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Simplest distributed training API. 4 lines to add distributed support to any PyTorch script. Unified API for DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. Automatic device placement, mixed precision (FP16/BF16/FP8). Interactive config, single launch command. HuggingFace ecosystem standard.
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Forces the laziest solution that actually works, simplest, shortest, most minimal. Channels a senior dev who has been paged at 3am for a factory class that wrapped one function: question whether the task needs to exist at all, reach for the standard library before custom code, native platform features before dependencies, one line before fifty. Supports intensity levels: lite, full, ultra. The default is full. Use on ANY coding task: writing, adding, refactoring, fixing, reviewing, or designing code, and choosing libraries or dependencies. Also use whenever the user says "ponytail", "be lazy", "lazy mode", "simplest solution", "minimal solution", "yagni", "do less", or "shortest path", or complains about over-engineering, bloat, boilerplate, or unnecessary dependencies. Do NOT use for non-coding requests such as general knowledge, prose, translation, summaries, recipes.
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Simple Preference Optimization for LLM alignment. Reference-free alternative to DPO with better performance (+6.4 points on AlpacaEval 2.0). No reference model needed, more efficient than DPO. Use for preference alignment when want simpler, faster training than DPO/PPO.
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Forces the laziest solution that actually works, simplest, shortest, most minimal. Channels a senior dev who has seen everything: question whether the task needs to exist at all (YAGNI), reach for the standard library before custom code, native platform features before dependencies, one line before fifty. Supports intensity levels: lite, full (default), ultra. Use on ANY coding task: writing, adding, refactoring, fixing, reviewing, or designing code, and choosing libraries or dependencies. Also use whenever the user says "ponytail", "be lazy", "lazy mode", "simplest solution", "minimal solution", "yagni", "do less", or "shortest path", or complains about over-engineering, bloat, boilerplate, or unnecessary dependencies. Do NOT use for non-coding requests (general knowledge, prose, translation, summaries, recipes).
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front-end-design-patterns を使い、指定されたフロントエンド範囲に対して サブエージェント調査（必要時は複数スコープに分割した独立 fresh audit） → メインセッション修正 → 必要時のみ性能計測 → simple-add → 再調査を NO_FINDINGS まで繰り返す、機能変更なしの内部リファクタリングループ。 Trigger: front-end-refactor-loop, front-end-design-patterns リファクタリングループ, フロントエンドリファクタリングループ, Reactリファクタリングループ, サブエージェントでフロントエンド調査, NO_FINDINGSまでリファクタ, 性能計測つきフロントエンドリファクタ
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Generates PSR-16 Simple Cache implementation for PHP 8.5. Creates CacheInterface with get/set/delete operations and TTL handling. Includes unit tests.
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Simple Preference Optimization for LLM alignment. Reference-free alternative to DPO with better performance (+6.4 points on AlpacaEval 2.0). No reference model needed, more efficient than DPO. Use for preference alignment when want simpler, faster training than DPO/PPO.
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Simplest distributed training API. 4 lines to add distributed support to any PyTorch script. Unified API for DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. Automatic device placement, mixed precision (FP16/BF16/FP8). Interactive config, single launch command. HuggingFace ecosystem standard.
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Codex, Claude Code, OpenCode에 기능 개발, 대규모 리팩터링, PR 검토를 백그라운드로 맡기고 별도 체크아웃 준비, 진행 모니터링과 완료·실패 알림까지 처리합니다.
기계 학습이 없는 기존 앱에 추천, 분류, 예측 기능을 추가하는 절차를 정리합니다. 문제와 데이터 확인부터 초기 모델의 학습, 평가, 통합까지 돕습니다.
gh CLI로 GitHub의 이슈 분류, PR 검토와 병합 가능 여부 확인, CI 실패 조사, 변경 이력을 포함한 릴리스 준비, 보안 경고 확인을 수행합니다.
LLM API 비용 관리를 위해 작업 복잡도에 따른 모델 선택, 예산 기록, 일시적 오류 재시도, 공통 프롬프트 캐시를 결합하는 설계 예시를 제공합니다.
Claude Code에서 개발 작업을 반복하는 자율 루프 설계를 안내합니다. 순차 실행부터 병렬 작업까지 진행 상황 인계, 품질 확인, 변경 사항 통합과 중단 조건을 정리합니다.
선호 답변과 비선호 답변 쌍으로 별도 참조 모델 없이 대규모 언어 모델을 추가 학습합니다. 모델별 설정과 학습 불안정, 메모리 부족에 대한 대응을 안내합니다.
제품이나 브랜드의 특징을 바탕으로 둥글고 단순한 마스코트 이미지를 설계하고 생성합니다. 32×32에서도 알아보기 쉬운 형태를 목표로 하며 소재와 배색이 다른 후보를 비교할 수 있습니다.
영문 기술 문서와 작업 절차를 ASD-STE100 규칙에 따라 짧고 일관되게 다듬습니다. 규칙 위반을 점검하고 해당 원문과 수정안을 제시할 수도 있습니다.
코드 작성, 검토, 수정 시 전제 확인, 최소한의 구현, 변경 범위 제한, 테스트 검증을 권장해 AI가 자주 일으키는 구현 실수를 줄이는 지침입니다.
Build complex interactive artifacts for claude.ai with React, Tailwind CSS, and shadcn/ui. Start from a configured project, develop interfaces with state management or navigation, and bundle the result into one shareable HTML file.
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AI의 조언·계획·견적·분석 뒤에 짧은 질문 두세 개를 덧붙입니다. 답변의 구체적인 내용을 바탕으로 행동 전에 숫자·논리·누락 정보를 검토하도록 돕습니다.
기존 코드와 표준 기능을 우선 활용해 요청을 충족하는 최소 변경으로 구현·수정을 진행합니다. 필요한 검증과 영향 범위 대응을 마치고 미확인 사항과 위험을 보고합니다.
ponytail의 공개 벤치마크에서 측정한 코드량, 출력 토큰, 비용, 시간 감소 결과를 막대그래프로 확인합니다. 현재 작업의 실측값과 구분해 보여 줍니다.
화면 배치와 정보 순서를 검토할 흑백 SVG 와이어프레임을 만들고, 여러 화면의 흐름과 주석, 한곳에서 확대해 볼 수 있는 정적 검토 페이지도 제공합니다.
실제 브라우저로 웹페이지와 앱을 조작하며 화면과 동작을 검증합니다. 스크린샷, 간단한 양식 입력, 오류 및 통신 기록으로 문제 재현과 결과 확인을 돕습니다.
데스크톱 랜딩 페이지의 구조를 회색 상자로 그립니다. 번호 주석과 사양 패널을 연결해 배치 및 구현 시 참고할 내용을 공유하는 와이어프레임을 만듭니다.