Claude Agent SDK 기반의 다중 에이전트 리서치 오케스트레이터. 코디네이터가 병렬 웹 검색 및 문서 분석 하위 에이전트를 생성하고, 이들의 구조화된 결과를 병합한 후 합성 에이전트가 완전히 인용된 마크다운 보고서를 생성합니다. 병렬 팬아웃, 구조화된 출력 계약, 속성 검증을 보여줍니다.
이 스킬은 Claude Agent SDK를 활용하여 다중 에이전트 리서치 워크플로우를 구현한 오케스트레이터입니다. 'lonikor/claudecertificationguide-exercice3'은 코디네이터 에이전트가 웹 검색과 문서 분석을 담당하는 두 개의 하위 에이전트를 병렬로 실행하도록 설계되었습니다. 각 하위 에이전트는 구조화된 데이터 계약(output contracts)에 따라 결과를 반환하며, 코디네이터는 이 결과를 병합하고 합성 에이전트를 구동하여 모든 참조가 명확히 인용된 마크다운 형식의 최종 보고서를 생성합니다. 이 스킬은 병렬 팬아웃(fan-out) 패턴, 에이전트 간의 명확한 인터페이스 정의, 그리고 사실 검증 및 출처 추적의 중요성을 보여주는 교육적인 예제입니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 복잡한 리서치 작업을 자동화하고자 하는 개발자에게 유용합니다.
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Claude Agent SDK로 구축된 다중 에이전트 리서치 오케스트레이터입니다. 코디네이터가 병렬로 웹 검색 및 문서 분석 하위 에이전트를 생성하고, 이들의 구조화된 결과를 병합한 후 합성 에이전트를 구동하여 완전히 인용된 마크다운 보고서를 생성합니다. 병렬 팬아웃, 구조화된 출력 계약, 속성 검증을 보여줍니다.
출처: https://github.com/lonikor/claudecertificationguide-exercice3
매일 진행되는 awesomeskills.dev 에이전트 스킬 헌팅 중 발견되었습니다.
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Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
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