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claude-devfleet

Claude DevFleet를 통해 다중 에이전트 코딩 작업을 조율하세요 — 프로젝트 계획 수립, 격리된 작업 트리에서 병렬 에이전트 디스패치, 진행 상황 모니터링, 구조화된 보고서 읽기. 격리된 작업 트리에서 병렬 코딩 에이전트를 디스패치하고 그 보고서를 추적할 때 사용하세요.

claude-devfleet란 무엇인가요?

Claude DevFleet Multi-Agent Orchestration 스킬은 사용자가 여러 Claude Code 에이전트를 병렬로 디스패치하여 코딩 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 각 에이전트는 완전한 도구 세트를 갖춘 격리된 git 작업 트리에서 실행되므로, 충돌 없이 동시에 여러 작업을 진행할 수 있습니다. 이 스킬은 LEC-AI의 claude-devfleet 저장소에서 제공하는 별도 서버를 HTTP 기반 MCP 전송으로 연결해야 하며, `plan_project`, `dispatch_mission`, `get_report` 등의 도구를 제공하여 프로젝트 계획 수립, 에이전트 디스패치, 진행 상황 모니터링, 구조화된 보고서 읽기를 지원합니다. 사용자 승인 후 자동 또는 수동으로 미션을 디스패치할 수 있으며, 의존성 그래프(DAG)를 기반으로 미션이 순차적으로 또는 병렬로 실행되도록 설계되어 복잡한 개발 워크플로우를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/claude-devfleet

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문서

Claude DevFleet 다중 에이전트 조율

사용 시기

여러 Claude Code 에이전트를 병렬로 디스패치하여 코딩 작업을 수행해야 할 때 이 스킬을 사용하세요. 각 에이전트는 완전한 도구 세트를 갖춘 격리된 git 작업 트리에서 실행됩니다.

설정

DevFleet 서버는 ECC에 번들로 제공되지 않는 별도 프로젝트입니다. 먼저 해당 저장소에서 설치하고 실행하세요: https://github.com/LEC-AI/claude-devfleet

그런 다음 MCP를 통해 실행 중인 인스턴스를 연결합니다:

claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp

처음 사용하기 전에 18801 포트에서 수신 대기 중인 프로세스가 설치한 DevFleet 바이너리인지 확인하세요 (로컬호스트 MCP 서버에 대한 SECURITY.md 참조).

작동 방식

사용자 → "인증 및 테스트가 포함된 REST API 구축"
  ↓
plan_project(prompt) → project_id + 미션 DAG
  ↓
사용자에게 계획 표시 → 승인 받기
  ↓
dispatch_mission(M1) → 에이전트 1이 작업 트리에서 생성
  ↓
M1 완료 → 자동 병합 → M2 자동 디스패치 (depends_on M1)
  ↓
M2 완료 → 자동 병합
  ↓
get_report(M2) → files_changed, what_done, errors, next_steps
  ↓
사용자에게 보고

도구

도구목적
plan_project(prompt)AI가 설명을 체인 미션이 있는 프로젝트로 분해
create_project(name, path?, description?)수동으로 프로젝트 생성, project_id 반환
create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)미션 추가. depends_on은 미션 ID 문자열 목록 (예: ["abc-123"]). auto_dispatch=true로 설정하면 의존성이 충족될 때 자동 시작.
dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)미션에 에이전트 시작
cancel_mission(mission_id)실행 중인 에이전트 중지
wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)미션이 완료될 때까지 차단 (아래 참고 참조)
get_mission_status(mission_id)차단하지 않고 미션 진행 상태 확인
get_report(mission_id)구조화된 보고서 읽기 (변경된 파일, 테스트된 항목, 오류, 다음 단계)
get_dashboard()시스템 개요: 실행 중인 에이전트, 통계, 최근 활동
list_projects()모든 프로젝트 탐색
list_missions(project_id, status?)프로젝트의 미션 목록

wait_for_mission 참고: 이 도구는 최대 timeout_seconds (기본값 600) 동안 대화를 차단합니다. 장시간 실행 미션의 경우 사용자가 진행 상황 업데이트를 볼 수 있도록 30~60초마다 get_mission_status로 폴링하는 것을 권장합니다.

