Collection of Claude Code skills by somegee — terminal management, agent orchestration, and more
npx claudepluginhub somegee/somegee-skillsAgent Swarm을 위한 headless 터미널 세션 관리. 웹 대시보드에서 여러 Claude Code 에이전트를 동시에 모니터링하고 제어합니다.
somegeeAI 에이전트 시대의 생산성 도구 모음 by somegee.
AI 코딩 도구의 역사는 곧 "어떻게 하면 AI를 더 잘 쓸 수 있을까" 에 대한 답을 찾아가는 과정이었다.
초기에는 단순했다. 더 좋은 LLM을 쓰면 더 좋은 결과가 나왔다. GPT-3에서 GPT-4로, Claude 2에서 Claude 3로 — 모델이 똑똑해질수록 코드 품질도 올라갔고, 사용자가 할 일은 그저 최신 모델을 선택하는 것뿐이었다.
하지만 모델이 아무리 좋아져도, 모호한 질문에는 모호한 답이 돌아왔다. 문제는 모델이 아니라 질문하는 방식에 있었다.
그래서 프롬프트 엔지니어링이 등장했다. "역할을 부여하라", "단계별로 생각하게 하라", "예시를 제공하라" — 같은 모델이라도 프롬프트를 어떻게 구성하느냐에 따라 결과의 질이 극적으로 달라졌다.
프롬프트 엔지니어링은 AI 활용의 기본기가 되었지만, 근본적인 한계가 있었다. AI는 여전히 텍스트를 주고받는 것 이상을 할 수 없었다. 파일을 읽거나, API를 호출하거나, 코드를 실행하는 건 전부 사람의 몫이었다.
2024년, Anthropic이 MCP(Model Context Protocol) 를 발표하면서 판이 바뀌었다. MCP는 AI에게 도구를 연결하는 표준 프로토콜을 제공했고, 이로써 AI는 단순한 대화 상대에서 실제로 행동하는 에이전트(Agent) 로 진화했다.
파일 시스템을 읽고, 데이터베이스를 조회하고, 외부 API를 호출하고, 브라우저를 조작하는 것 — 모두 AI가 직접 할 수 있게 되었다. MCP 서버 하나만 연결하면 AI의 능력이 즉시 확장되는, 진정한 에이전트의 시대가 열린 것이다.
하지만 MCP에도 그림자가 있었다. 도구가 많아질수록 컨텍스트가 비대해졌다. 수십 개의 MCP 도구 스키마가 프롬프트에 포함되면서 토큰이 낭비되고, 정작 중요한 작업 맥락이 밀려나는 문제가 발생했다. AI에게 모든 도구를 항상 보여주는 것은 사람에게 백과사전을 펼쳐놓고 일하라는 것과 같았다.
이 문제의 해답은 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 에서 나왔다. 핵심 철학은 단순하다: AI에게 모든 것을 한 번에 주지 말고, 필요한 정보를 필요한 시점에 제공하라.
Claude Code의 Skills 시스템이 대표적이다. Skills는 MCP처럼 항상 컨텍스트에 올라가 있는 게 아니라, 사용자가 호출할 때만 점진적으로(progressively) 로딩된다. /terminal-swarm이라고 입력하면 그제서야 관련 명령어와 규칙이 컨텍스트에 주입되는 식이다.
이 "점진적 공개(progressive disclosure)" 패턴 덕분에:
에이전트가 충분히 똑똑해지자, 자연스러운 다음 단계가 등장했다. 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템이다.
Claude Code의 서브에이전트(Sub-agent)가 대표적인 예다. 메인 에이전트가 복잡한 작업을 분할하고, 각 서브에이전트에게 독립적인 작업을 위임한다. 리서치 에이전트가 코드베이스를 탐색하는 동안, 빌드 에이전트는 테스트를 돌리고, 리뷰 에이전트는 코드 품질을 검증한다.
효율은 극적으로 올라갔지만, 새로운 문제가 생겼다:
멀티 에이전트는 강력하지만, 사용자가 통제권을 잃는 순간 오히려 생산성이 떨어지는 역설이 발생한다.
Terminal Swarm은 위의 모든 문제의식에서 출발했다.
멀티 에이전트의 효율성은 유지하면서, 사용자가 완전한 통제권을 갖는 환경을 만들 수 없을까?
| 기존 멀티 에이전트의 문제 | Terminal Swarm의 해결 |
|---|---|
| 서브에이전트의 대화 내용을 볼 수 없다 | 웹 대시보드에서 모든 세션의 터미널 출력을 실시간 스트리밍 |
| 작업 중간에 개입할 수 없다 | 언제든 텍스트 입력, 키 전송, 파일 전송으로 에이전트에 개입 |
| 에이전트의 상태를 알 수 없다 | Claude Code Hooks 연동으로 작업중/완료/승인요청 상태를 시각적으로 표시 |
| 메인 에이전트가 다른 세션을 모니터링할 수 없다 | CLI를 통해 다른 세션의 출력을 읽고, 완료를 대기하고, 결과를 수집 |
localhost:7890): 모든 세션을 한 화면에서 실시간 모니터링[Daemon (localhost:7890)]
├── HTTP API ──→ CLI (Claude Code Bash에서 호출)
├── WebSocket ──→ 대시보드 실시간 스트리밍
├── Hooks ──→ Claude Code 상태 수신 (Stop/PermissionRequest/UserPromptSubmit)
└── Sessions ──→ [worker-1] [worker-2] [worker-3] ...
메인 Claude Code 세션이 CLI를 통해 다른 에이전트 세션을 생성하고, 명령을 전달하고, 출력을 읽고, 완료를 기다린다. 사용자는 웹 대시보드에서 이 모든 과정을 실시간으로 관찰하며 필요할 때 개입한다.
| Skill | Description |
|---|---|
| terminal-swarm | Agent Swarm을 위한 headless 터미널 세션 관리. 웹 대시보드에서 여러 Claude Code 에이전트를 동시에 모니터링하고 제어합니다. |
/plugin marketplace add somegee/somegee-skills
/plugin install terminal-swarm@somegee-skills
git clone https://github.com/somegee/somegee-skills.git
cp -r somegee-skills/terminal-swarm/skills/terminal-swarm .claude/skills/
cp -r somegee-skills/terminal-swarm/scripts .claude/skills/terminal-swarm/
pip install pywinpty websockets winotify
/terminal-swarm in Claude Code.MIT