Python이나 의존성 없이 구조화된 중앙 집중식 의사 결정 시스템을 사용하여 멀티 에이전트 워크플로를 오케스트레이션하고 Claude Code와 통합합니다.
이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 개발 플랫폼에서 멀티 에이전트 워크플로를 쉽게 오케스트레이션할 수 있도록 설계되었습니다. Python이나 외부 의존성 없이 구조화된 중앙 집중식 의사 결정 시스템을 제공하므로, 개발자는 복잡한 환경 설정 없이도 여러 에이전트가 협력하는 작업 흐름을 정의하고 실행할 수 있습니다. GitHub 저장소에서 발견된 이 스킬은 주로 최신 에이전트 기술, Claude/Codex/Gemini 워크플로, MCP 도구 및 AI 에이전트 자동화에 초점을 맞춘 코드를 활용합니다. 사용자는 간단한 설정만으로 다중 에이전트 간 의사 결정과 작업 분배를 체계적으로 관리할 수 있어, 특히 빠른 프로토타이핑이나 에이전트 기반 애플리케이션 개발에 유용합니다.
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Python이나 의존성 없이 구조화된 중앙 집중식 의사 결정 시스템을 사용하여 멀티 에이전트 워크플로를 오케스트레이션하고 Claude Code와 통합합니다.
출처: https://github.com/Renedreamlike67/swcc
최근 24시간 내에 푸시된 GitHub 저장소에서 발견되었으며, 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로, MCP 도구 및 인접 AI 에이전트 자동화를 대상으로 합니다.
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.