Sub Kopring Engineer
- 3 repo stars
- Updated May 4, 2026
- hungrytech/hungrytech-claude-skills
Build Kotlin/Java Spring Boot services with an agent that verifies project conventions.
About
A Kotlin/Java Spring Boot ('Kopring') workflow agent that implements backend code while verifying it against project conventions. A developer uses it to develop JVM backend services consistently.
- Kotlin/Java Spring Boot
- Convention verification
- Backend workflow agent
Sub Kopring Engineer by the numbers
- Data as of Jul 7, 2026 (Skillselion catalog sync)
/plugin marketplace add hungrytech/hungrytech-claude-skills/plugin install sub-kopring-engineer@hungrytech-pluginsAdd your badge
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| repo stars | ★ 3 |
|---|---|
| Last updated | May 4, 2026 |
| Repository | hungrytech/hungrytech-claude-skills ↗ |
What it does
Build Kotlin/Java Spring Boot services with an agent that verifies project conventions.
README.md
hungrytech-claude-skills
A curated collection of 12 Claude Code plugins that form a complete software engineering team. Each plugin is a specialized expert agent — no runtime build system, just shell scripts and SKILL.md prompts.
Team Overview
User Request
│
▼
sub-team-lead (classify & route)
├── Single domain → Direct delegation to one expert
├── Multi domain → Sequential/parallel multi-expert dispatch
├── Existing skill → Pass-through to matching skill
└── Ambiguous → Ask user for clarification
Expert Roster
| # | Expert | Command | Role |
|---|---|---|---|
| 1 | sub-team-lead | /sub-team-lead |
Team orchestrator — classifies requests, routes to experts |
| 2 | sub-kopring-engineer | /sub-kopring-engineer |
Kotlin/Java Spring Boot development (Hexagonal Architecture) |
| 3 | sub-test-engineer | /sub-test-engineer |
Type-driven test generation (Java/Kotlin/TypeScript/Go) |
| 4 | sub-api-designer | /sub-api-designer |
Contract-first API design (OpenAPI 3.1) |
| 5 | sub-code-reviewer | /sub-code-reviewer |
Code review & refactoring (SOLID, code smells, tech debt) |
| 6 | sub-devops-engineer | /sub-devops-engineer |
DevOps/CI-CD (Docker, GitHub Actions, K8s, Terraform) |
| 7 | sub-performance-engineer | /sub-performance-engineer |
Performance analysis & optimization (JVM, DB, load testing) |
| 8 | engineering-workflow | /engineering-workflow |
Architecture decisions across DB/BE/IF/SE domains |
| 9 | numerical | /numerical |
Numerical computing verification (Python/Dart) |
| 10 | plugin-introspector | /plugin-introspector |
Plugin monitoring & self-improvement |
| 11 | claude-autopilot | /claude-autopilot |
Time-bounded autonomous task orchestration |
| 12 | sub-frontend-engineer | /sub-frontend-engineer |
React/Vite frontend development (components, state, build) |
| 13 | sub-codebase-explorer | /sub-codebase-explorer |
Multi-language codebase analysis: dependency graphs, Git hotspots, dead code, MSA API/event topology (per-call/per-topic markdown auto-generation), ARCHITECTURE/ONBOARDING |
Pick Your Team
You don't need all 13 experts. Install only the ones that match your workflow.
Presets by Role
| If you are... | Recommended experts | Install |
|---|---|---|
| Backend developer (Kotlin/Java) | kopring + test + code-reviewer | 3 plugins |
| Backend + API design | kopring + test + api-designer + code-reviewer | 4 plugins |
| Full-stack team | team-lead + kopring + test + api-designer + code-reviewer + devops + frontend | 7 plugins |
| Performance-focused | kopring + test + performance | 3 plugins |
| Architecture/decision-making | engineering-workflow + code-reviewer | 2 plugins |
| Joining a legacy / MSA project | codebase-explorer + code-reviewer + test | 3 plugins |
| Everything | All 13 | 13 plugins |
Standalone Experts (no dependencies)
Every expert works independently. There are no required dependencies between plugins.
# Example: Install only code-reviewer and test-engineer
/plugin install sub-code-reviewer@hungrytech-plugins
/plugin install sub-test-engineer@hungrytech-plugins
sub-team-lead is useful when you have 3+ experts installed — it auto-routes your requests. With 1-2 experts, just call them directly.
Sister-skill Integration (optional, not required)
When multiple experts are installed, they can hand off work to each other. This is automatic — no configuration needed. If a sister skill isn't installed, the expert simply skips the handoff and continues on its own.
sub-api-designer ──design──→ sub-kopring-engineer ──implement──→ sub-test-engineer
│ │
└── works fine alone works fine alone
sub-api-designer ──spec──→ sub-frontend-engineer ──UI──→ sub-devops-engineer
│ │ │
└── works fine alone └── works fine alone └── works fine alone
Install
Marketplace:
/plugin marketplace add hungrytech/hungrytech-claude-skills
/plugin install <skill-name>@hungrytech-plugins
Manual (single plugin):
git clone https://github.com/hungrytech/hungrytech-claude-skills.git
cp -r plugins/<skill-name>/skills/<skill-name> /path/to/project/.claude/skills/
Manual (multiple plugins):
git clone https://github.com/hungrytech/hungrytech-claude-skills.git
for skill in sub-kopring-engineer sub-test-engineer sub-code-reviewer; do
cp -r plugins/$skill/skills/$skill /path/to/project/.claude/skills/
done
Architecture
2-Layer Skill Structure
Every plugin shares the same core pattern:
- SKILL.md — Entry point that Claude Code reads. Core prompt + workflow definition.
