Abra

비즈니스 요구사항에서 AI Agent 개발까지 전 과정을 자동화하는 선언형 멀티에이전트 플러그인

개요

Abra는 자연어로 비즈니스 요구사항을 입력하면 Dify 워크플로우 DSL 생성 → 프로토타이핑 → 개발계획서 → AI Agent 개발까지 전 과정을 자동화하는 선언형 멀티에이전트 플러그인입니다.

핵심 기능

기능	설명
시나리오 생성	서비스 목적을 입력하면 다양한 관점(업무자동화, 고객경험, 비용절감 등)의 요구사항 시나리오 N개 자동 생성 및 사용자 선택
DSL 자동생성	선택된 시나리오를 기반으로 Dify Workflow DSL(YAML) 자동 생성 및 문법·구조 사전 검증
프로토타이핑	생성된 DSL을 Dify에 자동 Import → Publish → Run하여 프로토타이핑 수행. 에러 발생 시 DSL 수정 → 재검증 → 재시도 루프 자동 실행
개발계획서 작성	검증된 DSL과 시나리오를 기반으로 기술스택, 아키텍처, 모듈 설계, 테스트 전략을 포함한 개발계획서 자동 생성
AI Agent 개발	개발계획서에 따라 코드 기반(LangChain/LangGraph 등)으로 AI Agent 구현
Dify 환경 구축	Docker Compose로 로컬 Dify 환경 자동 구축 및 설정

작업 흐름 (5단계)

STEP 1          STEP 2          STEP 3          STEP 4          STEP 5
비즈니스        Dify DSL        Dify            개발계획서      AI Agent
시나리오 ──────▶ 자동생성 ──────▶ 프로토타이핑 ──▶ 작성 ──────────▶ 개발
(Human+AI)     (AI)            (AI)            (AI)            (AI)

              ◀──── 에러 시 DSL 수정 루프 (Iterative) ────▶

단계	입력	출력
STEP 1: 시나리오 생성	서비스 목적 + 생성 갯수	선택된 시나리오 문서
STEP 2: DSL 자동생성	시나리오 문서	Dify YAML DSL 파일
STEP 3: 프로토타이핑	DSL 파일	검증된 DSL (Export)
STEP 4: 개발계획서 작성	검증된 DSL + 시나리오	개발계획서
STEP 5: AI Agent 개발	개발계획서 + DSL	프로덕션 코드 또는 Dify 앱

설치

사전 요구사항

Abra 플러그인을 사용하기 위해 다음 환경이 필요합니다:

항목	요구사항
Claude Code CLI	설치 가이드 참조
Docker	20.10+ (Dify 로컬 환경 구축 필요)
Docker Compose	2.0+ (Dify 멀티 컨테이너 관리)
Python	3.10+ (커스텀 도구 실행)
메모리	4 GiB 이상 (Dify 컨테이너)
디스크	5 GiB 이상 (Dify 이미지 + 데이터)

플러그인 설치

방법 1: 마켓플레이스 — GitHub

1단계: GitHub 마켓플레이스 등록

claude plugin marketplace add unicorn-plugins/abra

2단계: 플러그인 설치

claude plugin install abra@abra

방법 2: 마켓플레이스 — 로컬

1단계: 저장소 클론

git clone https://github.com/unicorn-plugins/abra.git
cd abra

2단계: 로컬 마켓플레이스 등록

claude plugin marketplace add ./abra --name abra

3단계: 플러그인 설치

claude plugin install abra@abra

4단계: Dify 환경 구축 및 초기 설정

방법 1의 3단계와 동일하게 진행합니다:

/abra:setup

처음 GitHub을 사용하시나요?

GitHub 마켓플레이스 사용이 처음이라면 GitHub 플러그인 설치 가이드를 참조하세요.

