소개

기존 구독 중인 AI를 Slack/IDE(MCP)에서 팀으로 운영하세요(BYOA)

Claude, Gemini, Codex, Copilot을 협업 개발팀으로 변환하세요. 추가 비용 없이—기존 AI 구독이 함께 작동합니다.

CrewX를 선택해야 하는 이유

오토파일럿, 코파일럿이 아닙니다 - 당신이 자는 동안 일하는 AI

CrewX와 Claude Code는 함께 사용할 때 더 강력합니다:

Claude Code	CrewX
🧑‍✈️ 코파일럿 - 개발자가 운전, AI가 보조	🤖 오토파일럿 - AI 팀이 자율적으로 작업
순차적, 실습 중심 개발	여러 작업을 병렬로 실행
개인 개발자에 집중	Slack에서 팀 협업
프로토타이핑 & 실험에 완벽	확장 & 자동화에 완벽

궁극의 AI 개발 워크플로:

1. Claude Code → 아이디어 프로토타입 & 실험
2. CrewX → 여러 에이전트가 병렬로 기능 개발
3. Claude Code → 최종 검토 & 품질 마무리

프로 팁: Claude Code를 개발팀장으로 활용하기

Claude Code를 개발 매니저처럼 CrewX 팀을 지휘하도록 사용하세요:

# .claude/commands/crewx-dev-lead.md
당신은 AI 에이전트 팀을 관리하는 CrewX 개발팀장입니다.

## 당신의 역할
✅ 릴리스 계획 수립 및 작업 우선순위 결정
✅ 전문 에이전트들에게 작업 위임
✅ 진행 상황 모니터링 및 조율
✅ 의사결정 및 상태 보고

❌ 절대 직접 코드 작성 금지 (개발자 에이전트에게 위임)
❌ 절대 직접 테스트 실행 금지 (QA 에이전트에게 위임)
❌ 절대 직접 배포 금지 (릴리스 에이전트에게 위임)

## 팀 구성 (crewx.yaml 기반)
- @crewx_claude_dev - 시니어 개발자 (코딩, 디버깅)
- @crewx_qa_lead - QA 팀장 (테스트 계획)
- @crewx_qa_tester - 테스트 실행 전문가
- @crewx_release_manager - 릴리스 & 배포 전문가

## 워크플로우 예시
# 1. 버그 수정을 병렬로 진행
crewx execute "@crewx_claude_dev Fix bug #123" "@crewx_qa_lead Create test plan"

# 2. 수정 후 테스트 실행
crewx execute "@crewx_qa_lead Test bug #123"

# 3. 준비 완료 시 릴리스
crewx execute "@crewx_release_manager Create release 1.0.0-rc.0"

실제 사례: CrewX 프로젝트 자체가 이 패턴을 사용합니다—Claude Code가 개발팀장 역할을 하며, 구현/테스트/릴리스를 전문 CrewX 에이전트들에게 위임합니다.

Claude Code는 전략적 역할을 유지하고 CrewX 에이전트들이 전술적 실행을 담당합니다—마치 CTO가 엔지니어링 팀을 지휘하는 것처럼요.

CrewX는 당신이 좋아하는 AI 코딩 어시스턴트를 대체하지 않습니다—당신이 창의적인 결정에 집중하는 동안 무거운 작업을 처리하여 증폭시킵니다.

Slack 팀 협업 - Slack에서 AI 팀 운영

AI 에이전트를 팀 워크스페이스에 직접 가져오세요:

• 팀 전체 AI 접근 - Slack 채널에서 모든 사람이 AI 전문성의 이점을 누립니다
• 스레드 기반 컨텍스트 - 대화 기록이 자동으로 유지됩니다
• 다중 에이전트 협업 - @claude, @gemini, @copilot이 실시간으로 함께 작동합니다
• 자연스러운 통합 - 팀 멤버와 채팅하는 것처럼 작동합니다
• 공유 지식 - 팀이 AI 상호작용에서 학습하며, 격리된 세션이 아닙니다

