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rhinehart514/founder-os

Claude Code용 멀티 에이전트 프리미티브: 합의, 토론, 팬아웃 연구, 스킬 빌딩, 측정 기반 최적화.

founder-os란 무엇인가요?

`founder-os`는 Claude Code의 단일 응답 한계를 극복하기 위해 설계된 멀티 에이전트 도구 모음입니다. 여러 에이전트를 동시에 실행하여 합의(consensus)를 도출하고, 의견 차이(divergence)를 표면화하며, 이상값(outlier)을 식별함으로써 더 신뢰할 수 있고 통찰력 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이 스킬은 `/stochastic`(N개 에이전트 폴링 후 합의), `/model-chat`(5개 에이전트 간 토론), `/fanout`(병렬 리서치 후 합성), `/skillbuilder`(Claude Code 스킬 제작/감사), `/autoresearch`(자율적 최적화)의 다섯 가지 프리미티브를 제공합니다. Claude Code 플러그인 또는 npm 패키지로 설치 가능하며, 기술적 의사 결정, 아키텍처 설계, 코드 리뷰, 성능 최적화 등 다양한 개발 작업에 적용할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/rhinehart514/founder-os/tree/main

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문서

founder-os은(는) 무엇을 하나요?

Claude Code용 멀티 에이전트 프리미티브.

Claude Code는 하나의 답변을 제공합니다. founder-os는 여러 에이전트에게 질문하고, 합의를 비교하고, 의견 차이를 표면화하며, 유용한 부분을 종합할 수 있게 해줍니다.

claude plugin install rhinehart514/founder-os

다음을 먼저 시도해보세요:

/founder-os:stochastic n=10 이 프로젝트에 Postgres와 SQLite 중 어떤 것을 사용해야 할까요?

동일한 프롬프트로 10개의 에이전트를 폴링한 후, 합의, 의견 차이, 이상값을 집계합니다.

프리미티브

스킬기능
/stochasticN개 에이전트(기본값 10)를 동일한 프롬프트로 폴링합니다. 합의, 의견 차이, 이상값을 기준으로 집계합니다.
/model-chat5개의 에이전트를 토론방에 생성합니다. 라운드 로빈 방식으로 진행되며, 공유 히스토리를 바탕으로 종합기가 결과를 병합합니다.
/fanoutN명의 리서처(Sonnet)를 병렬로 팬아웃하고, Opus 종합으로 팬인합니다.
/skillbuilder완벽한 Claude Code 스킬을 구축합니다. 기존 스킬을 참고 자료로 연구하고, 올바른 형식을 보장하며, 진정한 지능을 추구합니다.
/autoresearch자율적 언덕 오르기(hill-climb)입니다. 코드를 읽고, 변이를 생성하고, 측정하고, 유지 또는 되돌리기를 반복합니다.

설치

플러그인 설치

claude plugin install rhinehart514/founder-os

스킬은 /founder-os:stochastic, /founder-os:model-chat, /founder-os:fanout, /founder-os:skillbuilder, /founder-os:autoresearch로 사용 가능합니다.

직접 설치 (짧은 스킬 이름)

npm i -g @rhinehart514/founder-os

또는 소스에서 설치:

git clone https://github.com/rhinehart514/founder-os.git
cd founder-os && bash bin/install.sh

스킬은 /stochastic, /model-chat, /fanout, /skillbuilder, /autoresearch로 사용 가능합니다.

설치 후 Claude Code를 재시작하세요.

사용법

/stochastic 이 사용 사례에 Postgres와 SQLite 중 어떤 것을 사용해야 할까요?
/stochastic n=5 여기서 가장 좋은 속도 제한 접근 방식은 무엇인가요?

/model-chat 이 API 설계가 괜찮은가요?
/model-chat agents=3 rounds=3 이 기능을 출시해야 할까요?

/fanout 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트의 트레이드오프는 무엇인가요?
/fanout n=3 model=haiku 이 스택에 적합한 인증 패턴을 조사해 주세요

/skillbuilder 검증 게이트가 있는 코드 리뷰 스킬을 만들어 주세요
/skillbuilder audit /stochastic

/autoresearch Lighthouse 점수를 최적화하세요
/autoresearch 번들 크기를 줄이세요

이것이 효과적인 이유

동일한 모델이라도 실행할 때마다 출력이 체계적으로 다릅니다. 여러 에이전트를 폴링하면 환각(hallucinations)을 걸러내고(합의), 진정한 판단 차이를 표면화하며(의견 차이), 단일 패스에서 놓칠 수 있는 아이디어를 포착합니다(이상값).

포함된 내용

skills/
  stochastic/SKILL.md
  model-chat/SKILL.md
  fanout/SKILL.md
  skillbuilder/SKILL.md
  autoresearch/SKILL.md
  autoresearch/templates/   # hill-climb runner, dashboard, config
agents/
  parent.md      # orchestrator
  qa.md          # quality checker
  researcher.md  # research agent

라이선스

MIT

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