majiayu000 Planning Agents (멀티 에이전트 기획)
Overview
여러 AI 에이전트가 동일한 주제에 대해 독립적으로 기획을 수행하고, 각 아이디어를 병합하여 최종 기획안을 제시하는 스킬입니다.
지원 에이전트:
- Claude (현재 세션 또는 별도 호출)
- OpenAI Codex CLI (
codex명령어)
핵심 기능:
- N명의 에이전트가 병렬로 기획 수행
- 각 에이전트 결과를 개별적으로 표시
- 결과를 머지하여 통합 기획안 생성
- 터미널 출력 + 마크다운 파일 저장
When to Use
이 스킬은 다음 상황에서 활성화됩니다:
- "기획해주세요", "기획 해줘", "N명이 기획" 등의 키워드가 포함된 요청
- 다양한 관점의 아이디어가 필요할 때
- 브레인스토밍, 기능 기획, 프로젝트 기획 등
예시 요청:
- "로그인 기능을 3명이 기획해주세요"
- "2명의 에이전트가 새로운 앱 기능을 기획해줘"
- "5명이서 마케팅 캠페인 기획해주세요"
Prerequisites
OpenAI Codex CLI 설치
# npm으로 설치
npm install -g @openai/codex
# 또는 직접 설치 확인
codex --version
환경 변수 설정
# Codex CLI용 OpenAI API 키
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
# Claude는 현재 세션을 사용하거나 API 호출 시 필요
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
Workflow
Step 1: 요청 파싱
사용자의 요청에서 다음을 추출합니다:
- 기획 주제: 무엇을 기획할 것인지
- 에이전트 수: 몇 명이 기획할 것인지 (기본값: 2명)
예: "로그인 기능을 3명이 기획해주세요"
→ 주제: "로그인 기능"
→ 에이전트 수: 3
Step 2: 에이전트 랜덤 분배
에이전트 수에 따라 Claude와 Codex를 랜덤하게 분배합니다:
import random
def assign_agents(count):
agents = []
for i in range(count):
agent_type = random.choice(["claude", "codex"])
agents.append({
"id": i + 1,
"type": agent_type,
"name": f"Agent {i + 1} ({agent_type.capitalize()})"
})
return agents
# 예: 3명 → [claude, codex, claude] 또는 [codex, codex, claude] 등
Step 3: 병렬 기획 실행
각 에이전트에게 동일한 기획 프롬프트를 전달합니다:
Claude 호출:
# Claude API 또는 현재 세션에서 처리
Codex CLI 호출:
# 비대화형 실행 (exec 서브커맨드 사용)
codex exec "다음 주제에 대해 상세한 기획안을 작성해주세요: [주제]
기획안에는 다음을 포함해주세요:
1. 핵심 아이디어 및 목표
2. 주요 기능/구성 요소
3. 구현 접근 방식
4. 예상 도전과제 및 해결책
5. 성공 지표"
Step 4: 개별 결과 출력
각 에이전트의 기획 결과를 순서대로 표시합니다:
---
## Agent 1 (Claude) 기획안
[Claude의 기획 내용]
---
## Agent 2 (Codex) 기획안
[Codex의 기획 내용]
---
## Agent 3 (Claude) 기획안
[Claude의 기획 내용]
Step 5: 결과 머지
모든 기획안을 분석하여 통합 기획안을 생성합니다:
---
# 통합 기획안
## 공통 아이디어
- 여러 에이전트가 동의한 핵심 요소들
## 고유 아이디어
- Agent 1만 제안: ...
- Agent 2만 제안: ...
## 최종 권장 기획안
[머지된 최종 기획안]
## 의사결정 포인트
- [ ] 선택 1: A 방식 vs B 방식
- [ ] 선택 2: ...
Step 6: 결과 저장
터미널 출력과 함께 마크다운 파일로 저장합니다:
# 저장 위치
./planning_output/[주제]_[timestamp].md
Examples
예시 1: 기본 사용
사용자: 사용자 인증 기능을 2명이 기획해주세요
실행 과정:
- 주제 파싱: "사용자 인증 기능"
- 에이전트 분배: [Claude, Codex]
- 병렬 실행
- 개별 결과 출력
- 머지 결과 출력
- 파일 저장
예시 2: 다수 에이전트
사용자: 모바일 앱 온보딩 플로우를 5명이 기획해주세요
실행 과정:
- 5개 에이전트 랜덤 분배: 예) [Claude, Codex, Codex, Claude, Claude]
- 5개 병렬 기획 실행
- 5개 개별 결과 표시
- 통합 머지 기획안 생성
예시 3: 상세 주제
사용자: "실시간 채팅 기능 (WebSocket 기반, 읽음 확인, 타이핑 표시 포함)"을 3명이 기획해주세요
Scripts
메인 실행 스크립트
python scripts/planner.py \
--topic "기획 주제" \
--agents 3 \
--output ./planning_output
스크립트 구조
planning-agents/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ ├── planner.py # 메인 오케스트레이터
│ ├── agent_runner.py # 에이전트 실행 모듈
│ └── merger.py # 결과 머지 모듈
└── templates/
└── planning_prompt.md # 기획 프롬프트 템플릿
Configuration
기본 설정
defaults:
agent_count: 2
timeout: 120 # 각 에이전트 타임아웃 (초)
output_dir: "./planning_output"
codex:
model: "o4-mini" # 또는 gpt-4o
claude:
use_current_session: true # 현재 세션 사용 여부
Best Practices
DO:
- 명확하고 구체적인 기획 주제 제시
- 에이전트 수는 2-5명 권장 (너무 많으면 비용/시간 증가)
- 결과물을 검토하고 필요시 추가 기획 요청
DON'T:
- 너무 광범위한 주제 (예: "앱 전체를 기획해주세요")
- 10명 이상의 에이전트 사용 (비효율적)
- 결과를 검토 없이 그대로 사용
Output Format
터미널 출력
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멀티 에이전트 기획 시작
주제: [주제명]
에이전트 수: [N]명
분배: Claude(2) / Codex(1)
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[Agent 1 - Claude] 기획 중...
✓ Agent 1 완료
[Agent 2 - Codex] 기획 중...
✓ Agent 2 완료
[Agent 3 - Claude] 기획 중...
✓ Agent 3 완료
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개별 기획안
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--- Agent 1 (Claude) ---
[내용]
--- Agent 2 (Codex) ---
[내용]
--- Agent 3 (Claude) ---
[내용]
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통합 기획안
========================================
[머지된 내용]
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결과 저장됨: ./planning_output/[파일명].md
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저장 파일 형식
# 멀티 에이전트 기획: [주제]
- 생성일시: 2024-12-09 10:30:00
- 에이전트 수: 3 (Claude: 2, Codex: 1)
---
## Agent 1 (Claude) 기획안
[내용]
---
## Agent 2 (Codex) 기획안
[내용]
---
## Agent 3 (Claude) 기획안
[내용]
---
# 통합 기획안
## 공통 아이디어
...
## 고유 아이디어
...
## 최종 권장안
...
## 의사결정 체크리스트
- [ ] ...
Troubleshooting
Codex CLI 오류
# 설치 확인
codex --version
# API 키 확인
echo $OPENAI_API_KEY
# 직접 테스트 (비대화형)
codex exec "Hello"
타임아웃 발생
- 타임아웃 값 증가:
--timeout 180 - 에이전트 수 줄이기
결과가 너무 짧음
- 프롬프트를 더 구체적으로 작성
- 기획 범위를 명확히 지정