# Headroom OMK 사용 예시

## 1. 기본 컨텍스트 압축

### 예시 1: 대용량 코드 출력 압축

```
사용자: 이 대용량 코드 출력을 압축해줘

에이전트: headroom_compress 도구를 사용하여 컨텍스트를 압축하겠습니다.

[에이전트가 headroom_compress 도구를 사용]

결과: 60-95% 토큰 절약, 답변 품질 유지
```

### 예시 2: 로그 파일 압축

```
사용자: 이 에러 로그를 분석해줘 (10,000줄)

에이전트: 먼저 headroom으로 로그를 압축하겠습니다.

[에이전트가 headroom_compress 도구를 사용]

결과: 10,000줄 로그 → 1,000줄로 압축, 토큰 90% 절약
```

## 2. 병렬 서브에이전트 작업

### 예시 1: 코드베이스 보안 분석

```
사용자: 3개의 다른 코드베이스를 병렬로 분석해줘

에이전트: 3개의 병렬 서브에이전트를 생성하겠습니다.

[에이전트가 spawn_parallel_agents 도구를 사용]

결과:
- 에이전트 1: SQL 인젝션 취약점 스캔
- 에이전트 2: 인증 결함 검사
- 에이전트 3: 권한 부여 문제 분석
```

### 예시 2: 멀티 프로젝트 빌드

```
사용자: 5개의 마이크로서비스를 병렬로 빌드해줘

에이전트: 5개의 병렬 빌드 에이전트를 생성하겠습니다.

[에이전트가 spawn_parallel_agents 도구를 사용]

결과:
- 각 에이전트가 다른 서비스를 빌드
- 모든 빌드가 병렬로 실행
- 결과가 통합되어 보고
```

## 3. 목표 지향적 오케스트레이션

### 예시 1: REST API 구축

```
사용자: JWT 인증이 있는 REST API를 구축해줘

에이전트: 이 목표를 위해 여러 서브에이전트를 오케스트레이션하겠습니다.

[에이전트가 orchestrate_goal 도구를 사용]

결과:
- API 설계사: 엔드포인트 및 스키마 설계
- 인증 전문가: JWT 인증 구현
- 데이터베이스 엔지니어: 데이터베이스 스키마 설계
- 테스트 작성자: 포괄적인 테스트 작성
```

### 예시 2: 실시간 알림 시스템

```
사용자: 실시간 알림 시스템을 구축해줘

에이전트: 이 목표를 위해 5개의 서브에이전트를 오케스트레이션하겠습니다.

[에이전트가 orchestrate_goal 도구를 사용]

결과:
- WebSocket 전문가
- 데이터베이스 설계자
- API 개발자
- 프론트엔드 통합자
- 테스트 자동화 전문가
```

## 4. 통합 사용 예시

### 예시 1: 보안 감사 with 토큰 절약

```
사용자: 대규모 코드베이스의 보안 감사를 수행해줘

에이전트: 먼저 코드베이스를 분석하고, 병렬로 보안 검사를 수행하겠습니다.

1단계: 코드베이스 탐색 (대용량)
   → headroom_compress로 탐색 결과 압축
   → 토큰 80% 절약

2단계: 병렬 보안 검사
   → 4개의 병렬 에이전트 생성
   → 각각 다른 보안 측면 검사

3단계: 결과 통합
   → coordinate_agent_results로 결과 병합
   → 포괄적인 보안 보고서 생성
```

### 예시 2: 코드 리팩토링 with 오케스트레이션

```
사용자: 레거시 인증 시스템을 리팩토링해줘

에이전트: 이 목표를 위해 오케스트레이션을 사용하겠습니다.

1단계: 현재 시스템 분석
   → 코드 분석 에이전트
   → 대용량 코드 압축 with headroom

2단계: 새 패턴 설계
   → 패턴 설계 에이전트
   → 설계 문서 압축

3단계: 마이그레이션 계획
   → 마이그레이션 플래너 에이전트
   → 계획 문서 압축

4단계: 테스트 작성
   → 테스트 작성 에이전트
   → 테스트 코드 압축
```

## 5. 고급 사용 예시

### 예시 1: 적응형 오케스트레이션

```
사용자: 복잡한 데이터 파이프라인을 구축해줘

에이전트: 적응형 오케스트레이션을 사용하겠습니다.

[에이전트가 orchestrate_goal 도구를 사용 with strategy: "adaptive"]

결과:
- 의존성 기반 실행
- 이전 에이전트 완료 후 다음 에이전트 시작
- 자동 조정 및 최적화
```

### 예시 2: 파이프라인 오케스트레이션

```
사용자: 머신러닝 모델 학습 파이프라인을 구축해줘

에이전트: 파이프라인 오케스트레이션을 사용하겠습니다.

[에이전트가 orchestrate_goal 도구를 사용 with strategy: "pipeline"]

결과:
- 데이터 수집 → 전처리 → 모델 학습 → 평가 → 배포
- 각 단계가 이전 단계 결과를 사용
- 순차적 but 효율적 실행
```

## 6. 토큰 절약 최적화

### 예시 1: 반복적 압축

```
사용자: 대규모 코드 리뷰를 수행해줘

에이전트: 반복적 압축을 사용하여 토큰을 최적화하겠습니다.

1단계: 코드 탐색 (대용량)
   → headroom_compress로 탐색 결과 압축
   → 토큰 90% 절약

2단계: 상세 분석 (중간 크기)
   → 압축된 컨텍스트 사용
   → 추가 압축 필요시 다시 압축

3단계: 최종 보고서 (소규모)
   → 압축된 결과 사용
   → 최소한의 토큰으로 보고서 생성
```

