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quanai06/octopus

ML/DL/RAG 프로젝트를 위한 베이스라인 우선 AI 에이전트 워크플로우 레이어: 컨텍스트, 메모리, 가드레일, 함수 도구 및 Codex/Claude Code용 MCP

octopus란 무엇인가요?

quanai06/octopus는 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 검색 증강 생성(RAG) 프로젝트를 위해 특별히 설계된 AI 에이전트 워크플로우 레이어입니다. 이 스킬은 컨텍스트 관리, 메모리 유지, 가드레일 설정, 함수 도구 통합, 그리고 MCP(Model Context Protocol)를 통해 Codex와 Claude Code 같은 AI 코딩 에이전트에서 일관되고 안전한 개발 환경을 제공합니다. '베이스라인 우선' 접근 방식을 채택하여 프로젝트 초기부터 명확한 컨텍스트와 제약 조건을 정의함으로써 AI 에이전트가 더 정확하고 예측 가능한 결과를 생성하도록 돕습니다. 주요 기능으로는 사용자 정의 컨텍스트 주입, 대화 기록 유지를 위한 메모리 시스템, 안전한 행동 범위를 지정하는 가드레일, 외부 도구와 API를 호출할 수 있는 함수 도구, 그리고 MCP를 통한 원활한 통합이 포함됩니다. 이 스킬은 복잡한 ML/DL/RAG 파이프라인을 구축하는 개발자에게 유용하며, AI 에이전트의 행동을 표준화하고 재현성을 높이는 데 기여합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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octopus은(는) 무엇을 하나요?

ML/DL/RAG 프로젝트를 위한 베이스라인 우선 AI 에이전트 워크플로우 레이어: 컨텍스트, 메모리, 가드레일, 함수 도구 및 Codex/Claude Code용 MCP

이 스킬은 AI 에이전트(특히 Codex와 Claude Code)가 ML/DL/RAG 프로젝트에서 일관되고 안전하게 작동하도록 설계된 워크플로우 레이어를 제공합니다.

주요 기능

  • 컨텍스트 관리: 프로젝트별 컨텍스트를 정의하고 주입하여 AI 에이전트가 작업의 전체적인 맥락을 이해하도록 합니다.
  • 메모리 시스템: 대화 기록과 상태 정보를 유지하여 장기 실행 작업에서 일관성을 보장합니다.
  • 가드레일: 안전한 행동 범위를 지정하여 AI 에이전트가 허용된 작업만 수행하도록 제한합니다.
  • 함수 도구: 외부 API, 데이터베이스, 계산기 등과 상호작용할 수 있는 사용자 정의 함수를 제공합니다.
  • MCP 지원: Model Context Protocol을 통해 Codex와 Claude Code와 원활하게 통합됩니다.

설치 및 사용

  1. 에이전트 설정에 octopus 스킬을 추가하세요.
  2. 프로젝트 컨텍스트와 메모리를 정의하세요.
  3. 가드레일과 함수 도구를 설정하세요.
  4. MCP를 통해 에이전트와 연결하세요.

예제

# MCP를 통해 octopus 레이어로 Claude Code 실행
octopus run --agent claude-code --context ./context.md

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다.

참고 자료

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