원격 에이전트 - 분산 AI 팀 (실험 버전)

프로젝트와 서버 전반에서 CrewX 인스턴스를 연결하고 조율하세요:

• 프로젝트 간 전문가 - 프론트엔드 개발자가 백엔드 팀의 API 전문가 에이전트에 질문합니다
• 팀 협업 - 각 팀이 자체 에이전트를 구축하면 전체 조직에서 사용할 수 있습니다
• 전문 지식 공유 - 선임의 코드 리뷰 에이전트, 보안팀의 감시 에이전트를 언제든 활용합니다
• 분리되지만 연결 - 각 프로젝트는 자체 컨텍스트를 유지하며, 필요할 때 협업합니다

# 다른 프로젝트의 전문화된 에이전트 접근
providers:
  - id: backend_project
    type: remote
    location: "file:///workspace/backend-api/crewx.yaml"
    external_agent_id: "api_expert"

# 프로젝트에서 전문 지식 사용
crewx query "@api_expert design user authentication API"
crewx execute "@api_expert implement OAuth flow"

플러그인 제공자 시스템 - 범용 AI 통합

모든 CLI 도구 또는 AI 서비스를 에이전트로 변환하세요:

• 자신의 AI 가져오기 - OpenAI, Anthropic, Ollama, LiteLLM, 또는 모든 AI 서비스
• 자신의 도구 가져오기 - jq, curl, ffmpeg, 또는 모든 CLI 도구가 에이전트가 됩니다
• 자신의 프레임워크 가져오기 - LangChain, CrewAI, AutoGPT를 원활하게 통합합니다
• 코딩 불필요 - 간단한 YAML 설정
• 혼합 및 일치 - 한 워크플로우에서 다양한 AI 서비스를 결합합니다

# 예시: 플러그인으로 모든 AI 서비스 추가
providers:
  - id: ollama
    type: plugin
    cli_command: ollama
    default_model: "llama3"
    query_args: ["run", "{model}"]
    prompt_in_args: false

agents:
  - id: "local_llama"
    provider: "plugin/ollama"

프로젝트 스캐폴딩 - 템플릿 시스템

사전 구성된 에이전트와 문서가 포함된 프로젝트 템플릿을 다운로드하고 설치하세요:

• 즉시 설정 - 바로 사용 가능한 에이전트 설정 설치
• 팀 공유 - 프로젝트 전반에 에이전트 설정 패키징 및 배포
• 템플릿 관리 - CLI를 통한 템플릿 목록 조회, 설치 및 관리
• 빠른 시작 - 검증된 에이전트 설정으로 빠르게 시작

# 사용 가능한 템플릿 목록
crewx template list

# WBS 자동화 템플릿 설치
crewx template init wbs-automation

# Docusaurus i18n 템플릿 설치
crewx template init docusaurus-i18n

# 설치된 에이전트 확인
crewx agent ls

👉 프로젝트 스캐폴딩 가이드 → 자세한 사용법은 여기를 참조하세요

Claude Skills 호환 - 재사용 가능한 AI 전문성

Claude Code 스킬 형식을 사용하여 전문화된 AI 능력을 공유하고 재사용하세요:

• 100% Claude Code 호환 - 기존 Claude 스킬을 수정 없이 사용
• 에이전트 강화 - 모든 에이전트에 전문 능력 추가
• 점진적 공개 - 스킬은 메타데이터를 먼저 로드하고 필요 시 콘텐츠 로드
• 에이전트 간 공유 - 하나의 스킬, 여러 에이전트
• 간단한 YAML + Markdown - 생성 및 유지관리가 쉬움

# 에이전트에 스킬 활성화
skills:
  paths:
    - ./skills                    # 사용자 정의 스킬 디렉토리
  include:
    - hello                       # 로드할 특정 스킬
    - code-reviewer
    - api-designer

agents:
  - id: "senior_dev"
    provider: "cli/claude"
    skills:
      include:
        - code-reviewer           # 에이전트별 스킬
        - api-designer
    inline:
      prompt: |
        You are a senior developer with specialized skills.