- resources/ — On-demand loading per phase. Only injected when that phase starts (token efficiency).
Plugin Directory Layout
plugins/{expert-name}/
├── .claude-plugin/
│ └── plugin.json # Hook definitions (PreToolUse/PostToolUse/Stop)
└── skills/{expert-name}/
├── SKILL.md # Entry point — core prompt & workflow
├── resources/ # Phase-specific protocol docs
├── references/ # Static reference material
├── scripts/ # Deterministic shell scripts (bash + jq)
└── templates/ # Code/config generation templates
Hook System
Hooks in plugin.json automate quality gates:
| Hook | When | Examples |
|---|---|---|
| PreToolUse | Before Edit/Write | Block secret file access, block production files |
| PostToolUse | After Edit/Write | Auto-lint (ktlint, ruff), log changes |
| Stop | Session end | Run tests as quality gate |
Shell Script Principles
- Zero external dependencies: bash + jq + git only
- Deterministic: No LLM calls — pattern matching and validation only
- macOS compatible: bash 3.2+ (no
declare -A, no bash 4+ features) - Cache location:
~/.claude/cache/
Experts
sub-team-lead
Team orchestrator that classifies user requests and routes them to the appropriate expert(s).
Workflow: Classify → Route → Coordinate → Synthesize
/sub-team-lead
"Kotlin API 설계하고 테스트 생성해줘"
The classifier script (classify-request.sh) uses keyword matching to identify which expert(s) should handle a request. For multi-domain requests, it dispatches to multiple experts in sequence or parallel.
Routing patterns:
| Pattern | Example |
|---|---|
| Sequential pipeline | API design → Controller implementation → Test generation → Deploy |
| Parallel fan-out | Code review + Performance analysis simultaneously |
| Feedback loop | API design ↔ Code review (design → review → fix → re-review) |
| Escalation | Low confidence → re-route through team lead |
Keywords: "team lead", "팀 리드", "프로젝트 설정", "기술 스택", "어떤 전문가", "who should", "coordinate"
sub-kopring-engineer
Kotlin/Java Spring Boot implementation agent with convention verification.
Workflow: Brainstorm → Plan → Implement → Verify
/sub-kopring-engineer
Order 취소 기능 구현해줘. loop 3
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| All-in-one | Order 취소 기능 |
Full pipeline, single pass |
| Loop | Order 취소. loop 3 |
Repeats Verify up to 3 times |
| Per-phase | plan: 결제 취소 |
Runs only the specified phase |
| Verify-only | verify loop 2 |
Verifies current code twice |
| Dry run | Order 취소. dry-run |
Stops after Plan, no file changes |
Convention checks (25 items, 7 categories): Architecture layer deps, style (constructor injection, no @Autowired), naming (*JpaEntity, *RestController), JOOQ, test patterns, JPA, git conventions. All checks run as shell commands — zero LLM tokens.
Pattern learning: learn-patterns.sh extracts base classes, annotations, naming patterns from source code and caches them. capture-task-patterns.sh detects new patterns after each verify loop.
sub-test-engineer
Type-driven test generation for Java/Kotlin/TypeScript/Go backends.
Workflow: Analyze → Strategize → Generate → Validate
/sub-test-engineer
OrderService 테스트 생성. loop 3
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| All-in-one | OrderService 테스트 생성 |
Full pipeline |
| Loop | loop 3 |
Repeats Validate 3 times |
| Coverage target | coverage-target 80% |
Loops until target met |
| Technique | property-test: OrderValidator |
Runs only the specified technique |
Type extraction: 3-stage pipeline — ast-grep (structural) → LLM (semantic) → ClassGraph (bytecode). Derives test cases from sealed classes, enums, validation annotations.
Validation: compile → execute → coverage → mutation test → quality evaluation. With 5+ targets, Agent Teams run tests in parallel (~60% time reduction).
sub-api-designer
Contract-first API design agent with OpenAPI 3.1 spec generation.
Workflow: Analyze → Design → Validate → Document
/sub-api-designer
주문 API 설계해줘. REST, 페이지네이션 포함
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| Full pipeline | 주문 API 설계 |
Analyze → Design → Validate → Document |
| Breaking change | breaking-change: v1 vs v2 |
Detect breaking changes between versions |
| Mock | mock: order-api.yaml |
Generate mock server from spec |
| Validate only | validate: api-spec.yaml |
Validate existing OpenAPI spec |
Capabilities: OpenAPI 3.1 spec generation, breaking change detection, REST patterns (pagination, filtering, RFC 7807 error responses), mock server setup, contract test stub generation.
Sister-skill integration: → sub-kopring-engineer (controller implementation) → sub-test-engineer (contract tests) → engineering-workflow SE (API security review)
sub-code-reviewer
Language-agnostic code review and refactoring agent.
Workflow: Scan → Analyze → Propose → Verify
/sub-code-reviewer
OrderService 코드 리뷰해줘
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| Full review | review: src/order/ |
Complete code review pipeline |
| Refactor | refactor: OrderService |
Focused refactoring suggestions |
| Debt report | debt-report |
Tech debt quantification |
| Complexity | complexity: src/ |
Complexity metrics analysis |
Analysis: SOLID violations, code smells (God class, Feature Envy, Long Method, etc.), cyclomatic/cognitive complexity, Martin Fowler refactoring catalog-based diff suggestions.
Tech debt formula: Debt Score = Σ(severity × frequency × fix_cost) — prioritized improvement plan.
Scripts: detect-language.sh (language detection), measure-complexity.sh (basic complexity metrics)
sub-devops-engineer
DevOps/CI-CD agent for infrastructure and deployment.
