oh-my-ag: Antigravity के लिए मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर
(github.com/first-fluke)हाल ही में Claude की 2026 Agentic Coding Trends Report में
सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट को अब “खुद कोड लिखने का काम” नहीं, बल्कि एजेंट्स को कैसे समन्वित और सुपरवाइज़ किया जाए, इस समस्या के रूप में परिभाषित किया गया है।
AI एक अच्छा सहयोगी है, लेकिन quality और security सुनिश्चित करने के लिए human supervision और verification अनिवार्य हैं।
पूरी तरह delegation करना अच्छा है, लेकिन maintainability के लिए सहयोगात्मक संरचना ज़रूरी है।
समस्या यह है कि इस collaboration structure को हर बार prompts के ज़रिए manually बनाना और manage करना पड़ता है।
[oh-my-ag क्यों]
अगर आपने Antigravity या CLI-आधारित एजेंट्स को किसी वास्तविक प्रोजेक्ट में इस्तेमाल किया है, तो नीचे दी गई समस्याएँ आपको अनजानी नहीं लगेंगी।
कई बार एजेंट Skills को ठीक से पढ़ नहीं पाता, Rules बातचीत के बीच में नज़रअंदाज़ हो जाते हैं,
responses नियंत्रण से बाहर होकर infinite loop में फँस जाते हैं, या एजेंट बहुत मेहनत करता है लेकिन असल में माँगा गया काम नहीं करता।
यह model की समस्या लग सकती है, लेकिन वास्तव में यह orchestration की समस्या थी।
इसीलिए prompts को लगातार सुधारने के बजाय दिशा बदल दी गई।
यह “प्रॉम्प्ट अच्छे से लिखने” की समस्या नहीं, बल्कि “क्या एजेंट collaboration structure को default के रूप में दिया जा सकता है?” वाला सवाल था।
यहीं से oh-my-ag की शुरुआत हुई।
[oh-my-ag क्या करता है]
oh-my-ag, Antigravity के लिए role-based agent orchestration layer है।
एक single agent में सारा context ठूँसने के बजाय, यह responsibilities को साफ़ तौर पर अलग करता है।
ऑर्केस्ट्रेटर पूरे flow को नियंत्रित करता है,
sub-agents अपनी-अपनी भूमिकाओं पर फ़ोकस करते हैं,
और ज़रूरी context shared memory के ज़रिए साझा किया जाता है।
इंस्टॉल करने के लिए बस यह एक लाइन काफ़ी है।
bunx oh-my-ag
इसके बाद प्रोजेक्ट में role-based agent set अपने-आप configure हो जाता है।
- PM requirements को व्यवस्थित करता है और tasks को breakdown करता है।
- Frontend और Backend अपने-अपने क्षेत्र में implementation संभालते हैं।
- Mobile, Flutter-आधारित mobile implementation संभालता है,
- QA requirements के मुकाबले verification और edge cases की जाँच करता है।
- Debug agent failure के कारणों का विश्लेषण करता है और fix की दिशा सुझाता है।
हर agent के पास उसकी भूमिका के मुताबिक optimize किए गए Skills और prompt structure होते हैं, और orchestrator इन्हें एक ही flow में बाँधता है।
[इसे क्यों इस्तेमाल करें]
पहला, model performance में होने वाली अनिश्चितता को process के ज़रिए कम करने के लिए।
हाल के समय में Gemini 3 Pro जैसे models का performance updates या server की स्थिति के अनुसार अचानक बदल जाना आम हो गया है।
single agent और लंबे prompts पर निर्भर संरचना ऐसे बदलावों के प्रति बहुत कमज़ोर होती है।
oh-my-ag, roles को विभाजित करके और responsibilities अलग करके इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि किसी एक model की अस्थायी performance गिरावट पूरे परिणाम को खराब न करे।
