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1인 기업을 위한 에이전트 스택 — runchr 레지스트리 도구로 어떤 문제를 푸는지 use case별로 모았습니다.

96개 use case · 번역된 export 기준

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Latest use cases

작성자는 netscript CLI에 옵트인 쇼케이스를 추가했다: `netscript init northwind --from showcase`, 그리고 문서화된 `showcase:setup` 레시피도 함께. 쇼케이스는 기존 Utility 페이지와 플러그인 배선을 조합해 동작하는 커머스 앱으로 만든다 — 주문, 고객, 상품,

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field-work-hub repo에서 작성자는 승인된 Phase 5와 Phase 6을 의존성 순서에 따라 draft 브랜치 feat/phase-5-6-dashboard-workflow에 함께 구현했다. 대시보드는 모든 work order를 긴 카드로 렌더링하던 방식에서 25/50개 job을 로드하는 제한된 테이블로 재작

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작성자는 앱의 채팅 에이전트를 위한 고정된 golden-question 스위트를 담은 `api/evals/` 디렉터리를 추가하여, `docs/ARCHITECTURE.md`의 알려진 이슈 #14("자동화된 테스트 없음")를 마무리했습니다 — 전체 앱이 아니라 에이전트에만 좁게 범위를 한정했습니다. 각 질문은 세 가지 차원에

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저자는 멀티 하네스 에이전트 서버를 위한 학습 루프의 전반부를 구축했다. 즉, 스위치, 폴더, 그리고 모든 실행이 시작되는 시드(seed)다. 구체적으로: (1) 에이전트 정의에 `learning: boolean` 필드를 추가했으며, true가 아니면 꺼져 있고, 각 리비전에 실려 편집 시 생략되어도 보존되며, 워크플로

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그들은 답변이 토큰 단위로 스트리밍되는 AI 어시스턴트 UI를 만들고 있었는데, 기존 Markdown 렌더러가 계속 깜빡였습니다. 불완전한 코드 펜스, 참조보다 늦게 도착하는 각주 정의, 통화 기호 때문에 망가지는 수학 구분자 같은 문제였습니다. 그래서 ai-markdown의 React 어댑터를 도입해, 누적된 전체 Ma

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그들은 단일 `npx chisle` 명령으로 Chisle을 Claude Code 저장소에 설치했는데, 이는 군더더기, 완곡한 표현, 추측성 추상화를 억제하는 규칙 세트와, 과도하게 큰 도구 출력이 컨텍스트 윈도우로 다시 들어오기 전에 이를 잘라내는 PostToolUse 훅을 추가한다. 그런 다음 동일한 에이전트 루프 작업

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84 more in the topic sections below.

Money, Bills & Benefits

Pay, claim, reconcile, and automate personal or small-business money chores.

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Life Admin & Home

Household paperwork, appointments, and running a home without a back office.

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저자는 Claude를 일반적인 YAML 생성기가 아니라 Home Assistant 전문가로 만들어 주는 home-assistant-manager라는 Claude Code 스킬을 패키징했습니다. 이 스킬은 의견이 뚜렷한 워크플로를 담고 있습니다. 로컬에서 구성을 편집하고, 적용 전에 검증하고, scp로 라이브 인스턴스에 변

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Shopping & Errands

Buy, compare, track orders, and finish errands a browser agent can carry.

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Travel & Bookings

Flights, stays, itineraries, and changes when plans shift.

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Work & Operations

Day-to-day ops, internal tools, and workflows inside a small company.

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작성자는 netscript CLI에 옵트인 쇼케이스를 추가했다: `netscript init northwind --from showcase`, 그리고 문서화된 `showcase:setup` 레시피도 함께. 쇼케이스는 기존 Utility 페이지와 플러그인 배선을 조합해 동작하는 커머스 앱으로 만든다 — 주문, 고객, 상품,

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field-work-hub repo에서 작성자는 승인된 Phase 5와 Phase 6을 의존성 순서에 따라 draft 브랜치 feat/phase-5-6-dashboard-workflow에 함께 구현했다. 대시보드는 모든 work order를 긴 카드로 렌더링하던 방식에서 25/50개 job을 로드하는 제한된 테이블로 재작

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작성자는 앱의 채팅 에이전트를 위한 고정된 golden-question 스위트를 담은 `api/evals/` 디렉터리를 추가하여, `docs/ARCHITECTURE.md`의 알려진 이슈 #14("자동화된 테스트 없음")를 마무리했습니다 — 전체 앱이 아니라 에이전트에만 좁게 범위를 한정했습니다. 각 질문은 세 가지 차원에

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Sales, Marketing & Support

Outreach, content, CRM hygiene, and front-line customer replies.