Workflow: Discover → Design → Generate → Validate
/sub-devops-engineer
GitHub Actions CI/CD 파이프라인 만들어줘
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| Full pipeline | CI/CD 파이프라인 설계 |
Discover → Design → Generate → Validate |
| Dockerfile | dockerfile: Spring Boot |
Generate optimized Dockerfile |
| Pipeline | pipeline: GitHub Actions |
CI/CD pipeline generation |
| K8s | k8s: deployment |
Kubernetes manifest generation |
| Terraform | terraform: AWS ECS |
Terraform module generation |
Templates: Multi-stage Dockerfile, GitHub Actions CI/CD, K8s Deployment/Service, Terraform modules.
Capabilities: Dockerfile best practices (multi-stage, non-root, layer caching), CI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI), Kubernetes patterns, Terraform IaC, deployment strategies (Blue-Green, Canary, Rolling), secret management.
sub-performance-engineer
Performance analysis and optimization agent.
Workflow: Baseline → Analyze → Optimize → Validate
/sub-performance-engineer
주문 API 성능 분석해줘. slow query 포함
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| Full pipeline | 성능 분석 |
Baseline → Analyze → Optimize → Validate |
| JVM profile | jvm-profile |
JVM heap/GC/thread analysis |
| DB analyze | db-analyze: OrderRepository |
Query plan analysis, N+1 detection |
| Load test | load-test: order-api |
k6/Gatling scenario generation |
| Cache strategy | cache-strategy |
Caching layer design |
Capabilities: JVM profiling (JFR, async-profiler, heap/GC/thread), DB query optimization (EXPLAIN, slow query, N+1 detection), load testing (k6, Gatling), connection pool sizing, caching strategies, response time budget allocation.
Scripts: detect-performance-stack.sh (JVM/DB/cache detection), analyze-slow-query.sh (N+1 and query pattern detection)
engineering-workflow
Routes architecture queries across DB, BE, IF, SE domains using 60+ micro-agents.
Workflow: Classify → Route → Execute → Resolve → Synthesize
/engineering-workflow
"Design a multi-tenant architecture with tenant isolation"
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| Query | "index design for large tables" |
Full pipeline |
| Analyze | analyze: current sharding strategy |
Deep analysis |
| Compare | compare: PostgreSQL vs CockroachDB |
Trade-off matrix |
| Recommend | recommend: caching strategy |
Recommendation-first |
Scripts: classify-query.sh (domain classification), resolve-constraints.sh (conflict detection), audit-analysis.sh (quality checks), format-output.sh (output formatting)
numerical
Numerical computing verification and optimization for Python/Dart.
Workflow: Analyze → Verify → Optimize
/numerical
numpy broadcasting 검증. loop 2
Capabilities: IEEE 754 floating-point analysis, broadcasting validation, dtype tracking, SIMD/GPU optimization, numerically stable algorithm suggestions (log-sum-exp, Kahan summation, Welford's algorithm).
plugin-introspector
Meta-plugin that monitors other plugins and suggests improvements.
/plugin-introspector dashboard
/plugin-introspector quick-scan --target my-plugin
| Command | What it does |
|---|---|
status |
Session overview |
dashboard |
htop-style live monitoring |
analyze |
Workflow deep-dive |
tokens |
Token usage analysis |
quick-scan |
Plugin structure & security check |
optimize |
APE loop-based prompt optimization |
claude-autopilot
Time-bounded autonomous execution orchestrator.
/claude-autopilot
API 엔드포인트 리팩토링하고 테스트 추가해줘. --until 15:30
Accepts a directive and deadline, then autonomously decomposes tasks, executes them, and manages time budget. Includes safety guardrails (no destructive ops, secret file protection, scope enforcement).
Time levels: NORMAL (>50%) → AWARE (30-50%) → CAUTION (15-30%) → WIND_DOWN (5-15%) → CRITICAL (<5%)
sub-frontend-engineer
React/Vite/TypeScript frontend development agent.
Workflow: Discover → Design → Implement → Verify
/sub-frontend-engineer
로그인 페이지 만들어줘
| Mode | Example | Behavior |
|---|---|---|
| Full cycle | 로그인 페이지 만들어줘 |
Discover → Design → Implement → Verify |
| Component | component: UserCard |
Single component generation |
| Page | page: /dashboard |
Page-level generation with routing |
| Hook | hook: useAuth |
Custom hook generation |
| Style | style: 다크 모드 추가 |
Tailwind theme/style config |
Tech stack: React 18+, Vite, TypeScript, Tailwind CSS, React Router, Zustand, TanStack Query.
Testing: Vitest + React Testing Library (unit/integration), Playwright (E2E).
Scripts: detect-frontend-stack.sh (stack detection), measure-bundle-size.sh (bundle analysis)
Sister-skill integration: → sub-api-designer (API client hooks) → sub-test-engineer (test strategy) → sub-code-reviewer (code review) → sub-devops-engineer (build + deploy)
Keywords: "react", "vite", "frontend", "프론트엔드", "component", "컴포넌트", "tailwind", "zustand", "tanstack", "vitest", "프론트", "UI", "페이지", "화면"
sub-codebase-explorer
Multi-language codebase analyzer for legacy projects, polyglot monorepos, and microservices.