업그레이드

Git Repository 마켓플레이스

GitHub에서 설치한 경우:

# 1. 마켓플레이스 갱신 (원격 저장소에서 최신 코드 가져오기)
claude plugin marketplace update abra

# 2. 플러그인 업데이트
claude plugin update abra@abra

로컬 마켓플레이스

로컬에서 설치한 경우:

# 1. 저장소에서 최신 코드 가져오기
cd abra
git pull

# 2. 플러그인 업데이트
claude plugin update abra@abra

갱신이 반영되지 않는 경우:

플러그인을 제거한 후 재설치합니다:

claude plugin uninstall abra@abra
claude plugin install abra@abra

사용법

사용법 동영상 보기:
아래 링크의 압축파일 다운로드 후 압축 해제하여 각 일련번호별로 실행 하세요. https://drive.google.com/file/d/1t3j-sM3Fx3P-UeUZSyezu24UO_4mfte1/view?usp=drive_link

슬래시 명령

명령어	설명
`/abra:scenario`	STEP 1: 비즈니스 시나리오 생성
`/abra:dsl-generate`	STEP 2: Dify Workflow DSL 자동 생성
`/abra:prototype`	STEP 3: Dify 프로토타이핑 (Import/Publish/Run)
`/abra:dev-plan`	STEP 4: 개발계획서 작성
`/abra:develop`	STEP 5: AI Agent 개발 (Dify 또는 코드 기반)
`/abra:setup`	Dify 환경 구축 및 플러그인 초기 설정
`/abra:help`	사용 안내

사용 예시

빠른 시작 (전체 5단계 자동 실행)

비즈니스 요구사항 한 줄만 입력하면 AI Agent 개발까지 전 과정 자동화:

에이전트 만들어줘: 고객 지원 챗봇. 자주 묻는 질문에 자동으로 답변하고,
복잡한 문제는 인간 상담원에게 에스컬레이션.

Abra는 자동으로 core 스킬을 통해 의도를 분류하고 scenario 스킬부터 시작하여 develop 스킬까지 순차 실행합니다.

STEP 0: 사전 환경 준비

각 STEP을 독립적으로 실행 가능합니다:

/abra:setup

Setup 상세보기

Dify 환경 구축부터 플러그인 설정까지 자동으로 진행합니다:

Docker & Docker Compose 설치 여부 자동 확인
Dify 소스 다운로드 (기본: ~/workspace/dify)
환경 변수 파일 생성 (.env)
Docker Compose 컨테이너 실행
컨테이너 상태 확인 및 헬스체크
관리자 계정 생성 안내 (http://localhost/install)
Groq 모델 프로바이더 자동 설정
Dify 접속 정보 입력 (Base URL, Email, Password)
gateway/.env 파일 생성
Python 가상환경 생성
의존성 설치 (httpx, python-dotenv, pyyaml)
Dify 연결 테스트

STEP 1: 시나리오 생성

/abra:scenario

시나리오 생성 상세보기

입력:

서비스 목적 (예: "고객 지원 챗봇")
생성할 시나리오 갯수 (기본값: 3)
결과 저장 디렉토리 (기본값: output/)

출력:

다양한 관점(업무자동화, 고객경험, 비용절감, 의사결정, 협업효율화)의 N개 시나리오 생성
각 시나리오의 관점·서비스명·핵심가치를 요약한 비교표 제시
사용자가 하나를 선택 → output/scenario.md 저장

STEP 2: DSL 자동생성

/abra:dsl-generate

DSL 자동생성 상세보기

입력:

STEP 1에서 선택된 scenario.md 자동 로드

출력:

Dify Workflow DSL(YAML) 자동 생성
노드 설계(Start, LLM, Knowledge Retrieval, Tool, IF/ELSE, End 등)
엣지(Edge) 연결 및 변수 설정
프롬프트 템플릿 작성
DSL 구조 설명서
결과: output/{app-name}.dsl.yaml 저장

STEP 3: 프로토타이핑

/abra:prototype

프로토타이핑 상세보기

입력:

STEP 2에서 생성된 DSL 파일 자동 로드

프로세스:

DSL 사전 검증 (validate_dsl)
Dify에 Import
워크플로우 Publish
워크플로우 Run (테스트 실행)
에러 발생 시:
- DSL 수정
- 사전 검증 재실행
- Update & 재실행 (자동 루프)
성공 시 Export로 검증된 DSL 확보

