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hellowind777/helloagents

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여러 AI 코딩 CLI에 계획·구현·QA·상태 복구 workflow를 연결하는 Node.js 도구입니다.

TL;DR

HelloAGENTS는 Node.js 18 이상에서 동작하는 AI 코딩 CLI용 workflow layer이자 CLI·plugin-extension·skill 패키지입니다. Claude Code, Gemini CLI, Grok Build, Cursor, Codex CLI에 규칙과 hooks를 연결하고 `~ask`, `~plan`, `~build`, `~qa` 같은 명령으로 요구사항 정리부터 구현·검증·closeout까지 이어지는 흐름을 구성합니다. 14개 task-specific skill과 `.helloagents/` 프로젝트 지식베이스, 세션별 상태·증거 파일을 사용해 반복 작업의 맥락과 완료 조건을 관리합니다. 여러 호스트 CLI를 함께 쓰며 에이전트가 조언만 하고 중단하는 문제를 줄이고 싶은 개발팀에는 유용하지만, 전역 설정과 hooks를 수정하므로 설치 모드와 cleanup 동작을 먼저 점검하는 편이 안전합니다.

핵심 포인트

  • HelloAGENTS는 독립 애플리케이션이 아니라 Claude Code, Gemini CLI, Grok Build, Cursor, Codex CLI에 연결하는 Node.js 기반 CLI·plugin-extension·skill 패키지입니다. `helloagents install`이 호스트별 규칙 파일, hooks, plugin 또는 extension 경로를 설치하고 `~ask`부터 `~qa`까지의 명령을 AI 코딩 CLI 안에서 실행합니다. 특정 CLI 하나보다 여러 코딩 에이전트의 실행 절차를 통일하려는 팀에 적합합니다.
  • 14개 workflow skill이 작업 단계에 따라 선택적으로 로드되어 UI, API, 보안, 테스트, 성능, 데이터베이스, 아키텍처, 디버깅 같은 품질 기준을 적용합니다. `~plan`은 requirements.md, plan.md, tasks.md, contract.json을 만들고 `~build`와 `~qa`가 구현과 검증을 이어갑니다. 단순 요청에는 가벼운 흐름을 유지하고 복잡한 작업에는 계획·검증·closeout을 추가하는 구조입니다.
  • 프로젝트별 `.helloagents/`에 context.md, guidelines.md, verify.yaml, plans, 상태 파일과 증거를 저장해 대화 기록에 흩어진 맥락을 파일로 유지합니다. 세션별 `STATE.md`와 `runtime.json`, `artifacts/*.json`을 사용하고 작업 중단 지점과 QA·시각 검증 결과를 분리해 기록합니다. 여러 worktree나 동시 작업에서 하나의 상태 파일이 섞이는 문제를 줄이는 설계입니다.
  • standby와 global 설치 모드를 나누고 install, update, cleanup, uninstall, doctor, switch-branch 명령으로 호스트 설정의 생명주기를 관리합니다. Claude Code와 Gemini CLI는 각각 plugin·extension 경로를 사용하고 Cursor와 Codex CLI는 local-plugin 경로를 사용하며, 실패한 native cleanup을 성공한 것처럼 기록하지 않습니다. 다섯 호스트의 설정 파일과 hooks를 직접 수정하므로 운영 환경에 적용하기 전 `helloagents doctor`와 테스트 결과를 확인해야 합니다.

이미지 분석

HelloAGENTS 없이 실행한 것으로 표시된 Snake 게임 화면에서 점수 0, 최고 점수 10, 속도 10과 일시정지 상태가 보입니다.
README의 적용 전후 비교에 사용된 데모 이미지로, 게임 보드와 뱀·장애물 배치를 시각적으로 보여줍니다. 다만 이 한 장만으로 AI 코딩 CLI의 실행 지속성이나 품질 향상을 정량적으로 입증하지는 않으며, 비교용 결과 화면이라는 범위에서만 관련성이 있습니다.
HelloAGENTS 적용 후로 표시된 Snake 게임 화면에서 시작·재시작·속도·장애물·효과음 설정과 로컬 Top 10 기록 영역이 함께 보입니다.
적용 후 데모는 게임 보드 외에 시작 방식, 난이도성 장애물, 효과음, 속도와 로컬 순위 같은 조작·상태 UI를 함께 보여줍니다. README가 말하는 구현·검증 결과의 시각적 예시와 연결되지만, 이미지 자체에는 코드 구조나 자동 검증 로그가 없어 workflow layer의 효과를 수치로 판단할 근거는 없습니다.

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