Agent Orchestration

workspace-surface-audit는 지금 당장 워크스페이스와 머신이 무엇을 할 수 있는지 점검하는 읽기 전용 감사 스킬입니다. 리포지토리, MCP servers, plugins, connectors, env surfaces, 그리고 harness setup을 살펴본 뒤, Workflow Automation에 가장 잘 맞는 ECC-native skills, hooks, agents, workflows를 추천합니다.

unified-notifications-ops는 GitHub, Linear, 데스크톱, hook, chat, email 알림을 하나의 운영자 작업 흐름으로 통합하는 ECC 네이티브 스킬입니다. 흩어진 ping 대신 라우팅, 심각도, 담당자, 중복 제거, 에스컬레이션, 후속 조치를 정의하는 데 사용하세요.

token-budget-advisor는 답변 전에 응답의 깊이를 선택하도록 돕는 라우팅 스킬입니다. 워크플로 자동화와 채팅 흐름에서 길이, 상세 수준, 토큰 사용량을 제어할 때 사용하세요. 이 token-budget-advisor 가이드는 트리거 규칙, 사용하지 말아야 할 경우, 그리고 skills/token-budget-advisor에서 적용하는 방법을 다룹니다.

team-builder는 markdown persona 파일을 바탕으로 병렬 팀을 구성하고 배포하는 인터랙티브 에이전트 선택기입니다. team-builder 스킬을 사용하면 사용 가능한 에이전트를 살펴보고, 분야별로 전문가를 묶고, Workflow Automation용 즉석 팀을 만들 수 있습니다. 평면 구조 또는 하위 디렉터리 구조의 agent 라이브러리와 명확한 persona 구조를 갖춘 repo에 특히 적합합니다.

strategic-compact는 Claude 세션이 작업 경계에서 일관성을 유지하도록, 언제 /compact를 수동으로 실행할지 판단하는 데 도움을 줍니다. 긴 멀티페이즈 작업, 특히 조사·기획·구현·테스트에 적합하며, 자동으로 애매한 시점에 압축되기보다 논리적인 마일스톤에서 compaction이 일어나도록 워크플로 자동화를 구성할 때 유용합니다.

santa-method는 배포 전에 반드시 정확해야 하는 결과물을 위한 멀티 에이전트 검증 워크플로입니다. 독립적인 검토를 통해 콘텐츠, 코드 인접 산출물, 컴플라이언스 민감 문구, 워크플로 자동화 작업의 사각지대를 찾아냅니다. 산출물을 만들고, 검증하고, 수렴시키는 반복 루프가 필요할 때 santa-method 스킬을 설치하세요.

ralphinho-rfc-pipeline은 큰 기능을 검증 가능한 단위로 분해하고, 각 단계를 검증한 뒤 통합 점검과 함께 병합하도록 설계된 RFC 기반 멀티 에이전트 워크플로 스킬입니다. Multi-Agent Systems, 리팩터링, 스키마 변경, 인증, 성능, 보안 작업에서 특히 잘 맞습니다.

opensource-pipeline은 3단계 워크플로인 fork, sanitize, package를 통해 비공개 프로젝트를 공개 가능한 저장소로 정리하도록 돕습니다. opensource-pipeline 스킬을 사용하면 비밀 정보 제거, 정리 검증, 그리고 더 안전한 GitHub 릴리스를 위한 CLAUDE.md, setup.sh, README 생성을 수행할 수 있습니다.

nanoclaw-repl은 NanoClaw v2를 운용하고 확장하기 위한 세션 인지형 REPL 스킬입니다. 지속되는 Markdown 기반 세션, 브랜칭, 검색, 압축, 모델 전환, 내보내기를 지원해 Workflow Automation에 활용할 수 있습니다. 이 nanoclaw-repl 가이드를 사용하면 로컬 작업을 결정적으로 유지하면서 쉽게 다시 이어갈 수 있습니다.

messages-ops는 라이브 메시징 작업을 위한 증거 우선 스킬입니다. 문자나 DM을 읽고, 최근 일회용 코드를 복구하고, 답장 전에 스레드를 확인하며, 실제로 어떤 소스를 점검했는지 검증합니다. 소스 라우팅과 증빙이 추측보다 중요한 Workflow Automation 환경에서 messages-ops에 잘 맞습니다.

iterative-retrieval은 에이전트 작업에서 문맥 검색을 점진적으로 정교화하는 워크플로 패턴입니다. 서브에이전트가 문맥을 너무 많이도, 너무 적게도 받지 않도록 도와주며, iterative-retrieval 사용법, 설치 판단, Workflow Automation용 iterative-retrieval에 특히 유용합니다.

