@yena

"바이브코딩 보물상자 오픈합니다"

바이브코딩 툴만 알아도 작업 퀄리티는 달라집니다.

개발, 디자인, 컨텍스트 절약 등 유효한 툴들을 공유합니다.

1. 하네스 엔지니어링

everything-claude-code (affaan-m) — 크로스 하네스 최적화, 208 skills + 55 agents
awesome-claude-plugins (Composio) — 플러그인 레지스트리 + 툴 라우터, Claude를 500+ SaaS에 연결
claude-code-harness (Chachamaru127) — Plan→Work→Review 자동 사이클, Go 기반 가드레일 엔진
cc-sessions — hooks, subagents, commands, task/git 인프라
Continuous-Claude-v2 — hooks로 ledger/handoff 유지하는 컨텍스트 관리
tdd-guard — TDD 자동 강제
CCPlugins — "시니어 엔지니어처럼 행동해" 같은 반복 프롬프트 제거용 유틸 모음
claude-hud — 컨텍스트 사용량/활성 툴/agent 진행상황 실시간 표시

2. 컨텍스트 절약…

요즘 AI 영상 만드는 사람들 사이에서 은근히 돌고 있는 사이트 하나 발견함.

"Scenic.sh"
https://www.scenic.sh

여기 미친게 뭐냐면
사람들이 실제로 바이럴 만든 영상 프롬프트들을 거의 “오픈 소스”처럼 공유해둠.

넷플릭스 감성
홍콩영화 감성
아이돌 직캠
애플 광고 느낌
음식 광고
시네마틱 무빙까지…

프롬프트만 잘 뜯어봐도 공부 엄청 됨.

진짜 중요한 건
“무슨 AI 쓰냐”보다
어떤 카메라 무빙 + 조명 + 렌즈 프롬프트 쓰냐임.

요즘 잘 나가는 영상들 거의 다 구조 비슷함.

특히 scenic.sh 는
프롬프트 해킹용으로 완전 좋음.

그냥 보는 순간:
“아… 이런 식으로 쓰는구나”
감이 확 옴.

AI 영상 공부하는 사람은 저장 추천.

LLM Knowledge Bases

Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So:

Data ingest:

I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure.

Kaparthy의 인사이트를 바탕으로
Forrest Chang이 CLAUDE.md 파일
4개 규칙으로 정리했습니다.

1. 코딩 전에 가정을 먼저 말하기
2. 가장 단순한 코드로 해결하기
3. 필요한 부분만 수술하듯 바꾸기
4. 성공 기준을 정하고 검증할 때까지 반복하기

이 4개 규칙으로 재작업률이
41%에서 11%까지 줄었다고 합니다.

더 나아간 사람도 있습니다.
이 규칙을 바탕으로
6주 동안 30개 코드베이스에서 실험했고,
재작업률을 3%까지 낮췄습니다.

그가 추가한 규칙은 8개입니다.

1. 판단이 필요 없는 일은 모델에게 맡기지 않기
2. 작업마다 토큰 예산을 정하기
3. 충돌하는 규칙은 섞지 말고 드러내기
4. 코드를 쓰기 전에 주변 맥락부터 읽기
5. 테스트는 동작이 아니라 의도를 검증하게 하기
6. 긴 작업은 중간중간 상태를 저장하기
7. 취향보다 기존 코드베이스의 관습 따르기
8. 실패는 조용히 숨기지 말고 바로 드러내기

전부 그대로 복붙할 필요는 없습니다.

내 프로젝트에서 자주 생기는 실수만 골라
CLAUDE.md에 넣어보면 됩니다.

As an AI Engineer. Please learn:

• Harness engineering, not just prompt engineering

• Prompt caching vs. semantic caching tradeoffs

• KV cache management at scale

• Speculative decoding vs quantization

• Structured output failures & fallback chains

• Evals (LLM-as-judge + human evals)

• Cost attribution per feature, not just per model

• Agent guardrails & loop budgets

• LLM observability as a first-class discipline

• Model routing & graceful fallback logic

• Knowing when to fine-tune vs. in-context learning

根据大佬的推荐我梳理了一份高质量 AI Engineer 的学习资料清单，值得收藏学习！

太干了太干了！

🥳🥳🥳

一共 11 部分太长了放不下，剩下6部分放评论区。

1. Harness engineering，不只是 prompt engineering

文章｜Martin Fowler：Harness Engineering for Coding Agent Users — 理解“agent = model + harness”，也就是模型之外的上下文组装、工具接口、状态、执行循环、错误处理、评测与观测层。链接：https://martinfowler.com/articles/harness-engineering.html

