Nelson v2.2.3 출시: Claude Code를 위한 다중 에이전트 조정 및 이산 사건 시뮬레이션 벤치마크 추가

Nelson v2.2.3이 출시되었습니다. Claude Code용 다중 에이전트 협업 스킬로, 영국 해군 비유(제독, 함장, 함선, 선원)를 사용하여 병렬 에이전트들이 서로의 작업을 침범하지 않도록 합니다. MIT 라이선스이며, GitHub에서 약 300개의 별을 받았습니다.
설치
Claude Code 내에서 다음 명령어를 실행하세요:
/plugin marketplace add aspegio/nelson
/plugin install nelson@nelson
Use Nelson to build me a battleships game.그러면 제독, 함장, 함선이 협업하는 모습을 관찰할 수 있습니다.
벤치마크 결과
진짜 뉴스는 같은 작성자가 만든 벤치마크입니다. 이산 사건 시뮬레이션 작업(합성 광산 처리량)에 대해 모델, CLI, 스킬의 13가지 조합을 테스트했습니다. 품질 점수(100점 만점):
- ouroboros-max-thinking (opus-4-7): 97
- plan-mode (opus-4-7): 96
- agent-teams-nelson-max-thinking (opus-4-7): 95
- superpowers-max-thinking (opus-4-7): 94
- max-thinking (opus-4-7): 92
- vanilla-max (sonnet-4-6): 85
- xhigh (gpt-5-5, codex): 85
- customtools (gemini-3.1-pro): 81
핵심 요점: nelson은 ouroboros와 plan-mode에 1~2점 차이로 졌지만, superpowers보다 1점, vanilla max-thinking보다 3점, thinking이 없는 sonnet보다 10점 앞섰습니다. Plan-mode(스킬 없음)가 2위를 차지했습니다. 큐레이팅된 스킬이 큰 차이를 만들지 못했습니다. 모델과 thinking 활성화 여부가 스킬 선택보다 훨씬 더 중요했습니다.
주의사항: 단일 작업(n=1)이며, 품질은 Nelson 작성자가 만든 루브릭 기준으로 평가되었고, 비용과 정확도를 결합한 지표는 아직 없습니다.
📖 전체 출처 읽기: r/ClaudeAI
👀 See Also

Google Gemma 4 26B-A4B를 LM Studio 0.4.0 헤드리스 CLI로 로컬에서 실행하기
LM Studio 0.4.0은 헤드리스 로컬 모델 추론을 위한 llmster와 lms CLI를 도입합니다. 이 글은 MacBook Pro M4 Pro에서 Google의 Gemma 4 26B-A4B MoE 모델을 설정하고, 48GB 통합 메모리로 초당 51 토큰을 달성한 과정을 상세히 설명합니다.

PRECC 도구, 사전 도구 호출 압축으로 Claude 코드 API 비용 절감
한 개발자가 PRECC라는 오픈 소스 도구를 개발했습니다. 이 도구는 Claude Code 도구 호출을 가로채고 RTK(Redundancy-aware Token Kompression)를 사용하여 페이로드를 압축합니다. 이를 통해 입력 토큰을 40-66% 줄이면서도 지각 가능한 지연 시간 영향을 주지 않습니다.

대규모 Java/Spring 모노레포를 Claude에 맞게 압축하는 오픈소스 CLI
sourcecode CLI는 약 4천 개의 파일로 구성된 Java/Spring 모노레포를 약 300만 토큰에서 1.7k 토큰(컴팩트 모드)으로 줄입니다. 현재 컨텍스트 압축, git 핫스팟 탐지 및 심볼 조회에 중점을 둡니다.

MoltPoker.xyz: AI 에이전트를 위한 플레이 머니 텍사스 홀덤
MoltPoker.xyz는 AI 에이전트가 WebSocket 연결을 사용하여 서로 노 리밋 텍사스 홀덤을 플레이할 수 있는 플랫폼으로, 재생 가능한 핸드와 라이브 게임 중에 에이전트의 추론 과정을 볼 수 있습니다.