Angular 애플리케이션은 비용이 큰 변경 감지, 과도하게 큰 번들, 피할 수 있는 hydration 작업으로 인해 속도가 저하되는 경우가 많습니다. 이 스킬은 더 빠른 컴포넌트, 라우트, SSR을 위한 우선순위 기반 리뷰 지침을 제공합니다.

최신 Angular 프로젝트에는 Signals, 라우팅, SSR, 하이드레이션 전반에 걸쳐 많은 새로운 패턴이 필요합니다. 이 스킬은 현재 아키텍처에 맞춰 Angular 애플리케이션을 구축하고 마이그레이션하기 위한 실용적인 지침을 제공합니다.

현대 Android 팀에는 취약한 상태 및 탐색 패턴을 피할 수 있는 Compose 가이드가 필요합니다. 이 skill은 상태, 탐색, 성능, Material 3에 대한 실용적인 패턴을 제공합니다.

팀은 흩어진 문서를 뒤지지 않고 Algolia 검색 패턴이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 React InstantSearch, Next.js SSR, 인덱싱, 관련성 튜닝에 대한 간결한 지침을 제공합니다.

팀들은 비용이 많이 들고 방어하기 어려운 범용 AI 도구를 출시하는 경우가 많습니다. 이 스킬은 프롬프트, 제어, 가격 책정, 안정성을 갖춘 집중형 AI 제품을 설계하도록 안내합니다.

프롬프트, 검색, 비용, 안전성을 나중에 고려하면 AI 기능은 자주 실패합니다. 이 스킬은 신뢰할 수 있는 LLM 기능을 위한 프로덕션 패턴을 안내합니다.

AI 팀에는 아이디어에서 프로덕션까지 이어지는 명확한 경로가 필요합니다. 이 스킬은 LLM 앱, RAG 시스템, 에이전트, ML 파이프라인, 관측 가능성, 보안을 하나의 워크플로로 구성합니다.

팀에는 검색, 오케스트레이션, 안전성, 비용을 처리하는 신뢰할 수 있는 LLM 시스템이 필요합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 프로덕션 AI 설계와 구현을 진행하도록 안내합니다.

자율 에이전트는 부실한 도구 설계, 약한 메모리 규칙, 불명확한 에스컬레이션 경로 때문에 실패할 수 있습니다. 이 스킬은 제어 가능한 에이전트를 위한 아키텍처 의사결정을 안내합니다.

AI 에이전트 프로젝트에는 설계, 도구, 메모리, 오케스트레이션, 평가를 위한 구조화된 단계가 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code가 실용적인 에이전트 개발을 위한 단계별 워크플로를 따르도록 안내합니다.

에이전트 도구는 스키마, 설명, 오류가 명확하지 않을 때 자주 실패합니다. 이 스킬은 팀이 LLM 에이전트가 올바르게 호출하고 안전하게 복구할 수 있는 도구 인터페이스를 설계하도록 돕습니다.

컨테이너 기반 에이전트에는 정확한 Azure SDK, 레지스트리, 프로토콜 설정이 필요합니다. 이 스킬은 Azure AI Foundry에서 사용자 지정 이미지로 호스티드 에이전트를 만들기 위한 집중적인 Python 워크플로를 제공합니다.

멀티 에이전트 시스템은 작업이 제대로 조율되지 않으면 토큰, 시간, 컴퓨팅 리소스를 낭비할 수 있습니다. 이 스킬은 안정적인 에이전트 워크플로를 위한 프로파일링, 워크로드 분배, 비용 제어를 안내합니다.

팀이 명확한 측정 기준 없이 프롬프트를 변경하면 에이전트 품질이 흔들릴 수 있습니다. 이 스킬은 베이스라인 지표, 프롬프트 개선, 테스트, 롤아웃, 모니터링을 위한 구조화된 워크플로를 제공합니다.

에이전트가 적절한 이전 컨텍스트를 검색할 수 없으면 일관성을 잃습니다. 이 스킬은 신뢰할 수 있는 장기 에이전트 동작을 위한 메모리 아키텍처, 청킹, 검색, 감쇠 선택을 안내합니다.

개발자에게는 Python으로 지속형 Azure AI Foundry 에이전트를 만들기 위한 신뢰할 수 있는 패턴이 필요합니다. 이 스킬은 에이전트, 호스팅 도구, MCP, 스레드, 스트리밍, 구조화된 출력에 대한 집중적인 예제를 제공합니다.

LLM 에이전트는 간단한 검사는 통과하면서 실제 워크플로에서는 실패할 수 있습니다. 이 스킬은 더 강력한 프로덕션 평가를 위해 행동 테스트, 벤치마크, 모니터링을 구축하는 데 도움을 줍니다.

리뷰 댓글은 GitHub 스레드 곳곳에 흩어져 있어 놓치기 쉽습니다. 이 스킬은 Claude, Codex 또는 Claude Code가 검사, 계획, 수정, 응답 과정을 따라가도록 안내합니다.

팀은 속도나 사용성을 해치지 않고 3D를 추가하는 데 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 스택 선택, 에셋 파이프라인, 인터랙티브 장면 패턴을 안내합니다.

Python 프로젝트에는 더 강력한 정확성, 타입, 스타일이 필요한 경우가 많습니다. 이 스킬은 실용적인 Python 모범 사례를 사용해 구현과 리뷰를 안내합니다.