'conversation' 검색 결과

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한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Persistent memory systems for LLM conversations including short-term, long-term, and entity-based memory Use when: conversation memory, remember, memory persistence, long-term memory, chat history.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

로컬에 저장한 Slack 대화를 검색하고 기간별 메시지 조회와 정확한 집계를 수행합니다. 데이터가 최신인지 확인하고 필요하면 동기화하거나 스레드를 가져옵니다.

• Slack의 과거 대화를 찾습니다
• 최근 7일간의 메시지를 확인합니다
• 저장된 메시지 수와 순위를 확인합니다

WhatsApp의 지정한 상대나 그룹에 메시지와 파일을 보내고 대화 기록을 동기화하거나 검색합니다. 이름, 전화번호, 키워드와 기간으로 이전 대화를 찾을 수 있습니다.

• WhatsApp 연락처에 메시지 전달
• 그룹에 파일 공유
• 키워드와 기간으로 대화 기록 검색

Mac의 Messages.app에서 대화 기록을 검색하고 새 메시지를 확인하며 iMessage와 SMS를 보냅니다. 지원 환경에서는 답장, 반응, 투표, 그룹 관리도 가능합니다.

• Messages.app의 지난 대화를 찾습니다
• 지정한 상대에게 글이나 파일을 보냅니다
• 특정 메시지에 답장하거나 반응합니다

로그와 재현 작업으로 OpenClaw의 모델 통신과 도구 실행 문제를 조사합니다. 저장된 대화와 첨부 자료도 확인하여 원인 수정과 재검증에 필요한 근거를 모읍니다.

• 로컬 테스트와 실제 서비스의 동작 차이 조사
• 모델이 실제로 볼 수 있는 도구 확인
• 응답 스트리밍 지연과 중단 조사

대화 시작 시 관련 스킬을 확인하고 응답이나 작업 전에 불러오는 절차를 정합니다. 작업 방식을 정하는 스킬을 우선하며 실행 환경별 안내로 연결합니다.

• 대화를 시작할 때 스킬을 확인할 때
• 기능 개발 전에 스킬을 선택할 때
• 오류 조사 전에 스킬을 선택할 때

진행 중인 대화를 인계용으로 요약하고 민감한 정보를 제외한 뒤 새 백그라운드 에이전트에 전달합니다. 다음 작업의 초점과 참고 자료를 정리해 현재 작업 위치에서 이어 갑니다.

• 새 에이전트에 후속 작업 인계
• 다음 세션의 작업 범위를 좁혀 인계
• 다음 세션에 필요한 참고 자료 정리

계획, 명세, 대화를 각각 동작을 확인할 수 있는 작은 개발 티켓으로 나눕니다. 의존 관계와 착수 순서를 명시하고 사용자 확인 후 로컬 파일이나 이슈 관리 도구에 등록합니다.

• 명세를 개발 티켓으로 나누기
• 티켓 의존 관계와 착수 순서 정리
• 광범위한 변경을 단계적으로 진행

현재 대화를 다른 에이전트가 작업을 이어 갈 인계 문서로 정리합니다. 기존 자료와 다음에 사용할 스킬을 기록하고 민감한 정보는 가립니다.

• 다른 에이전트에게 작업 인계하기
• 새 세션을 시작할 준비하기
• 다음 작업에 맞는 인계 문서 만들기

API로 X(Twitter)에 게시물과 스레드를 올리고 이미지 업로드, 타임라인 조회, 검색, 반응 집계를 수행합니다. 인증 설정, 호출 한도 대응과 권한 오류도 다룹니다.

• API로 게시물, 스레드, 이미지 게시
• 타임라인과 사용자 정보 조회
• 특정 주제나 대화의 게시물 검색

iMessage와 소셜 DM을 발신자·기간별로 좁혀 확인하고 요약이나 최근 일회용 코드를 찾습니다. 확인한 출처와 대화, 조회 결과도 명시합니다.

• 최근 메시지와 DM 확인
• 일회용 코드 찾기
• 답장을 준비하기 전 대화 확인

문서·대화·프로젝트 정보를 알맞은 저장 위치로 정리합니다. 로컬 파일, 지식 기반, GitHub 등을 아우르며 중복 확인, 동기화, 검색을 진행합니다.