文章｜Anthropic：Building Effective AI Agents — 学习 agentic workflow、tool use、agent-computer interface、透明规划、简化设计等工程原则。链接：https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents

文章｜OpenAI：Unrolling the Codex Agent Loop — 看真实 coding agent harness 如何组织模型、工具、prompt、执行循环和性能设计。

바이브코딩으로 만든 앱
기능은 다 넣었는데
왜 뭔가 어색할까요?

대부분은 기능 부족이 아니라
유저 시나리오 없이 만들어서 그렇습니다.

오늘은
시나리오 작성 비밀 7가지를
풀어보겠습니다.

1. 누가 쓰는지 먼저 적으세요

시나리오는 기능이 아니라
사용자부터 시작해야 합니다.

혼자 쓰는 앱인지,
고객이 쓰는 앱인지,
관리자가 쓰는 앱인지에 따라
흐름이 완전히 달라집니다.

2. 사용 목적을 한 줄로 적으세요

이 사람이
왜 이 앱에 들어오는지
먼저 적어야 합니다.

예:
할 일을 빨리 적으려고
주문 상태를 확인하려고
지출 내역을 기록하려고

목적이 선명해야
흐름도 선명해집니다.

3. 처음 들어왔을 때 뭘 보는지 쓰세요

첫 화면에서
무엇이 보여야 하는지
정해두는 게 중요합니다.

목록이 먼저인지,
입력창이 먼저인지,
안내 문구가 먼저인지에 따라
앱 느낌이 달라집니다.

4. 사용자가 누르는 순서를 적으세요

좋은 시나리오는
기능 목록이 아니라
행동 순서입니다.

들어온다 → 누른다 → 입력한다 → 저장한다
이 흐름이 보여야
화면도 덜 꼬입니다.

5. 중간에 막히는 상황도 넣으세요…

AI와 대화할 때 답이 엉뚱한 이유는 뭘까요? 컨텍스트가 부족하기 때문입니다. 📚

RAGFlow는 이 문제를 해결하는 RAG 엔진입니다. PDF, Excel, Word 같은 복잡한 문서를 스마트하게 분석해서 AI가 정확한 정보를 찾을 수 있도록 합니다.

그래프 RAG, 에이전트 기능까지 지원해서 진짜 지능형 검색 시스템을 만들 수 있어요. 8만 스타 프로젝트니까 이미 많은 기업에서 검증됐습니다.

https://github.com/infiniflow/ragflow

방금 Hermes Meetup 에서 oh-my-hermes를 공개했습니다.

Hermes를 SaaS 개발/배포/운영 자동화용으로 확장하려는
Hermes Agent용 “스킬/워크플로우 팩” 입니다.

이로써 개발 파트도 야금야금!!!
Openclaw 를 찢어 버렸습니다....잘가라 Openclaw ..마이크 드롭!!

https://github.com/Salomondiei08/oh-my-hermes

처음부터 배우는 AI 엔지니어링 커리큘럼 (완전 무료!)

📘 AI Engineering from Scratch

https://aiengineeringfromscratch.com/

이 프로젝트는 오픈소스 AI 교육 커리큘럼 그 자체예요!

기초 수학부터 자율 에이전트 시스템까지, 416개의 레슨과 20개의 단계로 구성되어 있죠. 약 320시간 분량의 학습 과정을 제공합니다!

당연하게도 따로 가입할 필요도 없고 무료로 모든 레슨을 열람할 수 있어요.

대부분의 AI 학습 자료는 파편화되어 있는데 여기선 하나의 선형적 흐름으로 연결합니다. 그게 특별한 이유예요.

커리큘럼은 환경 설정, 수학 기초부터 ML/NLP/음성/트랜스포머/GenAI/RL/LLM구현/엔지니어링까지 AI 전 스택을 다뤄요.

이후에는 멀티모달/에이전트/자율 시스템/멀티에이전트/인프라/윤리/정렬을 학습하고 종합 프로젝트로 마무리합니다.

