Work & Operations

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,

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

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

작성자의 `/dev` 캐리어 — spec/005에 정의된 샌드박스화된 `claude` CLI 호출 — 는 `ANTHROPIC_API_KEY`로만 인증할 수 있었습니다. Claude Code 구독 로그인만 있고 별도의 Console API 키가 없는 머신에서는 전혀 실행될 수 없었습니다. Docker, 이그레스 프록시, 네

작성자는 ihub-apps 통합 시스템에서 people 디렉터리와 LDAP 브라우징이 모델링되는 방식을 재작업했습니다. `com.intrafind/ldap-directory`를 "People directory (LDAP)"로 이름을 바꾸고, `browse*` 필드와 액션을 제거했으며, Entra와 함께 `type: peo

작성자는 Fabric OSS 리포지토리에서 코딩 위임과 AI 프로바이더 라우팅을 두 가지 표면으로 통합했습니다: Fabric Agents Remote Server(fabric-agent-server)와 Fabric Agents Desktop(fabricagents://)입니다. 작성자는 RemoteSessionConver

AiphaBee는 비공개 다운스트림 봇 제품으로, @byok-sdk/client 0.28.0에서 업그레이드하면서 자체 agent-home 메모리 작성기를 SDK의 memory_recall / memory_save, agent.memory.projection, agent.memory.intent로 교체하려 했다. 하드웨어에

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

작성자는 Kiro Crew의 대시보드 라이브러리에서 저장된 워크플로우 제거를 하드 삭제가 아닌 tombstone으로 구현했습니다. workflows/library.py에서 제거는 라이브러리의 cross-process lock 아래에서 tombstone을 기록하며(모든 revision 유지), removed_at을 추가하고

오너가 더 단순한 문서를 요청해서, 작성자는 기존 페이지를 편집하는 대신 README.md와 docs/를 처음부터 다시 작성했다. 이전: 17개 파일, 1,756줄. 첫 번째 패스 이후: 7개 파일, 621줄(-65%); 리뷰 수정 후 520줄. 새 구성은 README.md, docs/setup.md, docs/colla

작성자는 분열된 두뇌 문제를 겪고 있었습니다. 내부 canvas 에이전트는 매 턴마다 542줄짜리 시스템 프롬프트, 스타일 가이드, 어휘, 콘택트 시트를 받았지만, T3 Code, Claude Code, Codex에서 canvas-mcp에 접근하는 에이전트들은 그중 아무것도 받지 못했습니다. 그 외부 에이전트들은 서버가

OpenWorkGraph(OWG)의 메인테이너들은 첫 번째 로드맵(#264)의 모든 항목이 `main`에서 최초 구현을 갖춘 후 두 번째 로드맵 이슈를 열었다. 이들은 OWG를 Mimica, UiPath(Task Mining, Process Mining, Task Capture, Automation Hub, Communi

작성자는 내장 스마트 연락처 기능이 공식 플러그인(`cindy-contacts`)으로 마이그레이션된 후 Core에서 해당 기능을 제거했습니다. 삭제는 Harness 시스템 프롬프트(Claude Code `contactsRules`, 이에 상응하는 Codex 개발자 지침 블록, 그리고 `cindy_contacts` MCP와

작업 worktree(branch codex/ios-remote-tool-parity)의 baseline commit에서, 작성자는 Codex를 사용하여 동일한 데스크톱 호스트에서 iOS Remote로 시작한 세션이 노트북 세션의 전체 구성된 도구 접근 권한 및 권한 기본값을 받지 못하는 이유를 조사했습니다. 작성자는 지

작성자는 Mikka 리포지토리에서 세 가지 묶음 변경을 진행했으며, #715 데모 시드의 스크린샷과 1440px 라이트 환경에서의 디자인 리뷰를 바탕으로 작업했다.

작성자는 흡수된 여러 풀 리퀘스트로 인해 완성된 작업이 고립된 브랜치(`mega/absorb-all`)에서 시작했다. 컴포넌트는 존재했지만 어떤 라우트, 메뉴, 단축키로도 접근할 수 없었고, 설정에는 이를 읽는 코드가 없었으며, 이벤트 채널은 한쪽 방향만 존재했다. 작성자는 `scripts/qa/audit-glue.mjs

작성자는 기존 Deep Agents 런타임을 Harness Engine에 옵트인 확장으로 통합하여, DeepAgentsAdapter 뒤에서 네이티브 런타임을 재사용하면서 SSE 인코딩 전에 타입이 지정된 이벤트를 사용하고 completed, paused, cancelled 결과를 명시적으로 처리했습니다. 또한 내구성 있는

작성자가 computer-use-bridge 1.0.0을 릴리스하며, 프로젝트를 Homebrew 시대의 0.x 레이아웃에서 macOS와 Linux에서 단일 설치 흐름을 제공하는 npm 패키지로 전환했습니다. 작업은 네 영역을 다뤘습니다. 첫째, 패키징과 설정: 서버에서는 `npm i -g computer-use-bridg

저자는 Java/Spring + Angular 교육 플랫폼인 Artemis에 옵트인 에이전트 접근 계층을 읽기 쉬운 아홉 개의 커밋으로 추가했다. 첫째, 서버의 개인 액세스 토큰: 웹 UI에서 생성되고, 한 번만 표시되며, SHA-256 해시로만 저장되고, 최대 90일 후 만료되며, 폐기 가능하고, 소유자로서 인증되며(절

automcp 작성자는 대부분의 MCP 서버가 독립형 도구 프로젝트라는 점을 알아차렸고, 이로 인해 에이전트와 멀티 에이전트 워크플로를 MCP로 노출하기가 어색해진다고 보았다. 그들의 접근 방식은 AI 엔지니어가 이미 사용 중인 에이전트 프레임워크에서 계속 프로토타이핑하게 하고, 출시 준비가 되면 automcp를 의존성으

Robin, Louis, Thomas는 여러 프로젝트에서 동일한 에이전틱 패턴을 계속 다시 만들고 있었고, 그래서 일반적인 워크플로 로직을 사용 사례별 세부사항과 분리해 Pipelex를 만들었습니다. Pipelex는 다단계 LLM 파이프라인을 위한 선언형 DSL과 Python 런타임으로, AI 워크플로를 위한 Docker

그들은 실제 구직 과정에서 오픈소스 AI 구직 에이전트인 career-ops를 1차 필터로 사용했다. 이력서를 아무 응답도 없는 곳에 마구 뿌리는 대신, 구인 공고를 자신의 컴퓨터에서 실행 중인 에이전트에 붙여넣었다. 각 공고마다 에이전트는 해당 포스팅이 여전히 열려 있는지, 그리고 자신의 프로필에 실제로 적합한지를 확인

n8n-MCP 서버를 MCP를 지원하는 AI 어시스턴트(Claude 등)에 연결하여, 모델이 추측하는 대신 n8n 노드 문서, 속성, 오퍼레이션을 조회할 수 있도록 했다. 호스팅 대시보드 또는 자체 호스팅 npx/Docker 인스턴스를 사용하여 API 키와 함께 MCP 클라이언트를 서버로 지정한 뒤, 어시스턴트에게 워크플