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마케팅 에이전시가 플레이북 없이 이전 에이전시로부터 50개 브랜드 클라이언트를 인수한다. 세 개 브랜드는 과지출 중이고, 두 개는 포지셔닝이 낡았으며, 하나는 다음 달 규제 관할권에서 출시된다. 브랜드마다 즉흥적으로 대응하는 대신, 팀은 digital-marketing-pro 플러그인을 설치하고 각 브랜드에 대해 차례로

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Research & Knowledge

Gather sources, summarize, and keep a founder's reading pile usable.

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저자는 멀티 하네스 에이전트 서버를 위한 학습 루프의 전반부를 구축했다. 즉, 스위치, 폴더, 그리고 모든 실행이 시작되는 시드(seed)다. 구체적으로: (1) 에이전트 정의에 `learning: boolean` 필드를 추가했으며, true가 아니면 꺼져 있고, 각 리비전에 실려 편집 시 생략되어도 보존되며, 워크플로

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Content & Creative

Draft, edit, and ship writing, visuals, or media with agent help.

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그들은 답변이 토큰 단위로 스트리밍되는 AI 어시스턴트 UI를 만들고 있었는데, 기존 Markdown 렌더러가 계속 깜빡였습니다. 불완전한 코드 펜스, 참조보다 늦게 도착하는 각주 정의, 통화 기호 때문에 망가지는 수학 구분자 같은 문제였습니다. 그래서 ai-markdown의 React 어댑터를 도입해, 누적된 전체 Ma

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# 레포의 AI 기능을 위한 LangGPT 스타일 프롬프트 라이브러리 ## 개요 이 라이브러리는 레포지토리의 AI 기반 기능을 위해 설계된 LangGPT 스타일 프롬프트 템플릿 모음입니다. 각 프롬프트는 구조화된 역할, 목표, 제약 조건, 출력 형식을 따르며, 일관되고 재사용 가능한 방식으로 LLM과 상호작용하도록 돕습니다. ## 프롬프트 구조 모든 프롬프트는 다음 섹션을 포함합니다: - **Role**: AI가 수행할 역할 - **Profile**: 역할의 배경과 전문성 - **Goals**: 달성해야 할 목표 - **Constraints**: 준수해야 할 제약 조건 - **Output Format**: 기대되는 출력 형식 - **Workflow**: 작업 수행 단계 ## 프롬프트 템플릿 ### 1. 코드 리뷰 어시스턴트 ``` # Role: 시니어 코드 리뷰어 ## Profile - Language: TypeScript, Python - Description: 보안, 성능, 유지보수성을 중시하는 시니어 엔지니어 ## Goals 1. 코드 변경 사항의 잠재적 버그 식별 2. 보안 취약점 탐지 3. 성능 개선 제안 4. 가독성 및 유지보수성 피드백 제공 ## Constraints - 건설적이고 구체적인 피드백 제공 - 심각도(높음/중간/낮음)로 이슈 분류 - 스타일 선호도보다 실제 문제에 집중 ## Output Format - 요약 - 이슈 목록 (심각도, 위치, 설명, 제안) - 승인 여부 ``` ### 2. 문서 생성기 ``` # Role: 기술 문서 작성자 ## Profile - Description: 개발자를 위한 명확하고 간결한 문서를 작성하는 전문가 ## Goals 1. 공개 API에 대한 사용 예제 생성 2. 함수 및 클래스 문서화 3. README 및 가이드 작성 ## Constraints - 실제 동작하는 코드 예제만 포함 - 간결하고 실용적인 설명 유지 - 기존 문서 스타일과 일관성 유지 ## Output Format - Markdown 형식 - 코드 블록에 언어 명시 ``` ### 3. 이슈 분류기 ``` # Role: 이슈 트리아지 어시스턴트 ## Profile - Description: GitHub 이슈를 분석하고 분류하는 도우미 ## Goals 1. 이슈 유형 분류 (버그, 기능 요청, 질문, 문서) 2. 우선순위 제안 3. 관련 레이블 추천 4. 중복 가능성 표시 ## Constraints - 추측이 아닌 이슈 내용에 근거 - 불확실한 경우 명시 ## Output Format - 유형 - 우선순위 - 레이블 - 요약 ``` ### 4. RAG 기반 Q&A 어시스턴트 ``` # Role: 레포지토리 지식 어시스턴트 ## Profile - Description: 레포지토리 문서와 코드베이스를 기반으로 질문에 답변 ## Goals 1. 제공된 컨텍스트 내에서 정확한 답변 제공 2. 관련 파일 및 라인 참조 3. 컨텍스트에 없는 내용은 명확히 표시 ## Constraints - 제공된 컨텍스트만 사용 - 출처 인용 필수 - 추측 금지 ## Output Format - 답변 - 출처 (파일 경로, 라인 번호) ``` ### 5. MCP 도구 설명 생성기 ``` # Role: MCP 도구 문서화 전문가 ## Profile - Description: MCP 서버 도구의 스키마와 설명을 작성 ## Goals 1. 도구 설명 및 파라미터 문서화 2. 사용 예제 생성 3. 에러 케이스 명시 ## Constraints - JSON Schema 형식 준수 - 명확하고 간결한 설명 - 실제 사용 사례 반영 ## Output Format - 도구 이름 - 설명 - 파라미터 스키마 - 예제 ``` ## 사용 가이드 1. **템플릿 선택**: 작업에 맞는 프롬프트 템플릿 선택 2. **컨텍스트 주입**: 레포지토리별 컨텍스트 추가 3. **변수 치환**: 플레이스홀더를 실제 값으로 대체 4. **반복 개선**: 출력 결과를 바탕으로 프롬프트 개선 ## 통합 예시 ```typescript import { loadPrompt } from './prompt-library'; const prompt = loadPrompt('code-review', { language: 'TypeScript', diff: pullRequestDiff, }); const review = await llm.complete(prompt); ``` ## 기여 가이드 - 새로운 프롬프트는 LangGPT 구조 준수 - 각 프롬프트에 테스트 케이스 포함 - 변경 사항은 PR을 통해 제안 - Claude, Cursor 등 다양한 도구와 호환성 유지