Workflow: Discover → Map (+MSA) → Diagnose → Document
# Standalone — full pipeline on current directory
/sub-codebase-explorer
# MSA mode — generate per-call/per-topic markdown files
/sub-codebase-explorer msa /path/to/microservices-monorepo
# Other modes
/sub-codebase-explorer hotspot
/sub-codebase-explorer graph ./services
/sub-codebase-explorer onboard ./legacy-app
| Mode | Example | Output |
|---|---|---|
| Full pipeline | /sub-codebase-explorer |
ARCHITECTURE.md + ONBOARDING.md (+ msa/ if MSA) |
discover |
Stack inventory | discover-stack.json |
graph |
Module dependency graph | dependency-graph.{dot,mmd,json} + cycles |
msa |
MSA topology mapping | msa/00-overview.md + api-calls/*.md (per call) + events/*.md (per topic) + service-dependency-matrix |
hotspot |
Git-based change frequency | hotspot-report.md (top 50 by score) |
deadcode |
Unused exports/functions | deadcode-candidates.json |
onboard |
New-engineer guide | ONBOARDING.md emphasized |
Languages: Kotlin, Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Ruby
MSA detection: Auto-detects HTTP clients (RestTemplate, WebClient, OpenFeign, axios, requests, httpx, net/http), gRPC, message brokers (Kafka, RabbitMQ, SNS/SQS, EventBridge, Spring ApplicationEvent, kafkajs, kafka-go), API gateways. Generates one markdown file per call and per topic — diff/PR-friendly.
Scripts: discover-stack.sh, extract-dependencies.sh, detect-circular-deps.sh (Tarjan SCC), analyze-git-hotspot.sh, detect-deadcode.sh, extract-domain-model.sh, extract-msa-api-calls.sh, extract-msa-events.sh, generate-msa-docs.sh
Sister-skill integration: → sub-code-reviewer (hotspot deep review) → sub-kopring-engineer (Kotlin module impl) → sub-api-designer (detected calls → OpenAPI contracts) → sub-devops-engineer (containerization gaps)
Both invocation paths: Direct (/sub-codebase-explorer) AND sub-team-lead routing — both first-class.
Keywords: "explore", "codebase", "legacy", "dependency graph", "hotspot", "deadcode", "onboarding", "msa", "microservice", "event flow", "sequence diagram", "코드베이스", "레거시", "온보딩", "마이크로서비스", "이벤트 흐름", "구조 분석"
Validation Commands
All scripts run without a build system — bash + jq only:
# Team Lead: Request classification
plugins/sub-team-lead/skills/sub-team-lead/scripts/classify-request.sh "요청 텍스트"
# Kopring: Convention verification
plugins/sub-kopring-engineer/skills/sub-kopring-engineer/scripts/verify-conventions.sh [path]
# Test Engineer: Doc consistency
plugins/sub-test-engineer/skills/sub-test-engineer/scripts/verify-doc-consistency.sh [path]
# API Designer: Framework detection
plugins/sub-api-designer/skills/sub-api-designer/scripts/detect-api-framework.sh [path]
# Code Reviewer: Complexity measurement
plugins/sub-code-reviewer/skills/sub-code-reviewer/scripts/measure-complexity.sh [path]
# DevOps: Infrastructure detection
plugins/sub-devops-engineer/skills/sub-devops-engineer/scripts/detect-infra.sh [path]
# Performance: Slow query analysis
plugins/sub-performance-engineer/skills/sub-performance-engineer/scripts/analyze-slow-query.sh [path]
# Frontend: Stack detection
plugins/sub-frontend-engineer/skills/sub-frontend-engineer/scripts/detect-frontend-stack.sh [path]
# Codebase Explorer: multi-language stack + MSA signals
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/discover-stack.sh [path]
# Codebase Explorer: dependency graph + circular detection
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/extract-dependencies.sh [path]
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/detect-circular-deps.sh [path]
# Codebase Explorer: MSA — per-call and per-topic markdown
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/extract-msa-api-calls.sh [path]
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/extract-msa-events.sh [path]
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/generate-msa-docs.sh [path] [output-dir]
# Engineering Workflow: Query classification
plugins/engineering-workflow/skills/engineering-workflow/scripts/classify-query.sh "query"
# Numerical: Numeric code verification
plugins/numerical/skills/numerical/scripts/verify-numeric.sh [path]
License
MIT
hungrytech-claude-skills (한국어)
13개의 Claude Code 플러그인으로 구성된 완전한 소프트웨어 엔지니어링 팀. 각 플러그인은 전문 영역의 에이전트로, 런타임 빌드 시스템 없이 셸 스크립트와 SKILL.md 프롬프트만으로 동작합니다.
팀 구조
사용자 요청
│
▼
sub-team-lead (분류 & 라우팅)
├── 단일 도메인 → 해당 전문가 직접 위임
├── 멀티 도메인 → 순차/병렬 멀티 전문가 디스패치
├── 기존 스킬 → 기존 스킬로 패스스루
└── 모호한 요청 → 사용자에게 명확화 요청
전문가 목록
| # | 전문가 | 명령어 | 역할 |
|---|---|---|---|
| 1 | sub-team-lead | /sub-team-lead |
팀 오케스트레이터 — 요청 분류, 전문가 라우팅 |
| 2 | sub-kopring-engineer | /sub-kopring-engineer |
Kotlin/Java Spring Boot 개발 (Hexagonal Architecture) |
| 3 | sub-test-engineer | /sub-test-engineer |
타입 기반 테스트 생성 (Java/Kotlin/TypeScript/Go) |
| 4 | sub-api-designer | /sub-api-designer |
Contract-first API 설계 (OpenAPI 3.1) |
| 5 | sub-code-reviewer | /sub-code-reviewer |
코드 리뷰/리팩토링 (SOLID, 코드 스멜, 기술 부채) |
| 6 | sub-devops-engineer | /sub-devops-engineer |
DevOps/CI-CD (Docker, GitHub Actions, K8s, Terraform) |
| 7 | sub-performance-engineer | /sub-performance-engineer |
성능 분석/최적화 (JVM, DB, 부하 테스트) |
| 8 | engineering-workflow | /engineering-workflow |
DB/BE/IF/SE 도메인 아키텍처 의사결정 |
| 9 | numerical | /numerical |
수치 연산 검증/최적화 (Python/Dart) |
| 10 | plugin-introspector | /plugin-introspector |
플러그인 모니터링/자기 개선 |
| 11 | claude-autopilot | /claude-autopilot |
시간 제한 자율 실행 오케스트레이터 |
| 12 | sub-frontend-engineer | /sub-frontend-engineer |
React/Vite 프론트엔드 (컴포넌트, 상태 관리, 빌드 최적화) |
| 13 | sub-codebase-explorer | /sub-codebase-explorer |
다언어 코드베이스 분석: 의존성 그래프, Git hotspot, 데드코드, MSA API/이벤트 토폴로지(호출별/토픽별 개별 md 자동 생성), ARCHITECTURE/ONBOARDING 자동 작성 |
필요한 전문가만 골라 쓰기
12명 전부 설치할 필요 없습니다. 자신의 워크플로우에 맞는 전문가만 골라 설치하세요.