💬 "전체 커리큘럼은 GitHub에 있습니다. 클론하거나 포크해서, 자신의 속도로 학습하세요."

"각 레슨마다 Python, TypeScript, Rust, Julia 중에서 그 개념에 가장 잘 맞는 언어로 실행 가능한 코드가 포함되어 있습니다."

港大又放大招了！

量化投研的门槛，这次被港大开源的 Vibe-Trading 直接干穿。

你不再需要精通 Python、不用手动拉数据、不用自己写回测框架。

只需要用大白话说一句想法，AI 多智能体团队就自动帮你把事情干完。

分享一个我最近一直在用的项目：Vibe-Trading

核心优势：

· 全市场原生打通：加密货币、美股、A股全部支持（OKX、Futu、Tushare、yfinance 等）

· 29 种 AI 交易团队：策略师、技术分析师、基本面研究员、风控官……随便召唤

· 它们会内部辩论、互相挑刺，把 AI 幻觉大幅减少

· 生成策略后可一键导出 Pine Script（TradingView）和 MQL5（MT5）代码，直接复制使用～

实际试了试： 输入【ETH 这周有啥机会？把技术面和资金费率都考虑进去】→ 几个 AI 角色开始吵架，最后给了我一份带收益曲线和风险评估的完整报告。

而且Docker 本地部署，数据不离开自己电脑，安全隐私拉满。

GitHub： https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading

感兴趣的朋友们可以跑起来试试～ DYOR

强烈推荐 Markdown 专用编辑器 cogito.md！简洁优雅快速，所有项目可以按文件夹组织在左侧导航，能在文件和项目维度调用 Claude Code or Codex 作为 Agent 服务集成，可视化搭建知识库的利器！比 Obsidian 更适合 Agent 工作流，再搭配 Shopify CEO Tobi 的 QMD 做本地 index & embed 绝对 PKM 神器✨ https://t.co/l76Tf8vKAw

Cancelé $2.000/mes en suscripciones de Trading

Reemplacé casi todo por repositorios Open-Source 100% gratis

Este es el stack completo:

1. TradingView Pro ($30/mes) → lightweight-charts

14K estrellas. Creado por el propio equipo de TradingView. 45KB. Gratis.

https://github.com/tradingview/lightweight-charts

2. Bloomberg Terminal ($2.000/mes) → fredapi + Claude

Acceso a todos los datasets macroeconómicos publicados por la Fed mediante API gratuita

https://github.com/mortada/fredapi

3. Plataforma de backtesting ($100/mes) → prediction-market-backtesting…

推荐一个 bilibili 博主：码里奥Ziho

https://space.bilibili.com/3546804396230870

前字节跳动出来的开发大佬

我从他这里学到了很多知识管理和 Vibecoding 以及大模型接入的技巧

推荐给大家关注，真能学到东西 https://t.co/lmzfYDFLpu

把公司文档自动整理成知识 Wiki，通过 MCP 让每个员工的 AI 客户端拿到对口的上下文，不用再手动粘贴。

https://github.com/nduckmink/arkon

Arkon 是可自部署的企业 AI 知识中枢。上传 SOP、政策、产品文档后，LLM Agent 把它们编译成交叉链接的 Wiki。员工用 MCP Token 连上 Claude Desktop 等客户端，按权限自动拿到相关知识、原文和 AI Skills。

每天信息太杂

根本刷不过来

这 4 个免费网站建议收藏

1. 全球 AI 热点：http://aihot.virxact.com

2. 国内全平台热搜：http://newsnow.busiyi.world

3. 推特爆款和舆论监控：http://sopilot.net/zh/hot-tweets

4. 每天最火提示词：http://youmind.com/prompts

适合做内容

找选题

追热点

信息差不是刷得多

而是比别人更快发现趋势

有人刚刚开发了一个工具，可以将 PDF 转换为

干净、结构化的 Markdown

速度达到 100 页/秒 🤯

不需要 GPU。

不需要 API 成本。

没有混乱的解析。

只有原始的、可用的数据。

它可以轻松处理的内容：

• 表格 → 完美提取

• 破损布局 → 自动修复

• 嵌套数据 → 结构化清理

• 扫描混乱 → 转换为可读

这不是小升级。

这会在一夜之间消除 90% 的手动数据清理。

这个工具叫 OpenDataLoader

而且……它是开源的。

仓库 → https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf

Osmani 이분은 워낙 구글에서 유명한분이라... 더말해봤자 입아프고...

