'patterns' 검색 결과

Java의 Quarkus 서비스 설계와 검토를 지원합니다. REST API 구성, Panache 데이터 접근, Camel 메시지 연계와 비동기 처리의 구현 패턴을 제공합니다.

• REST API의 책임 분리
• Camel과 RabbitMQ 연계
• Panache 저장 처리 검토

React와 Next.js 화면의 구현과 검토를 지원합니다. 컴포넌트 조합, 상태 관리, 데이터 가져오기, 표시 속도, 폼 검증과 키보드·포커스 동작 개선 패턴을 제공합니다.

• 재사용하기 쉬운 React 컴포넌트 정리
• 상태 관리와 데이터 가져오기 검토
• 긴 목록의 표시 속도 개선

전자 의무기록에 임상 의사결정 지원을 구현합니다. 약물 상호작용, 용량 검증, 임상 점수 계산과 경고 심각도별 화면 동작 및 누락 검증 테스트를 다룹니다.

• 약물 상호작용과 알레르기 확인 구현
• 환자 정보에 따른 용량 검증
• NEWS2 등 임상 점수 구현

전자 의무 기록의 진료 기록, 처방, 검사 결과 화면을 설계합니다. 약물 상호작용 경고, 변경 이력, 의료 현장에서 입력하기 쉬운 화면의 설계 지침을 정리합니다.

• 진료 흐름 설계
• 약물 상호작용 경고 구현
• 검사 결과의 이상 수치 표시

Django 앱의 구조, API, 데이터 조회, 캐시 구현과 검토를 돕습니다. 환경별 설정과 업무 로직을 분리하고 불필요한 데이터베이스 조회를 줄이는 예시를 제공합니다.

• Django 구조와 설정 정리
• Django REST Framework API 설계
• 불필요한 데이터베이스 조회 줄이기

Dart와 Flutter 코드 작성·검토에 상태 관리, 화면 이동, 통신, 오류 처리, 테스트 구현 패턴을 활용합니다. 예제를 참고해 널 처리와 비동기 작업, 앱 구조를 정리합니다.

• 새 기능의 상태 관리 방식 선택
• 널 처리와 비동기 코드 검토
• 로그인 상태에 따른 화면 이동

Node.js, Express, Next.js의 API와 서버 데이터 처리를 설계하고 검토합니다. 데이터베이스 조회, 캐시, 인증, 오류 처리를 정리합니다.

• API 설계와 업무 로직 및 데이터 조회 분리
• 중복 데이터베이스 조회 줄이기
• 캐시와 비동기 처리 도입

공통 기준으로 코드의 명명, 가독성, 원본 데이터를 바꾸지 않는 갱신 방식과 오류 처리를 검토합니다. 중복과 복잡한 구조를 찾아 유지보수하기 쉽게 정리합니다.

• 기존 코드의 명명과 가독성 검토
• 긴 함수와 깊은 조건 분기 정리
• 새 모듈의 코딩 규칙 통일

PyTorch FSDP를 활용한 대규모 모델의 분산 학습 구현과 오류 조사를 돕습니다. 공식 문서 기반 자료와 코드 예제로 분할 전략, 혼합 정밀도, 학습 상태 저장을 검토합니다.

• 대규모 모델의 분산 학습을 구현합니다
• FSDP 적용 방법과 분할 전략을 비교합니다
• 혼합 정밀도와 체크포인트 예제를 확인합니다

mcp-use로 AI가 외부 작업과 데이터를 이용하는 MCP 서버를 설계하고 구현하도록 안내합니다. 인증, 조작 화면, 오류 처리와 배포를 다룹니다.

• 새 MCP 서버 만들기
• 작업·데이터·재사용 프롬프트 추가
• 목록과 선택을 위한 React 화면 구현

프로젝트의 프레임워크와 라이브러리 버전을 확인하고 공식 문서에 따라 구현합니다. 판단의 출처를 제시하고 사용이 권장되지 않는 API와 확인하지 못한 방법도 표시합니다.

