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dean0x/autobeat

자율 코딩 에이전트 오케스트레이션. 목표를 주고 떠나면, 돌아왔을 때 작업이 완료되어 있습니다. 평가 루프, 멀티 에이전트 파이프라인, DAG 의존성, 크래시 방지 지속성.

autobeat란 무엇인가요?

이 스킬은 'dean0x/autobeat' 도구를 위한 것으로, 개발자가 단일 목표를 설정하면 여러 AI 코딩 에이전트가 자율적으로 협력하여 작업을 완료하는 오케스트레이션 시스템입니다. 내부적으로 평가 루프(Eval loops)를 사용해 에이전트의 출력을 반복적으로 검증하고 개선하며, 여러 에이전트가 파이프라인 형태로 연결되거나 DAG(방향성 비순환 그래프) 기반의 작업 의존성을 설정하여 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있습니다. 또한 시스템 충돌이나 중단에도 작업 상태를 잃지 않는 크래시 방지 지속성 기능을 제공하여 안정적인 장기 실행 작업에 적합합니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 에이전트 플랫폼과 통합되어 사용되며, 사용자는 자리에서 일어나 커피를 마시거나 회의를 다녀온 후에도 작업이 완료된 결과를 확인할 수 있습니다. 이 스킬을 통해 개발자는 반복적이고 복잡한 코딩 작업을 자동화하고 생산성을 극대화할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add dean0x/autobeat

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문서

autobeat은(는) 무엇을 하나요?

자율 코딩 에이전트 오케스트레이션. 목표를 주고 떠나면, 돌아왔을 때 작업이 완료되어 있습니다. 평가 루프, 멀티 에이전트 파이프라인, DAG 의존성, 크래시 방지 지속성.

주요 특징

  • 평가 루프: 각 에이전트의 출력을 지속적으로 평가하고 개선하여 높은 품질의 코드를 보장합니다.
  • 멀티 에이전트 파이프라인: 여러 에이전트가 순차적 또는 병렬로 작업을 수행할 수 있습니다.
  • DAG 의존성: 작업 간의 복잡한 의존 관계를 DAG(방향성 비순환 그래프)로 모델링하여 효율적으로 관리합니다.
  • 크래시 방지 지속성: 시스템 충돌이나 중단에도 작업 상태를 안전하게 저장하여 복구 가능합니다.

사용 방법

  1. 목표를 정의합니다.
  2. autobeat run 명령어로 워크플로우를 시작합니다.
  3. 시스템이 자율적으로 작업을 처리합니다.
  4. 완료된 결과를 확인합니다.

지원 플랫폼

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex

설정 예시

workflow:
  goal: "Implement a REST API for user management"
  agents:
    - name: "designer"
      task: "Design API endpoints"
    - name: "implementer"
      task: "Implement the API"
      depends_on: ["designer"]
    - name: "tester"
      task: "Test the API"
      depends_on: ["implementer"]

명령어

  • autobeat init - 새 워크플로우 초기화
  • autobeat run - 워크플로우 실행
  • autobeat status - 현재 상태 확인
  • autobeat resume - 중단된 작업 재개

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