Open-source meta-harness for coding agents. Define your own workflows, reviewers and repair loops. zeroshot enforces the process you configure.

zeroshot – AI 에이전트 코딩 및 리뷰 파이프라인 자동화

개요 – zeroshot은 AI 코딩 에이전트(Codex, Claude Code, GitHub Copilot, Pi 등)를 리뷰, 수리, 전달 단계의 그래프로 오케스트레이션할 수 있는 CLI 기반 엔진입니다. 어떤 에이전트가 작업을 수행하고, 어떤 독립 리뷰어가 승인해야 하며, 허용되는 재시도 횟수와 거부된 출력의 처리 방식을 지정하는 워크플로(방향 그래프)를 정의합니다. 엔진은 런타임에 그래프를 적용하고 모든 것을 SQLite 원장에 기록하며 로컬, Docker 또는 호스팅형 zeroshot Cloud에서 실행할 수 있습니다.

핵심 개념

개념	설명
에이전트/하네스	실제로 코드를 작성하거나 수정하는 코딩 모델(예: OpenAI Codex, Anthropic Claude, GitHub Copilot, Pi).
그래프	노드(작업자, 리뷰어, 테스터, 전달)와 엣지(통과/실패 경로, 재시도 제한)를 설명하는 선언적 워크플로.
프로필	그래프와 노드별 런타임 구성(모델, 노력 수준, 세션 범위)을 저장한 조합.
RuntimePlan	각 노드에 사용할 모델, 노력, 노드별 옵션을 알려주는 JSON.
전달 플래그	`--push`, `--pr`, `--ship`은 결과를 로컬에 유지할지, 브랜치에 푸시할지, PR로 열지, CI 후 병합할지 제어합니다.
원장	모든 이벤트, 결정, 산출물을 감사 가능하도록 기록하는 영구 SQLite 데이터베이스(`.zeroshot/`).

주요 기능(README 기준)

독립 리뷰 루프 – 작업자가 코드를 생성하면 하나 이상의 리뷰어가 병렬로 실행됩니다. 거부된 경우 피드백과 함께 자동으로 작업자에게 다시 라우팅되어 수리됩니다.
노드별 모델 유연성 – 각 노드에서 다른 LLM 공급자와 크기를 사용할 수 있습니다. Codex, Claude, Copilot 등을 혼합할 수 있습니다.
재시도 제한 및 실행 범위 제한 – 그래프는 전체 실행이 실패로 간주되기 전에 노드를 재시도할 수 있는 횟수를 지정할 수 있습니다.
내장 템플릿 – software-change, auto-research 등 일반적인 작업을 위한 기성 그래프를 제공합니다.
자체 호스팅 Docker 대상 – zeroshot-target 컨테이너를 통해 자체 인프라에서 엔진과 상태를 실행합니다.
로컬 UI – zeroshot ui는 실행 모니터링, 로그 보기, 프로필 편집을 위한 웹 UI(기본값 http://127.0.0.1:4173/ui/)를 시작합니다.
CLI 우선 워크플로 – 모든 작업(실행, 목록, 상태, 로그, 템플릿 표시)을 명령줄에서 사용할 수 있습니다.
오픈소스, MIT 라이선스 – 핵심 엔진, UI, Python SDK는 MIT 라이선스로 공개되었습니다.

일반적인 사용 사례

안전 게이트가 있는 자동 코드 변경 – 개발자가 LLM에 기능 구현을 요청하고, 엔진은 커밋 전에 보안, 승인, 코드 리뷰 에이전트를 실행합니다.
리서치 루프 – auto-research 템플릿은 솔루션을 탐색하기 위해 여러 "스카우트 → 플래너 → 심사자" 반복을 실행하고 성공적인 후보를 자동으로 보관합니다.
팀 전체 리뷰 정책 – 조직은 필수 리뷰 단계(예: 보안 감사 + UI 감사)를 코드화하고 모든 AI 생성 변경에 적용할 수 있습니다.
비용 효율적인 확장 – 작고 저렴한 모델을 리뷰 루프에 배치하여 더 큰 모델의 품질을 더 낮은 비용으로 달성할 수 있습니다(ProgramBench 작업에서 입증됨).
규제 환경을 위한 자체 호스팅 CI – 보안 네트워크 내에서 Docker 대상을 실행하여 모든 코드와 로그를 온프레미스로 유지합니다.

시작하기(빠른 시작)

# CLI를 전역으로 설치(Node 18+ 필요)
npm install -g @the-open-engine-company/zeroshot

작업 설명 만들기 – task 필드가 있는 input.json.
런타임 정의 – 하네스(예: codex)와 모델 ID를 선택하는 runtime.json.

실행 –

zeroshot run \
  --title "Add JSON status output" \
  --template software-change \
  --input input.json \
  --uniform-runtime-config runtime.json

진행 상황 보기 – 다른 터미널을 열고 zeroshot ui를 실행합니다(또는 http://127.0.0.1:4173/ui/ 방문).
선택적 전달 – --push, --pr, --ship을 추가하여 원격 저장소로 변경 사항을 푸시합니다.

클라우드를 사용하려면 GitHub를 연결하고 Zeroshot Cloud UI에서 모델 API 키를 제공하세요.

아키텍처 개요

CLI(Node.js) – 명령을 구문 분석하고 실행 계획을 작성하며 네이티브 엔진을 시작하고 UI를 제공합니다.
네이티브 엔진(Rust) – 그래프를 실행하고 모델 하네스 CLI와 통신하며 SQLite 원장에 쓰고 자체 호스팅 시 Docker 대상을 실행합니다.
하네스 CLI – Codex, Claude, Copilot, Pi를 래핑하여 엔진에 균일한 API를 제공하는 얇은 래퍼입니다.
Python SDK – 클러스터 API와 프로그래밍 방식으로 상호 작용할 수 있습니다(README에서 다루지 않지만 나열됨).

커뮤니티 및 지원

Discord 커뮤니티, GitHub 이슈, 공개 로드맵.
문서 사이트: https://zeroshot.sh/docs/
자체 호스팅 Docker 이미지: ghcr.io/the-open-engine/zeroshot-target:latest.

라이선스

MIT – 저장소의 LICENSE 파일을 참조하세요.

the-open-engine/zeroshot