역할별 추천 조합
| 당신이... | 추천 전문가 | 설치 수 |
|---|---|---|
| 백엔드 개발자 (Kotlin/Java) | kopring + test + code-reviewer | 3개 |
| 백엔드 + API 설계 | kopring + test + api-designer + code-reviewer | 4개 |
| 풀스택 팀 | team-lead + kopring + test + api-designer + code-reviewer + devops + frontend | 7개 |
| 성능 중심 | kopring + test + performance | 3개 |
| 아키텍처/의사결정 | engineering-workflow + code-reviewer | 2개 |
| 레거시 / MSA 합류 | codebase-explorer + code-reviewer + test | 3개 |
| 전부 다 | 전체 13개 | 13개 |
단독 사용 가능
모든 전문가는 독립적으로 동작합니다. 플러그인 간 필수 의존성은 없습니다.
# 예시: code-reviewer와 test-engineer만 설치
/plugin install sub-code-reviewer@hungrytech-plugins
/plugin install sub-test-engineer@hungrytech-plugins
sub-team-lead는 전문가 3명 이상 설치 시 유용합니다 — 요청을 자동 라우팅합니다. 1-2명이면 직접 호출하는 게 빠릅니다.
자매 스킬 연동 (선택 사항, 필수 아님)
여러 전문가가 설치되면 자동으로 작업을 넘겨줍니다. 별도 설정 불필요. 자매 스킬이 없으면 핸드오프를 건너뛰고 혼자 계속합니다.
sub-api-designer ──설계──→ sub-kopring-engineer ──구현──→ sub-test-engineer
│ │
└── 단독으로도 OK 단독으로도 OK
sub-api-designer ──스펙──→ sub-frontend-engineer ──UI──→ sub-devops-engineer
│ │ │
└── 단독으로도 OK └── 단독으로도 OK └── 단독으로도 OK
설치
마켓플레이스:
/plugin marketplace add hungrytech/hungrytech-claude-skills
/plugin install <skill-name>@hungrytech-plugins
수동 설치 (단일 플러그인):
git clone https://github.com/hungrytech/hungrytech-claude-skills.git
cp -r plugins/<skill-name>/skills/<skill-name> /path/to/project/.claude/skills/
수동 설치 (여러 플러그인):
git clone https://github.com/hungrytech/hungrytech-claude-skills.git
for skill in sub-kopring-engineer sub-test-engineer sub-code-reviewer; do
cp -r plugins/$skill/skills/$skill /path/to/project/.claude/skills/
done
아키텍처
2-Layer 스킬 구조
모든 플러그인이 공유하는 핵심 패턴:
- SKILL.md — Claude Code가 읽는 진입점. 코어 프롬프트와 워크플로우 정의.
- resources/ — 단계별 on-demand 로딩. 토큰 효율을 위해 필요한 단계에서만 주입.
플러그인 디렉터리 구조
plugins/{expert-name}/
├── .claude-plugin/
│ └── plugin.json # 훅 정의 (PreToolUse/PostToolUse/Stop)
└── skills/{expert-name}/
├── SKILL.md # 진입점 — 코어 프롬프트 & 워크플로우
├── resources/ # 페이즈별 프로토콜 문서
├── references/ # 정적 레퍼런스 자료
├── scripts/ # 결정론적 셸 스크립트 (bash + jq)
└── templates/ # 코드/설정 생성 템플릿
훅 시스템
plugin.json의 훅으로 품질 게이트를 자동화:
| 훅 | 시점 | 예시 |
|---|---|---|
| PreToolUse | Edit/Write 전 | 시크릿 파일 차단, 프로덕션 파일 차단 |
| PostToolUse | Edit/Write 후 | 자동 린트 (ktlint, ruff), 변경 로그 |
| Stop | 세션 종료 | 테스트 실행 (품질 게이트) |
셸 스크립트 원칙
- 외부 의존성 제로: bash + jq + git만 사용
- 결정론적: LLM 호출 없음 — 패턴 매칭과 검증만 수행
- macOS 호환: bash 3.2+ (associative array 미사용)
- 캐시 경로:
~/.claude/cache/
전문가 상세
sub-team-lead — 팀 오케스트레이터
사용자 요청을 분류하여 적절한 전문가에게 라우팅하고, 멀티 전문가 협업을 조율합니다.
워크플로우: Classify → Route → Coordinate → Synthesize
/sub-team-lead
"Kotlin API 설계하고 테스트 생성해줘"
분류 스크립트(classify-request.sh)가 키워드 매칭으로 어떤 전문가가 처리할지 판단합니다. 멀티 도메인 요청은 여러 전문가를 순차 또는 병렬로 디스패치합니다.
