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vibecosystem

Claude Code 위에 구축된 AI 소프트웨어 팀.

138개의 Agent. 296개의 Skill. 74개의 Hook. 수동 작업 제로.

한눈에 보기

지표	수량
Agents	138
Skills	296
Hooks	74
Rules	20
수동 작업	0

이게 뭔가요?

vibecosystem은 Claude Code를 완전한 AI 소프트웨어 팀으로 바꿉니다. 단순한 어시스턴트가 아닌, 설계하고, 구축하고, 리뷰하고, 테스트하고, 모든 실수로부터 학습하는 138개의 전문 agent로 구성된 팀입니다.

커스텀 모델 없음. 커스텀 API 없음. Claude Code의 hook + agent + rules 시스템만으로, 한계까지 끌어올렸습니다.

전체 그림

핵심 기능

1. 자기학습 파이프라인

모든 에러가 자동으로 규칙이 됩니다.

Error happens → passive-learner captures pattern
→ consolidator groups & counts
→ confidence >= 5 → auto-inject into context
→ 10x repeat → permanent .md rule file

수동 개입이 필요 없습니다. 시스템이 스스로 규칙을 작성합니다.

2. Agent Swarm

"새 기능을 추가해"라고 말하면 20개 이상의 agent가 5단계에 걸쳐 활성화됩니다.

Phase 1 (Discovery):    scout + architect + project-manager
Phase 2 (Development):  backend-dev + frontend-dev + devops + specialists
Phase 3 (Review):       code-reviewer + security-reviewer + qa-engineer
Phase 4 (QA Loop):      verifier + tdd-guide (max 3 retry → escalate)
Phase 5 (Final):        self-learner + technical-writer

3. 적응형 Hook 로딩

74개의 hook이 있지만 동시에 전부 실행되지는 않습니다. 사용자의 의도에 따라 필요한 hook만 실행됩니다.

"fix the bug"      → compiler-in-loop + error-broadcast     ~2,400 tok
"add api endpoint"  → edit-context + signature-helper + arch  ~3,100 tok
"explain this code" → (nothing)                               ~800 tok

4. Dev-QA Loop

모든 태스크는 품질 게이트를 통과해야 합니다:

Developer implements → code-reviewer + verifier check
→ PASS → next task
→ FAIL → feedback to developer, retry (max 3)
→ 3x FAIL → escalate (reassign / decompose / defer)

5. Canavar Cross-Training

하나의 agent가 실수하면 팀 전체가 그로부터 학습합니다.

Agent error → error-ledger.jsonl → skill-matrix.json
→ All agents get the lesson at session start
→ Team-wide error prevention

6. Assignment Matrix

74행의 라우팅 테이블: 모든 태스크 유형이 적합한 agent에 매핑됩니다.

GraphQL API      → graphql-expert  (backup: backend-dev)
Kubernetes       → kubernetes-expert (backup: devops)
DDD modeling     → ddd-expert      (backup: architect)
Bug reproduction → replay          (backup: sleuth)
... 70 more rows

아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Claude Code                          │
│                                                         │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐              │
│  │  Hooks   │  │  Agents  │  │  Skills  │              │
│  │  (74)    │→ │  (138)   │← │  (296)   │              │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └──────────┘              │
│       │              │                                   │
│       ▼              ▼                                   │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐                              │
│  │  Rules   │  │  Memory  │                              │
│  │  (20)    │  │ (PgSQL)  │                              │
│  └──────────┘  └──────────┘                              │
│                                                         │
│  ┌──────────────────────────────────────┐                │
│  │  Self-Learning Pipeline             │                │
│  │  instincts → consolidate → rules    │                │
│  └──────────────────────────────────────┘                │
│                                                         │
│  ┌──────────────────────────────────────┐                │
│  │  Canavar Cross-Training             │                │
│  │  error-ledger → skill-matrix → team │                │
│  └──────────────────────────────────────┘                │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

Agent 카테고리

카테고리	수량	예시
Core Dev	14	frontend-dev, backend-dev, kraken, spark, devops, website-cloner
Review & QA	8	code-reviewer, security-reviewer, verifier, qa-engineer
Domain Experts	35	graphql-expert, kubernetes-expert, ddd-expert, redis-expert
Architecture	8	architect, planner, clean-arch-expert, cqrs-expert
Testing	6	tdd-guide, e2e-runner, arbiter, mocksmith
DevOps & Cloud	12	aws-expert, gcp-expert, azure-expert, terraform-expert
Analysis	11	scout, sleuth, data-analyst, profiler, strategist
Orchestration	16	nexus, sentinel, commander, neuron, vault, nitro
Documentation	6	technical-writer, doc-updater, copywriter, api-doc-generator, document-generator
Learning	7	self-learner, canavar, reputation-engine, session-replay-analyzer

기술 스택

구성 요소	기술
Runtime	Claude Code (Claude Max)
Models	Opus 4.6 / Sonnet 4.6
Hook engine	TypeScript → esbuild → .mjs
Memory DB	PostgreSQL + pgvector (Docker)
Agent format	Markdown + YAML frontmatter
Skill format	prompt.md / SKILL.md
Cross-training	JSONL ledger + JSON skill matrix

설계 철학

hooks are sensors. observe, filter, signal.
agents are muscles. build, produce, fix.
the bridge between them: context injection.
no direct RPC. no message passing. by design.
implicit coordination through context.

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License

MIT

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