github.com/alvinunreal/oh-my-opencode-slim @v2.0.5 sqlite

✨ oh-my-opencode-slim ✨

코드의 여명에서 일곱 신성한 존재가 나타났습니다. 각자는 불멸의 장인으로서,

당신의 명령을 기다리며 혼돈에서 질서를 빚고 한때 불가능하다고 여겨졌던 것을 만들어냅니다.

Opencode 멀티 에이전트 스위트 · 어떤 모델이든 조합 · 작업 자동 위임

_{by Boring Dystopia Development}

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이 플러그인은 무엇인가요

oh-my-opencode-slim은 OpenCode용 에이전트 오케스트레이션 플러그인입니다. 코드베이스 정찰, 최신 문서 조회, 아키텍처 리뷰, UI 작업, 잘 정의된 범위의 구현 작업까지 처리하는 전문 에이전트 팀이 내장되어 있으며, 모두 하나의 오케스트레이터 아래에서 동작합니다.

핵심 아이디어는 간단합니다. 하나의 모델이 모든 작업을 처리하도록 강제하는 대신, 각 작업에 가장 적합한 에이전트로 라우팅하여 품질, 속도, 비용의 균형을 맞춥니다.

에이전트 자체를 살펴보려면 판테온 만나보기 를 참고하세요. 전체 기능 세트는 아래의 기능 & 워크플로우 에서 확인할 수 있습니다.

LazySkills로 에이전트 스킬 관리하기

LazySkills 는 에이전트 스킬을 관리하기 위한 터미널 UI입니다. 설치된 스킬, 각 스킬을 사용할 수 있는 에이전트, 가시성이 깨질 수 있는 이유, 다음에 안전하게 실행할 수 있는 작업을 한곳에서 확인할 수 있습니다.

LazySkills 살펴보기 →

사용자들의 말

“작업 관리가 쉽게 5/10에서 8-9/10으로 올라갔습니다. Orchestrator가 Fixer와 Explorer를 보내주고, 저는 여전히 같은 세션에서 Orchestrator와 대화하고 계획할 수 있습니다. 이제 경험이 훨씬 더 매끄럽습니다.”

- vipor_idk

“이 beta 버전의 omo-slim을 쓰면서 제가 쓰던 harness들을 전부 버렸고, 뒤돌아보거나 아쉬워하지 않습니다. 훌륭한 작업이고, 제 생각에는 모두 올바른 방향입니다.”

- stephanschielke

“omo-slim을 정말 좋아하고, 이것 없이 opencode를 실행하는 건 상상할 수 없습니다. 여러 모델로 Frankenstein을 만들 수 있다는 점이 좋습니다…… 설정 전체를 정말 강력한 괴물로 만들어줍니다.”

- Capital-One3039

“제 워크플로우가 크게 개선되었습니다…… 지금은 매우 매끄럽게 작동하고 있고, 정말 마음에 듭니다.”

- xenstar1

빠른 시작

이 프롬프트를 복사해서 LLM 에이전트(Claude Code, AmpCode, Cursor 등)에 붙여넣으세요:

Install and configure oh-my-opencode-slim: https://raw.githubusercontent.com/alvinunreal/oh-my-opencode-slim/refs/heads/master/README.md

수동 설치

bunx oh-my-opencode-slim@latest install

시작하기

인스톨러는 OpenAI와 OpenCode Go 프리셋을 모두 생성하며, 기본적으로 OpenAI가 활성화됩니다.

설치 중 OpenCode Go를 활성화하려면 bunx oh-my-opencode-slim@latest install --preset=opencode-go를 실행하거나, 설치 후 ~/.config/opencode/oh-my-opencode-slim.json에서 기본 프리셋 이름을 변경하세요.

그 다음:

1. 아직 로그인하지 않았다면, 사용할 프로바이더에 로그인하세요:

bash opencode auth login 2. OpenCode에서 사용할 수 있는 모델 목록을 새로고침하세요:

bash opencode models --refresh 3. 플러그인 설정 파일을 ~/.config/opencode/oh-my-opencode-slim.json에서 엽니다.