gateguard는 Claude 워크플로에서 행동 전 사실 확인을 강제하는 가드입니다. 첫 번째 Edit, Write, 또는 Bash 시도를 차단한 뒤, 변경을 허용하기 전에 importer, schema, 사용자 지침, 관련 파일을 구체적으로 조사하도록 요구합니다. 이 gateguard 가이드를 사용하면 추측을 줄이고 첫 시도 수정의 완성도를 높일 수 있습니다.

gan-style-harness는 Agent Orchestration용 Generator-Evaluator 스킬로, 더 엄격한 비평, 더 나은 반복 개선, 더 적은 취약점을 바탕으로 완성도 높은 앱을 만드는 데 도움을 줍니다. 프런트엔드 중심 작업, 풀스택 작업, 또는 리뷰 품질이 속도보다 중요한 프로덕션 지향 작업에서 gan-style-harness 스킬이 필요할 때 사용하세요.

enterprise-agent-ops는 관측 가능성, 안전 제어, 변경 관리, 복구 계획을 갖춘 장기 운영형 또는 클라우드 호스팅 에이전트 시스템을 운영하는 데 도움을 줍니다. 일회성 프롬프트가 아니라, 에이전트 오케스트레이션을 위한 실용적인 가이드가 필요할 때 사용하세요.

dmux-workflows는 tmux 패널에서 dmux를 사용해 병렬 AI 에이전트 세션을 조율하는 가이드입니다. 리서치, 구현, 테스트, 문서 작업을 Claude Code, Codex, OpenCode 및 유사한 하니스에 나눠 배분해, 컨텍스트 병목을 줄이면서 멀티 에이전트 개발을 관리할 수 있도록 돕습니다.

council은 모호한 선택, 트레이드오프, 진행/중단 판단을 위한 의사결정 지원 스킬입니다. 여러 유효한 경로가 존재하고, 선택하기 전에 구조화된 반대 의견이 필요할 때 council 스킬을 사용하세요. 제품, 엔지니어링, 운영, 전략 의사결정처럼 일반적인 브레인스토밍보다 설득력 있는 추천이 더 중요한 상황에 잘 맞습니다.

continuous-learning-v2는 Claude Code 세션을 hooks, observer agents, confidence scoring, 그리고 반복 패턴을 skills, commands, agents로 승격하는 기능을 통해 프로젝트 범위 학습으로 바꿉니다.

cost-aware-llm-pipeline는 모델 라우팅, 변경 불가한 비용 추적, 재시도 처리, 프롬프트 캐싱을 통해 API 비용을 통제하는 LLM 워크플로를 구축하도록 돕습니다. 대량 배치 작업, 문서 파이프라인, 그리고 출력량과 품질의 균형에 명확한 기준이 필요한 Workflow Automation에 특히 적합합니다.

continuous-agent-loop는 에이전트가 품질 게이트, 평가, 복구 단계, 명확한 중지 규칙을 갖춘 반복 가능한 자율 루프를 안정적으로 실행하도록 돕습니다.

claude-devfleet는 Claude DevFleet용 멀티 에이전트 오케스트레이션 스킬입니다. 프로젝트 계획을 세우고, 격리된 worktree에서 병렬 에이전트를 실행·배치하며, 진행 상황을 모니터링하고, 구조화된 보고서를 확인하는 데 도움이 됩니다. 의존성을 고려해야 하는 큰 코딩 작업에 적합하며, 단순한 단일 파일 수정에는 덜 어울립니다.

claude-api는 Python과 TypeScript에서 Anthropic Claude API 패턴을 다루는 데 도움이 됩니다. 설치, messages, streaming, tool use, vision, batches, prompt caching, 모델 선택, Claude Agent SDK 워크플로를 포함합니다.

blueprint는 한 줄짜리 목표를 복잡한 엔지니어링 작업을 위한 단계별 구축 계획으로 바꿔 줍니다. 여러 세션과 여러 PR이 필요한 작업, 리팩터링, 마이그레이션, 그리고 새 에이전트가 컨텍스트, 의존성 순서, 병렬 작업 감지, 리뷰 게이트를 필요로 하는 Project Setup용 blueprint에 맞게 설계되어 있습니다.

autonomous-loops는 단순한 순차 파이프라인부터 품질 게이트와 핸드오프를 포함한 멀티 에이전트 DAG 오케스트레이션까지, 자율형 Claude Code 워크플로를 설계하기 위한 스킬입니다.

autonomous-agent-harness는 Claude Code를 메모리, 예약 실행, 작업 분배, 컴퓨터 사용을 갖춘 지속형 자기지시 에이전트 시스템으로 바꿉니다. 일회성 프롬프트로는 부족하고 에이전트 오케스트레이션, 반복 점검, 장기 실행 워크플로가 필요할 때 적합합니다.