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Lean, fine tuned Opencode multi agent suite · Mix any models · Auto delegate tasks

oh‑my‑opencode‑slim – OpenCode용 AI 에이전트 오케스트레이션 플러그인

정의 – OpenCode(코드 중심 LLM 플랫폼)를 전문 AI 에이전트의 작은 "팀"으로 바꾸는 플러그인입니다. 모든 요청을 단일 모델로 보내는 대신, 플러그인의 Orchestrator가 작업을 하위 작업으로 분할하고 가장 적합한 에이전트(Explorer, Oracle, Librarian, Designer, Fixer, Council)에 디스패치합니다. 다른 공급자의 모델을 혼합할 수도 있습니다. 에이전트는 백그라운드에서 실행되며, 결과는 조정되어 사용자는 단일하고 일관된 답변을 볼 수 있습니다.

중요성 – 대규모 언어 모델 워크플로우는 종종 "만능" 모델로 인해 어려움을 겪습니다. 너무 느리거나, 너무 저렴하거나, 적절한 전문성이 부족할 수 있습니다. 작업을 올바른 전문가에게 라우팅함으로써 oh‑my‑opencode‑slim은 다음을 개선하는 것을 목표로 합니다:

품질 – 더 강력한 추론 모델이 설계/아키텍처를 처리하고, 빠른 모델이 정찰을 처리합니다.
속도 – 병렬 백그라운드 에이전트를 통해 Orchestrator가 계획을 계속하는 동안 작업을 진행할 수 있습니다.
비용 – 저렴한 모델은 저렴한 작업에 사용되고, 비싼 모델은 필요한 경우에만 사용됩니다.

핵심 개념

에이전트	역할	일반적인 모델(기본값)
Orchestrator	마스터 플래너, 일정 및 조정	`openai/gpt-6-sol`(중)
Explorer	코드베이스 스캔, 빠른 맵 생성	`openai/gpt-6-luna`
Oracle	높은 수준의 아키텍처 조언, 심층 디버깅	`openai/gpt-6-astra`(높음)
Council	여러 모델을 병렬 실행하고 합의 종합	구성 기반 – 강력한 종합 모델과 "카운슬러" 모델 세트 사용
Librarian	외부 문서, 웹 또는 GitHub 지식 검색	`openai/gpt-6-luna`
Designer	UI/UX 스케치 또는 시각적 산출물 생성	`openai/gpt-6-luna`
Fixer	집중적인 구현 또는 버그 수정 작업 수행	`openai/gpt-6-luna`

주요 기능(README에 설명됨)

백그라운드 오케스트레이션 – 에이전트는 독립적인 작업으로 실행되며, Orchestrator는 결과가 준비되면 깨어날 수 있습니다.
프롬프트 기반 스킬 – deepwork, codemap, verification‑planning, reflect와 같은 내장 워크플로우를 모든 에이전트에 연결할 수 있습니다.
카운슬 모드 – 주문형 다중 모델 합의(@council).
동반 UI – 활성 에이전트를 표시하는 선택적 플로팅 창.
멀티플렉서 통합 – Tmux, Zellij, Kitty, WezTerm 등의 별도 창에서 각 에이전트를 실시간으로 볼 수 있습니다.
프리셋 전환 – /preset으로 런타임에 팀 전체 모델을 변경할 수 있습니다. 프리셋은 서로 상속할 수 있습니다.
광범위한 코드 인텔리전스 도구 – LSP 스타일 헬퍼, 약 25개 언어에 걸친 AST 인식 검색, 문서 및 GitHub 검색용 내장 MCP.
완전한 구성 가능성 – 에이전트별 모델, 스킬, MCP 화이트리스트/블랙리스트, 전역 비활성화 스위치, 프로젝트 로컬 재정의.
마켓플레이스 – OpenCode를 다시 시작하지 않고 설치할 수 있는 커뮤니티 기여 에이전트 패키지.

빠른 설치

# Bun 사용(권장)
bunx oh-my-opencode-slim@latest install
# 또는 npm/npx 사용(Bun이 없는 경우)
npx oh-my-opencode-slim@latest install

설치 프로그램은 플러그인 경로를 ~/.config/opencode/opencode.json에 기록하므로 OpenCode가 자동으로 로드합니다.

개발용 복사본은 저장소를 클론하고 bun install && bun run build를 실행한 다음 bun dist/cli/index.js install을 실행할 수 있습니다.

설치 후 시작

사용할 LLM 공급자에 로그인: opencode auth login.
모델 목록 새로 고침: opencode models --refresh.
생성된 구성 파일 ~/.config/opencode/oh-my-opencode-slim.json 편집 – 각 에이전트에 대한 모델을 선택하거나 기본값을 유지합니다.
(선택 사항) 멀티플렉서 통합을 활성화하여 각 에이전트를 자체 터미널 창에서 볼 수 있습니다.
모든 것이 정상인지 확인: opencode → ping all agents.

일반적인 사용 사례 흐름

사용자: "결제 모듈에 모든 거래를 기록하는 새 기능을 추가하세요."
→ Orchestrator는 코드베이스 정찰, 설계, 구현, 검증이 필요하다고 결정.
→ Explorer가 결제 모듈 파일을 매핑.
→ Designer가 로그 뷰어의 UI/CLI 스케치를 작성.
→ Librarian이 최신 로깅 라이브러리 문서를 가져옴.
→ Fixer가 구현을 작성.
→ Oracle이 전체 아키텍처를 검토.
→ Orchestrator가 모든 출력을 조정하고 단일하고 세련된 답변을 반환.

사용자는 전문가를 수동으로 호출(@explorer list all routes)하거나 카운슬을 트리거(@council which logging library is safest)할 수도 있습니다.

누가 혜택을 받을까요?

개발자 – OpenCode를 사용하고 공급자를 수동으로 전환하지 않고 더 풍부하고 다중 모델 지원을 원하는 분.
팀 – 비용에 민감한 작업은 저렴하게 유지하면서 중요한 설계 결정에 최상의 모델을 얻을 수 있는 재현 가능한 "AI 워크플로우"가 필요한 팀.
도구 빌더 – 마켓플레이스 또는 자체 구성을 통해 사용자 지정 에이전트로 OpenCode를 확장하려는 분.

TL;DR

oh‑my‑opencode‑slim은 OpenCode를 작은 AI 에이전시로 바꾸는 실제 설치 가능한 플러그인입니다. 모델을 혼합하고, 많은 에이전트를 병렬로 실행하고, JSON 구성과 기성 "스킬" 세트를 통해 전체 파이프라인을 사용자 지정할 수 있습니다. 이미 OpenCode를 사용하고 있다면 플러그인을 설치하면 더 모듈화되고 빠르며 잠재적으로 더 저렴한 AI 코딩 어시스턴트를 얻을 수 있습니다.