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Opencode를 위한 다중 시약 AI 개발 템플렛
개요
Opencode를 위한 다중 시약 AI 개발 템플렛. opencode로 설정할 수 있는 템플릿입니다. 모든 것을 수행하는 단일 AI 보조 대신, 작업은 자신의 역할에 최적화 된 전문 에이전트에 위임됩니다. - — Oscar는 린을 유지, 전문가에게 무거운 드는 위임 - — 연구, 계획 및 구현은 명백한 단계 - — Jester는 위험한 변화를 위한 adversarial 검토를 제공합니다 - — 독립 작업은 동시에 실행할 수 있습니다 high-stakes 결정에 대 한, 평행 하 고 그들의 피드백을 종합에 모든 세 Jester 변형을 실행: - — 새로운 패턴을 추가하는 핵심 요약 변경 - — 터치 변경 >5 파일 또는 중요한 경로 - — 문제에서 여러 AI 관점을 원할 때 - — 팀이 붙어있을 때 서클에서 1. Oscar는 평행한 2에 있는 모든 3개의 에스테르에 동일한 질문을 파견합니다. 각 Jester는 독립적으로 자신의 underlying 모델을 사용하여 분석합니다. 3.
개요(AI 번역)
Opencode를 위한 다중 시약 AI 개발 템플렛.
이것은 무엇입니까?
멀티 시약 AI 개발 워크플로우를 설정할 수 있는 템플릿 모든 것을 수행하는 단일 AI 보조 대신, 작업은 자신의 역할에 최적화 된 전문 에이전트에 위임됩니다.
에이전트
핵심 대리인
| 역할 | 키트릿 |
|---|---|
| Oscar | 오케스트라터 |
| Scout | 리서버+플래너 |
| Ivan | 구현자 |
| Jester | Truth-Teller(기본값) |
제스터 배리어
| 에이전트 | 모델 | 사용 사례 |
|---|---|---|
| jester | 클로드 오푸스 | 기본 임펠러 |
| jester opus | 클로드 오푸스 | Explicit Opus 변종 |
| jester qwen | Qwen3 Coder | 코드 초점 분석 |
| jester grok | Grok | 대안 |
관현악 패턴
**이 패턴이 왜? **
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README
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opencode-agents
Multi-agent AI development templates for opencode.
What Is This?
A ready-to-use template for setting up multi-agent AI development workflows with opencode. Instead of a single AI assistant doing everything, work is delegated to specialized agents—each optimized for their role.
The Agents
Core Agents
| Agent | Role | Key Trait |
|---|---|---|
| Oscar | Orchestrator | Coordinates, delegates, synthesizes—never does the work himself |
| Scout | Researcher + Planner | Digs deep into codebases, creates actionable implementation plans |
| Ivan | Implementor | Writes code, runs tests, follows specs precisely |
| Jester | Truth-Teller (default) | Challenges assumptions, finds blind spots (called for risky changes) |
Jester Variants
| Agent | Model | Use Case |
|---|---|---|
| jester | Claude Opus | Default truth-teller |
| jester_opus | Claude Opus | Explicit Opus variant |
| jester_qwen | Qwen3 Coder | Code-focused analysis |
| jester_grok | Grok | Alternative perspective |
The Orchestrator Pattern
User Request
│
▼
Oscar ─────────────────────────────┐
│ │
├──→ Scout (research + plan) │
│ │ │
│ ├──→ Jester (challenge)│ ← optional
│ │ │
│ ▼ │
└──→ Ivan (implement) ──→ Done ◄─┘
Why this pattern?
- Context efficiency — Oscar stays lean, delegating heavy lifting to specialists
- Separation of concerns — Research, planning, and implementation are distinct phases
- Quality gates — Jester provides adversarial review for risky changes
- Parallel execution — Independent tasks can run simultaneously
Jester Consensus Pattern
For high-stakes decisions, run all three Jester variants in parallel and synthesize their feedback:
Oscar
│
├──→ @jester_opus ──┐
├──→ @jester_qwen ──┼──→ Synthesize → Decision
└──→ @jester_grok ──┘
When to use Jester Consensus:
- Major architectural decisions — Changing core abstractions, adding new patterns
- Risky refactors — Changes touching >5 files or critical paths
- Diverse perspectives needed — When you want multiple AI viewpoints on a problem
- Breaking ties — When the team is stuck or going in circles
How it works:
- Oscar dispatches the same question to all three Jesters in parallel
- Each Jester analyzes independently using their underlying model
- Oscar synthesizes the responses, looking for:
- Agreement — All three flag the same issue = high confidence
- Disagreement — Different concerns = explore each angle
- Unique insights — One Jester sees something others miss = investigate
Most of what any single Jester says is noise, but consensus across models is signal.
Installation
1. Install opencode
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