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AI 에이전트가 구현 산출물의 큰 비중을 생성하는 팀을 위한 엔지니어링 운영 모델입니다.
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캡처, 진단, 억제된 복구 및 인트로스펙션 보고서를 사용하여 AI 에이전트 실패에 대한 구조화된 셀프 디버깅 워크플로우를 수행합니다.
기술, 명령어, 규칙, 훅 및 기타 요소를 DAILY 대 LIBRARY 버킷으로 분류하여 특정 저장소에 대한 증거 기반의 ECC 설치 계획을 수립합니다. 전체 번들을 로드하는 대신 프로젝트에 실제로 필요한 것만 ECC를 트리밍해야 할 때 사용하세요.
리소스 명명, 상태 코드, 페이지네이션, 필터링, 에러 응답, 버전 관리 및 프로덕션 API를 위한 속도 제한을 포함한 REST API 설계 패턴.
Based on SOC occupation classification
Showing SKILL.md
| name | ai-first-engineering |
| description | AI 에이전트가 구현 산출물의 큰 비중을 생성하는 팀을 위한 엔지니어링 운영 모델입니다. |
| origin | ECC |
AI 보조 코드 생성으로 제품을 출하하는 팀의 프로세스, 리뷰, 아키텍처를 설계할 때 이 스킬을 사용합니다.
에이전트 친화적인 구조를 우선합니다.
숨겨진 관례 전반에 암묵적 동작이 퍼진 구조는 피합니다.
다음을 봅니다.
이미 자동화가 다루는 스타일 문제에는 시간을 과하게 쓰지 않습니다.
강한 AI 우선 엔지니어는 다음을 잘합니다.
생성 코드에는 더 높은 테스트 기준을 적용합니다.