구글에서 검증된 스킬이니 킵해놨다가 무조건 써보시길 추천드림.

이 repo가 재밌는 건 에이전트를 더 똑똑하게 만드는게 아니고

매번 같은 실수를 안 하게 운영하는 쪽에 베팅한 부분임.

https://github.com/addyosmani/agent-skills

Markdown has become the dominant file format used by agents to communicate with us. It’s simple, portable, has some rich text capability and is easy for you to edit. Claude has even gotten surprisingly good at using ASCII to make diagrams inside of markdown files.
But as agents have become more and more powerful, I have felt that markdown has become a restricting format. I find it difficult to read a markdown file of more than a hundred lines. I want richer visualizations, color and diagrams and I want to be able to share them easily.
I'm also increasingly not editing these files myself, but using them as specs, reference files, brainstorming outputs, etc. When I do make edits, I’m usually prompting Claude to edit them, which removes one of markdown’s largest benefits.
I’ve started preferring HTML as an output format instead of Markdown and increasingly see this being used by others on the Claude Code team, this is why.

🎨 구글 Design.md + AI 스킬로
 스타트업을 1시간 만에 1억 달러 회사처럼 보이게 만드는 방법

디자인도 마크다운으로 정의하고 에이전트로 그리는 세상이죠. 더 중요해질거라 봐요.

영상의 내용을 토대로 더 확장해봐요.

1. Design.md는 구글이 공개한 오픈소스 파일로, 디자인의 소울을 한곳에 담습니다.

타이포그래피, 색상, 간격, 효과까지 모두 마크다운 하나에 정리되어 있어요.

이 파일을 프롬프트에 붙이기만 하면 에이전트가 매번 아름답고 일관된 결과물을 만들어줍니다.


↓

2. HTML은 완성된 요리, Design.md는 레시피, AI 스킬은 재료라고 생각해 보세요.

이 세 가지를 제대로 조합하면 모든 결과물이 자연스럽게 연결되고, 전문적인 느낌이 살아납니다.


↓

3. 디자인 시스템을 처음부터 만들 필요가 없습니다.

Linear, Stripe, Vercel처럼 마음에 드는 브랜드를 찾아 연구하세요.

ChatGPT나 Claude에게 “이 브랜드의 디자인 언어를 추출해주세요”고 하면, 여러분만의 Design.md가 금방 완성됩니다.


↓

4. Design.md 위에 다양한 스킬을 쌓아 보세요.

每天刷Hacker News、Twitter、Reddit、GitHub，你烦不烦？全是水文、重复内容、噪音，跟垃圾堆一样。😩

我最近挖到一个新工具：Horizon，硬核科技新闻雷达。让它替你盯着全球科技圈，你只需要每天早上开一份简报。

核心就一个字：把噪音全干掉，精华端到你面前。

1️⃣ AI严格把关：支持DeepSeek、Claude等模型，每条资讯打0-10分，低分直接过滤，不糊弄你

2️⃣ 神评论自动提取：把Hacker News和Reddit里真正有眼光的讨论总结出来

3️⃣ 自动背景调查：遇到陌生术语、公司或技术，自动联网补知识，不用你瞎猜

4️⃣ 全网智能去重：同一个新闻在多个平台刷屏，自动合并，只留一次

5️⃣ 中英双语日报：生成干净专业的日报，方便快速浏览

6️⃣ 一键推送分发：飞书、邮箱、微信、GitHub Pages等渠道随便选

信息差时代，晚知道24小时，可能就错过一轮机会。晚一天，你就落后一拍。感兴趣的去试试吧，DYOR。

🔗 https://github.com/Thysrael/Horizon

有人把 GPT-Image-2 的高质量提示词，整理成现成仓库了！

这个 GitHub 项目已经冲到 1.7k stars，人像、海报、角色设计、UI mockup 都有，连便利店霓虹写真、宋朝社交媒体界面这种案例也能直接抄。

不会写提示词的人，直接拿这个当模板库就够了

🔗 http://github.com/EvoLinkAI/awesome-gpt-image-2-prompts https://t.co/oZayMhTkly

なんでもオープンソースになっていくな...