• 사용 버전의 공식 문서로 구현 확인
• 출처가 있는 기본 코드 작성
• 사용 중단이 권고된 API 점검

성공한 작업의 절차와 교훈을 학습 패턴으로 저장하고 장기 보관을 위해 통합합니다. 분야별 추가 학습, 저장소별 학습 결과 확인, 저장 데이터 압축도 지원합니다.

• 성공한 작업의 교훈 저장
• 누적된 작업 이력 통합
• 분야별 추가 학습 데이터 생성

에이전트의 판단과 문제 해결 절차를 재사용 가능한 패턴으로 정의합니다. 실행 가능한 워크플로에 넣어 실행하고, 결과를 평가해 효과적인 방법을 공유합니다.

• 조건 분기로 판단 절차를 정의할 때
• 문제 해결 절차를 실행 가능하게 만들 때
• 비슷한 과거 사례에서 해결책을 찾을 때

과거 작업에서 학습한 패턴과 현재 진행 상황으로 다음 작업을 제안합니다. 예측 신뢰도에 따라 실행 여부를 판단하고 작업 완료 후 학습 내용을 갱신합니다.

• 진행 상황으로 다음 작업 선택
• /loop 안에서 반복 작업 판단
• 과거 작업 완료 기록 검색

텍스트의 의미를 수치로 표현해 내용이 비슷한 문서를 검색합니다. 두 글의 유사도 비교, 소수 패턴으로의 질의 분류와 검색 데이터의 메모리 절감도 지원합니다.

• 의미가 비슷한 문서 검색
• 두 텍스트의 유사도 비교
• 대규모 벡터 검색의 메모리 절감

Find JavaScript code that changes existing objects or arrays, then replace those updates with modified copies. Review shared state and browser behavior to make data changes easier to trace and check fixes in context.

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• Finding direct changes to shared objects
• Replacing push and splice with copy-based updates
• Reviewing state updates in client components

Review supplied writing through twelve DHDNA dimensions, a framework for describing reasoning and expression. Receive observations supported by quotations, optional scores, and comparisons between samples, with clear limits separating textual patterns from psychological traits.

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• Reflect on reasoning patterns in your writing
• Compare argumentation across selected texts
• Review how a text expresses assumptions and uncertainty

Design autonomous coding agents with patterns inspired by Cline and OpenAI Codex. Explore tool calling interfaces, permission and approval systems, browser automation, and workflows where people review or guide the agent's actions.

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• Planning an autonomous coding agent
• Designing tool and function calling interfaces
• Defining permissions and approval steps

Build Python applications that keep other tasks moving while waiting for network, database, or file operations. Guides the choice of asyncio patterns, with timeouts, cancellation, error handling, and testing for asynchronous code.

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• Build an asynchronous web API
• Fetch multiple web pages concurrently
• Develop a WebSocket server or chat system

Analyze audiences across Facebook, Instagram, YouTube, and TikTok using Apify Actors, tools that collect platform data. Gather follower, profile, or comment data, summarize audience characteristics and engagement patterns, and return results in chat, CSV, or JSON.

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• Understanding follower and profile characteristics
• Analyzing audience reactions through comments
• Exporting audience data as CSV or JSON

Plan how an Angular app stores and updates data used by its screens. Covers local and shared state, choices involving Signals, NgRx, and RxJS, synchronization with server data, debugging, and migration from older patterns.

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• Choose an Angular state management approach
• Design state shared across an app
• Manage data within individual components

Provides persistent project memory for AI agents through a local MCP server, a tool interface for agents. Stores and searches architecture decisions and implementation patterns, syncs with project documentation, and includes a dashboard for viewing memory usage.

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• Save architecture decisions for later reference
• Search previously recorded implementation patterns
• Retrieve design notes by key

Create Hookify rules that detect command patterns, file edits, or session events and show warnings or block actions. Includes guidance on matching conditions, regular expressions for text patterns, and reminders before an agent finishes.

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• Blocking potentially dangerous commands
• Warning about edits to sensitive files
• Adding reminders before an agent finishes

Build and debug asynchronous Rust applications with Tokio, a runtime for scheduling work while operations wait. Apply patterns for task management, channels, error handling, cancellation, and concurrency limits when developing network services and other concurrent systems.

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• Build asynchronous network services
• Manage tasks and channel communication
• Design error handling and cancellation