AI 에이전트 및 에이전트 도구

AI 코딩 에이전트를 위한 실전 수준의 엔지니어링 스킬 모음. 스펙·계획·구현·테스트·리뷰·배포의 개발 주기에 맞춰 구성되어 있습니다.

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• AI 에이전트 및 에이전트 도구

AI 에이전트 모니터링, LLM 비용 추적, 벤치마킹을 위한 Python SDK로, CrewAI, LangChain, AutoGen 등 대부분의 주요 에이전트 프레임워크와 통합됩니다.

관대한 라이선스

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터미널에서 이루어지는 AI 페어 프로그래밍 — Aider는 로컬 git 저장소에서 코드를 편집하며, 테스트를 실행하고 변경사항을 커밋합니다.

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Anthropic의 Agent Skills 공개 저장소 — 예제 스킬, Agent Skills 명세, 에이전트에게 반복 가능한 작업을 가르치는 시작 템플릿을 담고 있습니다.

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AI 에이전트가 실제 웹 브라우저를 제어하게 해주는 라이브러리입니다 — 클릭, 입력, 탐색, 페이지 읽기 — 개방된 웹이 필요한 작업을 완료하기 위해서입니다.

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pip install 한 번으로 모든 전문 소프트웨어를 에이전트 네이티브 CLI 도구로 바꿔, AI 에이전트가 취약한 UI 자동화 없이 실제 애플리케이션을 제어할 수 있게 합니다.

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IDE 확장, CLI 어시스턴트, SDK 형태로 사용 가능한 자율 코딩 에이전트로, 모든 파일 변경과 명령 실행마다 사람의 승인을 거치는 워크플로를 갖추고 있습니다.

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1000개 이상의 툴킷, 도구 검색, 컨텍스트 관리, 인증을 지원해 AI 에이전트가 계획만 세우는 게 아니라 실제로 행동할 수 있게 합니다.

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Hugging Face Hub에서 AI/ML 작업을 위한 에이전트 스킬 — 데이터셋 생성, 모델 학습과 평가, 그리고 Hub 기본 작업을 위한 hf CLI 스킬.

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암묵적인 에이전트 루프 대신 제어 흐름을 위한 명시적인 노드와 엣지로 에이전트의 제어 흐름을 그래프로 구성해, 신뢰할 수 있는 장기 실행 또는 다단계 워크플로를 만듭니다.

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매 대화마다 초기화되는 대신 시간이 지남에 따라 학습하고 스스로 개선되는 고급 메모리를 가진 stateful 에이전트를 구축하기 위한 플랫폼입니다.

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모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 공식 레퍼런스 구현체 — OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic 전반에서 채택된, 에이전트를 도구와 데이터에 연결하는 오픈 표준입니다.

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AI 에이전트를 위한 메모리 레이어 — 대화와 세션 전반에 걸쳐 컨텍스트를 기억하는, 바로 꽂아 쓸 수 있는 영속 메모리 인프라입니다.

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자율 에이전트가 코드를 수정하고, 명령을 실행하고, 웹을 탐색하고, API를 호출해 엔지니어링 작업을 처음부터 끝까지 완료하는 AI 기반 소프트웨어 개발 플랫폼입니다.

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YAGNI와 최소한의 실용적인 해결책을 강제하는 코딩 에이전트용 스킬. Claude Code, Cursor, Codex 등 15개 이상의 에이전트 플랫폼에 설치 가능.

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AI 에이전트를 위한 177개의 과학·연구 스킬 — 생물정보학, 화학정보학, 임상 연구, 데이터 분석, 과학 글쓰기, 그리고 100개 이상의 데이터베이스.

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컴퓨터 비전과 LLM을 사용해 웹사이트를 이해하고 상호작용하며, 처음 보는 사이트에서도 브라우저 기반 워크플로를 자동화합니다.

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코드로 사고하는 에이전트를 위한 미니멀한 라이브러리입니다 — 에이전트가 구조화된 JSON 도구 호출을 출력하는 대신, 실제 코드를 작성하고 실행해 행동을 취합니다.

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코딩 에이전트에게 완전한 개발 방법론을 부여하는 에이전트 스킬 프레임워크 — 브레인스토밍, 계획, TDD, 디버깅, 서브에이전트 기반 실행.

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GitHub 이슈를 받아 선택한 LLM으로 자율적으로 수정을 시도합니다. 공격적 사이버보안 연구와 경쟁 프로그래밍 챌린지에도 사용 가능합니다 (NeurIPS 2024).

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Vercel의 공식 에이전트 스킬 모음 — React·Next.js 성능 규칙, 웹 인터페이스 가이드라인, Vercel 프로젝트 최적화.

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