라우팅 패턴:
| 패턴 | 예시 |
|---|---|
| 순차 파이프라인 | API 설계 → 컨트롤러 구현 → 테스트 생성 → 배포 |
| 병렬 팬아웃 | 코드 리뷰 + 성능 분석 동시 실행 |
| 피드백 루프 | API 설계 ↔ 코드 리뷰 (설계→리뷰→수정→재리뷰) |
| 에스컬레이션 | 신뢰도 낮음 → 팀 리드 재라우팅 |
활성화 키워드: "team lead", "팀 리드", "프로젝트 설정", "기술 스택", "어떤 전문가", "who should", "coordinate"
sub-kopring-engineer — Kotlin/Java Spring Boot 전문가
Kotlin/Java Spring Boot 코드베이스에서 Brainstorm, Plan, Implement, Verify 파이프라인을 실행합니다.
워크플로우: Brainstorm → Plan → Implement → Verify
/sub-kopring-engineer
Order 취소 기능 구현해줘. loop 3
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 올인원 | Order 취소 기능 |
전체 파이프라인, 단일 패스 |
| 루프 | Order 취소. loop 3 |
Verify 최대 3회 반복 |
| 단계별 | plan: 결제 취소 |
지정 단계만 실행 |
| 검증만 | verify loop 2 |
현재 코드 2회 검증 |
| 드라이런 | Order 취소. dry-run |
Plan 이후 중단, 파일 변경 없음 |
컨벤션 검사 (25개 항목, 7개 카테고리): 아키텍처 레이어 의존성, 스타일 (생성자 주입, @Autowired 금지), 네이밍 (*JpaEntity, *RestController), JOOQ, 테스트 패턴, JPA, git 컨벤션. 모든 검사는 셸 명령으로 실행 — LLM 토큰 소모 제로.
패턴 학습: learn-patterns.sh가 소스 코드에서 베이스 클래스, 어노테이션, 네이밍 패턴을 추출하여 캐시합니다. capture-task-patterns.sh가 검증 루프마다 새 패턴을 감지합니다.
sub-test-engineer — 테스트 생성 전문가
Java/Kotlin/TypeScript/Go 백엔드의 타입 정보를 읽어 테스트를 생성합니다.
워크플로우: Analyze → Strategize → Generate → Validate
/sub-test-engineer
OrderService 테스트 생성. loop 3
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 올인원 | OrderService 테스트 생성 |
전체 파이프라인 |
| 루프 | loop 3 |
Validate 3회 반복 |
| 커버리지 목표 | coverage-target 80% |
목표 달성까지 루프 |
| 기법 지정 | property-test: OrderValidator |
특정 기법만 실행 |
타입 추출: 3단계 파이프라인 — ast-grep (구조) → LLM (시맨틱) → ClassGraph (바이트코드). sealed class, enum, 검증 어노테이션에서 테스트 케이스를 도출합니다.
검증: 컴파일 → 실행 → 커버리지 → 뮤테이션 테스트 → 품질 평가. 5개 이상 대상 시 Agent Teams 병렬 실행 (~60% 시간 절감).
sub-api-designer — API 설계 전문가
OpenAPI 3.1 표준에 따른 Contract-first API 설계 에이전트.
워크플로우: Analyze → Design → Validate → Document
/sub-api-designer
주문 API 설계해줘. REST, 페이지네이션 포함
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 전체 파이프라인 | 주문 API 설계 |
Analyze → Design → Validate → Document |
| Breaking change | breaking-change: v1 vs v2 |
버전 간 호환성 검증 |
| Mock | mock: order-api.yaml |
Mock 서버 생성 |
| 검증만 | validate: api-spec.yaml |
기존 OpenAPI 스펙 검증 |
기능: OpenAPI 3.1 스펙 생성, Breaking Change 감지, REST 패턴 (페이지네이션, 필터링, RFC 7807 에러 응답), Mock 서버, Contract Test 스텁 생성.
자매 스킬 연동: → sub-kopring-engineer (컨트롤러 구현) → sub-test-engineer (Contract 테스트) → engineering-workflow SE (API 보안 검토)
sub-code-reviewer — 코드 리뷰/리팩토링 전문가
언어에 구애받지 않는 코드 품질 리뷰 및 리팩토링 에이전트.
워크플로우: Scan → Analyze → Propose → Verify
/sub-code-reviewer
OrderService 코드 리뷰해줘
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 전체 리뷰 | review: src/order/ |
전체 코드 리뷰 파이프라인 |
| 리팩토링 | refactor: OrderService |
집중 리팩토링 제안 |
| 부채 보고서 | debt-report |
기술 부채 정량화 |
| 복잡도 | complexity: src/ |
복잡도 메트릭 분석 |
분석: SOLID 위반, 코드 스멜 (God class, Feature Envy, Long Method 등), 순환/인지 복잡도, Martin Fowler 리팩토링 카탈로그 기반 diff 제안.
기술 부채 공식: Debt Score = Σ(severity × frequency × fix_cost) — 우선순위 기반 개선 계획.
스크립트: detect-language.sh (언어 감지), measure-complexity.sh (복잡도 메트릭)
sub-devops-engineer — DevOps/CI-CD 전문가
IaC, CI/CD 파이프라인, 컨테이너화, 배포 전략을 설계하고 생성합니다.
