'sat' 검색 결과

Design AI conversation flows with UX. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-conversation-designer related tasks.

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Use for Single Touch Payroll year-end finalisation: reconciling payroll registers to the GL and to STP-filed totals, checking super guarantee, including RFBA, and producing the finalisation checklist before the declaration deadline.

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Load and preprocess imaging mass cytometry (IMC) and MIBI data from raw MCD/TXT through hot-pixel removal, spillover compensation, and variance-stabilizing transformation, covering readimc/steinbock ingestion, NNLS spillover compensation (CATALYST), IMC-Denoise, and the IMC arcsinh-cofactor question. Use when starting analysis from raw MCD files, building per-channel TIFF stacks, compensating channel spillover, choosing an arcsinh cofactor, or preparing single-cell intensities for phenotyping.

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Load and preprocess imaging mass cytometry (IMC) and MIBI data from raw MCD/TXT through hot-pixel removal, spillover compensation, and variance-stabilizing transformation, covering readimc/steinbock ingestion, NNLS spillover compensation (CATALYST), IMC-Denoise, and the IMC arcsinh-cofactor question. Use when starting analysis from raw MCD files, building per-channel TIFF stacks, compensating channel spillover, choosing an arcsinh cofactor, or preparing single-cell intensities for phenotyping.

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Use when a manager, dispatcher, or safety director needs to have a coaching conversation with a driver — about a safety event (harsh brake, hard turn, distraction), an HOS violation, a customer complaint, a missed delivery, repeated minor incidents, or to deliver positive recognition. Covers conversation structure, language, documentation, and escalation.

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Saga patterns, compensating actions, and two-phase commit for distributed transactions. Activate on: distributed transaction, saga, compensating action, two-phase commit, eventual consistency, cross-service transaction. NOT for: single-database transactions (use database-connection-pool-manager), event sourcing (use cqrs-event-sourcing-architect).

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Large Language and Vision Assistant. Enables visual instruction tuning and image-based conversations. Combines CLIP vision encoder with Vicuna/LLaMA language models. Supports multi-turn image chat, visual question answering, and instruction following. Use for vision-language chatbots or image understanding tasks. Best for conversational image analysis.

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AI language tutor for learning ANY language through conversation, vocab drills, grammar lessons, flashcards, and immersive practice. Use when the user wants to: learn a new language, practice vocabulary, study grammar, do flashcard drills, translate phrases, practice conversation, prepare for travel, learn slang/idioms, or improve pronunciation. Supports ALL languages including Spanish, French, German, Japanese, Chinese (Mandarin/Cantonese), Korean, Arabic, Hindi, Bengali/Bangla, Portuguese, Russian, Italian, Turkish, Vietnamese, Thai, Swahili, Hebrew, Polish, Dutch, Greek, and 100+ more.

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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.

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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

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

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

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

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

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

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

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