'agents' 검색 결과

AI 에이전트가 스킬과 규칙을 지키는지 세 단계의 지시 조건으로 검증합니다. 도구 호출 순서를 확인하고 시나리오별 준수율과 호출 시간선을 보고서로 정리합니다.

• 추가한 규칙의 준수 여부 확인
• 명시적 안내 없이 절차를 지키는지 확인
• 도구 실행 순서와 누락 확인

여러 Claude Code 에이전트에 개발 작업을 나누고 독립된 작업 환경에서 병렬로 실행합니다. 작업 의존성과 진행 상황, 변경 사항과 오류 보고서를 관리합니다.

• 의존성을 포함한 개발 계획 나누기
• 독립된 작업 환경에서 병렬 개발하기
• 여러 개발 작업의 진행 상황 확인하기

AI 에이전트가 구현의 많은 부분을 맡는 개발팀을 위해 계획, 책임 분담, 리뷰 기준, 테스트 요구 사항을 정리하고 생성 코드를 다루는 개발 절차를 설계합니다.

• AI 생성 코드를 다루는 개발 규칙 정비
• 코드 리뷰 기준과 승인 조건 설정
• 에이전트가 작업하기 편한 설계 검토

두 에이전트가 각각 수정한 브랜치의 Git 충돌을 양쪽 변경 내용과 의도에 따라 중립적으로 해결합니다. 충돌별 판단 이유를 기록하고 빌드나 테스트로 통합 결과를 확인합니다.

• 두 에이전트의 브랜치 충돌 해결
• 병렬 worktree의 변경 내용 통합
• 충돌하는 설계 판단의 이유 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

연결된 Paperclip 팀의 에이전트, 진행 중인 작업, 장애 요인과 승인 대기 사항을 확인합니다. 담당자가 대응할 내용을 작업 참조와 승인 링크를 붙여 정리합니다.

• 팀의 진행 상황 파악
• 장애 요인과 작업 불가 에이전트 확인
• 판단이 필요한 승인 대기 사항 확인

Manage payment permissions for AI agents with spending caps, expiration dates, and merchant rules. Use cryptographic signatures to verify authorization, coordinate approval from multiple agents for high-value purchases, and track or revoke payment permissions.

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• Set shopping budgets and permitted merchants for AI agents
• Require multiple agents to approve high-value purchases
• Manage subscription renewals with spending caps

Coordinate multiple AI agents in a mesh, a network where peers communicate directly. It guides shared decisions, task assignment based on skills and workload, network monitoring, and recovery when agents fail or connections break.

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• Coordinating agents through direct peer communication
• Redistributing work from overloaded agents
• Planning recovery from agent failures

Initialize a group of collaborating AI agents by choosing how they connect, allocating resources, and setting up communication. Establish shared-memory rules so agents record progress, share outputs, check dependencies, and signal completion.

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• Setting up an agent group for REST API development
• Configuring eight agents in a hierarchy for feature development
• Preparing a mesh of agents for distributed code analysis

Coordinate tasks across multiple AI agents by tracking workloads and capacity. Redistribute queued work to available agents, adjust priorities and deadlines, and monitor resource use to identify uneven loads and scheduling bottlenecks.

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• Redistributing tasks from busy agents to available agents
• Scheduling queued tasks by priority and deadline
• Investigating queue delays and uneven workloads

Create a Claude Code plugin scaffold with configuration, skills, commands, and agents. Generate supporting documentation, a record of architecture decisions, and a script that checks the plugin's structure, while connecting the required MCP tools.

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• Start a new Claude Code plugin
• Bundle skills, commands, and agents
• Connect MCP tools to a plugin

Set up a coordinated team of three or more AI agents for development tasks spanning multiple files. Configure the team structure, assign specialized roles, and prepare parallel work with named agents and messaging.

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• Implementing a feature across multiple files
• Refactoring across modules with coordinated agents
• Sharing a security audit across an agent team

Create agents that learn from interactions and adapt their behavior over time. Monitor learning progress, review efficiency and accuracy metrics, trigger adjustments from feedback, and share acquired knowledge with other agents through dedicated tools.

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• Create an agent with initial learning settings
• Monitor learning progress, efficiency, and accuracy
• Adjust agent behavior based on feedback

Create and manage agents in WebAssembly, an execution environment that keeps their work isolated. Try untrusted code or agent configurations, manage sandbox files and tool access, and export agents for sharing.

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• Trying untrusted code in an isolated environment
• Experimenting with agent configurations
• Reading and writing files inside an agent sandbox

Coordinate multiple AI agents for research, development, testing, and system analysis using Claude Flow. Choose how agents communicate, assign specialist roles, combine parallel and sequential tasks, and monitor progress through reporting and recovery workflows.

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• Divide research, analysis, and report writing among agents
• Coordinate application development across specialist agents
• Run multiple types of tests in parallel

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

Get started with omo through a guided feature tour and workflow introduction. Optional setup migration and past-session analysis connect its features to existing work habits, while memory tools record useful preferences for future sessions.

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• Learning omo's features and basic workflow
• Migrating settings from another coding agent
• Reviewing past agent sessions for work patterns

Organize Remotion skills into the correct internal or public directories. For public skills, follow the required symbolic link setup, synchronization, and validation steps so agents can access skills stored in the public location.

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• Choosing a location for a new internal or public skill
• Adding agent links for public skills
• Synchronizing and validating public skill links

Use Multica’s platform rules to manage issues, agents, projects, and automated runs. The skill directs agents to relevant references and explains checks needed before changes that update workspace records or start work.

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• Check issue and pull request handling rules
• Configure agents and squad routing
• Investigate scheduled runs that did not start

Build TypeScript code for Azure AI Foundry projects using its SDK, a library for accessing project services. Create and run agents, inspect connections and deployed models, and manage datasets and search indexes.

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• Creating and running agents in TypeScript
• Adding file search or external tools to agents
• Inspecting project connections and deployed models

Build AI agents that make phone calls and send or receive SMS through the AgentPhone API. Manage phone numbers, configure voice agents and event notifications, and inspect call transcripts and account usage.

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• Create an AI voice agent with a phone number
• Send and receive SMS through AgentPhone
• Review call transcripts and account usage

Design AI applications with LangChain 1.x and LangGraph, libraries for coordinating language models and workflows. Build agents that use external tools, manage conversation history and saved state, process documents, and support tracing and testing.

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• Build an AI agent that calls external tools
• Manage conversation history and saved execution state
• Create document processing and retrieval workflows

Organize complex work for a team of AI agents by splitting tasks, defining dependencies, and documenting ownership and completion criteria. Provides strategies for tracking progress, spotting blockers, and redistributing work when workloads become uneven.

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• Splitting complex work among multiple AI agents
• Mapping dependencies and execution order
• Defining file ownership and acceptance criteria

Plan Claude Code agent teams by choosing team size, roles, and agent types with the tools each task needs. Preset compositions cover reviews, debugging, implementation, research, security audits, and migrations, alongside display settings for local or CI environments.

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• Choose team size and roles for a development task
• Assign separate review areas to multiple agents
• Split bug investigation across competing hypotheses