CLI로 Orca의 작업 디렉터리, 터미널, 내장 브라우저를 조작합니다. 다른 에이전트에게 작업을 넘기고 결과물 관리와 스킬 공유를 진행합니다.
- 하위 worktree에서 에이전트 실행
- 터미널 출력 확인과 입력 전송
- Orca 내장 브라우저 조작
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CLI로 Orca의 작업 디렉터리, 터미널, 내장 브라우저를 조작합니다. 다른 에이전트에게 작업을 넘기고 결과물 관리와 스킬 공유를 진행합니다.
Orca가 작업 공간마다 새로 만드는 일회용 실행 환경을 설정하고 점검합니다. 구성 파일과 환경 생성·폐기 스크립트의 문제를 조사합니다.
Orca에서 adb로 Android 실기기나 에뮬레이터를 조작합니다. 화면을 보며 탭과 문자 입력을 수행하고, 앱 설치와 실행, 화면 요소 구조와 로그 확인을 할 수 있습니다.
Orca의 명령줄 인터페이스로 Linear 이슈를 검색하고 진행 상태를 변경합니다. 상위 이슈에 연결된 후속 티켓을 만들고 PR/MR 링크와 완료 댓글을 기록합니다.
Orca에서 macOS의 실행 중인 iOS Simulator를 조작합니다. 기기 화면을 보며 탭, 문자 입력, 화면 회전을 재현하고 앱 변경 사항을 확인합니다.
여러 Orca 작업자에게 일을 나누고 진행을 감독합니다. 메시지 교환, 완료 보고와 판단 요청 대기, 작업 의존 관계 관리를 통해 에이전트 간 협업을 조율합니다.
Orca의 CLI로 Linear 티켓을 검색하고 갱신합니다. 연결된 이슈를 바탕으로 작업하고, PR/MR 링크로 완료를 보고하며 부모 이슈에 연결된 후속 티켓을 만듭니다.
로컬 앱과 외부 브라우저의 화면을 조작합니다. 에이전트에게 클릭, 문자 입력, 메뉴와 대화 상자 조작, 스크린샷 촬영을 맡길 수 있습니다.
주제에 맞는 구성과 글꼴을 골라 공개 웹페이지를 기획하고 구현·검토합니다. 실제 브라우저 측정과 세 가지 화면 너비의 스크린샷을 바탕으로 개선합니다.
Ant Design의 Git 스테이징된 변경과 최근 커밋을 읽어, 전체 변경 의도를 기존 형식에 맞는 한 줄 커밋 메시지로 정리합니다.
Ant Design의 색상, 여백, 모서리, 글꼴을 공통 설정합니다. 개별 컴포넌트 조정과 다크 모드, CSS 변수 설정, 계산된 테마 값 추출도 지원합니다.
Ant Design의 브랜치, 버전 번호, 준비된 변경 기록을 대조해 릴리스 PR을 만들고, 병합 후 명시적인 요청에 따라 npm 게시를 진행합니다.
Ant Design 테스트가 공개 동작을 보호하는지 정적으로 검토합니다. 구현을 그대로 반복하는 검증과 중복을 찾아 유지, 수정, 삭제 판단과 이유를 제시합니다.
Ant Design 공식 문서에서 React 컴포넌트의 설정 항목, 기본값, 사용 예시를 찾습니다. 하위 컴포넌트와 메서드, TypeScript 타입 정의도 확인합니다.
Ant Design 브랜치 전체의 변경을 읽고 공식 템플릿에 맞춰 PR의 영어 제목, 본문, 대상 브랜치를 정리한 뒤 사용자 확인 후 생성합니다.
Ant Design의 지정 태그와 대상 브랜치 사이의 PR을 수집해 사용자에게 영향을 주는 변경을 중국어와 영어 변경 이력으로 정리합니다. 미리 보기, 파일 갱신, 형식 검증을 지원합니다.
Ant Design의 GitHub 이슈를 검토해 버그와 기능 요청을 분류하고, 답변 초안과 라벨 변경 및 종료 제안을 정리한 뒤 사용자 확인을 거쳐 처리합니다.
Ant Design을 주로 v4에서 v5로 업데이트하며 호환성 변경을 검토합니다. 사용 중단 속성과 삭제된 컴포넌트를 교체하고 테마 설정을 이전합니다.
기능 추가나 변경 요청을 코드 작성 전에 파일별 최소 구현 계획으로 정리합니다. 변경 이유와 필요한 인터페이스를 제시하고 영향 범위와 권한 확대도 확인합니다.
RuView 처리 결과를 SHA-256으로 대조하고 제삼자가 재검증할 증거 묶음을 만듭니다. 정확도 수치가 실측인지 주장인지 밝히는지와 실기기 검증 증거도 확인합니다.
모델을 고정한 채 AI 에이전트의 실행 기반을 조금씩 조정합니다. 격리 환경에서 후보를 테스트하고 결과를 측정하여 테스트를 통과하고 개선된 변경을 축적합니다.
여러 에이전트의 작업을 순서대로 연결하고 이전 출력을 다음 단계에 전달해, 코드 분석과 수정, 테스트 작성, 데이터 변환을 하나의 절차로 진행합니다.
요구 사항 정리부터 설계, 테스트를 먼저 쓰는 구현, 검토, 배포까지 개발을 단계별로 진행하고 여러 AI 에이전트가 작업과 지식을 나누는 절차를 다룹니다.
AI 에이전트의 작업 결과와 상황을 기록하고 과거 경험으로 다음 방법을 선택하는 기능을 구현합니다. 성공과 실패 패턴 대조, 전략 비교, 학습 효과 확인도 다룹니다.