### 예시 2: 컨텍스트 윈도우 관리

```
사용자: 긴 대화에서 컨텍스트를 관리해줘

에이전트: headroom을 사용하여 컨텍스트 윈도우를 관리하겠습니다.

[에이전트가 자동으로 컨텍스트 압축]

결과:
- 대화 시작: 원본 컨텍스트
- 대화 중반: 압축된 컨텍스트 (60-95% 절약)
- 대화 후반: 추가 압축 필요시 자동 압축
- 컨텍스트 윈도우 한계 방지
```

## 7. 에이전트 장비 설정

### 예시 1: 보안 전문 에이전트 장비

```
사용자: 보안 전문 에이전트를 장비해줘

에이전트: equip_agent 도구를 사용하여 에이전트를 장비하겠습니다.

[에이전트가 equip_agent 도구를 사용]

결과:
- Skills: 보안 스캐너, 취약점 분석기, 침입 탐지기
- Hooks: 사전 커밋 검사, 사후 커밋 분석
- MCP Servers: 취약점 데이터베이스, 보안 패턴 저장소
```

### 예시 2: 데이터베이스 전문 에이전트 장비

```
사용자: 데이터베이스 전문 에이전트를 장비해줘

에이전트: equip_agent 도구를 사용하여 에이전트를 장비하겠습니다.

[에이전트가 equip_agent 도구를 사용]

결과:
- Skills: 데이터베이스 설계, 마이그레이션, 최적화
- Hooks: 백업, 복원, 무결성 검사
- MCP Servers: PostgreSQL, Redis, Elasticsearch
```

## 8. 모니터링 및 통계

### 예시 1: 압축 통계 확인

```
사용자: headroom 압축 통계를 보여줘

에이전트: headroom_stats 도구를 사용하여 통계를 확인하겠습니다.

[에이전트가 headroom_stats 도구를 사용]

결과:
- 총 압축 횟수: 150회
- 평균 절약률: 75%
- 총 절약된 토큰: 1,500,000개
```

### 예시 2: 오케스트레이터 상태 확인

```
사용자: 오케스트레이터 상태를 확인해줘

에이전트: orchestrator_status 도구를 사용하여 상태를 확인하겠습니다.

[에이전트가 orchestrator_status 도구를 사용]

결과:
- 현재 목표: REST API 구축
- 활성 에이전트: 5개
- 완료된 에이전트: 3개
- 실패한 에이전트: 0개
```

## 9. 문제 해결

### 예시 1: 압축 실패 시

```
사용자: 압축이 실패했어

에이전트: headroom_install 도구를 사용하여 headroom을 재설치하겠습니다.

[에이전트가 headroom_install 도구를 사용 with force: true]

결과: headroom 재설치, 압축 기능 복구
```

### 예시 2: 에이전트 스폰 실패 시

```
사용자: 에이전트가 스폰되지 않아

에이전트: check_parallel_agents 도구를 사용하여 상태를 확인하겠습니다.

[에이전트가 check_parallel_agents 도구를 사용]

결과: 에이전트 상태 확인, 문제 진단, 해결책 제시
```

## 10. 통합 워크플로우

### 예시 1: 완전한 개발 워크플로우

```
사용자: 새로운 기능을 개발해줘

에이전트: 완전한 개발 워크플로우를 시작하겠습니다.

1단계: 요구사항 분석
   → 오케스트레이터가 목표 설정
   → 분석 에이전트 생성

2단계: 설계
   → 설계 에이전트 생성
   → 설계 문서 압축 with headroom

3단계: 구현
   → 구현 에이전트 생성 (병렬)
   → 코드 압축 with headroom

4단계: 테스트
   → 테스트 에이전트 생성
   → 테스트 결과 압축

5단계: 배포
   → 배포 에이전트 생성
   → 배포 로그 압축

결과: 토큰 70% 절약, 개발 시간 50% 단축
```

### 예시 2: 지속적 통합 워크플로우

```
사용자: CI/CD 파이프라인을 구축해줘

에이전트: 지속적 통합 워크플로우를 구축하겠습니다.

1단계: 코드 변경 감지
   → Git 훅 에이전트
   → 변경사항 압축

2단계: 빌드
   → 빌드 에이전트 (병렬)
   → 빌드 로그 압축

3단계: 테스트
   → 테스트 에이전트 (병렬)
   → 테스트 결과 압축

4단계: 배포
   → 배포 에이전트
   → 배포 로그 압축

결과: 자동화된 CI/CD, 토큰 80% 절약
```

## 결론

이 예시들은 headroom과 OMK의 통합이如何提供하는지 보여줍니다:

1. **토큰 절약**: 60-95% 토큰 절약 through headroom 압축
2. **병렬 처리**:多个 서브에이전트가 동시에 작업
3. **목표 오케스트레이션**: 복잡한 목표를 향한协调된 작업
4. **유연한 장비**: 각 에이전트에特定한 skills, hooks, MCP 서버
5. **모니터링 및 통계**: 압축效果 및 에이전트状态 모니터링

이러한 도구들을 사용하여 OMK 워크플로우를 효율적인 컨텍스트 압축과 병렬 에이전트 오케스트레이션으로 향상시키세요.