✦ GiaSip 스킬 · giasip 툴킷의 일부 · github.com/GiaSip

/dispatch — 다중 모델 디스패처

작업이나 프롬프트를 다른 AI 모델로 전송하여 실행하고 결과를 검색합니다. 이 스킬은 디스패치 기능만 제공합니다. 어떤 모델을 선택할지, 여러 모델에 분산할지는 현재 작업에 따라 사용자(또는 현재 Claude)가 결정합니다. 내장된 모델 선호도는 없습니다.

스크립트 디렉터리

중요: 모든 스크립트는 이 스킬 폴더의 scripts/ 하위 디렉터리에 있습니다.

에이전트 설정 — 아래 명령어를 실행하기 전에 한 번만 수행: 이 SKILL.md가 포함된 디렉터리의 절대 경로를 확인하고 BASE_DIR로 내보냅니다:

# 글로벌 설치 (가장 일반적); 플러그인으로 설치된 경우 플러그인 캐시 경로를 대신 사용
BASE_DIR="$HOME/.claude/skills/giasip-dispatch"
export BASE_DIR

아래 모든 명령어는 스크립트를 $BASE_DIR/scripts/<script-name>으로 참조합니다. BASE_DIR은 사용자가 세션에서 설정하는 셸 변수입니다. 런타임에서 주입되는 CLAUDE_SKILL_DIR 환경 변수는 없으므로 BASE_DIR을 먼저 설정하지 않으면 스크립트 경로가 아무것도 확인되지 않습니다.

디스패치 채널

채널	모델	전제 조건
종합 API ★ 쉬운 경로 — 키 하나면 OK	해외: OpenRouter (DeepSeek/Qwen/GLM/Kimi/MiniMax + Claude/GPT/Gemini). 중국: SiliconFlow 硅基流动 (DeepSeek/Qwen/GLM/Kimi/MiniMax)	하나의 키 파일 — `~/.config/ai-keys/` 디렉터리에 `openrouter.env` 또는 `siliconflow.env`; `DISPATCH_PROVIDER`를 한 번 설정
API 직접 호출 (curl, 벤더별)	DeepSeek / Qwen / GLM / Doubao / MiniMax	`~/.config/ai-keys/`에 벤더별로 별도의 `.env` 파일 (고급)
CLI 호출 (에이전트)	Codex / Gemini / Kimi	각 CLI의 로컬 설치 + 로그인 — 에이전트 기능(코드 작성, 네이티브 비전)에 필요
내부 서브에이전트	Claude Haiku / Sonnet	Claude Code에 내장, 외부 종속성 없음

쉬운 경로 (대부분의 사용자에게 권장): 하나의 종합 키를 확보하면 선택한 제공자가 지원하는 모든 별칭을 사용할 수 있습니다. 벤더별 가입이 필요 없습니다. 해외 → OpenRouter; 중국 → SiliconFlow. 설정 방법은 README "giasip-dispatch — Dependencies"를 참조하세요.

여전히 벤더별 / CLI 경로가 필요한 경우: 직접 벤더별 키(이미 가지고 있거나 OpenRouter의 약 5.5% 크레딧 충전 수수료를 피하려는 경우); 채팅 API로는 수행할 수 없는 에이전트 작업을 위한 CLI 채널 — Codex 쓰기 모드(파일 편집), Gemini 네이티브 PDF/이미지 비전. 종합 API는 모든 순수 분석 + 다중 디스패치 사용 사례를 다룹니다.

순수 추론/분석 작업(파일 I/O, 명령어 실행, 코드 변경 없음)의 경우 종합 API / API 직접 호출을 선호하십시오. CLI보다 약 10배 빠릅니다. 작업에 에이전트 기능(파일 시스템 접근, 명령어 실행, 코드 변경, 네이티브 비전)이 필요한 경우에만 CLI를 사용하십시오.

