'coding' 검색 결과

Spring Boot와 Quarkus의 Java 코드를 명명, 불변 데이터, 예외 처리, 프로젝트 구조와 테스트 규약에 따라 작성하고 검토합니다. 빌드 파일로 프레임워크를 판별합니다.

• Java 코드의 규약 준수 검토
• Optional과 streams 사용 확인
• 패키지와 프로젝트 구조 정리

코드 작성, 검토, 수정 시 전제 확인, 최소한의 구현, 변경 범위 제한, 테스트 검증을 권장해 AI가 자주 일으키는 구현 실수를 줄이는 지침입니다.

• 구현 전에 전제와 모호한 점 정리
• 버그 수정 범위 제한
• 지나치게 복잡한 코드 검토

개발 요청에 필요한 변경 범위를 확인하고 기존 코드와 표준 기능으로 문제 전체를 해결하는 최소 구현을 안내합니다. 관련 부분의 수정, 필요한 테스트와 짧은 보고도 중시합니다.

• 요청을 충족하는 최소 구성 구현
• 호출부를 확인해 공통 코드의 결함 수정
• 불필요한 의존성과 추상화 방지

기존 코드와 표준 기능을 우선 활용해 요청을 충족하는 최소 변경으로 구현·수정을 진행합니다. 필요한 검증과 영향 범위 대응을 마치고 미확인 사항과 위험을 보고합니다.

• 요청을 충족하는 최소 구성을 구현합니다
• 공통 처리의 근본 원인을 수정합니다
• 불필요한 추가를 줄이며 리팩터링합니다

구현 전 계획을 기술적으로 검토하고 시스템 구조, 데이터 흐름, 예외 상황, 테스트 범위와 성능을 점검합니다. 쟁점별 권장안을 대화로 검토해 실행 계획을 확정합니다.

• 구현을 시작하기 전 계획 점검
• 시스템 구조와 데이터 흐름 확인
• 예외 상황과 테스트 범위 확인

코딩 에이전트가 gbrain을 호출하도록 CLI 설치, 로컬 PGLite 또는 Supabase 초기화, MCP 등록과 원격 연결별 신뢰 정책 설정을 진행합니다.

• 새 컴퓨터에서 gbrain을 처음 설치할 때
• 로컬 PGLite로 초기화할 때
• Supabase 사용 구성을 설정할 때

Organize the information an AI coding agent needs for each task. This skill guides project rules, relevant file selection, conversation summaries, and session handoffs so the agent can follow existing conventions and retain key decisions.

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• Set up project rules for AI coding agents
• Select relevant files before starting a task
• Trim stale information from a long conversation

Turn an unclear feature idea into a structured specification with goals, boundaries, and testable success criteria. Split broader requests into independent modules when needed, then move through planning, task breakdown, and implementation with human review.

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• Clarify an idea before coding
• Draft requirements with testable completion criteria
• Split a broad request into independent modules

Generate website design references as separate horizontal images for each section. Keep a consistent palette while varying layouts, spacing, imagery, and calls to action, giving developers or coding agents concrete visual references for implementation.

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• Create section-by-section landing page design references
• Explore different hero layouts
• Share visual references with developers

Turn a feature request into a minimal implementation plan before coding. Identify which files need changes, explain why, define the smallest required interface, and flag broader effects or expanded permissions for the implementer.

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• Plan a feature before coding
• Identify files affected by a change
• Review scope and permission changes

Work with AI as a coding partner, choosing who writes code and who guides the work. Supports role switching, test generation, ongoing code review, debugging, and step-by-step explanations for learning.

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• Write code with ongoing AI review
• Direct AI implementation while reviewing its output
• Develop features by writing tests first

Keep coding changes small by questioning unnecessary work and reusing existing code, standard libraries, and native platform features. Apply this approach to implementation, bug fixes, reviews, and dependency choices while preserving validation, security, and accessibility.

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• Reduce unnecessary code and dependencies
• Fix shared root causes of bugs
• Review code for excessive abstraction

Review GitHub pull requests with specialized AI agents that check security, performance, architecture, and coding conventions. Generate actionable comments with suggested fixes, and connect review findings to automated approval or change requests.

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• Reviewing authentication changes for security issues
• Checking database changes for performance regressions
• Reviewing UI accessibility and coding conventions

Choose coding challenges matched to a learner’s level and goals within Flow Nexus. Validate submissions, review solution quality and efficiency, and track progress through rankings, achievements, badges, and challenge completion rewards.

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• Finding coding challenges suited to a learner’s level
• Reviewing submitted solutions and improvement opportunities
• Tracking rankings, badges, and learning progress

Work with AI as a coding partner, choosing who writes code and who guides the work. Supports role switching, test generation, ongoing code review, debugging, and step-by-step explanations for learning.

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• Write code with ongoing AI review
• Direct AI implementation while reviewing its output
• Develop features by writing tests first

Manage Flow Nexus accounts, run code in sandboxes, deploy app templates, and track credits. The skill guides platform operations through connected tools, including file storage, execution monitoring, and coding challenge submissions.

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• Create a sandbox and run development code
• Find and deploy an app template
• Check credit balances and payment history

Set up and operate Ruflo to coordinate multiple AI coding agents. This skill guides project initialization, shared memory, task assignment, health checks, and plugin discovery for work that needs coordinated or parallel execution.

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• Initializing a multi-agent development environment
• Coordinating parallel work across agents
• Keeping searchable memory across sessions

Review website JPEGs for progressive encoding, which displays a blurry preview before sharpening. Identify images that could use this format, consider file size and loading behavior together, and explain how to confirm the change in browser developer tools.

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• Reviewing how JPEGs appear during loading
• Checking JPEG fallbacks for WebP or AVIF
• Reviewing image delivery through a CDN or build process

Set up ESLint, a tool that checks JavaScript for errors and coding rule violations. Configure shared rules, connect checks to editors and automated workflows, and review flagged code alongside its behavior in the browser.

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• Setting up ESLint for a JavaScript project
• Applying consistent coding rules across a team
• Adding code checks to editors and CI/CD

Check whether HTML, JavaScript, and CSS are delivered with Gzip or Brotli compression. Use measured loading problems and response headers to guide server or CDN changes that reduce the amount of data downloaded.

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• Investigating slow page loads on mobile networks
• Checking compression headers for text resources
• Reviewing Gzip or Brotli settings on a server or CDN

Study AI engineering through interactive terminal lessons with explanations, coding exercises, and quizzes. The tutor follows your recorded progress, revisits previous material, adapts to your answers, and logs results and topics that need review.

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• Resuming lessons from recorded progress
• Learning concepts through coding exercises
• Checking understanding with lesson quizzes

Research a coding task before implementation and turn it into a detailed work plan with decisions, dependencies, and verification steps. The plan is written after approval, while code changes remain a separate workflow.

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• Planning a large change before implementation
• Turning a vague request into concrete tasks
• Preparing a plan for another agent to execute

Manage coding-agent sessions across connected machines through Herdr, tmux, and MSP. See which sessions need attention, review their output, open sessions with a brief, send instructions, answer approval dialogs, and stop or close sessions.

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• Find sessions waiting for approval or review
• Read another session and send follow-up instructions
• Open an agent session on a named machine

Recover context from local coding-agent transcripts and produce a checkpoint covering the objective, completed work, blockers, and next step. Explicit import requests support read-only recovery, with continuation governed by the current workspace rules and the user's request.

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• Recover context using a session ID
• Summarize unfinished work from local logs
• Review JSONL exports or Markdown handoffs