워크플로우: Discover → Design → Generate → Validate
/sub-devops-engineer
GitHub Actions CI/CD 파이프라인 만들어줘
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 전체 파이프라인 | CI/CD 파이프라인 설계 |
Discover → Design → Generate → Validate |
| Dockerfile | dockerfile: Spring Boot |
최적화된 Dockerfile 생성 |
| 파이프라인 | pipeline: GitHub Actions |
CI/CD 파이프라인 생성 |
| K8s | k8s: deployment |
Kubernetes 매니페스트 생성 |
| Terraform | terraform: AWS ECS |
Terraform 모듈 생성 |
템플릿: 멀티 스테이지 Dockerfile, GitHub Actions CI/CD, K8s Deployment/Service, Terraform 모듈.
기능: Dockerfile 모범 사례 (멀티 스테이지, non-root, 레이어 캐싱), CI/CD 파이프라인 (GitHub Actions, GitLab CI), Kubernetes 패턴, Terraform IaC, 배포 전략 (Blue-Green, Canary, Rolling), 시크릿 관리.
sub-performance-engineer — 성능 분석/최적화 전문가
JVM, DB, 시스템 수준의 성능 병목을 분석하고 최적화합니다.
워크플로우: Baseline → Analyze → Optimize → Validate
/sub-performance-engineer
주문 API 성능 분석해줘. slow query 포함
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 전체 파이프라인 | 성능 분석 |
Baseline → Analyze → Optimize → Validate |
| JVM 프로파일링 | jvm-profile |
힙/GC/스레드 분석 |
| DB 분석 | db-analyze: OrderRepository |
쿼리 플랜, N+1 감지 |
| 부하 테스트 | load-test: order-api |
k6/Gatling 시나리오 생성 |
| 캐싱 전략 | cache-strategy |
캐싱 레이어 설계 |
기능: JVM 프로파일링 (JFR, async-profiler, 힙/GC/스레드), DB 쿼리 최적화 (EXPLAIN, 슬로우 쿼리, N+1 감지), 부하 테스트 (k6, Gatling), Connection Pool 사이징, 캐싱 전략, 응답 시간 버짓 할당.
스크립트: detect-performance-stack.sh (JVM/DB/캐시 감지), analyze-slow-query.sh (N+1/쿼리 패턴 감지)
engineering-workflow — 아키텍처 의사결정
DB, BE, IF, SE 4개 도메인에 걸쳐 60+ 마이크로 에이전트로 아키텍처 질의를 라우팅합니다.
워크플로우: Classify → Route → Execute → Resolve → Synthesize
/engineering-workflow
"멀티 테넌트 아키텍처 설계, 테넌트 격리 포함"
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 질의 | "대용량 테이블 인덱스 설계" |
전체 파이프라인 |
| 분석 | analyze: 현재 샤딩 전략 |
심층 분석 |
| 비교 | compare: PostgreSQL vs CockroachDB |
트레이드오프 매트릭스 |
| 추천 | recommend: 캐싱 전략 |
추천 우선 출력 |
numerical — 수치 연산 검증/최적화
Python/Dart 수치 연산 코드의 정확성 검증 및 성능 최적화.
워크플로우: Analyze → Verify → Optimize
/numerical
numpy broadcasting 검증. loop 2
기능: IEEE 754 부동소수점 분석, 브로드캐스팅 검증, dtype 추적, SIMD/GPU 최적화, 수치적으로 안정한 알고리즘 제안 (log-sum-exp, Kahan summation, Welford's algorithm).
plugin-introspector — 플러그인 모니터링/자기 개선
다른 플러그인의 도구 호출, API 요청, 토큰 사용량, 실행 패턴을 수집하여 개선합니다.
/plugin-introspector dashboard
/plugin-introspector quick-scan --target my-plugin
| 명령어 | 기능 |
|---|---|
status |
세션 개요 |
dashboard |
htop 스타일 실시간 모니터링 |
analyze |
워크플로우 심층 분석 |
tokens |
토큰 사용량 분석 |
quick-scan |
플러그인 구조/보안 점검 |
optimize |
APE 루프 기반 프롬프트 최적화 |
claude-autopilot — 시간 제한 자율 실행
사용자 지시와 마감 시간을 받아 자율적으로 작업을 분해, 실행, 시간 관리합니다.
/claude-autopilot
API 엔드포인트 리팩토링하고 테스트 추가해줘. --until 15:30
시간 레벨: NORMAL (>50%) → AWARE (30-50%) → CAUTION (15-30%) → WIND_DOWN (5-15%) → CRITICAL (<5%)
안전장치: 파괴적 명령 차단, 시크릿 파일 보호, 스코프 강제, force push 금지, 3회 연속 동일 에러 시 자동 중단.
sub-frontend-engineer — React/Vite 프론트엔드 전문가
React + Vite + TypeScript 기반 프론트엔드 프로젝트의 컴포넌트 설계, 상태 관리, 스타일링, 빌드 최적화를 수행합니다.
워크플로우: Discover → Design → Implement → Verify
/sub-frontend-engineer
로그인 페이지 만들어줘
| 모드 | 예시 | 동작 |
|---|---|---|
| 전체 사이클 | 로그인 페이지 만들어줘 |
Discover → Design → Implement → Verify |
| 컴포넌트 | component: UserCard |
단일 컴포넌트 생성 |
| 페이지 | page: /dashboard |
페이지 단위 생성 (라우팅 포함) |
| 훅 | hook: useAuth |
커스텀 훅 생성 |
| 스타일 | style: 다크 모드 추가 |
Tailwind 테마/스타일 설정 |
기술 스택: React 18+, Vite, TypeScript, Tailwind CSS, React Router, Zustand, TanStack Query.
테스트: Vitest + React Testing Library (단위/통합), Playwright (E2E).