일반 규칙 (모든 CLI 호출에 대해 필독)

프롬프트에 heredoc 사용 — 인용/특수 문자 문제를 방지합니다.
모든 CLI 호출에 </dev/null 추가 — Claude Code의 Bash 환경은 닫히지 않는 stdin 파이프를 가지고 있습니다. 이것 없이는 CLI가 입력을 기다리며 멈춥니다.
프롬프트 구성 시: 간결하고 명확하게 유지하십시오. Claude Code 특정 개념(스킬/훅/서브에이전트)을 주입하지 마십시오. 중국어 작업에는 중국어 프롬프트를, 영어 작업에는 영어 프롬프트를 사용하십시오. 필요한 경우 관련 프로젝트 컨텍스트를 포함하십시오.

복잡도 라우팅

작업 특성에 따라 디스패치 전략을 자동 선택합니다:

시각적 작업? (PDF 카탈로그 / 스캔 문서 / 스크린샷 / 이미지 파싱)
├── 예 → [Gemini CLI] — 네이티브 PDF + 이미지 시각적 분석
│   트리거: 사용자가 이미지/PDF 경로를 제공하고 작업이 "내용 읽기"를 포함하거나;
│   markitdown 출력이 비어 있거나 비정상적으로 작은 경우
│   → markitdown을 먼저 시도하지 말고 Gemini로 직접 라우팅
│
├── 순수 추론/분석 (비즈니스 분석, 전략, 텍스트 이해, 번역)
│   → [API 직접 호출] — 에이전트 기능 불필요, curl로 API 직접 호출
│   10배 빠름; CLI가 없는 모델 지원 (DeepSeek/Qwen/GLM 등)
│
├── 단순 + 되돌릴 수 있음 (패키지 설치, 포맷팅, 검색, 템플릿 생성)
│   → [단일 디스패치] — 속도를 위해 Claude 서브에이전트 (Haiku) 선호
│   작업에 중국어 네이티브 또는 특정 AI 기능이 필요한 경우에만 외부 CLI 사용
│
├── 코드 실행 (버그 수정, 테스트 작성, 작은 리팩터링, 코드 파일 생성)
│   → [Codex 쓰기 모드] — sandbox=full, Codex가 코드를 직접 수정
│   조건: 명확한 작업, git 관리 프로젝트, 통제 가능한 영향 범위
│   항상 사용자에게 이후 `git diff`를 확인하도록 알림
│
├── 중간 복잡도 (기능 개발, 문서 분석, 코드 분석)
│   → [단일 디스패치] — 가장 적합한 AI로 전송
│
├── 복잡 + 되돌릴 수 없음 (아키텍처 설계, 기술 선택, 주요 리팩터링)
│   → [다중 디스패치] — 자동 상향, 2-3개 AI로 전송하여 출력 비교
│
└── 사용자가 AI 지정 ("이것을 Kimi로 실행")
    → [직접 할당] — 지정된 AI로 전송, 매칭 생략

다중 디스패치 트리거 (하나라도 해당하면 자동 상향):

사용자가 "중요", "결정적인 결정", "틀릴 수 없음"이라고 말한 경우
작업에 되돌릴 수 없는 작업 포함 (데이터베이스 마이그레이션, 프로덕션 배포)
작업이 기술 선택 또는 아키텍처 설계인 경우
예상 영향 범위가 10개 파일 또는 3개 모듈을 초과하는 경우
중국어 비즈니스/전략 분석 작업 (기본값: 3방향 병렬)

→ 작업 유형별 다중 디스패치 라인업 권장 사항은 references/model-roster.md 참조.

디스패치 방법

종합 API — ★ 쉬운 경로 (키 하나면 OK, 권장)

동일한 api-dispatch.sh는 제공자 설정 시 종합 API를 통해 라우팅됩니다. 하나의 키로 아래 모든 모델을 사용할 수 있습니다. 벤더별 가입이 필요 없습니다.