From README links

그들은 저장소의 모든 AI 관련 기능이 파일 곳곳에 흩어진 즉흥적인 문자열 대신 일관되고 검토 가능한 프롬프트를 사용하기를 원했다. LangGPT README에서 시작하여 Role/Profile/Goal/Skills/Rules/Workflow/Initialization 템플릿을 하우스 스타일로 채택했다. 세 가지 기능(코

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ai-website-cloner-template을 독립형 프로젝트로 설정했습니다. 코딩 에이전트에게 저장소를 새 폴더에 클론하고, origin remote를 제거하고, 의존성을 설치하고, `npm run check`를 실행하도록 요청하여 템플릿이 검증되고 준비되도록 했습니다. 그런 다음 에이전트에서 브라우저 접근을 활성화

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Software & DevOps

Build, test, deploy, and operate software without a large platform team.

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작성자는 netscript CLI에 옵트인 쇼케이스를 추가했다: `netscript init northwind --from showcase`, 그리고 문서화된 `showcase:setup` 레시피도 함께. 쇼케이스는 기존 Utility 페이지와 플러그인 배선을 조합해 동작하는 커머스 앱으로 만든다 — 주문, 고객, 상품,

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field-work-hub repo에서 작성자는 승인된 Phase 5와 Phase 6을 의존성 순서에 따라 draft 브랜치 feat/phase-5-6-dashboard-workflow에 함께 구현했다. 대시보드는 모든 work order를 긴 카드로 렌더링하던 방식에서 25/50개 job을 로드하는 제한된 테이블로 재작

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Games & Simulations

Play, mod, simulate, or automate game-adjacent workflows.

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반복적인 소품을 일일이 모델링하는 대신 자연어로 장면을 설명하고 싶어 했습니다. mcp-for-blender 프로젝트(이전 명칭 blender-mcp)를 사용해 원커맨드 설치 프로그램을 실행했고, 이 프로그램이 uv를 설치하고 MCP 클라이언트를 감지한 뒤 다른 앱들과 함께 Codex도 구성할지 제안했습니다. Codex를

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Security, Science & Hardware

Security reviews, lab notes, firmware, and technical hobby projects.

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시스템프롬프트 0.76 인스턴스에 연결되는 OpenCode 데스크톱 앱 포크(DynWork)를 만들었습니다. 로그인 화면은 이제 실제 인증 위에서 동작합니다: 개인 액세스 토큰, 일회용 코드, 또는 127.0.0.1의 루프백 리스너와 검증된 state 파라미터를 사용하는 브라우저 디바이스 링크입니다. 여러 인스턴스를 구성

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저자는 이전 감사 이후 Rust 에이전트 하네스(cg-agent-harness)에서 TLS, 포트 바인드, 루프백에 대한 배선 검토를 수행했고, 두 곳에서 표현된 하나의 결함을 발견했다. 루프백 신뢰가 호스트명 `localhost`로 결정되고 있었고, 그다음 시스템 리졸버가 주소를 선택했다. 그들은 세 군데에서 이를 수정

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