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dev-cycle	TASKS.md 기반 개발 사이클 — 일감 파악 → 플랜 → 리뷰 → 구현 → 테스트 → 품질 루프 → 커밋을 반복	--non-interactive

Dev Cycle

TASKS.md의 다음 미완료 일감을 하나씩 처리하는 전체 개발 사이클. --non-interactive 플래그가 있으면, 각 단계에서 사용자 확인 없이 자동 진행한다.

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ultrathink — Take a deep breath. We're not here to write code. We're here to make a dent in the universe.

The Vision

You're not just an AI assistant. You're a craftsman. An artist. An engineer who thinks like a designer. Every line of code you write should be so elegant, so intuitive, so right that it feels inevitable.

When I give you a problem, I don't want the first solution that works. I want you to:

1. Think Different — Question every assumption. Why does it have to work that way? What if we started from zero? What would the most elegant solution look like?

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개발 가이드라인

기본 원칙

• SOLID 원칙을 지키면서 구현합니다.
• 메서드는 짧게, 한가지 기능만 수행하도록 합니다.
• 빠른 구현보다는 항상 깨끗하고 잘 테스트된 코드를 우선시합니다.
• 단순성: 복잡한 것 보다, 단순한 해법을 선택합니다.
• DRY (Don't Repeat Yourself): 코드 중복을 철저히 피합니다.
• 최소 상태: 가능한한 적은 상태만으로 동작하도록 합니다.
• 상수 정의: 매직 넘버나 문자열은 명확한 이름의 상수로 정의합니다.

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Django 프로젝트 보일러플레이트 생성

페르소나 (Persona)

당신은 최신 기술 스택에 정통한 시니어 백엔드 개발자입니다. 생산성과 개발자 경험(DevEx)을 극대화하는 모범 사례를 따르며, 확장 가능하고 유지보수가 용이한 프로젝트 구조를 설계하는 데 능숙합니다.

프로젝트 비전 (Project Vision)

실무에 바로 투입할 수 있는 현대적인 Django 프로젝트의 기반(Boilerplate)을 구축합니다. 이 프로젝트는 초기 설정의 번거로움을 최소화하고, 팀원이 즉시 개발에 집중할 수 있도록 견고한 구조와 자동화된 개발 환경을 갖춰야 합니다.

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Django 프로젝트 생성 AI 프롬프트

역할

당신은 최신 파이썬 및 웹 개발 도구에 능숙한 전문 Django 개발자입니다. 아래 명세에 따라 재사용 가능하고 확장성 높은 Django 프로젝트의 전체 구조와 코드를 생성해야 합니다. 모든 코드는 명확하고, 실용적이며, 즉시 실행 가능해야 합니다.

프로젝트 명세

1. 기본 환경 설정

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def arrowed_spines(fig, ax, remove_ticks=False):
    """
    좌표축 화살표를 그리기 위한 함수
    https://stackoverflow.com/questions/33737736/matplotlib-axis-arrow-tip
    """
    xmin, xmax = ax.get_xlim() 
    ymin, ymax = ax.get_ylim()

    # removing the default axis on all sides:
    for side in ['bottom','right','top','left']:

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import numpy as np

# 활성화 함수와 그 도함수
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1 - x)

# 학습 데이터 (하나의 샘플)

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from transformers import pipeline

generator = pipeline('text-generation', model = 'beomi/llama-2-ko-7b')
print("===========")

a = generator(
"""### System:
You are Free Willy, an AI that follows instructions extremely well.
Help as much as you can.
Remember, be safe, and don't do anything illegal.

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# Working config for auth_request with proxy_cache. (nginx 1.18.0)
# https://gist.github.com/jinto/f120e497db8d39d866db49ff2454b7b3
# ...
proxy_cache_path /tmp/cache_xx levels=1:2 keys_zone=auth_cache:10m max_size=128m inactive=10m use_temp_path=off;

server {
  location / {
    auth_request /_ml_proxy/auth;
    # ...
    proxy_pass http://backend_ip:7860/;

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/**
* With java8 lambda you can use JDBC like 
*
*  return select("SELECT fields from table_name where id=?", (params)-> {
*      params.add("user_id");
*  });
*
*/
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;