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dmux-workflows

dmux(tmux 패인 관리자)을 사용한 다중 에이전트 오케스트레이션. Claude Code, Codex, OpenCode 및 기타 하네스에서 병렬 에이전트 워크플로우를 위한 패턴입니다. 여러 에이전트 세션을 병렬로 실행하거나 다중 에이전트 개발 워크플로우를 조정할 때 사용하세요.

dmux-workflows란 무엇인가요?

dmux Workflows는 AI 에이전트 세션을 병렬로 오케스트레이션하는 dmux(tmux 기반 패인 관리 도구)를 활용한 스킬입니다. 개발자는 복잡한 작업을 분할 정복 방식으로 나누어 여러 AI 에이전트(Claude Code, Codex, OpenCode, Cline, Gemini, Qwen 등)를 동시에 실행할 수 있습니다. 이 스킬은 연구와 구현 분리, 다중 파일 기능 개발, 테스트 및 수정 루프, 교차 하네스 활용, 코드 리뷰 파이프라인 등 5가지 실용적인 워크플로우 패턴을 제공하며, git worktree를 통한 파일 충돌 회피 전략과 ECC 오케스트레이터 헬퍼 스크립트도 포함합니다. 각 패인은 독립적인 작업을 수행하고 결과를 병합하는 방식으로 효율적인 병렬 개발을 가능하게 하며, API 토큰 사용량과 패인 수(5~6개 이하 권장)에 대한 모범 사례도 안내합니다.

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

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문서

dmux Workflows

AI 에이전트 하네스용 tmux 패인 관리자인 dmux를 사용하여 병렬 AI 에이전트 세션을 오케스트레이션합니다.

활성화 시점

  • 여러 에이전트 세션을 병렬로 실행할 때
  • Claude Code, Codex 및 기타 하네스 간 작업 조정이 필요할 때
  • 분할 정복 병렬 처리가 유리한 복잡한 작업
  • 사용자가 "병렬로 실행", "이 작업 분할", "dmux 사용", "멀티 에이전트"라고 말할 때

dmux란?

dmux는 AI 에이전트 패인을 관리하는 tmux 기반 오케스트레이션 도구입니다:

  • n을 누르면 프롬프트가 있는 새 패인이 생성됩니다.
  • m을 누르면 패인 출력이 메인 세션으로 병합됩니다.
  • 지원: Claude Code, Codex, OpenCode, Cline, Gemini, Qwen

설치: 패키지를 검토한 후 해당 저장소에서 dmux를 설치하세요. github.com/standardagents/dmux 참조

빠른 시작

# dmux 세션 시작
dmux

# 에이전트 패인 생성 (dmux에서 'n' 누른 후 프롬프트 입력)
# 패인 1: "src/auth/에 인증 미들웨어 구현"
# 패인 2: "사용자 서비스 테스트 작성"
# 패인 3: "API 문서 업데이트"

# 각 패인은 자체 에이전트 세션을 실행
# 'm'을 눌러 결과를 다시 병합

워크플로우 패턴

패턴 1: 연구 + 구현

연구와 구현을 병렬 트랙으로 분할:

패인 1 (연구): "Node.js 속도 제한 모범 사례를 조사합니다.
  현재 라이브러리를 확인하고, 접근 방식을 비교한 후 결과를
  /tmp/rate-limit-research.md에 작성하세요."

패인 2 (구현): "Express API용 속도 제한 미들웨어를 구현합니다.
  연구가 완료되면 개선할 수 있도록 기본 토큰 버킷부터 시작하세요."

# 패인 1이 완료되면 연구 결과를 패인 2의 컨텍스트에 병합

패턴 2: 다중 파일 기능

독립적인 파일 간 작업 병렬화:

패인 1: "청구 기능을 위한 데이터베이스 스키마 및 마이그레이션 생성"
패인 2: "src/api/billing/에 청구 API 엔드포인트 구축"
패인 3: "청구 대시보드 UI 컴포넌트 생성"

# 모두 병합한 후 메인 패인에서 통합 작업 수행

패턴 3: 테스트 + 수정 루프

한 패인에서 테스트를 실행하고 다른 패인에서 수정:

패인 1 (감시자): "감시 모드로 테스트 스위트를 실행합니다. 테스트가 실패하면
  실패 내용을 요약하세요."

