optimize-agent-prompt

작성자: sanity-io

안내 대화를 통해 Sanity Agent Context 에이전트를 조정합니다. 탐색 데이터를 프로덕션 준비가 완료된 지침으로 변환하고 시스템 프롬프트를 제작합니다…

npx skills add https://github.com/sanity-io/agent-context --skill optimize-agent-prompt

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다른 CMS 및 콘텐츠 시스템에서 Sanity로의 마이그레이션을 계획, 구현 및 검토합니다. AEM, Adobe Experience Manager, Contentful, Strapi, Webflow, WordPress, Payload, Drupal, Markdown/MDX/frontmatter 파일, WXR/XML 내보내기, CMS API, 데이터베이스 덤프, 정적 HTML에서 Sanity로 마이그레이션하거나 리플랫폼할 때, 또는 추출, 변환, Portable Text 변환, 에셋 마이그레이션, 리디렉션, 검증 및 전환 워크플로를 설계할 때 사용합니다.
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Agent Context를 통해 Sanity 콘텐츠에 구조화된 접근 권한을 가진 AI 에이전트를 구축합니다. Sanity 기반 챗봇을 설정하거나 AI 어시스턴트를 Sanity에 연결할 때 사용합니다…
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Sanity Agent Context MCP로 구동되는 AI 에이전트의 시스템 프롬프트를 제작하는 대화형 세션입니다. 사용자가 에이전트의 성격을 정의하려 할 때 이 스킬을 사용하세요.
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콘텐츠 실험을 설계, 실행, 분석하여 전환율과 참여도를 개선하기 위한 체계적인 가이드입니다. 가설 프레임워크, 지표 선택, 표본 크기 계산, A/B 및 다변량 실험의 통계적 유의성 검정을 다룹니다. p-값, 신뢰 구간, 검정력 분석, 결과 해석을 위한 베이지안 방법에 대한 상세 자료를 포함합니다. 필드 수준에서 변형을 관리하고 외부 시스템과 연결하기 위한 CMS 통합 패턴을 제공합니다.
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구조화된 콘텐츠 모델링 가이드로, 스키마 설계, 재사용성, 멀티채널 전달을 다룹니다. 콘텐츠를 페이지가 아닌 데이터로 취급하고, 단일 진실 공급원을 유지하며, 미래 채널을 고려한 설계와 편집자 워크플로우 최적화를 위한 핵심 원칙을 포함합니다. 참조와 임베디드 객체 간의 결정 프레임워크, 관심사 분리, 콘텐츠 재사용 패턴을 제공하며, 플랫, 계층적, 패싯 접근 방식에 대한 분류 및 분류 체계 가이드를 포함합니다. 다음에 적용됩니다...
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