adamsreview: Claude Code를 위한 병렬 에이전트 및 자동 수정 루프 기능의 다단계 PR 리뷰 플러그인

adamsreview는 Claude Code용 6개 명령어 플러그인으로, 다중 렌즈 코드 리뷰 파이프라인을 구현합니다. 병렬 하위 에이전트(최대 7개 렌즈: 정확성, 보안, UX 등), 중복 제거 패스, 저비용 후 고비용 검증 게이트, 그리고 선택적 전체 Opus 교차 검증 패스를 사용합니다. 저자는 개인 PR에서 Claude의 내장 /review, /ultrareview, CodeRabbit, Greptile, Codex의 내장 리뷰보다 훨씬 더 많은 실제 버그를 적은 허위 양성으로 발견한다고 보고합니다.
설치
/plugin marketplace add adamjgmiller/adamsreview /plugin install adamsreview@adamsreview
여섯 가지 명령어
/adamsreview:review— 브랜치 또는 PR의 다중 렌즈 코드 리뷰. 최대 7개의 병렬 하위 에이전트 렌즈, 중복 제거, 검증 게이트, 선택적 Opus 교차 검증 패스.--ensemble을 사용하면 Codex CLI 패스와 PR 봇 댓글 스크래핑이 추가됩니다./adamsreview:codex-review— Codex CLI 동료 리뷰. 동일한 아티팩트 형태로, 다운스트림 명령어에 바로 사용 가능.--effort low|medium|high|xhigh로 노력 조절 가능(기본값 high)./adamsreview:add— 외부 소스(예: 클라우드 /ultrareview 붙여넣기, Opus 한 번 검토, 팀원 메모)의 발견 사항을 가장 최근 리뷰 아티팩트에 주입. 중복 제거 및 검증됨./adamsreview:walkthrough— 불확실한 발견 사항을 위한 대화형 드라이버. AskUserQuestion UI를 사용하여 항목을 하나씩 검토. 사전 계산된 자동 수정 제안을 일괄 수락한 후, 각 발견 사항에 대한 브리핑 + 옵션 + 추천을 제시. 결정 로그를 PR에 게시./adamsreview:fix— 자동 수정 루프. 수정 그룹별로 하위 에이전트를 병렬로 배포하고, Opus로 작업을 다시 리뷰하며, 회귀를 되돌리고, 남은 수정 사항을 커밋(기본적으로 하나의 결합 커밋,--granular-commits사용 시 그룹당 하나씩)./adamsreview:promote— 사람이 직접 재정의하여 단일 발견 사항을 자동 수정 가능으로 승격. 레인 필터 및 점수 임계값을 우회.
아키텍처
플러그인은 상태를 디스크의 JSON 아티팩트에 저장하므로, 단계 간 컨텍스트를 지울 수 있습니다. 명령어 파일은 commands/ 아래에 베어 스템 경로로 위치하며, 단계 조각과 프롬프트 참조는 fragments/ 아래에, 도우미 스크립트와 아티팩트 스키마는 bin/ 아래에 있습니다. 플러그인 런타임은 로드 시 자동으로 bin/을 $PATH에 추가합니다. 심볼릭 링크나 설치 스크립트가 필요 없습니다.
권장 워크플로
/adamsreview:review(또는 더 많은 토큰 비용이지만 더 많은 렌즈를 위해/adamsreview:review --ensemble) 실행.- 선택적으로,
/adamsreview:add <붙여넣기...>를 실행하여 병렬 리뷰의 발견 사항을 주입. - 선택적으로,
/adamsreview:walkthrough [threshold]를 실행하여 불확실한 발견 사항을 수동 검토(기본 임계값 60). /adamsreview:fix를 실행하여 검증된 발견 사항을 회귀 되돌림과 함께 자동 수정.
가격 참고
adamsreview는 일반 Claude Code 구독(최대 요금제 권장)으로 실행됩니다. /ultrareview와 달리, 추가 사용 풀에서 요금이 청구되지 않습니다.
📖 전체 소스 읽기: HN AI Agents
👀 See Also

다중 에이전트 AI 시스템 비교: Anthropic의 Harness 대 Agyn의 엔지니어링 조직 모델
Anthropic은 장기 실행 애플리케이션 개발을 위한 하네스 설계를 발표한 반면, Agyn의 팀 기반 자율 소프트웨어 엔지니어링을 위한 다중 에이전트 시스템은 지난달 오픈소스로 공개되었습니다. 두 시스템 모두 단일 에이전트 모델을 거부하고 역할 분리, 구조화된 인계, 검토 루프를 선호합니다.

클로드 코드 스킬은 딥마인드 알레테이아와 앤트로픽 하네스 접근법을 결합한 것입니다.
Claude Code 스킬은 Planner→Generator→Evaluator→Reviser 파이프라인을 구현하여 DeepMind의 Aletheia 수학 연구 에이전트와 Anthropic의 다중 에이전트 코딩 아키텍처를 결합합니다. 여기에 '블라인드 사전 분석'을 추가했는데, 평가자가 후보 코드를 보기 전에 올바른 접근 방식에 대해 추론하는 방식입니다.

샤오전: 근본 원인을 세 단계 깊이 파고드는 클로드 코드 기술
샤오전(小真)은 직접적인 조언을 제공하기보다 사용자가 실제로 무엇에 고민하는지 파악하도록 돕기 위해 세 가지 메커니즘—선물, 세 단계 깊이 파고들기, 예측—을 사용하는 Claude Code 스킬입니다. 한 줄의 curl 명령어로 설치되며 Claude Code에서 /小真을 입력하면 활성화됩니다.

MLJAR Studio: 로컬 AI 데이터 분석가, 재현 가능한 노트북 생성
MLJAR Studio는 자연어 질문을 로컬에서 실행되는 Python 노트북으로 변환하고, 테이블형 데이터를 위한 AutoML과 Ollama를 통한 로컬 LLM 지원을 제공하는 데스크톱 앱입니다.