Claude Design → Open CoDesign

CapCut →OpenCut

Notion → AFFiNE

Slack → Mattermost

Figma → OpenPencil

Screen Studio → OpenScreen

Loom → Cap

リプにGithubリンクまとめておきました👇

谷歌 Gemini 团队主管 Addy Osmani也开始编程Skill了

他把资深工程师多年积累的工作流程和开发规范，整理成一套标准化的技能库，让 AI 编程助手在写代码的每个环节都能按照统一的高标准来执行。

你可以理解为，它给 AI 配了一本老工程师的操作手册

这种workflow还是值得学习的

https://github.com/addyosmani/agent-skills

PC 속 한글·PDF·워드·엑셀 본문을 파일명 몰라도 1초 검색.

스캔 PDF도 OCR로 읽어줌.

전부 로컬. 무료.

http://github.com/chrisryugj/Docufinder

所有使用 Obsidian 的人

请立刻安装 Notebook Navigator 插件

并在「插件设置 - 桌面外观」中

开启「双窗格模式」

真的无敌了

试用了半小时找不到任何槽点

也许会完全改变你的 Obsidian 使用习惯

可以替代一大批零散小插件

并且非常的克制且有品味

这个真的很重要

相信我

你会在 5 分钟内感受到这个插件的美好

我真的很少有这样的评价

Gemini AI 쓰다보면 점점 멍청해지고 헛소리 할 때 있지?

그럴 때 내가 쓰는 방법이 있는데 "지금까지의 작업 내용을 정리하여 마크다운 형식으로 인수인계서를 작성하고 파일로 만들어줘" 라고 하면 작업인수인계서.md 파일을 만들어 주는데 그걸 NotebookLM에 업로드 하고 Gemini 새채팅에서 +버튼 눌러서 불러오면 돼. 새채팅으로 옮길때 마다 파일을 NotebookLM에 업데이트 하면 작업을 계속 이어서 새채팅에서 할 수 있어.

소소한팁이라 생각 했는데 다들 좋아해줘서 고마워! NotebookLM 활용 사례 몇개 더 낋여올게~

정보 수집의 판도가 바뀌고 있습니다.

56,528 스타. TrendRadar는 원하는 트렌드만 골라 원하는 채널로 자동 배달하는 AI 모니터링 시스템입니다.
직접 뉴스를 뒤지는 대신, 내가 설정한 관심사에 맞는 정보가 자동으로 들어옵니다.

IMAGE:https://cdn.5x.co.kr/thumbnails/oss-sansan0-TrendRadar.webp

1/ 실시간 핫토픽과 RSS 피드를 AI가 필터링합니다.
키워드 추적과 트렌드 예측도 자동화되고, LiteLLM으로 100개 이상 AI 프로바이더를 연결할 수 있어요.
다국어 번역, 감성 분석, 자연어로 관심사를 설정하는 것도 됩니다.

2/ WeChat, Feishu, DingTalk, Telegram, Slack, 이메일 등 8개 이상 채널로 알림을 보내줍니다.
Docker와 GitHub Actions로 완전 자동화 배포가 가능해서, 서버 없이 개인용 트렌드 인텔리전스 시스템을 구축할 수 있어요.
GitHub Actions로 24시간 돌리면 비용이 거의 없습니다.

---…

Hermes가 조사해준 GitHub에 AI 자동매매 오픈소스

1 | FinRL | ⭐3.1k · DRL 강화학습 기반 · 학술 근거 확실
2 | FinRL_DeepSeek | ⭐323 · DRL+LLM 융합 논문 구현 · 내가 선택한 방향
3 | TradingAgents | ⭐246 · 15개 에이전트가 기관 협업 시뮬레이션
4 | ai-trading-agent | ⭐205 · 생성 5일만에 205⭐ · TS+OpenRouter
5 | CloddsBot | ⭐193 · Claude 기반 · Binance+Polymarket
6 | alphaswarm | ⭐95 · "이런 전략으로 거래해줘" 자연어 입력
7 | AgentQuant | ⭐94 · 에이전트가 전략 자동 생성→백테스트
8 | priced-in | ⭐46 · GitHub Actions로 서버 없이 자율 트레이딩

