호 모드 결합

Perl 테스트 작성과 실행, 외부 의존성 대체, 예외 검증, 코드 커버리지 측정을 돕습니다. 테스트 우선 개발과 기존 테스트 이전에도 사용합니다.

• 테스트를 먼저 작성하는 Perl 개발
• Test::More 테스트 이전
• API와 데이터베이스 연동의 독립 검증

GitHub 이슈와 풀 리퀘스트를 분류하고 실행 예정 작업을 Linear에 연결하여 공개 진행 상황과 내부 담당자, 우선순위, 다음 조치를 정리합니다.

• 미처리 이슈와 풀 리퀘스트 분류
• Linear 작업이 필요한지 판단
• 진행 중인 작업과 내부 담당자 및 우선순위 연결

양식, 청구서, 문제집처럼 일정한 형식의 텍스트에서 정보를 추출하는 흐름을 설계합니다. 정규 표현식으로 추출한 뒤 신뢰도가 낮은 항목만 LLM으로 확인하고 수정하도록 안내합니다.

• 문제 본문과 선택지 및 정답 추출
• 양식과 청구서 추출 절차 설계
• 정규 표현식과 LLM 중 선택

Java의 Quarkus 서비스 설계와 검토를 지원합니다. REST API 구성, Panache 데이터 접근, Camel 메시지 연계와 비동기 처리의 구현 패턴을 제공합니다.

• REST API의 책임 분리
• Camel과 RabbitMQ 연계
• Panache 저장 처리 검토

후보 탐색과 비교를 반복하며 근거와 판단을 추가 기록 방식의 장부에 남깁니다. 이전 결과와의 일관성과 재검증 결과를 확인하고 실거래나 운영 작업의 실행 조건을 명확히 합니다.

• 여러 차례 시도하며 후보를 비교할 때
• 판단의 근거를 기록할 때
• 새 정보로 이전 채택 후보를 재평가할 때

예측 시장 가격이 나타내는 확률을 출처와 시각과 함께 조사합니다. 거래량, 결과 판정 규칙, 다른 정보와의 비교를 통해 제품이나 업무 판단에 적합한지 평가합니다.

• 제품의 예측 시장 데이터 활용 검토
• 시장 확률과 내부 지표 비교
• 에이전트 기억이나 알림에 활용 검토

머신러닝 모델의 운영 적용을 위해 데이터 규격, 재현 가능한 학습, 품질 평가, 배포, 모니터링과 롤백을 정리하고 구현 계획과 검토 항목을 만듭니다.

• 실험 코드를 학습 파이프라인으로 만듭니다
• 모델 공개 전 품질 기준을 정합니다
• 데이터 누출과 전처리 차이를 조사합니다

iMessage와 소셜 DM을 발신자·기간별로 좁혀 확인하고 요약이나 최근 일회용 코드를 찾습니다. 확인한 출처와 대화, 조회 결과도 명시합니다.

• 최근 메시지와 DM 확인
• 일회용 코드 찾기
• 답장을 준비하기 전 대화 확인

AI 어시스턴트에 외부 기능과 데이터를 제공하는 MCP 서버의 구축과 유지보수를 돕습니다. Node/TypeScript 기능 등록, 입력 검증, 통신 방식 선택을 다룹니다.

• AI용 MCP 서버를 구축할 때
• 작업, 데이터, 지시 템플릿을 추가할 때
• 로컬과 원격 연결 방식을 선택할 때

시장 규모 추정, 경쟁사 비교, 투자자와 기술 조사를 출처와 함께 정리합니다. 사실과 추론을 구분하고 반대 근거와 위험을 포함해 사업 판단에 필요한 제안을 만듭니다.

• 시장 진입 전 규모 추정
• 경쟁사의 특징과 시장 위치 비교
• 접촉 전 투자자 조사

ECC로 Nasiko CLI 설치 상태를 확인하고 고정 버전의 설치와 삭제를 진행합니다. 변경 전 미리보기와 설치 동의, 삭제 대상의 관리 여부 확인을 거칩니다.

• Nasiko CLI 설치 상태 확인
• 검증된 버전의 설치 내용 사전 확인
• ECC가 관리하는 CLI 삭제

배송 지연, 파손, 분실, 수량 부족에 대해 증거 수집부터 배상 청구와 운송사 협상까지 정리하고, 손실액과 고객 영향에 따른 대응 판단을 돕습니다.

• 배송 지연이나 분실 대응
• 화물 파손 배상 청구 준비
• 운송사 요금이나 책임에 대한 이의 제기

지갑이나 거래 실행 권한을 가진 AI 에이전트의 안전 대책을 설계하고 점검합니다. 외부 입력 방어, 지출 한도, 전송 전 검증, 중단 조건, 개인 키 관리를 다룹니다.

• 거래 권한을 가진 봇을 감사할 때
• 거래별·일별 지출 한도를 설계할 때
• 전송 전 검증과 자동 중단을 설계할 때

실시간 화면과 데이터 전달의 지연, 데이터 최신성, 처리 대기를 따로 측정합니다. 이벤트 발생부터 화면 표시까지 경로를 개선하고 운영 환경에서 결과를 확인합니다.

• 실시간 화면의 지연 조사
• 전달 데이터의 최신성 확인
• 대기열 적체 줄이기

Laravel 프로젝트의 환경, 코드 검사, 테스트, 의존성 취약점, 데이터베이스 변경과 큐를 순서대로 확인해 병합이나 배포 전 문제를 점검합니다.

• Laravel 풀 리퀘스트 전 점검
• 대규모 리팩터링이나 의존성 갱신 후 검증
• 스테이징 및 운영 환경 배포 전 점검

설계서나 요구사항에서 처음부터 끝까지 작동하는 작은 기능을 계획합니다. 초기 구조 생성, 생성과 평가 반복, 검토와 승인을 거쳐 최소 기능 제품을 만듭니다.

• 설계서에서 작동하는 MVP 구축
• 전체 흐름이 작동하는 작은 기능 계획
• 첫 기능의 초기 구조 생성

Kotlin과 Ktor로 HTTP 서버를 만드는 구현 예시를 제공합니다. API 라우트, 인증, JSON 변환, 구성 요소 조립, 통신과 테스트를 정리합니다.

• Ktor로 REST API 만들기
• JWT 인증으로 라우트 보호
• Koin으로 앱 구성 요소 정리

기존 기능의 오류를 실패하는 테스트로 재현하고 수정과 검토를 진행합니다. 각 단계를 ECC 에이전트에 배정하며, 승인을 받은 뒤 커밋합니다.

• 충돌이나 잘못된 출력 수정
• 오류 재발을 감지하는 테스트 작성
• 원인이 불분명한 오류 조사

AI 에이전트의 반복 작업을 설계·점검합니다. 기계로 판정할 완료 조건, 변경 금지 경계, 독립 검증과 재시도 상한을 정해 헛돌거나 통제를 벗어나는 일을 방지합니다.

• 반복 작업의 완료 조건 정의
• 헛도는 반복과 검증 우회 점검
• 계획·구현·검증의 역할 분담