전체 글187 bmad-method VS bmad-skills 간단 비교 bmad-method: 범용 프롬프팅 기법 (여러 AI 코딩 도구에서 사용 가능)예시 : Cursor IDE 전용 (.cursor/rules/ 시스템 사용)IDE의 채팅창에서 사용함bmad-skills: Claude Code 최적화 (Claude의 스킬 시스템 활용) (.claude/skills/ 사용)클로드 코드에 설치하여 클로드 코드 실행 후 사용 🔄 각 도구별 사용 가능한 BMAD도구사용 가능한 BMAD설치 위치호출 방법Cursor IDEBMAD-METHOD.cursor/rules/bmad/@bmad/bmm/agents/analystClaude Code CLIBMAD Skills~/.claude/skills/bmad//bmad:bmm:agents:analyst 2026. 1. 5. [BMAD-Method ] 간단 설치 방법 1. 클로드 코드 설치 📦 BMAD-METHOD 설치기본 설치 명령어 npx bmad-method@alpha install 이 명령어를 실행하면:대화형 인스톨러가 설정 과정을 안내합니다 프로젝트 루트에 _bmad/ 폴더가 생성됩니다모든 AI 에이전트와 워크플로우가 자동으로 설치됩니다🚀 설치 후 시작하기Quick Start 순서:초기화에이전트 로드와 워크플로우 실행은 Cursor AI 채팅창 (지금 우리가 대화하는 곳)에서 @ 기호를 사용해서 실행합니다:1️⃣ Analyst 에이전트 로드 @bmad/bmm/agents/analyst또는 @analyst 실행 결과 2️⃣ workflow-init 워크플로우 실행 @bmad/bmm/workflows/workflow-init [사용 예시.. 2026. 1. 5. [Cursor 사용] 설치 및 간단한 사용법 - 유료 / 무료 차이 [tip] 기존에 vscode 를 사용하고 있었다면 매우 좋다. 그 때 했던 설정이 모두 그대로 추가 작업 없이 적용된다 1. cursor 다운로드https://cursor.com/download DownloadBuilt to make you extraordinarily productive, Cursor is the best way to code with AI.cursor.com 2. 설치 실행 파일 눌러서 설치하기 - 설치 동의하고- vscode 설치 동의하기- 설치 후 새로/기존 작업 폴더 열기 3. 커서 아이콘 확인 / 설정확인- 기존의 다른 IDE와의 차이는 우측에 채팅이 있다는 점이다. chat 기능 선택 Agent기본적인 모드이나 커서가 제공하는 모든 도구를 활용하여 다양한 작업을 수행- .. 2026. 1. 3. [도서 스터디] 트랜스포머를 활용한 자연어 처리_chapter1 : 트랜스포머 소개 chapter1 : 트랜스포머 소개 트랜스포머(transformer) 맛보기 Attention is All You Need(2017)에서 시퀀스 모델링을 위한 새로운 신경망 아키텍처를 제안함 순환신경망(RNN) 대비 기계 번역 학습의 품질과 훈련 비용 좋음 효율적인 전이학습 방법(ULMFiT)으로 매우 크고 다양한 말뭉치(corpus)에서 장단기메모리(LSTM) 신경망을 훈련해 적은 양의 레이블링된 데이터로도 높은 성능 가장 유명한 트랜스포머 모델 1) GPT(Generative Pretrained Transformer) 2) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 다양한 트랜스포머 모델 time line [참조] LLM time l.. 2023. 8. 4. 딥러닝 불균형 데이터 분류 모델 만들기 loss에 라벨별 각각의 가중치를 주면됨 from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from tensorflow.keras.layers import Conv1D from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, LSTM, GRU, SimpleRNN from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization, LeakyReLU from tensorflow.keras import Input, Model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping.. 2023. 4. 8. 머신러닝 데이터 분류모델 훈련 시키기 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.semi_supervised import SelfTrainingClassifier from modeling.model_evaluation import evaluation from jobli.. 2023. 4. 8. [도커-이미지] 이미지 선택 기준 및 태그 설명 도커를 설치 후 사용하다 보면 여러 이미지들을 다운로드 받고, 이미지를 직접 만들게 된다. 그러던 중 어떤 이미지를 선택하면 좋을지 기준을 찾아보고 정리하게 되었다. 결론 1. official 이미지인지 확인하기 (도커 허브 혹은 docker search $NAME 으로 확인) 2. 