재공유 — Eric Djavid의 콘텐츠
방금 제 Mac을 7명의 AI 직원으로 구성된 회사로 만들었습니다.
이름은 JARVIS입니다. 그리고 코드를 무료로 공개합니다.
제 문제는: 동시에 7개의 Claude Code 세션이 열려 있었습니다.
프로젝트당 하나씩. 2개의 화면에.
저는 올바른 터미널을 찾느라 시간을 보냈습니다.
그리고 저를 기다리고 있던 세션들을 놓치고 있었습니다.
그래서 제 관제소를 만들었습니다.
구체적으로:
→ 0.3초 만에 터미널을 전환합니다. 클릭 한 번, 또는 "3번 열어."
→ 각 세션은 3D 맵 위의 구체입니다. 저는 전지적입니다.
→ 마스터 에이전트가 나머지를 조율합니다. "2번에게 테스트를 실행하라고 해."
→ 저는 그것과 동료처럼 대화합니다. 프랑스어로.
→ 그것은 작업을 실행하고, 제 앱들의 대시보드를 엽니다.
결과: 더 이상 제가 모르는 사이에 저를 기다리는 에이전트가 없습니다.
저는 그것으로 제 7개의 프로젝트를 제 Mac에서 운영합니다.
코드는 오픈 소스입니다. 설치에는 5단계가 걸립니다.
받게 되는 것:
제 버전의 JARVIS 전체 코드
모든 Claude Code 세션의 3D 맵
프랑스어 음성과 자기 목소리를 무시하는 마이크
5단계로 설치하는 가이드
무료 이용! 
재게시는 절대적 우선순위로 우선 처리됩니다. 
LinkedIn 출처
- 프로필: Pierre Jean Duvivier dit Sage (LinkedIn)
- 공유 작성자: Eric Djavid (LinkedIn)
게시물 Je viens de transformer mon Mac en entreprise de 7 employés IA.은(는) les plumes qui mordent에 처음 게시되었습니다.
자주 묻는 질문
FAQ 내 Mac을 7명의 AI 직원으로 구성된 회사로 만들기
1 내 Mac을 7명의 AI 직원으로 구성된 회사로 만든다는 것은 무엇을 의미하나요
각각 다른 업무—예를 들어 글쓰기, 조사, 일정 관리, 고객 응대—를 처리하는 일련의 AI 에이전트 또는 어시스턴트를 Mac에서 실행하여 작은 팀처럼 함께 일하게 한다는 의미입니다
2 이를 위해 강력한 Mac이 필요한가요
반드시 그렇지는 않습니다. 대부분의 AI 에이전트 설정은 클라우드에서 실행되며 브라우저나 가벼운 앱만 필요합니다. 오픈소스 모델을 사용하는 로컬 설정은 더 많은 RAM과 적절한 칩이 필요하지만, 표준 최신 Mac은 대부분의 클라우드 기반 도구에 충분합니다
3 AI 직원이 정확히 무엇인가요—실제 소프트웨어인가요
대규모 언어 모델로 구동되는 소프트웨어 에이전트입니다. 각각은 역할, 지침, 특정 도구나 파일에 대한 접근 권한으로 구성되어 전문화된 작업자처럼 행동합니다
4 이것은 그냥 ChatGPT를 사용하는 것과 어떻게 다른가요
하나의 채팅 창 대신 별도의 역할을 가진 여러 에이전트가 있어 작업을 넘기고, 맥락을 공유하며, 일정에 따라 실행될 수 있습니다. 단일 대화보다 워크플로에 더 가깝습니다
5 7명의 AI 직원은 어떤 종류의 업무를 할 수 있나요
일반적인 역할로는 작가, 연구원, 이메일 어시스턴트, 일정 관리자, 데이터 분석가, 고객 지원 응답자, 프로젝트 코디네이터가 있습니다. 필요에 맞게 역할을 바꿀 수 있습니다
6 주요 이점은 무엇인가요
반복 작업 감소, 일상 업무의 더 빠른 처리, 고용보다 낮은 비용, 24시간 365일 작업 실행 능력입니다. 또한 이미 소유한 하드웨어에 모든 것을 유지합니다
7 코딩을 알아야 하나요
클라우드 기반 에이전트 플랫폼의 경우 대부분 그렇지 않습니다—비주얼 빌더나 간단한 설정을 사용합니다. 로컬 오픈소스 에이전트를 실행하려면 일반적으로 터미널에 어느 정도 익숙해야 합니다
8 에이전트들은 서로 어떻게 대화하나요
공유 작업 공간, 메시지 큐 또는 오케스트레이션 도구를 통해. 한 에이전트가 작업을 완료하고 출력—또는 요청—을 체인의 다음 에이전트에게 전달합니다
9 초보자가 하는 가장 큰 실수는 무엇인가요
에이전트에게 모호한 지침을 주거나 한 번에 너무 많은 접근 권한을 주는 것입니다. 하나의 명확한 역할로 시작해 테스트한 다음 점진적으로 더 많은 에이전트를 추가하세요
10 데이터를 어떻게 비공개로 유지하나요
명확한 데이터 정책이 있는 클라우드 도구를 사용하거나 로컬 모델을 실행하세요
