시스템 프롬프트(System Prompt)를 사용하여 어떤 대규모 모델(Large Model)이든 프론트엔드에서 즉시 렌더링 가능한 엄격한 JSON 예측 결과를 출력하는 전문 월드컵 예측 엔진으로 훈련시키세요.
https://
github.com/TradingAi666/w
orldcup2026-prediction-skill
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48개 팀의 핵심 선수, 컨디션(Form), 감독, 잠재적 우려 사항을 담은 skill.md 파일과 더불어, 4차원 평가 가중치(최근 컨디션 40%, 객관적 전력 30%, 상대 전적 15%, 상황적 요인 15%) 및 승리 확률이 85%를 초과하지 않도록 하는 철칙이 포함되어 있습니다. 출력 형식은 JSON 스키마(JSON Schema)로 고정되어 있어, 프론트엔드에서 이를 가져와 바로 렌더링할 수 있습니다.

libghostty를 기반으로 한 GNU screen 스타일의 터미널 멀티플렉서(Terminal Multiplexer)로, 정밀한 화면 재그리기(Screen Redrawing)와 AI 친화적인 자동화 인터페이스를 제공합니다.
https://
github.com/coder/boo
Coder가 제작하고 Zig로 작성된 터미널 멀티플렉서(Terminal Multiplexer)로, 핵심 엔진을 Ghostty의 VT 엔진으로 교체했습니다—기존 터미널