스킬 찾기

Scale Ray workloads and serve models on Anyscale — managed Ray clusters for training and inference.

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Integrate third-party APIs reliably: auth, pagination, retries, webhooks, rate limits, and contract testing. Use when connecting to external REST/GraphQL APIs or building resilient API clients.

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Application performance monitoring — transactions, profiling, and finding slow code — works with any APM platform.

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Argo CD guidance — GitOps workflows, Application manifests, sync strategies, AppProjects, and multi-cluster ops.

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Idiomatic Astro: islands architecture, content collections, SSR/SSG choices, and performance-first builds. Use when writing, reviewing, or structuring Astro sites.

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Practice AI safety across the lifecycle — risk assessment, alignment concepts, evaluation, deployment safeguards, and governance. Use when building or deploying AI systems responsibly.

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Create 3D visuals with modeling, texturing, lighting, rendering, and optimization for web and product.

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Create 3D web experiences: scene setup, models, materials, lighting, animation, scroll-driven scenes, and performance budgets. Use when adding 3D to websites beyond basic demos.

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Writing abstracts that get papers read — structured content, the 5-sentence core, and journal-specific constraints.

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Learn effectively from courses and academies: choosing programs, studying actively, and converting courses into skills. Use when investing time/money in structured learning.

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Build and run affiliate programs — recruitment, commission structures, partner enablement, and fraud prevention.

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Measuring emotion from behavior and physiology — facial expression, voice, EDA, and self-report integration.

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Evaluate AI agents rigorously — task benchmarks, success criteria, failure taxonomy, cost/latency tracking, and regression testing. Use when you need to know whether an agent actually works, not whether it demos well.

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Manage fleets of local AI agents: lifecycle, monitoring, task assignment, and resource control. Use when running multiple CLI agents via an orchestrator like AI Maestro.

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Architect persistent, searchable memory for agents — episodic, semantic, and procedural stores with retrieval, consolidation, and forgetting policies. Use when designing how an agent remembers across sessions.

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Master Alfred on macOS: search, workflows, clipboard history, snippets, and the Powerpack. Use when building a keyboard-driven command layer on the Mac with Alfred.

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Build LLM applications with chain-style orchestration frameworks — prompts, chains, tool-calling agents, memory, and retrieval pipelines. Use when structuring multi-step LLM programs, adding tools to a model, or composing RAG systems in code.

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Build with BAAI's Aquila models — open bilingual models from Beijing's academy with research transparency.

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Build data-centric LLM applications with indexing and retrieval frameworks — document ingestion, indices, query engines, and RAG pipelines. Use when the core problem is getting the right data in front of the model.

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Build agents on OpenAI's platform patterns — assistants-style threads, function calling, structured outputs, and multi-step tool workflows. Use when working with OpenAI models as the agent engine.

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AI agent guidance — agent architecture, tool design, planning loops, guardrails, evaluation, and production agents.

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Manage fleets of local AI agents — spawn, supervise, route tasks, monitor progress, and shut down workers cleanly. Use when coordinating multiple agents on parallel workstreams.

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Coordinate agents via messaging: send, receive, and manage inter-agent communication. Use when agents need to collaborate, hand off work, or notify each other.

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Design tools for AI agents — clean function interfaces, typed schemas, informative errors, idempotency, and tool documentation. Use when giving an agent new capabilities or fixing flaky tool use.

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