1. 각 에이전트에 사용할 모델을 업데이트합니다

[!TIP] 자동 위임이 어떻게 동작하는지 이해하는 것을 권장합니다. Orchestrator 프롬프트 에는 위임 규칙, 전문 에이전트 라우팅 로직, 메인 에이전트가 언제 서브에이전트로 작업을 넘겨야 하는지에 대한 임계값이 포함되어 있습니다. 수동으로 위임하려면 @agentName <task>로 서브에이전트를 호출하면 됩니다.

[!TIP] 이제 백그라운드 에이전트가 기본 워크플로이므로 Multiplexer Integration 을 활성화하고 설정하는 것을 강력히 권장합니다. 각 에이전트를 전용 Tmux 또는 Zellij 창에서 자동으로 열어 주기 때문에, Orchestrator가 세션을 계속 조율하는 동안 전문 에이전트들의 작업을 실시간으로 따라볼 수 있습니다.

기본 생성 설정에는 openai와 opencode-go 프리셋이 모두 포함되어 있습니다.

{
  "$schema": "https://unpkg.com/oh-my-opencode-slim@latest/oh-my-opencode-slim.schema.json",
  "preset": "openai",
  "presets": {
    "openai": {
      "orchestrator": { "model": "openai/gpt-5.5", "variant": "medium", "skills": ["*"], "mcps": ["*", "!context7"] },
      "oracle": { "model": "openai/gpt-5.5", "variant": "high", "skills": ["simplify"], "mcps": [] },
      "librarian": { "model": "openai/gpt-5.4-mini", "variant": "low", "skills": [], "mcps": ["websearch", "context7", "gh_grep"] },
      "explorer": { "model": "openai/gpt-5.4-mini", "variant": "low", "skills": [], "mcps": [] },
      "designer": { "model": "openai/gpt-5.4-mini", "variant": "medium", "skills": [], "mcps": [] },
      "fixer": { "model": "openai/gpt-5.5", "variant": "low", "skills": [], "mcps": [] }
    },
    "opencode-go": {
      "orchestrator": { "model": "opencode-go/glm-5.1", "skills": [ "*" ], "mcps": [ "*", "!context7" ] },
      "oracle": { "model": "opencode-go/deepseek-v4-pro", "variant": "max", "skills": ["simplify"], "mcps": [] },
      "council": { "model": "opencode-go/deepseek-v4-pro", "variant": "high", "skills": [], "mcps": [] },
      "librarian": { "model": "opencode-go/minimax-m2.7", "skills": [], "mcps": [ "websearch", "context7", "gh_grep" ] },
      "explorer": { "model": "opencode-go/minimax-m2.7", "skills": [], "mcps": [] },
      "designer": { "model": "opencode-go/kimi-k2.6", "variant": "medium", "skills": [], "mcps": [] },
      "fixer": { "model": "opencode-go/deepseek-v4-flash", "variant": "high", "skills": [], "mcps": [] }
    }
  }
}

대체 프로바이더 사용하기

커스텀 프로바이더나 여러 프로바이더를 혼합해서 사용하려면, Configuration 에서 전체 레퍼런스를 확인하세요. 바로 사용할 수 있는 시작점을 찾고 있다면 Author's Preset 과 $30 Preset 을 확인해 보세요. $30 프리셋이 가장 가성비 좋은 설정입니다.

✅ 설정 확인하기

설치와 인증이 끝난 후, 모든 에이전트가 올바르게 설정되어 응답하는지 확인합니다:

opencode

그다음 실행하세요:

ping all agents

설정된 모든 에이전트가 온라인 상태임을 확인할 수 있습니다.

응답하지 않는 에이전트가 있다면 프로바이더 인증과 설정 파일을 확인하세요.

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V2의 새로운 점

V2는 oh-my-opencode-slim을 스케줄러 중심의 멀티 에이전트 워크플로 시스템으로 바꿉니다. Orchestrator는 계획, 위임, 결과 조정, 검증에 집중하고, 전문가들은 각자의 lane에서 작업합니다.

