'streaming' 검색 결과

Process multimedia files with FFmpeg (video/audio encoding, conversion, streaming, filtering, hardware acceleration), ImageMagick (image manipulation, format conversion, batch processing, effects, composition), and RMBG (AI-powered background removal). Use when converting media formats, encoding videos with specific codecs (H.264, H.265, VP9), resizing/cropping images, removing backgrounds from images, extracting audio from video, applying filters and effects, optimizing file sizes, creating streaming manifests (HLS/DASH), generating thumbnails, batch processing images, creating composite images, or implementing media processing pipelines. Supports 100+ formats, hardware acceleration (NVENC, QSV), and complex filtergraphs.

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Implements React Server Components (RSC) patterns with Next.js App Router including data fetching, streaming, selective hydration, and server/client composition. Use when users request "server components", "RSC", "Next.js app router", "server-side rendering", or "streaming".

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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

OpenClaw의 QA Lab에서 Telegram 초안과 최종 메시지의 도착 순서를 검증합니다. QA Channel과 실제 Telegram 플러그인으로 같은 시나리오를 실행합니다.

• Telegram 초안과 최종 메시지 전달 확인
• QA Channel에서 전달 흐름 검증
• 실제 Telegram 플러그인으로 검증

영상과 음성을 VideoDB에 가져와 발화나 화면 내용으로 장면을 찾고 클립을 만듭니다. 자막과 음성 추가, 화면 비율 변환, 라이브 영상 알림 설정도 지원합니다.

• 발화나 화면 내용으로 장면 검색 및 클립 제작
• 자막·배경 음악·더빙 추가
• 영상 해상도와 화면 비율 변경

실시간 화면과 데이터 전달의 지연, 데이터 최신성, 처리 대기를 따로 측정합니다. 이벤트 발생부터 화면 표시까지 경로를 개선하고 운영 환경에서 결과를 확인합니다.

• 실시간 화면의 지연 조사
• 전달 데이터의 최신성 확인
• 대기열 적체 줄이기

Apple의 FoundationModels로 iOS 26 이상 앱에 기기 내 언어 모델을 통합합니다. 글 생성·요약, 데이터 추출, 앱 기능 호출과 생성 중 화면 갱신을 다룹니다.

• 오프라인으로 글을 생성하고 요약합니다
• 입력 문장에서 필요한 항목을 추출합니다
• AI가 앱의 자체 기능을 호출하게 합니다

배포된 URL의 페이지와 API 응답, 정적 파일, 지속 연결, 성능 저하를 점검합니다. 단일 점검, 기간을 정한 모니터링, 검증 환경과 운영 환경 비교를 지원합니다.

• 배포 후 운영 및 검증 환경 점검
• 병합이나 의존성 업데이트 후 수정 확인
• 공개 직후 사이트 지속 모니터링

텍스트에서 필요한 정보를 추출하고 Pydantic으로 자료형과 값을 검증합니다. 언어 모델 출력을 정해진 구조로 정리하며 검증 실패 시 재시도와 생성 중 결과 수신도 다룹니다.

• 텍스트에서 연락처나 기업 정보를 추출합니다
• 기사를 정해진 범주로 분류합니다
• 리뷰 분석의 항목을 통일합니다

Helps you integrate hosted browser automation through Browser Use Cloud APIs and Python or TypeScript SDKs. Reference guides cover authentication, sessions, saved browser profiles, live views, and connections to existing agents or workflow services.

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• Add cloud browser tasks to an app
• Give an existing agent browser access
• Manage login sessions and browser profiles

Summarize a Paperclip project or workspace in plain language, starting with up to three concrete actions needed to unblock work. Review issues and comments, then save a concise Markdown update to its summary slot.

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• Identify decisions or approvals blocking work
• Refresh a project's summary card
• Summarize activity across workspaces

Connect agent tasks into a sequence where each step receives the previous output. Use custom prompts or predefined workflows to analyze code, plan refactoring, generate tests, optimize performance, or transform data through multiple stages.

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• Turn code analysis into an improvement plan
• Prioritize and refactor existing code
• Find test gaps and generate unit tests

Set up RuView sensing nodes by building and flashing ESP32 firmware, configuring WiFi and the receiving address, and checking serial logs. Diagnose missing CSI streams, the WiFi signal measurements sent by sensing nodes.

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• Setting up a new RuView sensing node
• Reflashing firmware for an 8 MB or 4 MB ESP32-S3
• Configuring WiFi and the receiving server

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

Apply a mastering pass to an already generated track, adjusting perceived loudness and limiting audio peaks. See before-and-after loudness measurements, then access the mastered audio through the dashboard.

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• Adjusting a generated track for streaming
• Comparing loudness before and after mastering
• Limiting peaks in an existing production

Prepare OBS Studio scene collections through commands. Add scenes and sources, adjust layout and audio, configure transitions and output settings, and save the project as JSON with undo and redo support.

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• Create and duplicate scenes for a broadcast
• Adjust source position, size, and cropping
• Set audio volume, mute, and monitoring

Store genomic variant records in TileDB-VCF, add samples over time, and retrieve selected samples or genomic regions. Supports batch reading, allele statistics, quality checks, and VCF/BCF export, with workflows for local storage and TileDB Cloud.

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• Build a variant dataset and add samples incrementally
• Extract variants for selected samples and genomic regions
• Review allele statistics and sample quality

Build Python workflows for filtering, grouping, joining, and reshaping table data with Polars. Get guidance on migrating pandas code and using lazy evaluation, which optimizes a processing plan before execution, for large datasets.

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• Filtering and summarizing large CSV files
• Migrating pandas processing code to Polars
• Joining and reshaping multiple tables

Help implement Azure OpenAI features in C# and .NET applications using SDK examples. Cover authentication, chat, document-backed answers, image generation, and audio processing, including transcription and speech generation.

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• Adding streaming chat to a .NET application
• Generating JSON responses in a defined format
• Building answers backed by Azure AI Search

Build real-time voice assistants in JavaScript or TypeScript using Azure AI Voice Live. Covers two-way audio streaming, authentication, speech turn detection, transcription events, and calling application functions during conversations in Node.js or browsers.

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• Build a voice assistant in Node.js
• Stream microphone audio from a browser
• Configure speech boundaries and transcription events

Helps build AI agents in .NET with persistent conversation threads. Covers messages, execution status, streaming responses, document search, and custom function calls using Azure.AI.Agents.Persistent, with examples for creating agents and cleaning up resources.

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• Build an AI assistant that retains conversation threads
• Answer questions using uploaded documents
• Connect an agent to custom functions

Build Java applications that exchange live audio with AI assistants using Azure AI VoiceLive. The skill covers authentication, streaming sessions, speech detection, voice selection, transcription, and handling responses over WebSocket, a persistent two-way connection.

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• Implementing a real-time voice assistant in Java
• Configuring speech detection and interruptions
• Adding transcription and noise reduction

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

Use ccxt-cli to query cryptocurrency exchanges from the terminal without writing application code. Check prices, balances, and orders, stream live market data, display candlestick charts, and return JSON results for shell scripts.

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• Check market prices and account balances from the terminal
• Test API credentials and inspect request errors
• Compare live prices across exchanges