'structure' 검색 결과

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

앱이나 에이전트에 Firecrawl의 웹 검색, 페이지 내용 수집, 구조화된 정보 추출, 브라우저 조작 기능을 추가하도록 선택부터 설정, 구현, 동작 확인까지 안내합니다.

• 앱에 웹 검색 추가
• 알고 있는 URL에서 구조화된 데이터 추출
• 클릭과 양식 입력을 처리 흐름에 추가

제안서와 명세서를 배경 정리부터 절별 작성, 독자 검증까지 대화로 완성합니다. 작성 대화를 모르는 별도의 Claude로 설명 부족과 모호한 부분을 확인합니다.

• 흩어진 배경 메모로 제안서 작성
• 명세서와 의사 결정 기록 작성
• 절별 구성과 문장 다듬기

아직 형태가 잡히지 않은 아이디어를 단계적인 질문과 대안 검토로 구체적인 디자인으로 정리합니다. 초기 구상에서 나아갈 방향을 좁히는 데 사용합니다.

• 대략적인 아이디어 구체화
• 콘셉트의 다른 방향 검토
• 질문을 통한 초기 구상 정리

Explore code through structural search: find functions and classes, view file outlines, and open only the implementations you need. It uses tree-sitter, a parser that identifies code structure, to limit how much source text is loaded.

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• Finding functions related to a feature
• Navigating the structure of a large source file
• Reading only a specific function's implementation

GitHub 코드와 개발 이력, 관련 정보를 단계적으로 조사하여 기술 구성과 경쟁 프로젝트의 차이, 활동 현황을 출처와 도표가 있는 Markdown 보고서로 정리합니다.

• 오픈 소스의 기술 구성을 조사합니다
• 주요 개발 사건을 시간순으로 확인합니다
• 경쟁 프로젝트와 비교합니다

시장·경쟁사·소비자·재무 조사의 목차와 필요한 데이터를 설계하고, 수집한 정보를 도표·출처·전략적 시사점이 담긴 보고서로 정리합니다.

• 조사 목차와 수집할 데이터 설계
• 시장·경쟁사 조사 결과의 보고서 작성
• 소비자 이해와 브랜드 전략 정리

Add or review Product structured data, machine-readable product details, on shop pages. Check names, images, prices, availability, and ratings against visible content, then validate the markup for eligibility to show enhanced Google search results.

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• Add Product JSON-LD to product pages
• Check structured prices against displayed prices
• Review availability and rating fields

Review HTML lists for incorrect child elements and nesting, then identify fixes that help screen readers, tools that read page content aloud, announce item counts and positions accurately.

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• Reviewing HTML list structure
• Fixing nested lists
• Checking screen reader announcements

Audit informational pages so AI assistants can extract and understand their content. Review headings, HTML structure, content availability without JavaScript, and structured data, then suggest changes that make individual sections clearer when read on their own.

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• Review pages intended for AI-generated answers
• Make headings and sections understandable on their own
• Check whether key content is available without JavaScript

Audit structured data for businesses serving a physical location or geographic area. Check or add LocalBusiness JSON-LD, a machine-readable format for business details, verify addresses against visible page content, and validate the markup with Google's Rich Results Test.

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• Audit structured data on a local business website
• Add business details to home and contact pages
• Choose a specific type for restaurants or stores

Review rendered HTML and replace generic div elements with elements that describe their purpose, such as main, nav, and article. Clarify page structure to support screen-reader navigation, search-engine understanding, and code maintenance.

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• Reviewing page structure built mostly with div elements
• Checking HTML output from templates and shared components
• Improving page structure for screen-reader navigation

Review Front-End Checklist rule files and improve their instructions, explanations, and code examples. Use the project's quality scorer and structure validator to identify gaps, replace vague prompts, and organize each rule into a usable reference for developers and agents.

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• Expanding incomplete Front-End Checklist rules
• Making AI audit and repair prompts more specific
• Checking rule structure and quality before a PR

Add FAQ sections to landing pages or blog posts and generate FAQPage structured data, a format search engines can read. Check required question and answer fields, valid syntax, and consistency with content visitors can see.

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• Adding FAQ sections to landing pages or blog posts
• Generating structured data from existing questions and answers
• Checking FAQ markup against visible page content

Audit breadcrumb structured data, a machine-readable description of a page’s navigation path. Check that BreadcrumbList matches the visible trail and site hierarchy, then guide JSON-LD changes using the rendered HTML and HTTP response.

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• Check breadcrumb structured data
• Add JSON-LD for visible breadcrumbs
• Review site hierarchy after template changes

Audit whether author profiles clearly present relevant experience, qualifications, and professional links. Review rendered pages, metadata, structured data, and HTTP responses to identify specific places where author expertise needs clearer presentation and explain how to verify improvements.

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• Check whether article authors have relevant biographies
• Improve profiles with qualifications and professional links
• Audit author information in rendered HTML and structured data

Structure an HTML video project for HyperFrames, with explicit clip timing, tracks, reusable scene sections, and framework-controlled media playback. Provides rules for repeatable rendering and checks to identify composition problems before producing the final video.

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• Create the HTML structure for a video project
• Organize clip timing and tracks
• Connect reusable scene sections

Organize existing ChatGPT Pages and Spaces around the work readers need to do. The skill reviews page structure, moves pages, consolidates duplicate content, and improves navigation while preserving distinct requirements, historical context, and relevant layout details.

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• Organizing too many top-level Pages
• Consolidating duplicate task lists
• Separating active work from dated notes and reference material

Check a Twenty pull request through real browser scenarios derived from its changes. Verify database effects and server logs alongside visible results, then produce screenshots, a structured verdict, and a report of any failures or uncertainty.

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• Validate user flows before or after merging a Twenty pull request
• Check database writes and timeline activity after saving records
• Investigate backend errors hidden behind a successful screen

Draft Appwrite blog posts around concrete developer problems and search intent. Structure the article, prepare titles, summaries, FAQs, and article metadata, check product claims against local documentation, and generate a cover image using Appwrite's cover API.

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• Draft a practical Appwrite tutorial
• Outline a comparison article around search intent
• Prepare titles, summaries, FAQs, and article metadata

Review existing Appwrite blog posts for tone, structure, SEO, formatting, and product accuracy. Compare claims with local documentation, identify specific problems, and produce a structured report with suggested rewrites and prioritized fixes.

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• Review an Appwrite blog draft before publication
• Audit titles, summaries, and search intent
• Verify feature descriptions and API details against local docs

Run protein structure prediction, molecular design, and docking tools on Tamarind Bio without a local GPU. Guides tool selection, input validation, job submission, batch processing, and result retrieval through its REST API or MCP server.

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• Predicting protein structures in the cloud
• Running binder or antibody design tools
• Submitting batches of sequences for analysis

Look up genes, sequences, protein structures, expression patterns, and disease associations across more than 20 bioinformatics resources using command-line tools or Python. Useful for interactive exploration, with results that can be saved for further analysis.

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• Looking up gene details and sequences
• Exploring protein structures and residue annotations
• Comparing tissue expression and disease associations

Build draft structures and aggregate tables for clinical case, trial, diagnostic, and safety reports from verified synthetic, de-identified, or aggregate data. Local checks flag structural and consistency issues; qualified professional review remains required.

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• Prepare a structured case-report draft
• Check trial-report sections for missing items
• Format aggregate adverse-event tables