.Agent

Python 생태계(Jupyter, Pandas, Scikit-learn)를 활용하여 데이터에서 심층적인 인사이트를 도출하는 전문 분석 워크플로우입니다.

Git 변경사항을 분석하여 Conventional Commits 표준에 맞는 메시지를 작성하고 커밋합니다.

표준 참조 분리 패턴(Standard Reference Separation Pattern)을 사용하여 워크플로우를 새로 생성하거나 개선합니다.

데이터 기반으로 한 주를 회고하고, 인박스 제로 및 액션 아이템 추출을 자동화하는 주간 리뷰 워크플로우입니다.

데이터 분석/머신러닝 노트북의 결과를 분석하여 표준화된 Model Card 보고서(Markdown)를 자동 생성합니다.

SKILL.md의 모든 표준(문서화, 리스크 평가, 롤백 전략, 엄격한 TDD)을 준수하는 고급 기능 구현 워크플로우입니다.

표준 구조(Overview, Plan 등)를 갖춘 새로운 프로젝트를 자동으로 생성하며, 중복 검사 및 템플릿 선택 기능을 포함합니다.

AI를 활용해 핵심 개념을 추출하고, 문맥을 분석하여 지식 베이스(20_Learning)와 양방향으로 연결합니다.

프로젝트/인박스의 문서를 수확(Harvest)하거나 기존 지식을 정제(Refine)하여 '골드 스탠다드' 지식 자산을 만듭니다.

프로젝트 구조를 분석하여 최적의 에이전트 컨텍스트 파일(AGENTS.md) 시스템을 구축합니다.