Mostapha Kalami Heris의 에이전트 스킬

AI 에이전트에게 복잡한 문제를 다룰 수 있는 구조화되고 재사용 가능한 워크플로를 제공하는 에이전트 스킬 모음입니다. 이러한 스킬은 단순한 프롬프트를 넘어 지속적으로 높은 품질의 결과를 제공합니다.

더 많은 스킬이 시간이 지나면서 추가될 예정입니다.

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목차

• Mostapha Kalami Heris의 에이전트 스킬
  • 목차
  • 스킬
    • evo-search
    • tournament-search
    • prompt-decorators
  • 설치
    • CLI 도구 (Claude Code, Gemini CLI, VS Code 등)
    • 온라인 AI 어시스턴트 플랫폼 (ChatGPT, Claude, Gemini 등)
  • 인용 방법
  • 라이선스

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스킬

토큰 사용에 대한 주의: evo-search와 tournament-search 같은 스킬은 여러 라운드에 걸쳐 다수의 후보 답변을 생성하고 평가합니다. prompt-decorators의 특정 데코레이터 또한 추가적 추론 또는 정제 단계를 추가합니다. 이는 단순한 프롬프트 한 번 사용보다 토큰 소모를 크게 증가시킵니다. 장점은 응답 품질이 더 높다는 점이지만, 공짜는 아닙니다. 사용 중인 요금제가 메터드 기반이라면 이러한 스킬 실행으로 더 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 토큰 예산이 제한되어 있는 경우, 더 적은 반복, 더 작은 후보 집단, 간단한 데코레이터 등 가벼운 구성 사용을 고려하세요.

evo-search

유전 알고리즘 스타일의 탐색 루프를 사용하여 복잡하고 개방형 문제를 해결합니다.

다양한 초기 후보 답변 집단을 생성하고, 각 답변을 가중치가 적용된 평가 기준에 따라 점수화한 다음, 반복적으로 선택을 적용합니다.

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.