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팀 기반 에이전트 오케스트레이션

작업 항목, 소유권, 에이전트 칸반, 병합 게이트, 제어판 핸드오프를 사용하여 에이전트 팀의 팀 기반 오케스트레이션을 실행합니다. 작업 항목, 소유권, 칸반, 병합 게이트를 사용하여 에이전트 팀을 조정할 때 사용하세요.

팀 기반 에이전트 오케스트레이션란 무엇인가요?

이 스킬은 단일 어시스턴트가 아닌 팀 단위로 에이전트를 관리할 때 필요한 팀 기반 오케스트레이션을 위한 것입니다. 명확한 작업 항목, 명시적 소유권, 에이전트 칸반 상태, 브랜치 격리, 제어판 가시성, 병합 게이트를 통해 안정적인 팀 오케스트레이션을 구현하는 데 중점을 둡니다. Claude Code, Codex, Devin, Hermes 등 다양한 멀티 에이전트 플랫폼 및 Zellij, tmux, 데스크톱 앱과 같은 툴에서 동작하며, 작업이 여러 에이전트, 도구, harness, 브랜치, 작업 트리에 걸쳐 있을 때 활성화하는 것이 좋습니다. 각 에이전트에게 좁은 계약을 부여하고, 칸반 보드로 작업 가시성을 확보하며, 제어판을 통해 소유권, 변경 사항, 병합 게이트 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/team-agent-orchestration

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문서

팀 기반 에이전트 오케스트레이션은(는) 무엇을 하나요?

에이전트가 단일 어시스턴트가 아니라 팀처럼 관리될 때 이 스킬을 사용하세요. 목표는 팀 기반 오케스트레이션을 안정적으로 만드는 것입니다: 명확한 작업 항목, 명시적 소유권, 에이전트 칸반 상태, 브랜치 격리, 제어판 가시성, 병합 게이트.

활성화 시점

  • 작업이 여러 에이전트, 도구, harness, 브랜치, 또는 작업 트리에 걸쳐 있습니다.
  • 사용자가 팀 오케스트레이션, 에이전트 칸반, squad, conductor, 제어판, 매니저, 데스크톱 앱, Zellij, tmux, Hermes, Devin, Codex, Claude Code, 또는 멀티 에이전트 작업을 언급합니다.
  • 프로젝트가 사람과 에이전트 간에 공유된 워크플로우 상태를 필요로 합니다.
  • 기존 에이전트 팬아웃이 출력을 생성하고 있지만 병합 가능한 제품이 아닙니다.

운영 모델

모든 에이전트를 좁은 계약을 가진 팀원으로 대우하세요:

  • 소유자: 작업 항목에 대해 책임이 있는 사람 또는 에이전트.
  • 범위: 파일, 브랜치, 도구 표면, 금지 영역.
  • 상태: 백로그, 준비, 실행 중, 검토, 차단됨, 병합됨, 또는 보관됨.
  • 증거: 테스트, 스크린샷, 로그, 검토 노트, 또는 평가 보고서.
  • 병합 게이트: 통합을 허용하는 정확한 조건.

에이전트 칸반

작업이 세션 간에 가시적이어야 할 때 에이전트 칸반을 사용하세요.

열의미종료 기준
백로그후보 작업 항목, 아직 구체화되지 않음수용 기준 작성됨
준비구체화되었고 할당 가능함소유자 및 브랜치/워크트리 할당됨
실행 중에이전트가 활발히 작업 중핸드오프 산출물 및 변경된 파일 존재
검토작업이 완료되었으나 병합되지 않음테스트, diff 검토, 위험 검사 통과
차단됨외부 입력 필요 또는 게이트 실패차단자에 소유자 및 다음 조치 있음
병합됨메인라인에 통합됨PR 병합됨 또는 로컬 main 업데이트됨
보관됨더 이상 관련 없음사유 기록됨

각 카드는 다음 스키마를 따라야 합니다:

{
  "id": "agent-card-001",
  "title": "동적 워크플로우 스킬 구축",
  "owner": "codex",
  "state": "실행 중",
  "branch": "product/dynamic-workflow-team-orchestration",
  "worktree": ".",
  "acceptance": [
    "스킬이 존재함",
    "테스트가 필요한 개념을 포함함",
    "콘텐츠 산출물에 비디오 및 기사 관점이 포함됨"
  ],
  "merge_gate": "린트, 집중 테스트, 카탈로그 검사 통과",
  "handoff": "path/to/handoff.md"
}

팀 기반 오케스트레이션 흐름

  1. 보드 구체화: 모호한 야망을 소유자와 병합 게이트가 있는 작업 항목으로 변환합니다.
  2. 실행 모드 선택: 단일 에이전트, 동적 워크플로우 모드, dmux/tmux, 작업 트리 팬아웃, 또는 외부 데스크톱 오케스트레이터.
  3. 경계 할당: 카드당 한 명의 소유자, 명확한 파일 범위, 통합자 없이는 중복 쓰기 금지.
  4. 에이전트 실행: 각 에이전트는 코드뿐만 아니라 증거와 핸드오프 노트를 작성합니다.
  5. 순차 검토: 테스트 우선, 그 다음 diff 검토, 보안/위험 검사, 콘텐츠/제품 다듬기.
  6. 의도적 병합: 한 명의 통합자가 충돌을 해결하고 제어판 또는 상태 산출물을 업데이트합니다.
  7. 재사용 가능한 스킬 추출: 카드 패턴이 반복되면 skills/로 승격시킵니다.

제어판 요구 사항

팀 오케스트레이션을 위한 유용한 제어판은 다음을 보여주어야 합니다:

  • 활성 작업 항목 및 에이전트 칸반 상태.
  • 소유자, harness, 브랜치, 작업 트리, 마지막 하트비트.
  • 핸드오프 산출물, 테스트, 스크린샷, PR 링크.
  • 소유자별로 그룹화된 차단자 및 차단 해제 조치.
  • 분위기가 아닌 게이트별 병합 준비 상태.
  • 공유 스킬이 되어야 할 재사용 가능한 워크플로우 후보.

운영자가 '누가 이것을 소유하는가, 무엇이 변경되었는가, 어떤 게이트가 실패했는가, 무엇이 안전하게 병합될 수 있는가'에 답할 수 있을 때까지 더 많은 자동화를 추가하지 마십시오.

동적 워크플로우 호환성

카드가 동적 워크플로우 모드를 필요로 할 때:

  • 작업-로컬 harness를 카드 소유자 아래에 둡니다.
  • 입력과 출력을 카드에 저장합니다.
  • 실행 중에서 검토로 이동하기 전에 평가를 요구합니다.
  • 반복 사용 후에만 harness를 공유 스킬로 승격시킵니다.

주의해야 할 실패 모드

  • 에이전트 수프: 많은 에이전트가 실행 중이지만 소유자나 병합 게이트가 없음.
  • 보이지 않는 작업: 유용한 출력이 채팅 대화록에만 존재함.
  • 보드 극장: 칸반 보드는 존재하지만 카드에 수용 기준이 없음.
  • 중복 쓰기: 병렬 에이전트가 작업 트리 없이 동일한 파일을 편집함.
  • 제품 산출물 없음: 프로세스가 문서를 생성하지만 실행 가능하거나 게시 가능한 표면은 생성하지 않음.

출력 표준

각 오케스트레이션 패스를 다음으로 마무리하세요:

  • 보드/카드 변경 사항.
  • 병합되었거나 대기 중인 브랜치.
  • 테스트 및 평가 증거.
  • 소유자와 다음 조치가 있는 차단자.
  • 새로운 공유 스킬 후보.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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