워크플로우: 계획 → 디스패치 → 모니터링 → 보고

  1. 계획: plan_project(prompt="...") 호출 → project_id와 depends_on 체인 및 auto_dispatch=true가 설정된 미션 목록 반환.
  2. 계획 표시: 미션 제목, 유형, 의존성 체인을 사용자에게 제시.
  3. 디스패치: 루트 미션 (빈 depends_on)에 dispatch_mission(mission_id=<첫 번째_미션_id>) 호출. 나머지 미션은 의존성이 완료됨에 따라 자동 디스패치됨 (plan_project가 auto_dispatch=true를 설정하기 때문).
  4. 모니터링: get_mission_status(mission_id=...) 또는 get_dashboard() 호출하여 진행 상태 확인.
  5. 보고: 미션이 완료되면 get_report(mission_id=...) 호출. 주요 내용을 사용자와 공유.

동시성

DevFleet은 기본적으로 최대 3개의 동시 에이전트를 실행합니다 (DEVFLEET_MAX_AGENTS로 설정 가능). 모든 슬롯이 가득 차면 auto_dispatch=true인 미션이 미션 감시자에서 대기열에 들어가고 슬롯이 비워지면 자동으로 디스패치됩니다. 현재 슬롯 사용량은 get_dashboard()에서 확인하세요.

예제

완전 자동: 계획 및 실행

  1. plan_project(prompt="...") → 의존성이 있는 미션과 계획 표시.
  2. 첫 번째 미션 (depends_on이 비어 있는 미션) 디스패치.
  3. 나머지 미션은 의존성이 해결됨에 따라 자동 디스패치됨 (auto_dispatch=true 설정됨).
  4. 프로젝트 ID와 미션 개수를 사용자에게 보고하여 무엇이 실행되었는지 알림.
  5. 모든 미션이 완료, 실패, 또는 취소 같은 종료 상태에 도달할 때까지 get_mission_status 또는 get_dashboard()로 주기적으로 폴링.
  6. 각 종료 미션에 대해 get_report(mission_id=...) — 성공 요약 및 오류와 다음 단계와 함께 실패 사항 강조.

수동: 단계별 제어

  1. create_project(name="My Project") → project_id 반환.
  2. 첫 번째 (루트) 미션에 대해 create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true) → root_mission_id 캡처. 각 후속 작업에 대해 create_mission(project_id=project_id, title="...", prompt="...", auto_dispatch=true, depends_on=["<root_mission_id>"]).
  3. 첫 번째 미션에 dispatch_mission(mission_id=...) 호출하여 체인 시작.
  4. 완료되면 get_report(mission_id=...).

순차적 검토 포함

  1. create_project(name="...") → project_id 획득.
  2. create_mission(project_id=project_id, title="기능 구현", prompt="...") → impl_mission_id 획득.
  3. dispatch_mission(mission_id=impl_mission_id), 그런 다음 get_mission_status로 완료될 때까지 폴링.
  4. get_report(mission_id=impl_mission_id)로 결과 검토.
  5. create_mission(project_id=project_id, title="검토", prompt="...", depends_on=[impl_mission_id], auto_dispatch=true) — 의존성이 이미 충족되었으므로 자동 시작.

지침

  • 사용자가 진행하라고 말하지 않는 한, 항상 디스패치 전에 사용자와 계획을 확인하세요.
  • 상태 보고 시 미션 제목과 ID를 포함하세요.
  • 미션이 실패하면 재시도 전에 보고서를 읽으세요.
  • 대량 디스패치 전에 get_dashboard()에서 에이전트 슬롯 가용성을 확인하세요.
  • 미션 의존성은 DAG를 형성합니다 — 순환 의존성을 만들지 마세요.
  • 각 에이전트는 격리된 git 작업 트리에서 실행되며 완료 시 자동 병합됩니다. 병합 충돌이 발생하면 변경 사항은 수동 해결을 위해 에이전트의 작업 트리 브랜치에 남습니다.
  • 수동으로 미션을 생성할 때 의존성이 완료될 때 자동으로 트리거되게 하려면 항상 auto_dispatch=true를 설정하세요. 이 플래그가 없으면 미션은 draft 상태로 유지됩니다.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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