HPActor: 고성능 분산 액터 프레임워크 및 런타임. 액터 모델을 기반으로 차세대 AI 추론 서비스 플랫폼을 구축하여, 단순한 무상태 요청-응답 API 호출보다는 장기 실행 대화형 에이전트 워크플로우에 특히 적합한 확장성과 복원력이 뛰어난 상태 저장 AI 추론을 가능하게 합니다.
HPActor는 액터 모델을 기반으로 하는 고성능 분산 액터 프레임워크이자 런타임입니다. 이 스킬은 차세대 AI 추론 서비스 플랫폼을 구축하기 위해 설계되었으며, 단순한 무상태 요청-응답 API 호출이 아닌 장기 실행되고 대화형인 에이전트 워크플로우에 특히 적합한 확장성, 복원력, 상태 저장 AI 추론을 가능하게 합니다. HPActor는 Claude, Codex, Gemini와 같은 AI 에이전트 워크플로우와 MCP 도구와 통합되도록 설계되었으며, 최근 24시간 이내에 GitHub에 푸시된 저장소에서 발견되었습니다. 이를 통해 AI 개발자는 액터 모델의 이점을 활용하여 복잡하고 상태 저장적인 AI 추론 파이프라인을 구축하고 관리할 수 있으며, 특히 다중 단계 상호작용이 필요한 시나리오에서 유용합니다.
npx skills add skg7on/HPActorHPActor: 고성능 분산 액터 프레임워크 및 런타임. 액터 모델을 기반으로 차세대 AI 추론 서비스 플랫폼을 구축하여, 단순한 무상태 요청-응답 API 호출보다는 장기 실행 대화형 에이전트 워크플로우에 특히 적합한 확장성과 복원력이 뛰어난 상태 저장 AI 추론을 가능하게 합니다.
출처: https://github.com/skg7on/HPActor
최근 24시간 이내에 GitHub에 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로우, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화를 위한 저장소에서 발견되었습니다.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".