agent-prep은(는) 무엇을 하나요?
3개월 실습 중심 커리큘럼: 클라우드 인프라 배경에서 AI 에이전트/LLM 엔지니어 역량으로 전환. 1주차: MS MARCO 10K 데이터셋에서 BGE-M3 대 Nomic v2 MoE 벡터 검색 기준 설정.
클라우드 인프라 배경에서 AI 에이전트/LLM 엔지니어 역량으로 전환하기 위한 3개월 실습 중심 커리큘럼입니다. 1주차: MS MARCO 10K 데이터셋에서 BGE-M3 대 Nomic v2 MoE 벡터 검색 기준 설정.
이 스킬은 클라우드 인프라 엔지니어가 AI 에이전트 및 LLM 엔지니어로 성장할 수 있도록 설계된 3개월 실습 중심 커리큘럼입니다. 첫 번째 주차에서는 MS MARCO 10K 데이터셋을 활용하여 BGE-M3 임베딩 모델과 Nomic v2 MoE 모델 간의 벡터 검색 성능 기준을 수립합니다. 이 과정은 실무 경험을 통해 이론과 실습을 결합하며, 개발자가 최신 AI 기술을 효과적으로 학습할 수 있도록 돕습니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 활용 가능하며, 벡터 검색, 임베딩 비교, 데이터셋 처리 등의 기술을 익히는 데 초점을 맞춥니다.
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3개월 실습 중심 커리큘럼: 클라우드 인프라 배경에서 AI 에이전트/LLM 엔지니어 역량으로 전환. 1주차: MS MARCO 10K 데이터셋에서 BGE-M3 대 Nomic v2 MoE 벡터 검색 기준 설정.
Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.
Control Eight Sleep pods (status, temperature, alarms, schedules).
BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.
Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.
Search GIF providers with CLI/TUI, download results, and extract stills/sheets.