# 세션당 한 번 설정 (해외 → openrouter, 중국 → siliconflow), 이후 지원되는 모든 별칭 작동
export DISPATCH_PROVIDER=openrouter        # 또는: siliconflow

$BASE_DIR/scripts/api-dispatch.sh --model deepseek "$(cat <<'EOF'
프롬프트 내용
EOF
)"

# 환경 변수 건드리지 않고 호출 시 재정의
$BASE_DIR/scripts/api-dispatch.sh --via siliconflow --model kimi "프롬프트"

# 탈출구 — 모든 종합 API 모델 ID를 그대로 전달 (별칭 테이블이 모든 것을 다룰 수 없음)
$BASE_DIR/scripts/api-dispatch.sh --via openrouter --model-id anthropic/claude-3.7-sonnet "프롬프트"

제공자 해결 순서: --via 플래그 > $DISPATCH_PROVIDER 환경 변수 > direct (기본값).

제공자	키 파일 (`~/.config/ai-keys/`)	별칭	참고
`openrouter`	`openrouter.env` (`OPENROUTER_API_KEY`)	deepseek / qwen / glm / kimi / minimax / claude / gpt / gemini	해외; 중국 본토에서는 VPN 필요
`siliconflow`	`siliconflow.env` (`SILICONFLOW_API_KEY`)	deepseek / qwen / glm / kimi / minimax	중국 직접 연결; 오픈소스/국내 모델 전용 (Claude/GPT/Gemini 없음). 해외 사용자: `export SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.com/v1`

종합 API 모델 ID는 변동 가능한 부분입니다. 별칭 → 모델 ID 매핑은 references/model-roster.md에 있습니다. 모델에서 404 오류가 발생하면 벤더의 모델 페이지를 확인하거나 --model-id를 통해 올바른 ID를 전달하십시오.

API 직접 호출 — 벤더별 (고급, 종합 API 없음)

이미 벤더별 키를 가지고 있거나(종합 API의 크레딧 충전 수수료를 피하려는 경우) 각 벤더에 직접 호출할 수 있습니다. 벤더별로 별도의 .env 파일이 필요합니다:

$BASE_DIR/scripts/api-dispatch.sh --model <model> "$(cat <<'EOF'
프롬프트 내용
EOF
)"

긴 텍스트는 stdin 사용:

echo "긴 텍스트 내용" | $BASE_DIR/scripts/api-dispatch.sh --model <model> --stdin

지원되는 모델 — 전체 명단과 모델별 강점 및 다중 디스패치 라인업 권장 사항은 references/model-roster.md 참조.

매개변수	모델	키 파일	컨텍스트
`deepseek`	DeepSeek V4-Pro (추론 모드 켜짐)	`deepseek.env`	1M
`qwen`	Qwen3.6 Plus (Tongyi)	`dashscope.env`	1M
`glm`	GLM-5.2 (Zhipu 플래그십)	`zai.env`	200K
`doubao`	Doubao Seed-2.0 Pro (ByteDance)	`volcengine.env`	256K
`minimax`	MiniMax M3	`minimax.env`	—

모델 이름은 벤더 업데이트에 따라 변경됩니다. 호출 전에 벤더 문서를 확인하십시오.

Codex CLI (OpenAI) — App Server 프로토콜, 콜드 스타트 없음

읽기 전용 모드 (분석/검토/연구):

node $BASE_DIR/scripts/codex-appserver.mjs --effort xhigh "$(cat <<'EOF'
프롬프트 내용
EOF
)" </dev/null

쓰기 모드 (코드 변경/버그 수정/테스트 생성/파일 생성):

node $BASE_DIR/scripts/codex-appserver.mjs --effort xhigh --sandbox full "$(cat <<'EOF'
프롬프트 내용
EOF
)" </dev/null