패인 2 (수정자): "패인 1의 오류 출력을 기반으로 실패한 테스트를 수정하세요"

패턴 4: 교차 하네스

다양한 작업에 서로 다른 AI 도구 사용:

패인 1 (Claude Code): "인증 모듈의 보안을 검토하세요"
패인 2 (Codex): "성능을 위해 유틸리티 함수를 리팩토링하세요"
패인 3 (Claude Code): "체크아웃 흐름의 E2E 테스트를 작성하세요"

패턴 5: 코드 리뷰 파이프라인

병렬 리뷰 관점:

패인 1: "보안 취약점에 대해 src/api/를 검토하세요"
패인 2: "성능 이슈에 대해 src/api/를 검토하세요"
패인 3: "테스트 커버리지 격차에 대해 src/api/를 검토하세요"

# 모든 리뷰를 단일 보고서로 병합

모범 사례

  1. 독립적인 작업만 하십시오. 서로의 출력에 의존하는 작업은 병렬화하지 마세요.
  2. 명확한 경계를 설정하십시오. 각 패인은 별도의 파일이나 관심사에 대해 작업해야 합니다.
  3. 전략적으로 병합하십시오. 충돌을 피하기 위해 패인 출력을 병합하기 전에 검토하세요.
  4. git worktree를 사용하십시오. 파일 충돌이 발생하기 쉬운 작업의 경우 패인당 별도의 worktree를 사용하십시오.
  5. 리소스 인식하십시오. 각 패인은 API 토큰을 사용합니다 — 총 패인 수를 5-6개 이하로 유지하십시오.

Git Worktree 통합

겹치는 파일을 다루는 작업의 경우:

# 격리를 위한 worktree 생성
git worktree add -b feat/auth ../feature-auth HEAD
git worktree add -b feat/billing ../feature-billing HEAD

# 별도 worktree에서 에이전트 실행
# 패인 1: cd ../feature-auth && claude
# 패인 2: cd ../feature-billing && claude

# 완료 후 브랜치 병합
git merge feat/auth
git merge feat/billing

보완 도구

도구기능사용 시점
dmux에이전트용 tmux 패인 관리병렬 에이전트 세션
Superset10개 이상의 병렬 에이전트용 터미널 IDE대규모 오케스트레이션
Claude Code Task 도구프로세스 내 하위 에이전트 생성세션 내 프로그래매틱 병렬 처리
Codex 멀티 에이전트내장 에이전트 역할Codex 특정 병렬 작업

ECC 헬퍼

ECC에는 이제 별도의 git worktree를 사용한 외부 tmux-패인 오케스트레이션을 위한 헬퍼가 포함되어 있습니다:

node scripts/orchestrate-worktrees.js plan.json --execute

plan.json 예시:

{
  "sessionName": "skill-audit",
  "baseRef": "HEAD",
  "launcherCommand": "codex exec --cwd {worktree_path} --task-file {task_file}",
  "workers": [
    { "name": "docs-a", "task": "1-4번 스킬을 수정하고 인수인계 노트를 작성하세요." },
    { "name": "docs-b", "task": "5-8번 스킬을 수정하고 인수인계 노트를 작성하세요." }
  ]
}

헬퍼의 기능:

  • 작업자당 하나의 브랜치 백업 git worktree 생성
  • 선택적으로 메인 체크아웃의 특정 seedPaths를 각 작업자 worktree에 오버레이
  • .orchestration/<session>/ 아래에 작업자별 task.md, handoff.md, status.md 파일 작성
  • 작업자당 하나의 패인이 있는 tmux 세션 시작
  • 각 작업자 명령을 자체 패인에서 실행
  • 오케스트레이터를 위해 메인 패인을 비워둠

seedPaths는 작업자가 아직 HEAD에 포함되지 않은 더티하거나 추적되지 않은 로컬 파일(예: 로컬 오케스트레이션 스크립트, 초안 계획, 문서 등)에 접근해야 할 때 사용하세요:

{
  "sessionName": "workflow-e2e",
  "seedPaths": [
    "scripts/orchestrate-worktrees.js",
    "scripts/lib/tmux-worktree-orchestrator.js",
    ".claude/plan/workflow-e2e-test.json"
  ],
  "launcherCommand": "bash {repo_root}/scripts/orchestrate-codex-worker.sh {task_file} {handoff_file} {status_file}",
  "workers": [
    { "name": "seed-check", "task": "작업을 시작하기 전에 시드된 파일이 있는지 확인하세요." }
  ]
}

문제 해결

  • 패인이 응답하지 않음: 패인으로 직접 전환하거나 tmux capture-pane -pt <session>:0.<pane-index>로 검사하세요.
  • 병합 충돌: git worktree를 사용하여 패인별 파일 변경 사항을 격리하세요.
  • 높은 토큰 사용량: 병렬 패인 수를 줄이십시오. 각 패인은 전체 에이전트 세션입니다.
  • tmux를 찾을 수 없음: brew install tmux(macOS) 또는 apt install tmux(Linux)로 설치하세요.

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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