• 백그라운드 에이전트 — Orchestrator가 전문가를 백그라운드 작업으로 디스패치하고, 작업/세션 ID를 추적하며, 완료 이벤트를 기다린 뒤 결과를 조정합니다.
• Companion — 선택 사항인 플로팅 데스크톱 창이 병렬 백그라운드 전문가를 포함해 현재 활성 에이전트를 보여줍니다.
• Deepwork — 대규모, 다중 파일, 위험도가 높거나 단계적인 코딩 작업을 위한 구조화된 워크플로입니다. 지속적인 계획 파일과 Oracle 리뷰 게이트를 사용합니다.
• Reflect — 반복되는 작업 패턴을 돌아보고 재사용 가능한 skill, 에이전트, 명령, 설정 규칙, 프롬프트 규칙, 프로젝트 playbook을 제안합니다.
• Worktrees — 복잡하거나 위험하거나 병렬로 진행되는 작업을 위해 Git worktree를 안전 프로토콜이 있는 격리된 코딩 lane으로 관리합니다.
• oh-my-opencode-slim Skill — 모델, 프롬프트, 커스텀 에이전트, MCP 접근, 프리셋, 플러그인 동작을 안전하게 조정하는 번들 설정 skill입니다.

백그라운드 에이전트

V2에서는 백그라운드 전문가가 기본 동작 모델입니다. Orchestrator는 작업 그래프를 계획하고, 적절한 에이전트를 실행하며, 겹치는 쓰기 소유권을 피하고, 터미널 작업 결과를 받은 뒤에 다음 행동을 이어갑니다.

전체 스케줄러 모델은 Background Orchestration 을 참고하세요.

Companion

선택 사항인 Companion은 실시간 에이전트 활동을 보여주는 플로팅 데스크톱 상태 창입니다. 현재 세션 상태와 활성 에이전트를 표시해 백그라운드 작업을 한눈에 파악할 수 있습니다.

왼쪽 아래의 시각적 companion.

대화형 설치 중 인스톨러는 Companion 활성화 여부를 묻고 기본값은 yes입니다. 자동화에서는 명시적으로 활성화할 수 있습니다.

bunx oh-my-opencode-slim@latest install --companion=yes

설정, 위치, 크기, 설치 세부 사항은 Companion 을 참고하세요.

Deepwork

Deepwork는 대규모 리팩터링, 다단계 기능, 위험한 아키텍처 변경, 지속적인 계획이 필요한 작업 같은 무거운 코딩 세션을 위한 기능입니다. 로컬 markdown 진행 파일을 만들고, Oracle 리뷰 게이트를 사용하며, 구현 단계를 구조화합니다.

다음으로 시작합니다.

/deepwork <heavy coding task>

사용 시점과 워크플로 동작 방식은 Skills 를 참고하세요.

Reflect

Reflect는 Orchestrator가 반복되는 워크플로 마찰에서 배우도록 돕습니다. 최근 작업과 기존 자산을 검토한 뒤 skill, 커스텀 에이전트, 명령, 설정 규칙, 프롬프트 규칙, MCP 권한 변경, 프로젝트 playbook 중 가장 작고 유용한 개선안을 제안합니다. 근거가 부족하면 아무것도 만들지 않는 것을 권장해야 합니다.

직접 실행할 수 있습니다.

/reflect
/reflect release workflow and checks

자연어 프롬프트로도 사용할 수 있습니다.

reflect on my recent workflows
find repeated work worth turning into reusable instructions

전체 워크플로와 가드레일은 Skills 를 참고하세요.

Worktrees

Worktrees는 Git worktree를 .slim/worktrees/<slug>/ 아래의 안전하고 격리된 코딩 lane으로 관리합니다. Orchestrator가 lane의 생명주기를 관리하고, .slim/worktrees.json에 상태를 추적하며, 전문가 에이전트를 lane 안에서 실행하고, Git 상태를 변경하기 전에 명시적인 확인을 요구합니다.

안전 프로토콜은 Skills 를 참고하세요.

oh-my-opencode-slim Skill

번들된 oh-my-opencode-slim skill은 Orchestrator가 플러그인 자체를 설정하고 개선하도록 돕습니다. 모델 튜닝, 커스텀 에이전트, 프롬프트 오버라이드, skill/MCP 권한, 프리셋, 선택적 에이전트, 백그라운드 오케스트레이션, 반복되는 워크플로 마찰에 사용할 수 있습니다.

번들 skill에 에이전트 설정 튜닝과 개선을 요청하세요.

예시와 안전 규칙은 Skills 를 참고하세요.

