Multi-Agent Systems

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.

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.

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.

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.

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.

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.

eval-first 실행, 작업 분해, 모델 라우팅, 회귀 검사를 통한 더 안전한 워크플로 자동화를 위해 agentic-engineering 스킬을 익혀보세요.

agent-payment-x402는 AI 에이전트가 MCP 도구, 지출 한도, 수취인 허용 목록, 비수탁형 지갑을 활용해 유료 API와 에이전트 오케스트레이션에서 x402 결제를 처리할 수 있도록 돕습니다.

dispatching-parallel-agents는 서로 완전히 독립적인 작업을 별도 에이전트에 분산하고, 각 에이전트의 컨텍스트를 분리한 채 결과를 조율해 합칠 수 있도록 설계된 Agent Orchestration 스킬입니다.

langchain-architecture는 LangChain 1.x와 LangGraph 애플리케이션 설계를 위한 디자인 가이드입니다. 구현에 들어가기 전에 chains, agents, retrieval, memory, stateful orchestration 패턴 중 무엇을 선택할지 판단할 때 유용합니다.

agents-sdk는 상태를 유지하는 대화, 내구성 있는 실행, WebSocket 또는 스트리밍 채팅, MCP 통합, 예약 작업, 브라우저 자동화를 갖춘 Cloudflare Workers 에이전트를 만드는 데 도움이 됩니다. 이 agents-sdk 스킬은 기존 Workers 앱이든 새 앱이든 설치 여부 판단, 설정, 실전 활용에 초점을 맞추며, Cloudflare 런타임 제약에 맞을 때만 멀티 에이전트 시스템을 다룹니다.

subagent-driven-development는 구현 계획을 독립적인 작업으로 쪼개고, 각 작업마다 새 subagent를 투입한 뒤, 단계마다 결과를 검토할 수 있게 도와줍니다. 속도와 품질 게이트를 함께 챙겨야 하는 agent orchestration에 적합하며, 특히 3개 이상의 독립 이슈, 버그 수정, 기능 단위 작업, 또는 저장소 정리에 유용합니다.

tree-of-thoughts는 여러 접근 방식을 탐색하고, 약한 분기를 가지치기하며, 더 나은 답을 합성하도록 돕는 추론 워크플로 스킬입니다. 까다로운 디버깅, 계획 수립, 아키텍처 트레이드오프, Agent Orchestration용 tree-of-thoughts에 특히 유용합니다.

launch-sub-agent는 멀티 에이전트 시스템에서 범위가 정해진 작업을 처리하도록 집중형 서브 에이전트를 호출하는 데 도움을 줍니다. 작업 복잡도를 분석하고, 적절한 모델 등급을 선택하며, 전문 에이전트 매칭을 지원하고, 자기 검토 기반 검증을 더해 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻도록 합니다.

multi-agent-patterns는 Claude Code에서 한 에이전트만으로는 부족할 때 Multi-Agent Systems를 설계하는 실용 가이드입니다. 작업을 분리하고, 서브 에이전트를 조율하고, 불필요한 오버헤드 없이 오케스트레이션 패턴을 비교할 때 활용할 수 있습니다.

judge-with-debate는 공유된 사양, 근거 기반 반박, 최대 3라운드의 토론을 통해 다중 에이전트 토론 방식으로 솔루션을 평가합니다. 코드 리뷰, 루브릭 기반 평가, 그리고 Multi-Agent Systems 워크플로우에서의 judge-with-debate에 특히 적합합니다.

do-in-steps는 작업을 순서가 있는 하위 작업으로 나누고, 서브 에이전트를 조율하며, 각 단계를 다음 단계로 넘어가기 전에 검증해 복잡한 작업을 처리하도록 돕습니다. 저장소 변경, 다단계 리팩터링, 마이그레이션처럼 통제된 인계와 보이지 않는 실패를 줄이는 일이 필요할 때 특히 잘 맞는, Agent Orchestration용 do-in-steps입니다.

do-in-parallel은 Agent Orchestration용 워크플로 기술로, 여러 하위 에이전트를 파일이나 대상별로 병렬 실행하고, 반복 가능한 작업을 지능적으로 묶어 처리하며, meta-judges와 LLM-as-a-judge 검토로 결과를 검증합니다. 일반적인 프롬프트보다 시행착오를 줄이면서 배치 실행이 필요할 때 do-in-parallel 기술을 사용하세요.

do-competitively는 병렬 후보 생성, 루브릭 기반 평가, 근거 중심 종합을 통해 중요한 작업을 해결하도록 돕습니다. 속도보다 품질, 견고성, 그리고 트레이드오프 처리가 더 중요한 Workflow Automation 및 기타 고위험 요청에 특히 적합합니다.

implement-task는 작업 명세를 실제 변경 사항으로 구현해 나가되, 핵심 단계에서는 자동 LLM-as-Judge 검증을 함께 수행하는 워크플로 자동화 스킬입니다. 에이전트가 작업 파일을 읽고, 순서대로 작업을 실행하고, 품질을 검증한 뒤, 일부만 진행된 상태에서도 추측을 줄이며 이어서 작업할 수 있도록 돕습니다.

workspace 스킬은 Claude Code가 모노레포와 여러 저장소 전반을 동적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 워크스페이스 토폴로지를 분석하고, API 계약을 추적하며, 워크플로 자동화를 위한 크로스 프로젝트 변경 사항을 일관되게 관리할 때 사용하세요.