쓰기 모드 안전 규칙:

git으로 관리되는 프로젝트 디렉터리에서만 사용 (--cwd /path/to/project)
실행 후 항상 사용자에게 git diff로 변경 사항을 검토하도록 알림; 만족스럽지 않으면 git checkout .으로 되돌리기
프로덕션 코드/데이터베이스/배포 스크립트의 경우 읽기 전용 모드로 다운그레이드하고 권장 사항을 대신 출력

참고:

--sandbox는 기본값이 read-only입니다. 쓰기 모드는 full을 사용합니다 (스크립트는 고급 사용을 위해 workspace-write / danger-full-access도 지원)
스크립트에는 비ASCII 경로 자동 심볼릭 링크 해결 방법이 내장되어 있습니다 (CJK 문자가 있는 --cwd는 /tmp에 임시 심볼릭 링크를 자동 생성하고 종료 시 정리)
2>/dev/null을 추가하지 마십시오. 스크립트는 stderr로 구조화된 진행 상황 및 오류 정보를 출력합니다.
긴 텍스트는 stdin을 사용할 수 있습니다: echo "긴 텍스트" | node $BASE_DIR/scripts/codex-appserver.mjs --stdin --effort xhigh

Gemini CLI (Google) — 감독자 스크립트 권장

감독자에는 스마트 재시도/폴백 체인/회로 차단기/시간 초과/로깅이 내장되어 있습니다:

$BASE_DIR/scripts/gemini-supervisor.sh --cwd "/작업/디렉터리/경로" "$(cat <<'PROMPT_END'
프롬프트 내용
PROMPT_END
)"

감독자 기본 동작:

폴백 체인: 플래그십 모델 → GA 안정 → flash (사용 불가능 시 자동 건너뛰기)
오류 분류: 429 단기 혼잡 → 백오프 + 지터 재시도; 일일 할당량 소진 → 다음 모델로 건너뛰기; 503 → 동일한 백오프 경로
전역 시도 예산: 6; 모델당 하드 타임아웃: 600초 (GEMINI_MODEL_TIMEOUT으로 구성 가능)
회로 차단기: 모델당 3회 연속 실패 → 30분 냉각
로그: ~/.cache/dispatch/gemini.log (JSONL) + 상태: ~/.cache/dispatch/gemini-state.json

단일 모델 지정 (폴백 건너뛰기): $BASE_DIR/scripts/gemini-supervisor.sh --model <model-id> "프롬프트" stdin 모드 (긴 프롬프트에 권장): cat prompt.txt | $BASE_DIR/scripts/gemini-supervisor.sh --stdin --cwd "/작업/디렉터리"

Gemini 비전 / PDF 파싱 (Gemini는 PDF + 이미지 시각적 분석을 기본 지원합니다. 스캔된 PDF/스크린샷의 표준 경로):

$BASE_DIR/scripts/gemini-supervisor.sh \
  --cwd "/파일/디렉터리/경로" \
  "$(cat <<'PROMPT_END'
xxx.pdf의 모든 페이지를 완전히 파싱하여 마크다운 형식으로 출력하십시오:
- 모든 데이터 테이블 보존 (마크다운 테이블 구문 사용)
- 모든 사양, 기술 매개변수, 모델 번호 보존
- 페이지 번호 주석 달기 (## 페이지 1 / ## 페이지 2 ...)
- 기술적 세부 사항을 생략하지 마십시오
PROMPT_END
)" > output.md

사용 사례: PDF 카탈로그(텍스트 레이어 없음), 스캔, 제품 데이터시트, 스크린샷 분석, 이미지 OCR, 차트 데이터 추출. 대용량 출력의 경우 파일로 파이프(... > output.md)하여 stdout 잘림을 방지하십시오.