• 문서와 대화를 지식 기반에 저장
• 중복된 메모 정리
• 여러 저장 위치의 지식 동기화

OpenHands CLI에 코드 수정과 여러 단계의 개발 작업을 맡깁니다. LiteLLM 지원 모델을 선택하고, 대화형 화면 없이 일괄 실행과 진행 확인, 대화 재개를 할 수 있습니다.

• OpenHands에 코드 수정 위임
• LiteLLM 지원 모델로 개발
• 오래 걸리는 개발 작업의 진행 확인

AI의 조언·계획·견적·분석 뒤에 짧은 질문 두세 개를 덧붙입니다. 답변의 구체적인 내용을 바탕으로 행동 전에 숫자·논리·누락 정보를 검토하도록 돕습니다.

• 비용·납기 추정의 전제 확인
• 추천 계획의 근거 검토
• 제안서·메일 초안의 누락 정보 확인

작업에 맞춰 AI 에이전트에 제공할 규칙, 명세, 관련 코드를 선택합니다. 긴 대화의 정보를 정리하고 결정 사항과 검증 결과를 다음 세션에 인계합니다.

• AI 개발에 필요한 규칙 정리
• 작업에 필요한 파일 선택
• 긴 대화의 정보 정리

Paperclip의 기존 에이전트 중 적합한 담당자를 골라 목표, 제약, 결과물을 명시한 작업을 만듭니다. 대화가 끝난 뒤에도 참조할 작업 ID와 링크를 반환합니다.

• 기존 에이전트에 작업 위임
• 제약과 결과물을 명시한 작업 생성
• 대화 종료 후에도 확인할 요청 기록

배정된 Slack 봇으로 대화와 스레드를 읽고 출처 링크가 있는 요약을 작성하며 메시지와 파일을 공유합니다. Paperclip 업무 및 정기 실행과도 연계합니다.

• 채널 논의를 출처 링크와 함께 요약합니다
• 대화를 검색하고 스레드 답글을 확인합니다
• 배정된 봇으로 결과나 파일을 보냅니다

매장 직원과 매장 책임자를 위한 상담형 판매 교육을 HTML 슬라이드로 만듭니다. 접객 흐름, 역할 연습, 일상 실천 항목을 복숭아색 배경과 친근한 글꼴로 정리합니다.

• 매장 직원의 상담형 판매 교육에 활용합니다
• 신입 교육에서 접객 흐름을 설명합니다
• 역할 연습이 있는 접객 워크숍을 준비합니다

AgentDB로 대화 기록과 사용자 선호를 저장하고 검색하는 단기·장기 기억을 구현해, AI 에이전트가 다음 세션에서도 해당 정보를 참조하도록 돕습니다.

• 채팅에 대화 기록 추가
• 세션 간 사용자 선호 기억
• 성공한 상호작용 패턴 재사용

Create or update a SOUL.md file that defines an AI partner’s behavior through a guided conversation. Clarify communication style, autonomy, honesty, and expectations, then review a concise English profile before saving it with setup_agent.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

• Define an AI partner’s initial personality and role
• Adjust tone and how the AI expresses disagreement
• Clarify which decisions the AI can make independently

Send prompts to LLMs from a terminal, display answers as they arrive, or hold an ongoing conversation. Use files or standard input for prompts, choose models, and set system instructions through OmniRoute.

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• Sending a prompt from a terminal
• Using file contents as a prompt
• Displaying and saving streaming responses

Run and manage an agent in Anthropic's cloud for long or asynchronous tasks. Create a session with packages and tools, send work, inspect status and activity, continue with saved files and conversation, then terminate the session.

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• Assigning long-running work to a cloud agent
• Continuing work with saved files and conversation
• Inspecting session status and tool activity

Build AI agents that retain conversation history, user preferences, and useful interaction patterns with AgentDB. The skill covers persistent storage, meaning memories survive between sessions, plus retrieval, context management, and ReasoningBank integration.

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• Add conversation history to a chat system
• Remember user preferences across sessions
• Reuse patterns from successful interactions