출력:

검증 완료된 DSL 파일
Dify 앱 ID (배포된 워크플로우)
실행 결과 로그

STEP 4: 개발계획서 작성

/abra:dev-plan

개발계획서 상세보기

입력:

검증된 DSL + 시나리오 자동 로드
비기능요구사항 추가 입력:
- 기술스택 선호 (예: Python/Node.js, LangChain/LangGraph)
- 배포 환경 (예: Docker, K8s, 서버리스)
- 성능/보안 요건
- 기타 제약

출력:

기술스택 및 아키텍처 정의
모듈별 개발 범위 및 순서
프롬프트 최적화 계획
API 설계서 / 데이터 모델
테스트 전략 및 배포 계획
결과: output/dev-plan.md 저장

STEP 5: AI Agent 개발

/abra:develop

개발 상세보기

입력:

개발계획서 + 검증된 DSL 자동 로드

코드 기반 구현:

DSL 참조하여 LangChain/LangGraph 등으로 구현
테스트 코드 자동 생성 및 실행
빌드 오류 자동 수정 (/oh-my-claudecode:build-fix)
QA 검증 자동 실행 (/oh-my-claudecode:ultraqa)

출력:

프로덕션 코드 + 테스트 통과 보고서

자동 라우팅 (Core 스킬)

사용자 요청을 자동으로 분석하여 적절한 스킬로 라우팅:

사용자 요청	라우팅 대상
"에이전트 만들어", "Agent 개발", "워크플로우 자동화"	전체 5단계 순차 실행
"시나리오 생성", "요구사항 정의"	STEP 1: `/abra:scenario`
"DSL 생성", "워크플로우 DSL"	STEP 2: `/abra:dsl-generate`
"프로토타이핑", "Dify 업로드"	STEP 3: `/abra:prototype`
"개발계획서 써줘"	STEP 4: `/abra:dev-plan`
"코드 개발", "Agent 구현"	STEP 5: `/abra:develop`
"Dify 설치", "Docker 실행"	`/abra:setup`
"설정해줘", "초기 설정"	`/abra:setup`

결과 산출물

각 단계 완료 후 output/ 디렉토리에 다음 파일 생성:

파일	설명
`scenario.md`	STEP 1에서 선택된 비즈니스 시나리오
`{app-name}.dsl.yaml`	STEP 2에서 생성 & STEP 3에서 검증된 Dify DSL
`dev-plan.md`	STEP 4에서 생성된 개발계획서
`{app-name}-code/`	STEP 5-Option B에서 생성된 프로덕션 코드 (Python/Node.js)
`test-results.log`	테스트 실행 결과

에이전트 구성

에이전트	역할	티어
scenario-analyst	비즈니스 시나리오 분석 및 생성	MEDIUM
dsl-architect	Dify Workflow DSL 설계	HIGH
prototype-runner	Dify 프로토타이핑 자동화	MEDIUM
plan-writer	개발계획서 작성	MEDIUM
agent-developer	AI Agent 구현	HIGH

스킬 구성

스킬	유형	역할
core	핵심스킬	의도 분류 및 라우팅
setup	설정스킬	Dify 환경 구축 및 플러그인 설정
help	유틸리티스킬	사용 안내
scenario	지휘자스킬	STEP 1 시나리오 생성
dsl-generate	지휘자스킬	STEP 2 DSL 자동생성
prototype	지휘자스킬	STEP 3 프로토타이핑
dev-plan	지휘자스킬	STEP 4 개발계획서 작성
develop	지휘자스킬	STEP 5 AI Agent 개발

요구사항

필수 도구

도구	버전	용도
Docker	20.10+	Dify 컨테이너 실행
Docker Compose	2.0+	Dify 멀티 컨테이너 관리
Python	3.10+	커스텀 도구 실행

