스킬 찾기

복잡한 목표를 작은 작업으로 나누고 전제 조건과 실행 비용에 따라 순서를 계획합니다. 실패나 상황 변화가 생기면 계획을 수정해 목표까지의 진행 방식을 조정합니다.

• 복잡한 목표를 작은 작업으로 나눌 때
• 의존 관계와 비용을 고려해 계획할 때
• 실패나 조건 변경 후 다시 계획할 때

여러 기기나 서버의 업데이트를 합치는 데이터 동기화 구현을 돕습니다. 카운터와 집합 등의 CRDT를 사용해 변경분 전송과 작업 간 인과관계를 다룹니다.

• 여러 노드의 개수 집계
• 공유 집합의 동시 업데이트 병합
• 변경분만 보내는 동기화 구현

여러 AI 에이전트와 시스템의 운영 지표를 수집해 지연 원인과 이상을 조사합니다. CPU와 메모리 사용량, 응답 시간, 서비스 수준을 모니터링합니다.

• 에이전트 협업 지연 원인 조사
• CPU와 메모리 사용량 추적
• 응답 시간과 서비스 수준 모니터링

여러 에이전트나 분산 시스템이 합의하는 방식을 설계하고 구현하도록 돕습니다. 투표 가중치, 작업 배분, 노드 고장과 악의적인 행동에 대한 대응을 다룹니다.

• 여러 에이전트의 합의 방식 설계
• 영향력에 따른 가중 투표 구현
• 고장과 악의적인 행동에 대비하는 방식 검토

요청의 복잡성과 필요한 전문성을 분석해 적합한 에이전트 팀을 구성합니다. 작업량에 따른 인원 조정, 자원 배분, 과거 실행 결과를 활용한 조정도 다룹니다.

• 결제 시스템 개편 담당 팀 구성
• 대량 파일 처리의 담당 인원 조정
• 연결 장애에 맞는 전문 담당 선택

명세와 설계를 바탕으로 테스트를 먼저 작성한 뒤 동작하는 코드를 구현합니다. 테스트 통과를 확인하며 코드를 정리하고 오류 처리, 성능과 관련 문서도 다듬습니다.

• 명세와 설계를 바탕으로 기능 구현
• 테스트를 포함한 인증 및 API 개발
• 테스트로 확인하며 기존 코드 정리

부하와 성능에 따라 여러 AI 에이전트의 협업 구조와 작업 배분을 조정합니다. 구조 전환, 필요한 에이전트 수 예측, 변경 후 검증과 성능 저하 시 복원을 다룹니다.

• 여러 에이전트의 협업 구조 선택
• 에이전트 사이의 작업 부하 분산
• 부하에 따른 에이전트 수 예측

새 기능과 복잡한 구현을 명세, 의사 코드, 아키텍처 설계, 개선, 완료 단계로 나누어 진행합니다. 요구 사항과 인수 기준을 정리하고 기존 지식도 활용합니다.

• 새 기능의 요구 사항 정리
• 복잡한 구현의 진행 방식 정리
• 시스템 아키텍처 변경 계획

복잡한 목표를 실행 가능한 작업으로 나누고 의존 관계, 기한, 예산, 인력을 고려해 순서와 분담을 계획합니다. 진행 상황이나 조건이 바뀌면 계획도 조정합니다.

• 기한이 정해진 기능 출시 계획
• 여러 목표에 인력과 예산 배분
• 조건 변화에 따른 계획 조정

AI 에이전트의 구매에 예산, 기한, 가맹점 조건을 설정하고 서명을 검증해 결제를 승인합니다. 고액 거래의 여러 에이전트 승인과 결제 상태 추적, 권한 취소도 지원합니다.

• 쇼핑 에이전트의 예산과 가맹점을 설정합니다
• 여러 에이전트가 고액 구매를 승인합니다
• 금액 상한이 있는 구독 갱신을 관리합니다

코드의 가독성, 실행 성능, 보안, 설계와 의존성을 점검합니다. 수정할 문제의 우선순위를 정하고 구체적인 개선안을 정리합니다.

• 풀 리퀘스트 품질 검토
• 실행 성능과 보안 문제 조사
• 리팩터링과 의존성 갱신 우선순위 설정

여러 전문 AI 에이전트가 GitHub 변경 제안을 검토합니다. 보안, 성능, 설계, 코드 작성 규칙의 문제를 확인하고 수정안과 검토 판정을 게시합니다.

• 인증 변경의 보안 확인
• 데이터베이스 변경에 따른 성능 저하 조사
• UI 접근성과 코드 작성 규칙 확인

기존 Claude Flow 명령을 역할별 에이전트로 옮기는 계획을 만듭니다. 책임, 도구 권한, 실행 조건을 정의하고 기존 명령과 호환되는 단계적 도입을 정리합니다.

• 기존 명령을 역할별 에이전트에 배정합니다
• 도구 권한과 실행 조건을 설계합니다
• 호환성을 유지하는 단계적 이전을 계획합니다

승인을 기다리며 중단했다가 재개하는 처리나 여러 에이전트에 병렬로 작업을 배분하는 흐름을 저장형 템플릿 또는 스크립트로 작성합니다.

• 승인 대기가 포함된 처리 작성
• 여러 에이전트에 검토 작업 분담
• 정해진 형식으로 조사 결과 취합

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

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

대화 메시지를 로컬 모델 실행 환경에 전달할 템플릿 문자열로 변환합니다. 소수의 의도를 등록하고 입력과의 유사도를 기준으로 분류하는 데도 사용할 수 있습니다.

• Ollama용 입력 준비
• 로컬 모델용 대화 형식 정리
• 소수의 등록된 의도로 입력 분류

여러 에이전트로 구성된 swarm의 상태와 에이전트 수가 바뀌면 Monitor로 알립니다. 감시 간격 설정과 일회성 상태 및 정상 작동 여부 확인도 지원합니다.

• swarm 상태 변경 알림 받기
• 에이전트 수 변화 추적하기
• 감시 갱신 간격 조정하기

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

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

저장된 워크플로를 실행하고 진행 상황을 확인하며 일시 중지, 재개, 취소를 관리합니다. JavaScript로 정의한 여러 에이전트의 작업도 실행하고 재개합니다.

• 저장된 워크플로를 ID로 실행
• 진행 상황과 단계별 결과 확인
• MCP 작업 일시 중지, 재개, 취소

작업에 기록된 실행 구간을 모아 에이전트 사이의 처리 흐름을 트리로 정리합니다. 소요 시간과 대기 시간, 오류 및 처리가 느린 지점을 확인할 수 있습니다.

• 느린 작업의 원인 조사
• 에이전트 사이의 협업 확인
• 실행 기록의 오류 위치 확인

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

GAIA 평가를 실행하는 ruflo와 HAL의 구조를 비교합니다. 코드 실행과 브라우저 조작 등의 기능 차이를 정리해 개선 우선순위와 구현 부담을 검토합니다.

• 다음 GAIA 개발 계획 수립
• 코드 실행과 브라우저 기능 비교
• 개선 우선순위와 구현 부담 검토