LLM 의존성 오케스트레이션을 위한 직관적인 도구로, 멀티 에이전트 워크플로에서 채팅, 코드, 데이터를 YAML 선언형 파이프라인으로 구성합니다. AI 워크플로를 단일 바이너리, ISO, Docker 또는 Kubernetes 파드로 내보낼 수 있으며, ollama, llmfile 또는 모든 클라우드 AI 제공자를 사용할 수 있습니다.
kdeps/kdeps는 복잡한 멀티 에이전트 AI 워크플로를 간단한 YAML 선언형 파이프라인으로 오케스트레이션할 수 있는 오픈소스 도구입니다. 이 스킬은 LLM(대규모 언어 모델) 간의 의존성 관리를 자동화하여, 채팅, 코드 실행, 데이터 처리를 하나의 통합된 워크플로로 결합할 수 있게 해줍니다. Claude Code, Cursor, Codex, Gemini와 같은 AI 에이전트 환경에서 사용 가능하며, ollama나 llmfile 같은 로컬 모델부터 모든 클라우드 AI 제공자까지 유연하게 지원합니다. 특히, 완성된 AI 워크플로를 단일 바이너리, ISO 이미지, Docker 컨테이너, 또는 Kubernetes 파드로 내보내어 배포할 수 있어, 개발부터 프로덕션 배포까지의 과정을 단순화합니다. 이 스킬은 GitHub에서 최근 24시간 동안 업데이트된 저장소에서 발견되었으며, 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화에 중점을 둡니다.
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LLM 의존성 오케스트레이션을 위한 직관적인 도구로, 멀티 에이전트 워크플로에서 채팅, 코드, 데이터를 YAML 선언형 파이프라인으로 구성합니다. AI 워크플로를 단일 바이너리, ISO, Docker 또는 Kubernetes 파드로 내보낼 수 있으며, ollama, llmfile 또는 모든 클라우드 AI 제공자를 사용할 수 있습니다.
출처: https://github.com/kdeps/kdeps
GitHub에서 지난 24시간 동안 푸시된 저장소 중 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로, MCP 도구 및 관련 AI 에이전트 자동화에 대해 발견되었습니다.
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Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.