YAML-멀티-에이전트-오케스트레이터은(는) 무엇을 하나요?
🤖 YAML을 사용하여 선언적으로 멀티 에이전트 AI 워크플로우를 정의하고 실행하며, 오케스트레이션을 간소화하고 자동 컨텍스트 처리를 통해 협업을 강화합니다.
🤖 YAML을 사용하여 선언적으로 멀티 에이전트 AI 워크플로우를 정의하고 실행하며, 오케스트레이션을 간소화하고 자동 컨텍스트 처리를 통해 협업을 강화합니다.
이 스킬은 개발자와 AI 에이전트 사용자가 YAML 파일을 통해 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우를 선언적으로 정의하고 실행할 수 있게 해줍니다. 에이전트 간의 작업 순서, 역할 분담, 컨텍스트 공유를 자동으로 처리하여 수동 오케스트레이션의 복잡성을 줄여줍니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 호환되며, SKILL.md 문서에 정의된 대로 사용자는 간단한 YAML 구문만으로 여러 에이전트의 협업 작업을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 다단계 작업을 효율적으로 분해하고, 각 에이전트가 특정 작업에 집중하며, 결과물을 자동으로 통합할 수 있어 생산성이 크게 향상됩니다.
npx skills add CharlesDaniel52/YAML-Multi-Agent-OrchestratorInstalled? Explore more 연구 & 데이터 분석 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
🤖 YAML을 사용하여 선언적으로 멀티 에이전트 AI 워크플로우를 정의하고 실행하며, 오케스트레이션을 간소화하고 자동 컨텍스트 처리를 통해 협업을 강화합니다.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.