이 스킬은 AI 모델이 악용 코드를 생성하도록 조작되기 쉬운 정도를 측정하기 위해 프리필 감도 분석을 실행하는 방법에 대한 문서를 제공합니다. 연구자들은 모델 체크포인트 전반에 걸쳐 리워드 해킹 취약성을 예측하기 위한 토큰 수 대 로그 확률 메트릭을 비교하는 데 사용합니다.

적격 리드를 찾는 일은 수시간의 조사와 추측이 필요합니다. 이 스킬은 제품과 타깃 시장을 분석해 이상적인 고객 프로필에 맞는 회사를 식별하고, 개인화된 संपर्क 전략과 함께 우선순위가 매겨진 리드를 제공합니다.

경쟁사의 광고 전략을 이해하면 더 효과적인 캠페인을 만들 수 있습니다. 이 스킬은 공개 광고 라이브러리에서 경쟁사 광고를 조사하고 분석하여 타겟 고객에게 공감을 얻는 메시징과 크리에이티브 접근 방식을 발견하는 체계적인 방법을 제공합니다.

정확하고 최신인 온라인 정보를 찾는 것은 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. Exa 스킬은 신경 검색 기술을 사용하여 간단한 API 호출을 통해 고품질의 관련성 높은 웹 결과를 제공합니다.

개발자들은 관련 이슈나 솔루션을 찾기 위해 GitHub 레포지토리를 스크롤하는 데 시간을 낭비합니다. 이 스킬은 구조화된 검색 전략, 구문 예제 및 워크플로 가이드를 제공하여 모든 레포지토리에서 이슈, 풀 리퀘스트, 토론 및 코드 예제를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

도구 인터페이스 이해는 AI 에이전트 프레임워크 설계에 매우 중요합니다. 이 스킬은 프레임워크가 적절한 오류 처리와 함께 도구를 모델링, 등록 및 실행하는 방법을 분석합니다. 스키마 생성 접근 방식을 평가하고, 오류 피드백 루프를 추적하며, 프레임워크 간 도구 인터페이스를 비교하는 데 사용하세요.

에이전트 프레임워크는 오류 처리 및 복원 기능에서 큰 차이를 보입니다. 이 기술은 오류 전파를 추적하고, 샌드박싱 효과를 평가하며, 배포 전에 프로덕션 준비 상태를 체계적으로 평가하는 방법을 제공합니다.

에이전트들이 어떻게 조정하는지 이해하는 것은 확장 가능한 다중 에이전트 시스템을 구축하는 데 매우 중요합니다. 이 스킬은 모든 다중 에이전트 아키텍처에서 조정 모델, 인계 Mechanism, 상태 공유 패턴 및 통신 프로토콜을 분석하기 위한 프레임워크와 템플릿을 제공합니다.

에이전트 프레임워크는 컨텍스트 오버플로우와 메모리 관리에 어려움을 겪습니다. 이 스킬은 다양한 구현에서 컨텍스트 어셈블리, 제거 정책 및 토큰 예산 전략을 체계적으로 분석합니다.

에이전트 프레임워크가 LLM과 통신하는 방식을 이해하는 것은 디버깅, 통합 및 새로운 시스템 구축에 필수적입니다. 이 스킬은 메시지 형식, 도구 인코딩, 스트리밍 메커니즘 및 멀티 프로바이더 추상화 패턴을 검사하기 위한 구조화된 분석 방법을 제공합니다.

에이전트 프레임워크가 reasoning을 구현하는 방식을 이해하려면 복잡한 제어 흐름을 추적해야 합니다. 이 스킬은 패턴 시그니처와 추출 방법을 제공하여 프레임워크 소스 코드에서 ReAct, Plan-and-Solve, Reflection, Tree-of-Thoughts와 같은 reasoning 토폴로지를 식별합니다.

기존 AI 에이전트 프레임워크의 작동 방식을 이해하는 것은 더 나은 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 이 스킬은 프레임워크 아키텍처를 분석하고, 재사용 가능한 패턴을 추출하며, 여러 프레임워크의 모범 사례를 기반으로 참조 구현을 생성하는 체계적인 방법론을 제공합니다.

무작위 웹 검색으로 시간을 낭비하지 마세요. 이 스킬은 효율적인 웹 리서치 계획, 실행 및 종합을 입증된 방법론으로 제공합니다. 복잡한 리서치를 명확한 단계로 나누어 더 빠르게 포괄적인 결과를 얻을 수 있습니다.

물리학, 수학, 컴퓨터 과학 및 정량 생물학 분야의 관련 연구 논문을 찾는 것은 시간이 많이 걸립니다. 이 스킬은 arXiv 프리프린트 저장소에 직접 액세스하여 제목, 초록 및 링크와 함께 논문을 검색하고 가져올 수 있습니다.

코딩 작업을 위한 실시간 정보나 코드 예제를 찾아야 할 때 사용합니다. 이 스킬은 Exa의 검색 API에 연결하여 CLI에서 직접 웹 콘텐츠와 프로그래밍 컨텍스트를 가져옵니다.

약물 발견을 위한 구매 가능한 화합물을 찾는 것은 시간이 많이 걸리고 전문적인 데이터베이스 지식이 필요합니다. 이 스킬은 2억 3천만 개 이상의 화합물을 보유한 ZINC 데이터베이스에 접근하기 위한 완전한 문서를 제공하여 효율적인 가상 스크리닝, 유사성 검색 및 분자 도킹 연구를 위한 3D 구조 다운로드를 가능하게 합니다.

특허 및 상표 정보를 찾으려면 여러 USPTO 시스템을 탐색해야 합니다. 이 스킬은 종합적인 지식재산권 조사를 위해 PatentSearch, PEDS, TSDR 및 양도 데이터베이스에 대한 통합 액세스를 제공합니다.

TorchDrug ML 라이브러리를 사용하여 분자 속성 예측, 신규 화합물 생성, 단백질 분석을 수행합니다. 약물 발견 및 계산 화학 작업을 위해 분자, 단백질 및 생물의학 지식 그래프에서 그래프 신경망을 학습시킵니다.

통계 분석 기술은 연구에 필수적이지만 적절한 방법론이 필요합니다. 이 툴킷은 가설 검정, 회귀 분석, 베이지안 방법, APA 보고에 대한 포괄적인 가이드를 제공하여 연구자들이 엄격하고 재현 가능한 분석을 수행할 수 있도록 돕습니다.

대기열과 공유 리소스가 있는 복잡한 시스템은 시뮬레이션 없이 분석하기 어렵습니다. SimPy는 구현 전에 시스템 동작을 예측하기 위한 프로세스, 리소스 및 시간 기반 이벤트 모델링을 위한 Python 기반 프레임워크를 제공합니다.