'muse' 검색 결과

Build streaming AI user interfaces with AI SDK patterns — message rendering, tool-call displays, loading states, and optimistic updates. Use when creating chat UIs that stream model output and show agent activity.

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Anthropic Claude API guidance — messages API, tool use, prompt caching, extended thinking, and production patterns.

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

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

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

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

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

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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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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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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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Label smarter, not more — pick the most informative examples for annotation to maximize model gains per label.

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Architect autonomous agent systems — perception/action loops, tool design, planning strategies, memory, and multi-agent orchestration patterns. Use when designing an agent from scratch or scaling a prototype to production.

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

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Run goal-driven autonomous agent loops — decomposing objectives, executing tool chains, self-critiquing, and iterating until done. Use when exploring what fully autonomous task execution looks like and its limits.

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Craft effective AI image prompts with structured syntax, style control, and iterative refinement techniques.

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

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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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Ansible guidance — inventory, playbooks, roles, idempotency, vault secrets, and reliable automation at scale.

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Design memory for AI agents — short-term context, long-term stores, retrieval strategies, and memory-augmented reasoning. Use when an agent must remember facts, learn preferences, or stay coherent across sessions.

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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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