도커 컨테이너를 운영하는 환경 확인 후 다운로드 (도커 컨테이너가 실행되는 서버 등의 저장공간 크기, 하드웨어(gpu 등), OS 지원이 되는 이미지인지 확인) 3. 도커 컨테이너 내부의 실행 버전과 커스터마이징 정도를 판단하여 다운로드하기 (리눅스, 파이썬 버전 등을 고려하고, 기본 셋팅이 얼마나 되어 있는지에 따라 docker file 작성에 대한 공수가 달라진다) 하나씩 확인해 보자 1. 공식 이미지인지 확인하기 1) .. 2023. 1. 31. [C 언어] 초급 - hello world! 프로그래밍 언어 공부의 가장 첫 번째! hello world! 찍기 output : Hello World! #include main() { printf("Hello World!"); } 코드 설명 : #include // standard input output의 header파일의 약자로 input /output에 사용하는 함수 임포트 main() // 실행 함수. 반드시 있어야 실행됨 { printf("Hello World!"); // printf() 함수 : 프린트하는 함수 // ;(세미콜론)으로 함수를 call(실행)함 } https://www.acmicpc.net/problem/2557 2557번: Hello World Hello World!를 출력하시오. www.acmicpc.net 2023. 1. 31. 간단한 설치 - window10 에 minikube 설치 및 확인, 실행하기 이미 도커는 설치한 상태에서 minikube 다운로드 및 설치 https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/ minikube start minikube is local Kubernetes minikube.sigs.k8s.io minikube install exe 파일 다운로드 및 설치 kubectl 설치 파일 다운로드 및 설치 https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/install-kubectl/#install-kubectl-on-windows Install Tools Set up Kubernetes tools on your computer. kubernetes.io 설치 확인하기 minikube 버전 확인 명령어 C:\Users\Username>m.. 2022. 11. 30. [에러 해결하기] Consider using the `--user` option or check the permissions. ==== 에러 문구 === ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 액세스가 거부되었습니다: 'C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\mathg\\Lib\......' Consider using the `--user` option or check the permissions. ================ 에러 상황 : python에서 패키지 설치하다가 발생함. 개발환경 : conda virtual environments 설치하하련느 패키지 : tensorflow-data-validation 에러 발생 명령어 : pip install tensorflow-data-validation === 해.. 2022. 11. 25. 트랜스포머 이론 정리 시퀀스-투-시퀀스란? 특정 속성을 지닌 시퀀스를 다른 속성의 시퀀스로 변환하는 작업 주의점 : 소스와 타깃의 길이가 달라도 해당 과제를 수행하는데 문제가 없어야 함 인코더와 디코더 인코더(encoder) : 소스 시퀀스 압축 디코더(decoder) : 타깃 시퀀스 생성 트랜스포머란? 기계 번역 등 시퀀스-투-시퀀스 과제를 수행하는 모델(2017년 구글이 제안) BERT나 GPT는 프랜스포머 기반 언어 모델임 트랜스포머는 인코더와 디코더 입력이 주어졌을 때 정답에 해당하는 단어(벡터)의 확률값(벡터의 특징, 요솟값, 전체합은 1)을 높이는 방식으로 학습한다. 트랜스포머 블록의 요소 1. 트랜스포머 블록 1-1. 멀티 헤드 어텐션(multi-head attendtion) = 셀프 어텐션 1-1-1. 어텐션(.. 2022. 10. 26. 멀티모달 예시 https://github.com/artelab/Image-and-Text-fusion-for-UPMC-Food-101-using-BERT-and-CNNs/blob/main/stacking_early_fusion_UPMC_food101.ipynb GitHub - artelab/Image-and-Text-fusion-for-UPMC-Food-101-using-BERT-and-CNNs Contribute to artelab/Image-and-Text-fusion-for-UPMC-Food-101-using-BERT-and-CNNs development by creating an account on GitHub. github.com http://artelab.dista.uninsubria.it/res/resea.. 2022. 10. 13. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음 반응형
