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npx claudepluginhub unicorn-plugins/abra자연어 한마디로 AI Agent를 자동 생성하는 플러그인
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비즈니스 요구사항에서 AI Agent 개발까지 전 과정을 자동화하는 선언형 멀티에이전트 플러그인
Abra는 자연어로 비즈니스 요구사항을 입력하면 Dify 워크플로우 DSL 생성 → 프로토타이핑 → 개발계획서 → AI Agent 개발까지 전 과정을 자동화하는 선언형 멀티에이전트 플러그인(DMAP)입니다.
| 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 |
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 |
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) |
1단계: GitHub 마켓플레이스 등록
claude plugin marketplace add unicorn-plugins/abra
2단계: 플러그인 설치
claude plugin install abra@abra
3단계: Dify 환경 구축 및 플러그인 초기 설정
/abra:setup
Dify 환경 구축부터 플러그인 설정까지 자동으로 진행합니다:
~/workspace/dify).env)http://localhost/install)gateway/.env 파일 생성httpx, python-dotenv, pyyaml)설정 완료 후 다음 명령어로 사용 가능합니다:
/abra:scenario # STEP 1: 시나리오 생성
/abra:dsl-generate # STEP 2: DSL 자동생성
/abra:prototype # STEP 3: 프로토타이핑
/abra:dev-plan # STEP 4: 개발계획서 작성
/abra:develop # STEP 5: AI Agent 개발
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
GitHub 마켓플레이스 사용이 처음이라면 GitHub 플러그인 설치 가이드를 참조하세요.
GitHub에서 설치한 경우:
# 1. 마켓플레이스 갱신 (원격 저장소에서 최신 코드 가져오기)
claude plugin marketplace update abra
# 2. 플러그인 업데이트
claude plugin update abra@abra
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
| 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 |
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.
각 STEP을 독립적으로 실행 가능합니다:
/abra:scenario
입력:
output/)출력:
output/scenario.md 저장/abra:dsl-generate
입력:
scenario.md 자동 로드출력:
output/{app-name}.dsl.yaml 저장/abra:prototype
입력: