
Shogun Model Switch (Grade A)그레ードA의 안전 검증된 데이터-AI 기술. Claude AI와의 전문가 수준.
개요
주요 기능
- 라이브 모델切환
- CLI 종류切환
- 이해 설정 제어
- 자동 설정 파일 업데이트
- 패널 메타데이터 업데이트
가격
- 모델
- Free
- 카테고리
- 기술
- 평점
- 아직 리뷰 없음
사용 사례
agenta 모델切환
작업요구 변경에 따라 동적 모델切환
배치agenta 업데이트
로프 및 스크립트를 통해 여러 agent의 모델 및 CLI 종류同時업데이트
장단점
장점
- agenta CLI 및 모델 실시간切환 지원
- 해결 설정 제어 가능
- 설정 파일 및 패널 메타데이터 자동 업데이트
- 사용하기 쉬운 플렉스리블 명령 옵션
단점
- Claude AI와만 호환
- 특정 세팅과 구성 필요
- 동시작업 제한
리뷰
리뷰를 작성하려면 로그인하세요.
아직 리뷰가 없습니다. 첫 번째가 되어보세요!
Q&A
MCP는 무엇인가요?
MCP 서버는 클라우드가 external tool에 접근할 수 있게 해줍니다. Notion MCP → notion page 읽고 쓰기. GitHub MCP → PR 만들고 issue 관리. Memory MCP → 세션간에 메모리 persists
Asked by Yuki Mori · Jan 19, 2026
단독 updater인 카로 업데이트 dashboard.md를 왜 하나요?
1. 단독 writer: 한 대 에이전트의 업데이트로 conflict를 방지합니다. 2. information aggregation: 에이시구라 report 모두를 카로가 받기 때문에 전체적인 상황을 파악할 수 있습니다. 3. consistency: 모든 업데이트는 단일 qualidade gate를 통해 됩니다. 4. no interruption: 쇼군이 업데이트 했다면, 주군의 input을 중단시킬 수 있습니다.
Asked by Elias Hedström · Jan 6, 2026
메일 상자 시스템을 사용하는 이유는 무엇인가요?
yaml 파일을 mail box로 사용하면 시스템 충돌시에도 데이터가 유지됩니다. event-driven notification(inotifywait)으로 idle 중 CPU 사용이 없으며, cross-talk이 생기지 않으며 debug하기 쉬우며(open file을 열어 메시지 기록을 확인할 수 있습니다.). write serialization은 flock로 이루어지고, agent restart навіть에도 delivery가 보장됩니다.
Asked by Yosef Mizrahi · Dec 30, 2025
Shogun → Karo → Ashigaru 구조의 계층 구조가 필요한 이유는요?
1. 빠른 회신 (Shogun은 즉시 지시를 내리고, 제어권을 다시 주어줍니다) 2. 병렬적인 진행 (Karo가 여러 Ashigaru를 동시적으로 배치합니다) 3. 단일 책임 (각 역할은 분명히 정의되어 있습니다) 4. 확장성 (Ashigaru를 더 추가하지 않고도 구조가 깨지지 않습니다) 5. 오류 격리 (단일한 Ashigaru가 실패하더라도 다른 Ashigaru에 영향을 미치지 않습니다) 6. 통합 보고 (만 Shogun이 유저와 소통합니다)
Asked by Chioma Nwosu · Dec 19, 2025
install.bat가 자동으로 하는 일을 알려주세요.
WSL2 설치 여부를 점검(이럴 경우 안내)하여 Ubuntu 설치 여부를 또한 점검하여 extSteps(첫번째 설정을 진행하는 방법 표시)를 보여 준다.
Asked by Constantin Ionescu · Dec 12, 2025
질문하기
기술 대안

Grade A 방탄 데이터·AI 스킬. Claude AI에 안전하게 도입하세요. - Grade A. 특징별 기능 개발을 시작할 때 현재 워크스페이스에서 분리되어야 하는 경우 또는 구현 계획을 수행하기 전에 사용하세요. - 분리된 Git 워크 트리 생성

Claude AI에서 보안 테스트済 데이터-AI 기술으로 등급 A. GA4 BigQuery Export Schema Reference — 전부 필드 참조, 중첩 구조, 쿼리 패턴 및 성능 팁

보안 테스트 된 데이터- AI 기술로 클라우드 AI의 등급을 받았다. 등급 A. 메타 전환 API(CAPI) 설정 참조 - 아키텍처, 이벤트 유형, 고객 정보 해싱, 중복 제거, 구현 예시, AEM

Claude AI

클라우드 AI를 위한 보안 테스트가 완료된 데이터-AI 스킬. A 등급. module under test의 이름으로 테스트 모듈을 이름짓고 Spec Suffix를 동일한 네임스페이스에 붙이세요. Haskell 테스트 모듈을 작성하거나 검토할 때 사용

Claude AI

Claude AI
보안 테스트가 된 개발자의 스킬을 위한 클라우드 AI. 등급 A. **워크플로 스킬** — 레포지토리 문서의 정확성과 최신성 유지 및 업데이트를 위해(docs site, 에이전트 파일, changelog) 수행합니다. WHEN: "update docs"
Trending now

정확한 과제 도움말과 전체 설명

복잡한 PDF, 슬라이드 및 스프레드시트에서 구조화된 데이터를 추출할 수 있는 문서 지능 API입니다. 이들은 텍스트, 이미지, 탭 및 레이아웃 정보까지 모든 요소를 파싱 및 추출합니다.

여러 모드의 오픈 12B 모델은 128K 컨텍스트 윈도우가 있는 이미지를 처리하고 텍스트를 함께 사용합니다.

광고 주도 답변, 클릭당 지불
