이 스킬은 데이터 기반 분석, 프롬프트 엔지니어링, 체계적인 테스트 워크플로우를 통해 AI 에이전트 성능을 체계적으로 개선하여 측정 가능한 결과로 지속적인 에이전트 최적화를 가능하게 합니다.

장기 학습과 상황 인식 응답을 가능하게 하는 AI 에이전트를 위한 지능형 메모리 아키텍처를 구축합니다. 이 스킬은 단기, 장기 및 에피소드 메모리를 구현하여 에이전트 성능을 시간별로 개선하는 패턴을 제공합니다.

이 스킬은 AI 에이전트가 세션 간에 아키텍처 결정, 패턴, 지식을 유지할 수 있도록 영구적이고 검색 가능한 메모리를 제공하여 수동 추적 없이도 정보를_retain_할 수 있습니다.

이 스킬은 병렬 tmux 세션에서 실행되는 여러 로컬 CLI 에이전트를 관리할 수 있도록 하여, 시작/중지/모니터링 기능과 자동화된 워크플로우를 위한 cron 친화적 스케줄링을 제공합니다.

Microsoft Agent Framework Python SDK를 사용하여 Azure AI Foundry에서 지속적인 AI 에이전트를 생성합니다. 이 스킬은 호스팅 도구, 함수 도구 및 대화 스레드가 포함된 에이전트 구축을 위한 코드 예제를 제공합니다.

LLM 에이전트는 벤치마크를 통과했음에도 프로덕션 환경에서 종종 실패합니다. 이 스킬은 배포 전 문제를 발견하기 위한 행동 테스트, 기능 평가 및 신뢰성 지표를 제공합니다.

이 스킬은 개발자가 GitHub CLI 를 사용하여 PR 검토 댓글을 체계적으로 처리할 수 있도록 도와주며, 피드백을 놓치지 않고 모든 문제가 적절히 해결되도록 보장합니다.

보안 팀은 공인된 액티브 디렉터리 평가를 위한 종합적인 참조 자료가 필요합니다. 이 스킬은 레드 팀 작업을 수행하는 침투 테스트 담당자를 위해 문서화된 공격 기법 및 도구 명령을 제공합니다.

마케팅 팀과 영업 전문가는 연락처 관리 및 자동화 등록과 같은 반복적인 ActiveCampaign 작업에 수 시간을 낭비합니다. 이 스킬은 AI 어시스턴트가 Rube MCP 통합을 통해 이러한 워크플로우를 자동으로 실행할 수 있게 합니다.

이 스킬은 개발자들이 자동화된 도구와 수동 테스트를 사용하여 포괄적인 WCAG 준수 감사를 수행하고, 접근성 장벽을 식별하며, 수정 지침을 제공할 수 있도록 도와줍니다.

A/B 테스트는 종종 불량 설계, 조기 중단 및 잘못된 지표로 인해 실패합니다. 이 스킬은 모든 테스트 실행 전 가설 잠금, 지표 정의, 샘플 크기 계산에 대한 필�� 게이트를 통해 엄격한 방법론을 강제합니다.

Three.js, React Three Fiber, Spline 을 사용하여 눈부신 3D 웹사이트와 웹 앱을 구축하세요. 이 스킬은 모든 기기에서 작동하는 인터랙티브한 제품 구성 도구, 몰입형 포트폴리오, 매력적인 3D 인터페이스를 만들 수 있도록 도와줍니다.

자동 검증과 롤백으로 AI 생성 코드가 품질 기준을 충족하도록 보장하세요. 실시간 진실 점수를 확인하고 나쁜 코드가 코드베이스에 들어오는 것을 막으세요.

복수의 AI 에이전트에 걸쳐 복잡한 분산 워크플로우를 관리하려면 구조화된 오케스트레이션 패턴이 필요합니다. 이 스킬은 대규모 병렬 AI 에이전트 작업을 조정하기 위한 고급 스웜 토폴로지, 에이전트 전문화 전략 및 내결함성 메커니즘을 제공합니다.

다중 에이전트로 복잡한 AI 시스템을 구축하려면 정교한 조정이 필요합니다. 이 스킬은 자동 로드 밸런싱과 폴트 톨러런스가 포함된 메시지, 계층적, 적응형 스웜 토폴로지를 위한 패턴과 명령어를 제공합니다.

개발 프로젝트는 종종 구조와 일관성이 부족합니다. SPARC는 사양부터 완료까지 종합적인 소프트웨어 개발을 위해 여러 에이전트를 조율하는 17개의 전문 모드를 갖춘 체계적인 5단계 방법론을 제공합니다.

각 단계가 이전 결과의 컨텍스트를 쉽게 전달받지 못하면 복잡한 다단계 AI 워크플로를 구축하기가 어렵습니다. Stream-Chain은 각 에이전트의 출력이 자동으로 다음 단계로 흘러가는 정교한 파이프라인을 가능하게 하며, 커스텀 체인과 검증된 사전 정의 워크플로를 지원합니다.

클로드 코드 스킬 구축에는 YAML 프론트매터, 디렉토리 구조, 점진적 공개 패턴에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 클로드, 클로드 코드, SDK, API 플랫폼 전반에서 작동하는 스킬을 만들기 위한 종합적인 템플릿과 단계별 가이드를 제공합니다.

AI 에이전트는 과거 경험으로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선하는 데 어려움을 겪습니다. ReasoningBank는 AgentDB를 사용한 적응형 학습 패턴을 제공하여 에이전트가 궤적을 추적하고 결과를 판단하며 메모리를 재사용 가능한 패턴으로 증류할 수 있게 합니다.

AI 에이전트는 동일한 비최적 접근 방식을 반복하며 시간을 낭비합니다. ReasoningBank는 에이전트가 경험으로부터 학습하고 패턴을 인식하며 시간이 지남에 따라 전략을 지속적으로 개선할 수 있도록 합니다.