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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.
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Automatic agent selection and intelligent task routing. Analyzes user requests and automatically selects the best specialist agent(s) without requiring explicit user mentions.
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Execute git commit with conventional commit message analysis, intelligent staging, and message generation. Use when user asks to commit changes, create a git commit, or mentions "/commit". Supports: (1) Auto-detecting type and scope from changes, (2) Generating conventional commit messages from diff, (3) Interactive commit with optional type/scope/description overrides, (4) Intelligent file staging for logical grouping
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GitHub Actions의 테스트·배포 워크플로를 만들고 개선합니다. 여러 AI 에이전트가 실패 분석, 코드 검토, 보안 확인과 여러 저장소의 릴리스를 분담합니다.
agentic-flow로 여러 AI 에이전트에 작업을 나누고 병렬 처리나 순차 작업을 구성합니다. 메모리 공유, 부하 분산, 실패 시 재시도와 재할당을 설정합니다.
AgentDB로 대화 기록과 사용자 선호를 저장하고 검색하는 단기·장기 기억을 구현해, AI 에이전트가 다음 세션에서도 해당 정보를 참조하도록 돕습니다.
Claude Code 작업 전후에 자동 처리를 연결합니다. 코드 정리와 검증, 여러 에이전트의 협업, 작업 기록 저장과 다음 세션으로의 인계를 지원합니다.
claude-flow v3의 명령줄을 개선하도록 큰 파일 분리, 대화형 입력, 실행 이벤트 훅 연동, 여러 명령의 자동 실행과 진행 표시를 설계하고 구현합니다.
데이터 특성에 맞춰 26가지 그래프와 도표 중 적절한 형식을 선택해 이미지를 생성합니다. 추세, 비교, 분포, 관계를 시각화하고 이미지 URL과 생성 설정을 반환합니다.
여러 AI 에이전트에 작업을 나누고 병렬 실행과 순차 단계를 구성합니다. 정보 공유, 부하 분산, 실패 시 작업 재할당까지 조율합니다.
claude-flow v3의 명령줄을 개선하도록 큰 파일 분리, 대화형 입력, 실행 이벤트 훅 연동, 여러 명령의 자동 실행과 진행 표시를 설계하고 구현합니다.
Claude Code 작업 전후에 자동 처리를 연결합니다. 코드 정리와 검증, 여러 에이전트의 협업, 작업 기록 저장과 다음 세션으로의 인계를 지원합니다.
AgentDB로 대화 기록과 사용자 선호를 저장하고 검색하는 단기·장기 기억을 구현해, AI 에이전트가 다음 세션에서도 해당 정보를 참조하도록 돕습니다.
백그라운드 작업을 종류에 따라 전문 에이전트에 배정하고, 실행 이력의 품질 점수와 성공률, 응답 시간을 바탕으로 담당 선택과 성능 확인을 지원합니다.
GitHub Actions의 생성과 개선부터 실행 실패 분석, PR 검토, 출시 관리까지 지원합니다. 여러 AI 에이전트가 협력해 테스트와 운영 작업을 자동화합니다.
흩어진 파일을 종류·용도·날짜별로 분류하고 중복 파일과 오래된 자료를 확인합니다. 폴더 구조를 제안하며 승인 후 이동과 이름 변경을 돕고 정리 결과와 유지 절차를 제공합니다.
Turn audio or video recordings into Markdown documents with transcripts and summaries. Use it for meeting notes, speaker identification, subtitle files, or batch transcription when several recordings need to become readable documentation.
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Design and implement LLM applications, AI agents, and RAG systems that retrieve documents to support answers. Cover model selection, search quality, testing, monitoring, safety measures, and cost controls for applications intended for production use.
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Analyze current Git changes to choose a branch for a feature, release, or urgent fix. Create a descriptive name and switch to the new branch using Git Flow, a structured approach to managing development branches.
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Design memory systems that help AI agents retrieve relevant past information. Choose short-term and long-term memory structures, compare vector storage options, and review document splitting and retrieval strategies for different kinds of knowledge and experience.
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Organize scattered files by type, purpose, or date, find duplicates, and review older material. Get a proposed folder structure, then approve file moves and renaming, with confirmation required before any deletion.
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Configure and manage BrowserWing to create, save, and replay browser automation scripts. Use AI exploration to generate repeatable workflows, export scripts as SKILL.md files for agents, and diagnose service or execution problems.
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Coordinate related skills to collect web content, create articles from trending topics, add illustrations, and prepare posts for several platforms. Turn requests into a sequence of tasks, with progress updates, output files, and publishing status.
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