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🏛️ 판테온 만나보기

01. Orchestrator: 질서의 화신

복잡성의 공허 속에서 단련되다.	Orchestrator는 첫 번째 코드베이스가 자체적인 복잡성으로 무너졌을 때 탄생했습니다. 신도 인간도 책임을 자처하지 않았죠. 그래서 Orchestrator는 공허에서 솟아올라 혼돈 속에서 질서를 만들었습니다. 속도, 품질, 비용의 균형을 맞추며 목표까지의 최적 경로를 결정합니다. 팀을 이끌고, 각 작업에 맞는 전문가를 소환하며, 최선의 결과를 위해 위임합니다.
역할: Master delegator and strategic coordinator
프롬프트: orchestrator.ts
기본 모델: openai/gpt-5.5
추천 모델: openai/gpt-5.5 anthropic/claude-opus-4.6
모델 가이드: 기본으로 사용할 가장 강력한 올라운드 코딩 모델을 선택하세요. Orchestrator는 메인 코딩 에이전트이자 위임자이므로, 강한 구현 능력과 좋은 판단력, 안정적인 인스트럭션 팔로잉이 필요합니다.

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02. Explorer: 영원한 방랑자

지식을 나르는 바람.	Explorer는 프로그래밍의 여명부터 백만 개의 코드베이스 복도를 누빈 불멸의 방랑자입니다. 영원한 호기심이라는 축복(혹은 저주)을 받아, 모든 파일이 알려지고, 모든 패턴이 이해되고, 모든 비밀이 밝혀질 때까지 쉴 수 없습니다. 전설에 따르면 한 번의 심장 박동만에 인터넷 전체를 검색했다고 하네요. 지식을 나르는 바람, 모든 것을 보는 눈, 결코 잠들지 않는 정령입니다.
역할: Codebase reconnaissance
프롬프트: explorer.ts
기본 모델: openai/gpt-5.4-mini
추천 모델: cerebras/zai-glm-4.7 fireworks-ai/accounts/fireworks/routers/kimi-k2p5-turbo openai/gpt-5.4-mini
모델 가이드: 빠르고 저렴한 모델을 선택하세요. Explorer는 광범위한 정찰 작업을 처리하므로, 보통은 가장 강력한 추론 모델보다 속도와 효율성이 중요합니다.

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03. Oracle: 길의 수호자

갈림길에서 들리는 목소리.	Oracle은 모든 아키텍처 결정이 만나는 갈림길에 서 있습니다. 모든 길을 걸었고, 모든 목적지를 보았으며, 앞에 놓인 모든 함정을 알고 있습니다. 대대적인 리팩토링의 벼랑 끝에 설 때, 어느 길이 파멸로 이어지고 어느 길이 영광으로 이어지는지 속삭이는 목소리가 바로 Oracle입니다. 대신 선택하지는 않습니다. 길을 비춰 당신이 현명하게 선택할 수 있게 할 뿐입니다.
역할: Strategic advisor and debugger of last resort
프롬프트: oracle.ts
기본 모델: openai/gpt-5.5 (high)
추천 모델: openai/gpt-5.5 (high) google/gemini-3.1-pro-preview (high)
모델 가이드: 아키텍처, 어려운 디버깅, 트레이드오프, 코드 리뷰를 위해 추론 성능이 가장 높은 모델을 선택하세요.

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04. Council: 정신의 합창

[!NOTE] Orchestrator가 Council을 더 자주 자동으로 호출하지 않는 이유는? 의도된 설계입니다. Council은 여러 모델을 동시에 실행하므로, 자동 위임을 엄격하게 관리합니다. 시스템 내에서 보통 가장 비용이 높은 경로이기 때문입니다. 실제로는 원할 때 수동으로 사용하는 것이 목적입니다. 예: @council compare these two architectures.

여러 정신, 하나의 결론.	Council은 단일 존재가 아니라, 하나의 답으로는 부족할 때 소환되는 정신들의 전당입니다. 질문을 여러 모델에 병렬로 보내고, 경쟁하는 판단을 수집한 뒤, Council 에이전트 자체가 가장 강력한 아이디어를 하나의 결론으로 증류합니다. 단독 에이전트가 길을 놓칠 수 있는 지점에서, Council은 가능성 자체를 교차 심문합니다.
역할: Multi-LLM consensus and synthesis
프롬프트: council.ts
가이드: docs/council.md
기본 설정: Config-driven — Council 구성원은 council.presets에서 가져오고, Council 에이전트 모델은 일반 council 에이전트 설정에서 가져옵니다