推荐一个开源项目，用 Obsidian 加上 OpenCode 搭建一个完全属于你自己的 AI 知识库，5 分钟就能跑起来。

先说它解决的核心问题。很多人用 Obsidian 记笔记，记着记着就变成了一个信息垃圾场，东西越塞越多，找起来越来越难，最后这个知识库就废在那了。这个项目的思路是让 AI 来帮你打理整个知识库，从录入到整理到查询到维护，全链路都有 AI 介入。

录入这块做得很省心。文章、PDF、截图，不管什么格式直接丢给它，AI 会自动整理成结构化的笔记存进 Obsidian。社交媒体的内容也能采集，小红书、抖音、Twitter、微博这些平台上看到的好内容，通过 OpenCLI 驱动，一键就能归类、分析、消化到你的知识库里。这个功能对于平时刷信息流刷到好东西但转头就忘的人来说太实用了。

查询的体验也很自然，像聊天一样直接问 AI，比如「我之前写过关于某某的内容吗」，它会帮你从整个知识库里找出来。不用自己翻文件夹，不用记标签，说人话就行。

还有一个很贴心的功能叫定期体检。AI 会自动检查你知识库的健康度，帮你发现死链、重复内容、孤岛页面这些问题。知识库用久了难免会乱，有个东西定期帮你做清理和诊断，能让整个库一直保持在可用的状态。

数据安全方面完全不用担心，所有东西都存在你自己的电脑上，不上传云端。部署也简单，跑一个脚本，5 分钟搞定安装，没有复杂的配置流程。

📦 Claude Code에서 토큰을 60~90% 덜 쓰게 해주는 GitHub 프로젝트들

최근까지도 꾸준히 업데이트 되고 있는 프로젝트들 위주로 정리해요.

1. RTK (Rust Token Killer)

http://github.com/rtk-ai/rtk

터미널 출력을 Claude 컨텍스트에 들어가기 전에 미리 필터링하는 초고속 CLI 프록시.

git, ls, grep 등 일반 개발 명령에서 60-90% 감소. 의존성 제로.

↓

2. Context Mode

http://github.com/mksglu/context-mode

AI 코딩 에이전트가 불필요한 툴 출력을 그대로 컨텍스트에 넣지 않도록 샌드박싱/라우팅/세션 관리를 해주는 컨텍스트 최적화 도구.

훅을 활용하면 약 98% 수준의 컨텍스트 절감 목표로!

↓

3. code-review-graph

http://github.com/tirth8205/code-review-graph

코드베이스를 지속적으로 분석해서 로컬 지식 그래프를 만들고, 에이전트가 필요한 파일만 읽도록 유도하는 도구.

그래서 Claude Code 같은 도구가 전체 코드를 매번 훑지 않고도 리뷰할 수 있게 해줌.

GitHub 저장소 하나가 24시간 만에 스타 10만 개를 넘겼습니다.

10분마다 약 1,000개씩 올랐어요.
만든 사람은 한국 개발자 두 명입니다.

혼자서 10명짜리 팀처럼 일하는 방식을 만든 사람들이에요. 더 재밌는 건 작업 환경이죠. Sigrid Jin은 밴쿠버행, Bellman은 서울행 비행기 안이었습니다. 느린 기내 와이파이로 텍스트만 보냈습니다. 자기 AI 에이전트한테요.

터미널을 열지 않았어요. 에이전트가 코드를 짜고, 리뷰하고, PR을 머지했습니다. Rust 프로젝트 초기 뼈대가 3시간 만에 완성됐어요.

10만 스타를 받은 건 Claude Code 오픈소스 포트 저장소입니다. 이 저장소를 만드는 데 쓴 도구가 따로 있어요.

OhMy Codex. 에이전트 여러 개를 띄워서 자동 협업시키는 런타임입니다.

단순한 코딩 보조가 아닙니다. 팀 모드를 켜면 터미널 창이 자동으로 여러 개 뜨고, 에이전트들이 벌떼처럼 작업을 나눠 처리해요.

네이밍, 브랜딩, 코드 정리, QA, 릴리스 검증. 사람이 하면 반나절이죠. OhMy Codex가 전부 자동화합니다.