Kimi CLI (Moonshot) — 래퍼 스크립트 권장, 자동 엔드포인트 라우팅

추론 모델 규율: Kimi K2.6은 추론 모델입니다. 복잡한 프롬프트의 경우 추론에 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 복잡한 작업의 경우 Bash 타임아웃은 ≥600000(10분)이어야 합니다. 스크립트에는 내장 SSE 스트리밍 + 유휴 가드(120초 바이트 없음 임계값) + 900초 하드 캡이 있습니다. 실행 중에 종료하거나 수동 curl로 대체하지 마십시오. 빠른 모드의 경우: 접두사 KIMI_NO_THINK=1 ({"thinking":{"type":"disabled"}}를 주입, ~4초 응답, 하지만 품질이 떨어짐 — 추론이 필요 없는 작업에만 해당).

# 기본값: Moonshot 일반 엔드포인트 (api.moonshot.cn/v1, MOONSHOT_API_KEY)
$BASE_DIR/scripts/kimi-dispatch.sh "$(cat <<'EOF'
프롬프트 내용
EOF
)"

# 옵트인 코딩 엔드포인트 (Kimi CLI + api.kimi.com/coding/v1, KIMI_API_KEY)
KIMI_FOR_CODING=1 $BASE_DIR/scripts/kimi-dispatch.sh "프롬프트"

# 빠른 모드 (추론 비활성화, ~4초 응답)
KIMI_NO_THINK=1 $BASE_DIR/scripts/kimi-dispatch.sh "간단한 작업"

엔드포인트	특성	최적 사용 사례
기본 Moonshot 일반	추론 표시, 후속 질문 성향 유지	일반 분석, Q&A
`KIMI_FOR_CODING=1`	더 큰 출력 볼륨, 내장 에이전트 하네스, 추론 숨김	긴 보고서, 에이전트 기반 파일 쓰기, 다단계 코드

Claude Code 내부 서브에이전트 (외부 CLI 없음)

간단한 작업에는 Haiku를, 표준 작업에는 Sonnet을 사용하십시오. Agent 도구를 통해 서브에이전트를 생성합니다 (model: haiku 또는 model: sonnet 지정). 헤드리스 CLI보다 빠르고 저렴하며 외부 종속성이 없습니다.

환경 확인

디스패치 전 빠른 가용성 확인:

# CLI 도구
command -v codex; command -v gemini; command -v kimi

# API 키 (API 직접 호출용)
ls ~/.config/ai-keys/*.env 2>/dev/null

사용 가능한 모델에만 디스패치하십시오. CLI를 사용할 수 없으면 API 직접 호출로 폴백하거나 모델을 전환하십시오. API 키 파일이 존재하면 해당 모델을 호출할 수 있음을 의미합니다.

다중 모델 병렬 처리 (교차 검증 / 다중 관점)

동일한 질문에 대해 여러 모델이 독립적인 관점을 제공해야 하는 경우 여러 Bash 호출을 병렬로 실행하고 Claude가 결과를 종합하도록 합니다. 일반적인 시나리오: 중요한 결정, 기술 선택, 되돌릴 수 없는 작업 전 사전 점검, 단일 모델 출력에 대한 신뢰도가 낮은 경우.

# 3방향 병렬 예시 (동일한 프롬프트를 세 모델에 전송)
$BASE_DIR/scripts/kimi-dispatch.sh "분석 작업" &
$BASE_DIR/scripts/api-dispatch.sh --model deepseek "분석 작업" &
$BASE_DIR/scripts/api-dispatch.sh --model doubao "분석 작업" &
wait

선택 원칙: 인지적 다양성 > 수량 — 훈련 데이터/아키텍처가 다른 모델을 선택하여 진정으로 다른 관점을 얻으십시오. 항상 각 모델의 최상위 티어를 사용하십시오. 비용은 병렬 모델 수와 선택한 모델을 기준으로 제어하십시오.

참고 사항

모델 명단

references/model-roster.md — 지원되는 모든 모델, 강점, 다중 디스패치 라인업 권장 사항.

