요구사항이 바뀌면 테스트가 없거나 부족해 소프트웨어가 깨집니다. 이 스킬은 코드 작성 전에 모든 행동 변화에 대해 검증된 테스트 커버리지가 확보되도록 하는 규율 있는 레드-그린-리팩터 방법론을 제공합니다.

추측으로 고치는 일을 멈추고 실제 근본 원인을 찾으세요. 이 스킬은 증상 처방과 반복되는 실패 시도를 막는 체계적인 디버깅 방법론을 제공합니다.

복잡한 다중 작업 구현은 범위 확장과 품질 문제로 이어지기 쉽습니다. 이 스킬은 작업별 새로운 서브에이전트와 이중 리뷰 게이트(스펙 준수 후 코드 품질)를 갖춘 구조화된 워크플로를 제공하며, diff 기반 검증으로 모든 작업이 정확히 구현되었는지 सुनिश्चित합니다.

코드 리뷰는 버그와 품질 문제를 프로덕션에 도달하기 전에 발견합니다. 이 스킬은 풀 리퀘스트 및 머지 리퀘스트의 AI 기반 코드 리뷰를 위한 구조화된 프롬프트와 체크리스트를 제공합니다.

코드 리뷰 피드백에는 अस्प अस्प? no. Translate: 코드 리뷰 피드백에는 불명확하거나 기술적으로 의심스럽거나 범위를 확장하는 제안이 포함될 수 있습니다. 이 스킬은 구현 전에 피드백을 체계적으로 평가하고, 필요 시 уточ? Keep Korean. ask clarifying questions and push back with technical reasoning. Provide full.

구조나 검증 없이 실행되는 개발 계획은 종종 실패합니다. 이 스킬은 배치 처리와 검토 체크포인트를 갖춘 체계적인 방법론으로 계획을 구현합니다.

여러 개의 관련 없는 테스트 실패를 순차적으로 수정하는 것은 시간이 많이 소모됩니다. 이 스킬은 독립적인 문제를 식별하고, 병렬로 집중적인 에이전트를 디스패치하며, 충돌 없이 효율적으로 수정 결과를 통합하는 검증된 워크플로우를 제공합니다.

코드 변경사항에서 버그, 보안 취약점, 품질 이슈를 자동으로 감지합니다. 이 스킬은 CodeRabbit CLI를 통합하여 워크플로우에서 직접 지능형 코드 리뷰 피드백을 제공합니다.

코드 리뷰는 실행 가능한 피드백을 생성하지만 각 문제를 수동으로 수정하는 것은 시간이 걸립니다. 이 스킬은 GitHub 에서 CodeRabbit 리뷰 스레드를 가져와 사용자의 승인 후 자동으로 수정을 적용합니다.

에이전트가 일관성 없는 출력을 생성하여 하류 유효성 검증을 실패하게 만듭니다. 이 스킬은 정의된 스키마에 대해 구조화된 JSON의 유효성을 최종 출력 전에 검증하는 표준화된 패턴을 제공하여 데이터 품질을 보장합니다.

여러 AI 작업을 순차적으로 실행하면 시간이 낭비됩니다. 이 패턴을 사용하면 병렬 서브에이전트를 생성하여 독립적인 작업을 동시에 처리할 수 있어 전체 실행 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

반복적인 테스트 워크플로우로 문제를 조기에 발견하세요. 작업을 완료하기 전에 각 코드 변경 후 테스트, 린트 및 타입 체크를 실행합니다.

테스트 작성은 필수지만 수동으로 실행하면 시간이 낭비됩니다. 이 스킬은 JavaScript 프로젝트용 Bun 또는 Python 프로젝트용 pytest로 테스트 스위트를 실행하는 즉시 사용 가능한 명령어를 제공합니다.

이 스킬은 프로젝트에서 사용되는 일반적인 코드 패턴과 추상화에 접근할 수 있게 해줍니다. 데이터 접근, API 설계, 컴포넌트, 상태 관리, 오류 처리에 대한 확립된 패턴을 로드하여 기능 전반에 걸쳐 일관된 구현을 보장합니다.

코드 품질은 프로젝트와 팀원에 따라 다를 수 있습니다. 이 스킬은 TypeScript와 Python을 위한 표준화된 린팅 명령어를 제공하며, 커스터마이징하여 코드베이스 전체에서 일관되게 실행할 수 있습니다.

병렬 AI 에이전트가 동일한 파일을 편집할 때 자주 충돌합니다. 이 기술은 에이전트에게 소유권 경계를 인식하고 존중하도록 가르쳐 협업 구현 중 작업 손실과 병합 충돌을 방지합니다.

대규모 코드베이스를 이해하는 데 순차적으로 하면 너무 오래 걸립니다. 이 스킬은 병렬 탐색 하위 에이전트를 생성하여 컨텍스트를 빠르게 수집하고 구조화된 요약을 생성하는 패턴을 제공합니다.

하위 에이전트는 часто времени ожидания, 명확하지 않은 요구 사항 또는 범위 문제로 인해 실패합니다. 이 스킬은 실패를 자동으로 복구하기 위한 검증된 재시도 패턴을 제공합니다.

순차적 작업 실행은 독립적인 작업이 동시에 실행될 수 있을 때 시간을 낭비합니다. 이 기술은 Task 도구를 사용하여 여러 AI 서브에이전트를 동시에 생성하는 패턴을 가르치며, 다중 부분 프로젝트에서 극적인 속도 향상을 가능하게 합니다.

애플리케이션은 종종 느린 로딩 시간과 응답성 문제로 고통받습니다. 이 스킬은 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 계층 전반에서 성능 병목 현상을 측정, 식별 및 수정하는 체계적인 접근 방식을 제공합니다.