스킬 찾기

AI 에이전트의 작업 결과와 상황을 기록하고 과거 경험으로 다음 방법을 선택하는 기능을 구현합니다. 성공과 실패 패턴 대조, 전략 비교, 학습 효과 확인도 다룹니다.

• 과거 결과로 작업 방법 선택
• 코드 리뷰와 버그 수정 전략 비교
• 현재 상황과 학습한 패턴 대조

Homecore 서버의 시작·복원·인증·기능 설정 계획을 검토합니다. 복원 순서, 음성 서비스 지정, 기밀 정보 취급을 확인하여 시작 전 설정 점검을 돕습니다.

• Homecore 서버 시작 계획 검토
• 복원 순서와 제한값 설정 점검
• Wasmtime·HAP 활성화 전 테스트 확인

빈방 상태와 재실자의 활동을 기록해 해당 방에 맞는 감지 모델을 학습합니다. 학습 후에는 사람의 유무, 자세, 호흡을 실시간으로 확인하는 과정까지 다룹니다.

• 특정 방에 맞는 감지 모델 학습
• 빈방 상태와 재실자 활동 기록
• 학습 후 사람 유무와 자세 및 호흡 확인

WiFi 신호로 사람의 자세를 추정하는 모델을 학습하고 평가합니다. 평균 자세를 반환하는 기준 모델과 비교하고 데이터 누수를 확인해 측정 결과를 과장 없이 보고합니다.

• 카메라 영상의 정답 라벨로 학습
• 추론 시 카메라 없는 자세 추정 평가
• 평균 자세 기준 모델과 정확도 비교

여러 AgentDB의 동기화와 관리, 의미 유사도와 속성 조건을 결합한 검색을 구현합니다. 검색 결과 중복 억제와 분산 AI 시스템 운영 설정도 다룹니다.

• 여러 AgentDB에서 기억 공유하기
• 의미 검색을 날짜나 분류로 좁히기
• 지식과 대화를 별도로 저장하기

사람과 AI가 코드 작성과 안내 역할을 나누고 교대하며 개발하는 스킬입니다. 테스트 생성, 코드 검토, 오류 조사와 학습용 단계별 설명을 지원합니다.

• AI의 검토를 받으며 코드 작성
• 방향을 제시하고 AI에 구현 맡기기
• 테스트부터 작성하며 기능 개발

claude-flow v3의 핵심을 TypeScript로 구현합니다. 업무 책임에 따라 작업·세션 등의 영역을 나누고 의존 관계, 저장 처리와 테스트를 구성합니다.

• claude-flow v3 기반 구현
• 작업 할당과 상태 관리 구현
• 의존성 주입으로 SQLite 연결

AgentDB로 대화 기록과 사용자 선호를 저장하고 검색하는 단기·장기 기억을 구현해, AI 에이전트가 다음 세션에서도 해당 정보를 참조하도록 돕습니다.

• 채팅에 대화 기록 추가
• 세션 간 사용자 선호 기억
• 성공한 상호작용 패턴 재사용

요구 사항 정리부터 설계, 테스트를 먼저 쓰는 구현, 검토, 배포까지 개발을 단계별로 진행하고 여러 AI 에이전트가 작업과 지식을 나누는 절차를 다룹니다.

• 새 기능 계획 및 구현
• 기존 코드 수정과 테스트 추가
• 코드 보안 및 성능 검토

claude-flow v3의 명령줄을 개선하도록 큰 파일 분리, 대화형 입력, 실행 이벤트 훅 연동, 여러 명령의 자동 실행과 진행 표시를 설계하고 구현합니다.

• 큰 명령 파일을 모듈로 분리합니다
• 대화형 설정 입력을 추가합니다
• 훅으로 실행 결과를 기록합니다

조사·개발·테스트·시스템 분석을 여러 AI 에이전트에 분담합니다. 역할과 작업 순서를 설계하고 병렬 실행, 진행 상황 확인, 결과 취합까지 다룹니다.

• 병렬 조사 결과를 보고서로 취합
• 앱 설계·구현·검토 연계
• 여러 종류의 테스트를 병렬 실행

claude-flow v3의 큰 클래스를 역할별로 나누고 의존 관계와 이벤트 연계를 정리합니다. 기능 추가와 독립적인 테스트가 쉬운 구조로의 전환을 지원합니다.