샘플 워크플로우 (`samples/` 디렉터리)

samples/dispatch-deepseek.md — DeepSeek API 디스패치 예시
samples/dispatch-codex.md — Codex App Server 디스패치 예시
samples/dispatch-gemini.md — Gemini supervisor 디스패치 예시
samples/dispatch-kimi.md — Kimi 디스패치 예시
samples/multi-dispatch.md — 다중 모델 병렬 디스패치 예시
samples/aggregator-dispatch.md — 종합 API 디스패치 예시

문제 해결 가이드 (`references/troubleshooting.md`)

일반적인 문제 및 해결 방법:

CLI가 멈춤: Bash heredoc 호출 시 항상 </dev/null을 추가하십시오.
모델 404 오류: 종합 API를 사용하는 경우 --model-id로 올바른 모델 ID를 전달하거나 벤더 모델 페이지를 확인하십시오.
Kimi 시간 초과: KIMI_NO_THINK=1을 설정하거나 Bash 타임아웃(TIMEOUT)을 늘리십시오.
Gemini 할당량 오류: 감독자는 자동으로 폴백합니다. gemini-state.json을 확인하십시오.
Codex 쓰기 모드가 작동하지 않음: --cwd가 git 관리 프로젝트 디렉터리를 가리키는지 확인하십시오.

권장 사항

가급적 종합 API 경로를 사용하십시오 (가장 간단하고 비용 효율적).
복잡한 작업에는 항상 다중 모델 병렬 처리를 사용하여 정확도와 신뢰도를 높이십시오.
다중 디스패치 시 모든 최종 결과를 주의 깊게 검토하고 종합하십시오.
정기적으로 references/ 아래의 문서를 업데이트하여 모델 변경 사항을 반영하십시오.

GiaSip/giasip-skills

giasip-skills란 무엇인가요?

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문서

/dispatch — 다중 모델 디스패처

스크립트 디렉터리

디스패치 채널

일반 규칙 (모든 CLI 호출에 대해 필독)

복잡도 라우팅

디스패치 방법

종합 API — ★ 쉬운 경로 (키 하나면 OK, 권장)

API 직접 호출 — 벤더별 (고급, 종합 API 없음)

Codex CLI (OpenAI) — App Server 프로토콜, 콜드 스타트 없음

Gemini CLI (Google) — 감독자 스크립트 권장

Kimi CLI (Moonshot) — 래퍼 스크립트 권장, 자동 엔드포인트 라우팅

Claude Code 내부 서브에이전트 (외부 CLI 없음)

환경 확인

다중 모델 병렬 처리 (교차 검증 / 다중 관점)

참고 사항

모델 명단

샘플 워크플로우 (`samples/` 디렉터리)

문제 해결 가이드 (`references/troubleshooting.md`)

권장 사항

관련 스킬

steipete/sag

steipete/oracle

steipete/peekaboo

mattpocock/design-an-interface

mattpocock/prototype

mattpocock/grill-me

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

문서

/dispatch — 다중 모델 디스패처

스크립트 디렉터리

디스패치 채널

일반 규칙 (모든 CLI 호출에 대해 필독)

복잡도 라우팅

디스패치 방법

종합 API — ★ 쉬운 경로 (키 하나면 OK, 권장)

API 직접 호출 — 벤더별 (고급, 종합 API 없음)

Codex CLI (OpenAI) — App Server 프로토콜, 콜드 스타트 없음

Gemini CLI (Google) — 감독자 스크립트 권장

Kimi CLI (Moonshot) — 래퍼 스크립트 권장, 자동 엔드포인트 라우팅

Claude Code 내부 서브에이전트 (외부 CLI 없음)

환경 확인

다중 모델 병렬 처리 (교차 검증 / 다중 관점)

참고 사항

모델 명단

샘플 워크플로우 (samples/ 디렉터리)

문제 해결 가이드 (references/troubleshooting.md)

권장 사항

관련 스킬

steipete/sag

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mattpocock/design-an-interface

mattpocock/prototype

mattpocock/grill-me

샘플 워크플로우 (`samples/` 디렉터리)

문제 해결 가이드 (`references/troubleshooting.md`)