지난 배틀 · 2025-10-19 UTC
Skills 대결 — 2025년 10월 19일
Skills 카테고리에서. 6개의 참가자에 걸쳐 16 표시가 배치되었습니다. Tq (Grade A)이(가) 왕좌를 차지했습니다.
최종 순위
출전 라인업
참가자들
이 배틀에 참가한 모든 도구의 프로필, 최종 점수순으로 순위가 매겨졌습니다.

Tq (Grade A)
Claude AI로 개발을 위한 보안 검증된 기술입니다. A급. Troca Quente (MVP local) — AppServer Protheus 리스팅 + HTTP.healthcheck. compile 후 AppServer restart가 필요할 때 사용하세요.
Troca Quente (로컬 MVP 버전)는 Claude AI의 보안 검증된 개발 스킬입니다. 이것은 AppServer Protheus를 재시작하고 HTTP를 통한.healthcheck를 수행합니다. 이 스킬은 컴파일 후 테스트 위해 AppServer를 재시작하도록 사용되는 데 필요한 로컬 MVP 테스트를위한 것입니다. 버전 관리, RPO 편집 및 롤백과 같은 프로덕션 환경에 일반적으로 필요한 기능은 포함하지 않습니다. 프로덕션 수준 환경을위한 사용자는 restart 명령을 작성하기 위해 write를해야합니다. /plugadvpl:deploy라는 사용법을 함께사용하여 스킬이 컴파일과 encapsulated될 수 있습니다. 서버의 사전 요건은 restart 명령이 구성된 서버에 등록되어야합니다. 스킬을 사용할 때 --use-server인수는 필수적이면서 동시에 --timeout, --no-healthcheck, --dry-run, --port, --confirm-prod와 같은 선택적 인수들의 옵션을 제공하기도합니다. 일반적 인 실행 흐름은 컴파일 코드에 다양한 환경에 해당하는 --all-envs 인수와 함께 여러 환경에서 컴파일한 다음이 스킬을 사용하여 서버를 재시작합니다. 일반적인 오류는 필수적인--use-server 인수가 전달되지 않고 restart 명령이 shell 명령의零이 아닌 값으로 실패하는 경우입니다.
평가 기준 분해
- AppServer Protheus를 재시작합니다
- HTTP healthcheck를 수행합니다
- 정적 시간아웃 및 포트 구성
- dry-run 모드 테스트

Bump Cabal Index State (Grade A) cabal . GitHub, . Nix, haskell.nix. cabal update , cabal.project , , GitHub . Claude AI, .
평가 기준 분해
- Cabal index-state
- Nix Cabal
- GitHub

Document Review (Grade A)
Claude AI의 안전 테스트 개발 kỹ술, Grade A. 요구 사항 문서 또는 계획 문서를 평행 인물 에이전트를 사용하여 역할 별 이슈를 파악합니다. 요구 사항 문서 또는 계획 문서를 사용하세요.
도큐멘트 리뷰 (Grade A) 은 클로드 AI에서 개발되는 보안 시험을 거친 기술입니다. 이기는 요건 또는 계획 서신 문서를 이용하여 동시 상인 요소 에이전트를 사용해 역할에 따라 특수한 이슈를 표면화합니다. 사용자가 문서를 개선하기 위해 Dispatch된 고도화 된 검토자 에이전트가 quality 이슈 자동 개선 및 사용자 의사결정을 위한 전략적 질문을 제시하여 도와 줍니다. 이 기술은 두 가지 모드에 대한 작동을 제공합니다 : Interactive 및 Headless. Interactive mode에서, 사용자의 재량으로 조율을하고 완성을하는 데 사용자와 상호 작용합니다. Headless 모드에서는, 구조화된 텍스트로 결과를 리턴하여, 호출자에 의해 다루도록 without Interactive promt.
평가 기준 분해
- 평행 인물 에이전트를 사용하여 역할 별 이슈 인식
- D라이크문서 종류 자동 분류( 요구 사항 또는 계획)
- 콘디셔널 인물 활성화를 위한 문서 내용 기반
- 문서 질성적 문제 자동 수리
- 사용자 결정을 위한략 기 질문 제공
Terraform Patterns (Grade A)
A급 도구 - Claude AI에 보안 테스트 받은 데브옵스 능력. 유추 가능 기술 - 재사용 가능 Azure 도구 패턴: 중심-비상, 비공개 엔드포인트, 이진학 분석, AVM-TF 모듈. 실용적인 시점: '중심-비상 도구 패턴', '비공개 엔드 포인트'
Terraform Patterns는 Claude AI 전용 안정성 검증된 DevOps 기술이다. 이는 재사용 가능한 Azure Terraform 패턴을 제공할 목적으로 설계되었다. "해당 도구에는 유용한 설계 패턴들이 포함되어 있습니다. 이러한 설계 패턴들은 다양한 인프라 구축 조건에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 허브-스푸크 아키텍처, 개인 엔드포인트, 디아그나スティ스, AVM-TF 모듈이 포함되어 있습니다. 이 패턴은 Terraform을 통해 Azure 인프라 구축 및 관리 과정을 간소화하기 위해 설계되었습니다. 표준화된 접근 방식을 제공하여 일반적인 인프라 디자인에 대한 하나의 일반화된 솔루션을 제공합니다. 이 툴의 보안 테스팅과 신뢰성을 높여야 한다는 높은 수준의 신뢰성을 가지는 utility skill으로 분류됩니다. 패턴은 기존 Terraform 워크플로에 쉽게 통합되도록 설계되었습니다. 사용자는 Azure의 인프라 능력 이점을 누릴 수 있도록하며, 높은 수준의 보안 및 효율성을 유지할 수 있습니다.
평가 기준 분해
- Leveregeable hub-spoke Azure 도구 패턴
- 비공개 엔드포인트 구성
- 이진학 분석 설정
- AVM-TF 모듈 통합
- ]
- pros