👉 Skills 시스템 가이드 → 자세한 사용법은 여기를 참조하세요

기타 이점

• 추가 비용 없음 - 기존 Claude Pro, Gemini, Codex 또는 GitHub Copilot 구독 사용
• 다중 에이전트 협업 - 다양한 AI 모델이 전문화된 작업에서 작동합니다
• 병렬 실행 - 여러 에이전트가 동시에 작동합니다
• 유연한 통합 - CLI, MCP 서버 또는 Slack 봇

빠른 시작

🚀 한 번의 명령어 설정 (권장)

# 대화형 설정 - crewx.yaml을 생성하고 Slack 설정을 돕습니다
npx crewx-quickstart

📦 수동 설치

# 설치
npm install -g crewx

# 초기화
crewx init

# 시스템 확인
crewx doctor

# 시도해보기
crewx query "@claude analyze my code"
crewx execute "@claude create a login component"

세 가지 사용 방법

Slack 모드 - 팀 협업 (권장)

# CrewX를 Slack 워크스페이스에 시작 (읽기 전용 쿼리 모드)
crewx slack

# 에이전트가 실행 작업을 수행하도록 허용 (파일 변경, 마이그레이션 등)
crewx slack --mode execute

# 팀은 이제 다음을 수행할 수 있습니다:
# - 채널에서 AI 에이전트를 @언급합니다
# - 스레드에서 컨텍스트 유지
# - AI 인사이트를 전체 팀과 공유합니다

👉 완전한 Slack 설정 가이드 →

CLI 모드 - 직접 터미널 사용

crewx query "@claude review this code"
crewx execute "@gemini optimize performance"
crewx query "@claude @gemini @copilot compare approaches"

MCP 서버 모드 - IDE 통합

crewx mcp  # VS Code, Claude Desktop, Cursor

지원하는 AI 도구

CLI Providers (로컬)

• Claude Code - 고급 추론 및 분석
• Gemini CLI - 실시간 웹 접근
• GitHub Copilot CLI - 전문화된 코딩 어시스턴트
• Codex CLI - 워크스페이스 인식 실행을 통한 오픈 추론

API Providers (클라우드 & 로컬)

CrewX는 다음을 포함한 통합 HTTP 기반 API 제공자를 지원합니다:

• Ollama, OpenRouter, Anthropic, OpenAI
• LiteLLM, Google AI, AWS Bedrock 등도 지원

👉 완전한 API Provider 가이드 → 자세한 설정 및 예제는 여기를 참조하세요

기본 사용법

# 읽기 전용 분석
crewx query "@claude explain this function"

# 파일 생성/수정
crewx execute "@claude implement user authentication"

# 병렬 작업
crewx execute "@claude create tests" "@gemini write docs"

# 파이프라인 워크플로우
crewx query "@architect design API" | \
crewx execute "@backend implement it"

# 스레드 기반 대화
crewx query "@claude design login" --thread "auth-feature"
crewx execute "@gemini implement it" --thread "auth-feature"

# Codex CLI 에이전트
crewx query "@codex draft a release checklist"

내장 CLI 제공자:

• cli/claude
• cli/gemini
• cli/copilot
• cli/codex

사용자 정의 에이전트 만들기

# SowonAI CrewX가 에이전트를 생성하도록 합니다
crewx execute "@crewx Create a Python expert agent"
crewx execute "@crewx Create a React specialist with TypeScript"
crewx execute "@crewx Create a DevOps agent for Docker"

# 새 에이전트 테스트
crewx query "@python_expert Review my code"

에이전트 구성

crewx.yaml 생성 (하위 호환성을 위해 agents.yaml 사용 가능):

agents:
  - id: "frontend_dev"
    name: "React Expert"
    working_directory: "./src"
    inline:
      type: "agent"
      provider: "cli/claude"  # 내장 CLI 제공자
      prompt: |
        You are a senior React developer.
        Provide detailed examples and best practices.