런타임 호환성

런타임	지원
Claude Code	✅
Codex CLI	미검증
Gemini CLI	미검증

시스템 요구사항

항목	최소 사양	권장 사양
CPU	2 Core	4 Core 이상
RAM	4 GiB	8 GiB 이상
디스크	5 GiB	20 GiB 이상

소프트웨어 의존성

Dify

로컬 Docker Compose 기반 설치
Docker 이미지 크기: ~3-4 GiB

Python 라이브러리 (gateway/requirements.txt)

httpx>=0.27.0           # 비동기 HTTP 클라이언트 (Dify API 호출)
python-dotenv>=1.0.0    # 환경 변수 로더 (.env 파일)
pyyaml>=6.0             # YAML 파서 (DSL 검증)

디렉토리 구조

abra/
├── .claude-plugin/                 # 플러그인 메타데이터
│   ├── plugin.json
│   └── marketplace.json
├── agents/                         # 5개 에이전트
│   ├── scenario-analyst/          # 시나리오 분석
│   ├── dsl-architect/             # DSL 설계
│   ├── prototype-runner/          # 프로토타이핑 실행
│   ├── plan-writer/               # 개발계획서 작성
│   └── agent-developer/           # Agent 개발
├── skills/                         # 8개 스킬
│   ├── core/                      # 의도 분류 및 라우팅
│   ├── setup/                     # Dify 환경 구축 및 플러그인 설정
│   ├── help/                      # 사용 안내
│   ├── scenario/                  # STEP 1
│   ├── dsl-generate/              # STEP 2
│   ├── prototype/                 # STEP 3
│   ├── dev-plan/                  # STEP 4
│   └── develop/                   # STEP 5
├── gateway/                        # 런타임 매핑 및 도구
│   ├── install.yaml
│   ├── runtime-mapping.yaml
│   ├── requirements.txt
│   ├── .env.example
│   └── tools/
│       ├── dify_cli.py
│       ├── dify_client.py
│       ├── config.py
│       └── validate_dsl.py
├── commands/                       # 슬래시 명령 진입점
│   ├── setup.md
│   ├── help.md
│   ├── scenario.md
│   ├── dsl-generate.md
│   ├── prototype.md
│   ├── dev-plan.md
│   └── develop.md
├── docs/
│   └── develop-plan.md            # 플러그인 개발계획서
└── README.md                       # 본 가이드

예제

프로젝트	설명	링크
전시정보 카드뉴스	Abra 플러그인으로 생성한 전시·공연 정보 카드뉴스 AI Agent	GitHub

라이선스

Abra 플러그인은 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

저작권

라이선스 텍스트

MIT License

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

오픈소스 의존성

Abra 플러그인은 다음 오픈소스 소프트웨어를 사용함:

라이브러리	버전	라이선스
`httpx`	≥0.27.0	BSD
`python-dotenv`	≥1.0.0	BSD
`pyyaml`	≥6.0	MIT
`Dify`	Latest	AGPL-3.0

기여 및 지원

버그 리포트, 기능 요청, 기여는 다음 경로로:

GitHub Issues: https://github.com/unicorn-plugins/abra/issues
GitHub Discussions: https://github.com/unicorn-plugins/abra/discussions

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 45 Commits
.claude-plugin		.claude-plugin
.playwright-mcp		.playwright-mcp
agents		agents
commands		commands
gateway		gateway
resources		resources
skills		skills
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
README.md		README.md

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

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개요

핵심 기능

작업 흐름 (5단계)

설치

사전 요구사항

플러그인 설치

방법 1: 마켓플레이스 — GitHub

방법 2: 마켓플레이스 — 로컬

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업그레이드

Git Repository 마켓플레이스

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사용법

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사용 예시

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STEP 0: 사전 환경 준비

STEP 1: 시나리오 생성

STEP 2: DSL 자동생성

STEP 3: 프로토타이핑

STEP 4: 개발계획서 작성

STEP 5: AI Agent 개발

자동 라우팅 (Core 스킬)

결과 산출물

에이전트 구성

스킬 구성

요구사항

필수 도구

런타임 호환성

시스템 요구사항

소프트웨어 의존성

Dify

Python 라이브러리 (gateway/requirements.txt)

디렉토리 구조

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저작권

라이선스 텍스트

오픈소스 의존성

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