• 큰 클래스를 역할별로 분리
• 작업·세션·모니터링 경계 설계
• 플러그인과 이벤트 연계 설계

AgentDB의 데이터 압축, 검색 인덱스, 캐시, 일괄 처리 설정과 성능 측정을 지원하여 메모리 사용량과 검색 속도의 균형을 조정합니다.

• AgentDB 메모리 사용량 줄이기
• 정확도를 유지하며 검색 속도 높이기
• 수백만 벡터에 맞는 설정 검토하기

RuView의 생존자 탐지와 결과 내보내기를 명령으로 실행하고, HTTP 연동이나 브라우저 및 ESP32-S3 실행 환경에 통합하는 절차를 다룹니다.

• 생존자 탐지와 결과 내보내기 자동화
• HTTP로 감지 기능 제공
• 브라우저용 버전 빌드

코드와 에이전트 결과물을 검증하고 신뢰도를 점수로 확인합니다. 기준 미달 변경의 자동 되돌리기, 품질 추이 모니터링과 보고서 출력도 다룹니다.

• AI가 생성한 코드 검증하기
• 검증에 실패한 변경 되돌리기
• 시간에 따른 품질 변화 확인하기

AgentDB로 문서의 의미가 얼마나 가까운지에 따라 검색하는 기능을 구현합니다. 문서 저장, 유사도 검색, 속성 필터를 결합해 관련 자료를 참고하여 답하는 구조를 만듭니다.

• 검색한 자료를 근거로 답변 생성
• 지식 기반에 의미 검색 추가
• 내용이 비슷한 문서 찾기

RuView 도입 시 측정 장비 없는 데모, 소스 빌드, ESP32 실측 중 목적에 맞는 경로를 선택합니다. 샘플 재생과 실제 방 감지를 구분하고 다음 작업을 안내합니다.

• 측정 장비 없이 화면 체험
• 소스에서 빌드하고 테스트 실행
• ESP32로 방 감지 시작

Homecore에서 확인할 기능에 맞춰 core, Wasmtime, HAP 또는 전체 테스트를 선택하고 지정한 코드 체크아웃을 검증합니다.

• Homecore 핵심 기능 검증
• Wasmtime 동작 범위 확인
• HAP 테스트 실행

분산된 에이전트 기억을 AgentDB로 통합하고 SQLite와 Markdown 데이터 이전, 의미가 비슷한 정보 검색, 에이전트 간 기억 공유를 설계합니다.

• 분산된 에이전트 기억을 통합합니다
• SQLite와 Markdown 데이터를 이전합니다
• 의미가 비슷한 저장 정보를 검색합니다

반복하는 작업 절차를 Claude Code용 스킬로 정리합니다. YAML 설정과 설명문, 스크립트, 템플릿, 참고 자료의 구성부터 공개 전 확인까지 안내합니다.

• 반복 업무를 맞춤 스킬로 정리합니다
• 스크립트가 포함된 틀을 만듭니다
• 긴 설명을 참고 자료로 나눕니다

claude-flow v3의 MCP 서버 지연과 부하를 분석합니다. 연결 재사용, 도구 검색, 부하 분산, 통신 처리 개선과 성능 모니터링 구현을 지원합니다.

• MCP 시작과 응답 지연 원인 조사
• 연결 재사용 및 유휴 연결 정리
• 도구 검색과 요청 분산 개선

RuView의 WiFi 설정, 감지 임계값, 기기 내 처리와 다중 노드 협업을 조정합니다. 기기 설정 기록부터 서버 설정과 Cognitum Seed 연동까지 다룹니다.

• WiFi 채널과 송신원 지정
• 재실·낙상·생체 정보 감지 조정
• 여러 노드의 협업 동작 설정

여러 에이전트의 작업을 순서대로 연결하고 이전 출력을 다음 단계에 전달해, 코드 분석과 수정, 테스트 작성, 데이터 변환을 하나의 절차로 진행합니다.

• 코드 분석으로 개선 계획 작성
• 우선순위에 따른 코드 수정
• 테스트 부족 확인과 단위 테스트 작성

밀리미터파 레이더로 심박수, 호흡, 재실 여부를 감지하도록 지원 기기의 설정과 운영을 안내합니다. WiFi CSI 데이터 통합과 3D 포인트 클라우드 구성도 다룹니다.

• 비접촉 심박수와 호흡 측정
• 지정 구역의 재실 여부와 거리 감지
• 레이더와 WiFi CSI 정보 통합