'applications' 검색 결과

Integrate PocketBase as a Go library using the github.com/castle-x/goutils/pocketbase (gopb) package to build single-binary full-stack applications. Use when building Go applications that need user authentication, embedding PocketBase into Go binary, registering custom API routes, managing default users, serving embedded SPA frontend, or deploying single-binary applications. NOT for using PocketBase as a standalone separate process.

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Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.

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Lay out how a job search will actually run alongside a current job: the hours available each week and what they go to, how weekday daytime slots for interviews will be found, which routes to use (direct applications, job boards, scout sites, agents, referrals, public employment services) and what each one discloses to whom, how to keep the search from reaching the current employer through public profiles or workplace equipment, a single tracker of every application's stage, next action, and deadline, and a date and conditions for reviewing, reducing, or pausing the search. Use when someone has decided to start looking, or to gather information while employed, and asks how to fit it in, which routes to use, whether the applications they are running fit the time they have, or how to keep track of them; do not use to decide whether to change jobs, to pick or rate employers or job postings, to predict outcomes, or to send applications, publish profiles, or contact agents on the user's behalf.

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Build real-time, reactive backend applications with Convex using TypeScript queries, mutations, and actions with automatic reactivity and optimistic updates. Use when building real-time collaborative applications, implementing reactive data synchronization, writing serverless backend functions, creating queries that auto-update, implementing mutations with transactional guarantees, handling file uploads with Convex storage, implementing authentication with Convex Auth, designing reactive database schemas, or building applications requiring instant data synchronization.

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Perl 5.36 이상 코드의 작성, 검토, 기존 코드 개선을 돕습니다. 함수 인수 정의, 예외 처리, 클래스 설계, 파일 작업과 의존성 관리 예제를 제공합니다.

• Perl 스크립트와 모듈을 새로 작성합니다
• 최신 Perl 규칙으로 코드를 검토합니다
• 기존 코드를 Perl 5.36 이상으로 옮깁니다

Python 코드 작성과 검토에서 PEP 8, 타입 힌트, 예외 처리와 패키지 구성을 정리합니다. 가독성, 유지보수성, 메모리 효율을 고려한 개선을 돕습니다.

• Python 가독성과 작성 규칙 검토
• 타입 힌트와 예외 처리 정리
• 패키지와 모듈 구성 정리

웹사이트와 업무 화면의 목적 및 사용자에 맞는 디자인 방향을 정하고 글꼴, 색상, 배치, 움직임을 조정합니다. 기존 구성 요소를 활용하며 화면 너비별 표시도 확인합니다.

• 작동 중인 업무 화면의 외관 개선
• 새 사이트의 디자인 방향 결정
• 모바일 표시와 긴 레이블 개선

의료 앱의 환자·직원·재무 기밀 정보를 분류하고, 의료기관별 접근 제어와 감사 기록을 설계하며 로그·주소·브라우저 저장소의 정보 유출을 점검합니다.

• 환자 기록을 다루는 코드를 점검합니다
• 의료기관 간 접근 제어를 설계합니다
• 기밀 정보의 조회와 변경을 기록합니다

앱 개발을 계획·구현·평가 에이전트로 나누고, 실행 중인 앱의 화면과 기능을 검증하며 설정한 품질 기준이나 반복 횟수 상한까지 수정을 이어 갑니다.

• 짧은 아이디어로 앱 명세를 만듭니다
• 별도 평가를 통해 화면을 개선합니다
• 풀스택 앱의 동작을 검증하고 수정합니다

Go 언어의 관례에 따라 코드 작성, 검토, 리팩터링을 돕습니다. 오류 처리, 동시성, 패키지 구성을 정리해 읽기 쉽고 유지보수하기 좋은 구현을 지향합니다.

• Go 관례에 맞춰 코드 검토
• 기존 코드의 오류 처리 개선
• 취소할 수 있는 동시 작업 설계

Write, review, and refactor C# and .NET code using practical conventions for asynchronous work, configuration, and dependency injection—passing services into classes. Includes examples for data access and APIs to support maintainable applications.

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• Reviewing C# implementation conventions
• Improving asynchronous code and cancellation handling
• Organizing service dependencies and configuration

웹 앱의 운영 환경 배포 절차와 점검 항목을 정리합니다. CI/CD 자동화, Docker 컨테이너화, 상태 확인과 롤백 계획을 다룹니다.

• 테스트와 배포 자동화
• 앱의 Docker 컨테이너화
• 운영 환경 배포 방식 선택

인공지능 에이전트의 문제를 지시, 기억, 도구 실행, 화면 표시 등 12개 계층에서 조사합니다. 코드와 로그를 근거로 원인을 정리하고 심각도에 따른 지적 사항과 수정안을 제시합니다.

• 앱 안에서만 발생하는 문제 조사
• 이전 대화가 섞이는 원인 확인
• 도구 실행 누락과 허위 실행 보고 확인

Playwright로 로컬 웹 앱을 조작해 화면 기능과 동작을 확인합니다. 스크린샷과 브라우저 로그로 오류를 조사하고 테스트용 서버의 시작과 종료를 관리합니다.

• 로컬 앱의 버튼과 입력 양식 확인
• 화면과 로그를 활용한 오류 조사
• 프런트엔드와 백엔드 동시 실행 테스트

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

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

Build command-line interfaces for graphical applications in Cursor using the CLI-Anything workflow. It supports creating and extending these interfaces, running tests, checking required criteria, and listing tools through slash commands or natural-language requests.

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• Build a command-line interface for a graphical application
• Extend an existing CLI to cover more operations
• Run tests and validate a CLI implementation

Use Codex to build Python command-line tools for applications with graphical interfaces. Analyze source code, add commands, test against the actual software, validate packaging and documentation, and discover tools already generated or installed.

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• Build a command-line tool from application source code
• Extend an existing tool with more commands
• Test behavior against the actual application

Build Java applications that extract text, tables, and fields from documents using Azure AI Document Intelligence. Covers ready-made models for invoices and receipts, custom model creation, document classification, authentication, and error handling.

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• Extract text and tables from PDFs
• Read invoice and receipt fields
• Build models for custom document formats

Build Java applications that store and manage records in Azure Table Storage or Cosmos DB Table API. It guides creating tables, adding and updating records, filtering queries, and grouping changes into transactions that succeed or fail together.

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• Implement product record creation, updates, and deletion
• Filter records and retrieve only the required fields
• Update records together within the same partition

Build real-time voice applications in Python with Azure AI Voice Live. Covers two-way audio streaming, transcripts, conversation history, and handling interruptions, with examples for authentication and configuring when the assistant responds.

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• Build a voice assistant in Python
• Display transcripts during voice conversations
• Stop an audio response when the user interrupts

Build text translation into Python applications with Azure AI Translator. Covers translation into multiple languages, language detection, transliteration to another writing system, dictionary entries, usage examples, and asynchronous requests for handling larger workloads.

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• Add multilingual text translation to a Python app
• Detect the language of incoming text
• Convert text between writing systems

Build Java applications that analyze images with Azure AI Vision. Covers image descriptions, OCR for reading text, object and person detection, content tags, and suggested crop regions, with examples for authentication and handling results.

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• Adding image descriptions to a Java application
• Extracting text from document images
• Detecting objects and people with their locations

Build Java applications that detect unusual patterns in time-series data with Azure AI Anomaly Detector. Covers single measurements, related signals, trend changes, model training, and checking detection results.

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• Detect unusual values in a single time series
• Check the latest incoming measurement for anomalies
• Find changes in time-series trends