🚀 2026년 가장 체계적인 AI Agent 속성 가이드 | 에이전트 실전 튜토리얼 · 완전한 학습 경로 + 실전 프로젝트 + 면접 문제 은행 · 대규모 언어 모델 응용 개발자 직무 대응 · LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / 프롬프트 엔지니어링 · 기업급 배포 및 미세 조정 · 제로부터 엔터프라이즈 레벨까지 + 학습부터 실제 프로젝트 배포까지 + 면접 준비 통합
이 스킬은 'didilili/ai-agents-from-zero' 저장소를 기반으로 한 종합적인 AI Agent 학습 및 실전 가이드입니다. 2026년을 기준으로 가장 체계적인 커리큘럼을 제공하며, 완전한 학습 경로, 실전 프로젝트, 그리고 면접 준비 자료를 통합하여 대규모 언어 모델(LLM) 응용 개발자로 성장할 수 있도록 설계되었습니다. LangChain, LangGraph, Coze, Dify, MCP, skills, LLM, RAG, 프롬프트 엔지니어링 등 핵심 기술을 폭넓게 다루며, 이론 학습부터 기업급 배포 및 미세 조정까지의 전 과정을 포함합니다. 이 스킬을 통해 사용자는 AI Agent의 기초 개념부터 실제 프로젝트 배포, 그리고 관련 직무 면접까지 한 번에 준비할 수 있어 실용적이고 효율적인 학습이 가능합니다.
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Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.