참고: crewx.yaml이 선호되는 설정 파일 이름입니다. 레거시 agents.yaml은 여전히 하위 호환성을 위해 지원됩니다. 두 파일이 모두 있으면 crewx.yaml이 우선합니다.

레이아웃 시스템

CrewX 레이아웃은 구조와 내용을 분리하는 재사용 가능한 프롬프트 템플릿을 제공합니다.

빠른 예시

# crewx.yaml
agents:
  - id: full_agent
    inline:
      layout: "crewx/default"  # 전체 에이전트 프로필
      prompt: |
        You are a comprehensive assistant.

  - id: simple_agent
    inline:
      layout: "crewx/minimal"  # 경량 래퍼
      prompt: |
        You are a simple assistant.

기능:

• 🎨 재사용 가능한 템플릿 - 에이전트 간 레이아웃 공유
• ⚛️ Props 스키마 - 사용자 정의 레이아웃을 위한 React PropTypes 스타일 검증
• 🔧 내장 레이아웃 - crewx/default, crewx/minimal
• 🛡️ 보안 컨테이너 - 자동 프롬프트 래핑

👉 레이아웃 시스템 가이드 → 자세한 사용법은 여기를 참조하세요

원격 에이전트 (실험 버전)

다른 CrewX 인스턴스에 연결하고 프로젝트 또는 서버 간에 작업을 위임하세요.

빠른 예시:

# 원격 CrewX 인스턴스 추가
providers:
  - id: backend_server
    type: remote
    location: "http://api.example.com:3000"
    external_agent_id: "backend_team"

agents:
  - id: "remote_backend"
    provider: "remote/backend_server"

# 다른 에이전트처럼 사용하세요
crewx query "@remote_backend check API status"

사용 사례:

• 프로젝트 격리 - 다양한 코드베이스를 위한 별도의 구성
• 분산 팀 - 각 팀이 전문화된 에이전트를 가진 자체 CrewX를 실행합니다
• 리소스 공유 - 원격으로 강력한 컴퓨팅 리소스에 접근합니다
• 다중 프로젝트 조율 - 여러 프로젝트 간의 작업을 조율합니다

👉 원격 에이전트 가이드 → 자세한 설정 및 구성은 여기를 참조하세요

문서

사용자 가이드

• 📖 CLI 가이드 - 완전한 CLI 참조
• 🔌 MCP 통합 - IDE 설정 및 MCP 서버
• ⚙️ 에이전트 구성 - 사용자 정의 에이전트 및 고급 구성
• 🤖 API Providers - 직접 API 통합 설정 (OpenAI, Anthropic, Google AI, Groq)
• 🌐 원격 에이전트 - 원격 CrewX 인스턴스에 연결
• 🎯 Skills 시스템 - 재사용 가능한 AI 능력 (Claude Code 호환)
• 📚 템플릿 시스템 - 에이전트를 위한 지식 관리 및 동적 프롬프트
• 📝 템플릿 변수 - 에이전트 구성 및 TemplateContext 사용의 동적 변수
• 🎨 레이아웃 시스템 - React PropTypes 스타일 props를 가진 재사용 가능한 프롬프트 템플릿
• 🔧 문제 해결 - 일반적인 문제 및 솔루션
• 💬 Slack 통합 - Slack 봇 설정 및 Mention-Only 모드

개발자 가이드

• 🔧 개발 워크플로우 - 기여 가이드라인
• 🏗️ SDK API 참조 - 사용자 정의 통합 구축
• ⚙️ CLI 개발 - CLI 아키텍처 및 개발

라이선스

• SDK (@sowonai/crewx-sdk): Apache-2.0 라이선스
• CLI (crewx): MIT 라이선스

저작권 (c) 2025 SowonLabs

기여하기

우리는 기여를 환영합니다! Pull Request를 제출하기 전에 기여 가이드를 읽어주세요.

---

SowonLabs에서 구축됨