스크립트: detect-frontend-stack.sh (스택 감지), measure-bundle-size.sh (번들 분석)
자매 스킬 연동: → sub-api-designer (API 클라이언트/훅 생성) → sub-test-engineer (테스트 전략 위임) → sub-code-reviewer (코드 리뷰) → sub-devops-engineer (Vite 빌드 + Docker + CI/CD)
활성화 키워드: "react", "vite", "frontend", "프론트엔드", "component", "컴포넌트", "tailwind", "zustand", "tanstack", "vitest", "프론트", "UI", "페이지", "화면"
sub-codebase-explorer — 다언어 코드베이스 분석가
레거시 모노리스, 폴리글랏 모노레포, MSA 프로젝트의 구조를 빠르게 파악하고 온보딩 문서를 자동 생성합니다.
워크플로우: Discover → Map (+MSA) → Diagnose → Document
# Standalone — 현재 디렉토리 전체 파이프라인
/sub-codebase-explorer
# MSA 모드 — 호출별/토픽별 개별 md 일괄 생성
/sub-codebase-explorer msa /path/to/msa-monorepo
# 기타 모드
/sub-codebase-explorer hotspot
/sub-codebase-explorer graph ./services
/sub-codebase-explorer onboard ./legacy-app
| 모드 | 예시 | 출력 |
|---|---|---|
| 전체 파이프라인 | /sub-codebase-explorer |
ARCHITECTURE.md + ONBOARDING.md (+ MSA 시 msa/ 디렉토리) |
discover |
스택 인벤토리 | discover-stack.json |
graph |
모듈 의존성 그래프 | dependency-graph.{dot,mmd,json} + 순환 |
msa |
MSA 토폴로지 매핑 | msa/00-overview.md + api-calls/*.md (호출별) + events/*.md (토픽별) + 의존성 매트릭스 |
hotspot |
Git 변경 빈도 hotspot | hotspot-report.md (상위 50개) |
deadcode |
미사용 export/함수 | deadcode-candidates.json |
onboard |
신규 개발자 가이드 | ONBOARDING.md 강조 |
지원 언어: Kotlin, Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Ruby
MSA 자동 감지: HTTP 클라이언트(RestTemplate, WebClient, OpenFeign, axios, requests, httpx, net/http), gRPC, 메시지 브로커(Kafka, RabbitMQ, SNS/SQS, EventBridge, Spring ApplicationEvent, kafkajs, kafka-go), API Gateway. 호출 1건당 1개 md, 이벤트 토픽 1개당 1개 md 생성 → diff/PR 리뷰 친화적.
스크립트: discover-stack.sh, extract-dependencies.sh, detect-circular-deps.sh (Tarjan SCC), analyze-git-hotspot.sh, detect-deadcode.sh, extract-domain-model.sh, extract-msa-api-calls.sh, extract-msa-events.sh, generate-msa-docs.sh
자매 스킬 연동: → sub-code-reviewer (hotspot 파일 심층 리뷰) → sub-kopring-engineer (Kotlin 모듈 구현) → sub-api-designer (감지된 호출 → OpenAPI 컨트랙트화) → sub-devops-engineer (컨테이너화 갭)
두 호출 경로 동등 지원: 직접 호출(/sub-codebase-explorer) AND sub-team-lead 라우팅 — 둘 다 1급.
활성화 키워드: "explore", "codebase", "legacy", "dependency graph", "hotspot", "deadcode", "onboarding", "msa", "microservice", "event flow", "sequence diagram", "코드베이스", "레거시", "온보딩", "마이크로서비스", "이벤트 흐름", "구조 분석"
검증 명령어
모든 스크립트는 빌드 시스템 없이 실행 — bash + jq만 필요:
# 팀 리드: 요청 분류
plugins/sub-team-lead/skills/sub-team-lead/scripts/classify-request.sh "요청 텍스트"
# Kopring: 컨벤션 검증
plugins/sub-kopring-engineer/skills/sub-kopring-engineer/scripts/verify-conventions.sh [경로]
# 테스트 엔지니어: 문서 일관성 검증
plugins/sub-test-engineer/skills/sub-test-engineer/scripts/verify-doc-consistency.sh [경로]
# API 디자이너: 프레임워크 감지
plugins/sub-api-designer/skills/sub-api-designer/scripts/detect-api-framework.sh [경로]
# 코드 리뷰어: 복잡도 측정
plugins/sub-code-reviewer/skills/sub-code-reviewer/scripts/measure-complexity.sh [경로]
# DevOps: 인프라 파일 감지
plugins/sub-devops-engineer/skills/sub-devops-engineer/scripts/detect-infra.sh [경로]
# 성능 엔지니어: 슬로우 쿼리 분석
plugins/sub-performance-engineer/skills/sub-performance-engineer/scripts/analyze-slow-query.sh [경로]
# 프론트엔드: 스택 감지
plugins/sub-frontend-engineer/skills/sub-frontend-engineer/scripts/detect-frontend-stack.sh [경로]
# 코드베이스 탐색가: 다언어 스택 + MSA 시그널
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/discover-stack.sh [경로]
# 코드베이스 탐색가: 의존성 그래프 + 순환 탐지
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/extract-dependencies.sh [경로]
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/detect-circular-deps.sh [경로]
# 코드베이스 탐색가: MSA — 호출별/토픽별 개별 md 일괄 생성
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/extract-msa-api-calls.sh [경로]
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/extract-msa-events.sh [경로]
plugins/sub-codebase-explorer/skills/sub-codebase-explorer/scripts/generate-msa-docs.sh [경로] [출력디렉토리]
# 엔지니어링 워크플로우: 쿼리 분류
plugins/engineering-workflow/skills/engineering-workflow/scripts/classify-query.sh "쿼리"
# 수치 연산: 수치 코드 검증
plugins/numerical/skills/numerical/scripts/verify-numeric.sh [경로]
라이선스
MIT
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