mentor은(는) 무엇을 하나요?
멘토: 다중 스킬 오케스트레이션 및 자가 개선 엔진 — 목표 분해, 실행 감독, 결과 분석을 수행합니다.
개요
멘토는 AI 에이전트가 복잡한 목표를 처리할 수 있도록 설계된 메타 스킬입니다. 단일 스킬이 아닌 여러 스킬을 조율하여 작업을 수행하고, 그 과정에서 스스로 학습하고 개선합니다.
주요 기능
- 목표 분해: 주어진 상위 목표를 분석하여 논리적 하위 목표로 분할합니다.
- 스킬 오케스트레이션: 각 하위 목표에 가장 적합한 스킬을 선택하고 호출합니다.
- 실행 감독: 호출된 스킬의 실행 과정을 모니터링하고 필요한 경우 중간 개입을 수행합니다.
- 결과 분석: 각 스킬의 출력을 평가하고 전체 목표 달성도를 측정합니다.
- 자가 개선: 실행 로그와 결과 피드백을 바탕으로 향후 오케스트레이션 전략을 조정합니다.
사용 예시
멘토는 다음과 같은 시나리오에서 사용될 수 있습니다:
- 소프트웨어 프로젝트 관리: 요구사항 분석 → 아키텍처 설계 → 코드 생성 → 테스트 작성 → 배포 자동화
- 버그 수정 워크플로우: 버그 보고서 분석 → 영향 범위 파악 → 수정 코드 생성 → 테스트 실행 → 코드 리뷰
- 데이터 파이프라인 구축: 데이터 추출 → 변환 → 로드 → 검증 → 모니터링 설정
호환성
멘토는 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 호환됩니다:
- Claude Code (Anthropic)
- Cursor (Anysphere)
- Codex CLI (OpenAI)
- 기타 스킬 기반 에이전트 시스템
설치 방법
- 스킬 레지스트리에 적용:
mentor스킬을 에이전트 설정에 추가합니다. - 필요에 따라 추가 스킬들을 함께 설정합니다 (멘토가 오케스트레이션할 스킬들).
- 환경 변수
MENTOR_LOG_DIR를 설정하여 실행 로그 저장 위치를 지정합니다 (선택 사항).
설정
멘토는 기본적으로 합리적인 기본값으로 동작하지만, 필요에 따라 다음 설정을 조정할 수 있습니다:
MENTOR_MAX_DEPTH: 목표 분해의 최대 깊이 (기본값: 3)MENTOR_TIMEOUT: 각 하위 스킬 실행의 최대 시간 (초, 기본값: 300)MENTOR_LOG_LEVEL: 로깅 상세도 (debug,info,warn,error)
참고 사항
- 멘토는 자체적으로 작업을 수행하지 않으며, 다른 스킬들을 조율합니다.
- 실행 로그는 자가 개선에 사용되며, 필요시 분석을 위해 내보낼 수 있습니다.
- 멘토의 성능은 등록된 스킬들의 품질과 다양성에 크게 의존합니다.