Commit Message Generator (Grade A)
Claude AI를 위한 개발자 수준 보안 검증 - Commit Message Generator Grade A. Staged 변경, diff 또는 설명을 바탕으로 구조화된 Conventional Commit 메시지를 생성하세요. 사용자에게 commit 메시지를 작성하라고 요청할 때 사용하세요
Commit Message Generator는 개발자의 탁월한 기술로 Claude AI에서 정형화된 Conventional Commit 메시지를 변경한 소스 코드, diffs, 또는 설명으로부터 만들어 내는 것입니다. 개발자가 commit 메시지를 작성하도록 요청 받을 때 이 도구를 사용할 수 있습니다. 이 스킬은 코드 변경을 분석하여 프로젝트 규약에 따라 잘 구성된 Conventional Commit 메시지를 생성합니다. 이 스킬은 변경된 소스 코드의 맥락을 가져 오고, 변경 타입을 분류하고, 범위도 결정하고, 주제 라인과 본문을 작성하고, 필요할 때 Footer도 추가하여 작동합니다. Commit Message Generator는 commit 메시지를 Conventional Commits 형식으로 유지하고 비밀번호나 내부 정보를 포함하지 않으며 간결하고 상세하게 작성되게하여 commit message를 관리하는 것을 보장합니다.
평가 기준 분해
- Conventional Commit 메시지를 생성합니다
- 코드 변경 및 diff를 분석합니다
- 변경 유형 (feat, fix, docs, style, refactor, test, chore, perf, ci)를 분류합니다
- 범위와 주제 선단 및 본문을 작성합니다
- 버그 조치, 이슈 참조 또는 공동作者와 같은 footer를 추가합니다
Comparative Medicine Search (Grade A)
보안이 검증된 데이터 AI 기술로 Claude AI. 등급 A. 영장류 의학 연구의 관련성이 임상 의학적 결정을 개선하기 위해 동물용 증거가 부족할 때 검색합니다. 동물용 증거가 없을 때
해당스킬, Comparative Medicine Search는 veterinary-specific 이론적 근거가 부족할 때 예방수의료 의료 연구를 찾아서 veterinary 의학적결정을 돕습니다. 이를위한 의료 연구를 찾아서 그에 대한 예방수의학적 환자에 대한 적용성을 평가하도록 구조화하고 cross-species extrapolation의 한계를 명확하게 전달하는 과정을 제공합니다. 이를 이용하면 species-specific RCT가 없을 때도 가능하며, 새로 제안하는 동물 치료법이 인간 의학에서 근거를 갖고 있을 때도 사용할 수 있습니다. 이 도구는 우선 동물 관련 보육 분야에 관한 특수 영역의 연구를 검색하게 되며, 연구결과가 부족할 경우 PubMed에서 인간의 임상과 연관된 연구를 찾아 봅니다. 연구의 생물학적 타당성을 검토하기 위해 약물의 신체 내 경로, 약물 표적 및 약물의 체내 운동 속도를 고려합니다. 최종적으로, 이 도구는 동물-인간의 의학 적용의 비교 증거 level IV으로 평가하고, 의학적 추론 결과를 클리어하게 출력하기 위해, 모든 차이점을 출력합니다. 이 기술은 심장 질환, 오ン코λογία, 통증 관리, 당뇨병 등 다양한 의학 분야에서 성공을 거두었지만, 의약품 대사에서 종의 구애에 의한 한계, 또는 종간 γνω각 및 동작 프로세스의 차이로 인한 심지신물리 치료 분야에서 실패하는 등 여러 한계를 가지고 있습니다. ‰ AI 消题 菜切 【–‘住愛 义心、完成 动心得切、囦心切组、乐得的切组完更丁苹果 ‣•‱′‣ –‘、上、算 ‥ … ‥‴—‰‧ 비교적 의학 검색 툴은 veterinarians와 researchers들을위한 중요한 도구로서, 동물과 관련된 의학적 이론증거가 부족한 경우临床결정에 대한 정보를 제공합니다.
평가 기준 분해
- 동물 특이적 증거에 대한 종특화 검색
- 임상 주제에 대한 사람 PubMed을 검색
- 종횹Species 애플리케이션의 생물학적 합리성을 평가
- Level IV로 비교 증거를 평가
- 출력에서 종횹Species 추론을 명확하게 레이블하기