ऑर्केस्ट्रेटर और सभी sub-agents, Serena Memory को shared memory के रूप में इस्तेमाल करते हैं।
क्योंकि निर्णय और intermediate results memory में जमा होते रहते हैं, इसलिए model बदल जाने या response quality डगमगाने पर भी context आसानी से नहीं खोता।
दूसरा, human supervision के points स्पष्ट हो जाते हैं।
मुख्य बात यह नहीं है कि human को loop से हटा दिया जाए, बल्कि यह स्पष्ट करना है कि intervention कहाँ करना चाहिए।
PM, QA और Debug roles अलग होने की वजह से यह संरचनात्मक रूप से साफ़ दिखता है कि AI ने कहाँ तक काम संभाला है और कहाँ human judgment की ज़रूरत है।
तीसरा, बार-बार होने वाले prompt management के resource cost को कम किया जा सकता है।
हर बार वही role descriptions, rules और approval process को prompt में फिर से लिखना productive नहीं है।
oh-my-ag, role-wise Skill bundles और parallel execution वाले orchestrator के माध्यम से prompt setup और connection structure को default रूप में automate करता है।
[मुख्य विशेषताएँ]
- role-based specialist agent set
- parallel execution सपोर्ट करने वाली orchestration layer
- Gemini CLI / Claude CLI / Codex CLI सपोर्ट
- Serena Memory integration
- MCP के अनुसार Tool Scope control
- Conventional Commits automation
2026 का AI-Native development अब “tools को अच्छे से इस्तेमाल करने” की समस्या नहीं रह गया है।
यह orchestration, first-fluke/fullstack-starter की संरचना को आधार मानकर डिज़ाइन किया गया है, और full-stack web/mobile applications में रोज़ 50 से अधिक commits को अच्छी तरह संभाल रहा है।
अगर आप पहले से Antigravity इस्तेमाल कर रहे हैं, तो prompts से जूझने के बजाय oh-my-ag और AI Pro के साथ मिलकर 6 accounts के tokens खर्च करके देखिए।
GitHub link 🔗
Github: first-fluke/oh-my-ag
17 टिप्पणियां
codex, github copilot, claude, opencode, amp सभी के लिए skill copy करना संभव बना दिया है।
ओह, यह तो कमाल है
क्वालिटी हमेशा अच्छी रहती है, इसलिए भरोसे के साथ इसे इस्तेमाल करके देखूंगा हाहा
अच्छी टिप्पणी के लिए धन्यवाद
मैंने भी इसी तरह का अप्रोच सोचा था, इसलिए speckit-आधारित parallel agent environment बनाया। मुझे लगता है कि Spec Driven Dev के लिए frameworks इस approach के लिए बिल्कुल उपयुक्त हैं, लेकिन आपने उन्हें अपनाया नहीं—क्या इसकी कोई वजह है?
व्यक्तिगत तौर पर, SpecKit जैसी बहुत विस्तृत guidelines की तुलना में थोड़ी autonomy देना मुझे ज़्यादा बेहतर लगा, ताकि ऐसे दिशा-निर्देश सामने आएँ जिनके बारे में मैंने सोचा भी न हो। Context लंबा हो जाए तो शुरुआत में तय किया गया spec भी कभी-कभी टूटने लगता है। जटिल कामों में plan mode में चलाकर फिर review करते जाना, मुझे quality के लिहाज़ से ज़्यादा अच्छा लगा।
मैं नया हूँ, इसलिए पूछ रहा/रही हूँ~ हा, इसे install करने के बाद क्या बस पहले की तरह ही antigravity चैट विंडो में request कर देना है?
आप अपनी chat window में
/slash command से मनचाहा workflow चला सकते हैं (.agent/workflows), या keyword के अनुसार skills अपने-आप चल जाएँगी।मैंने अक्सर यह समस्या झेली है कि एक ही agent में लंबा prompt ठूँसने पर context खो जाता है, इसलिए "orchestration की समस्या" वाला यह दृष्टिकोण बिल्कुल सटीक लगता है।
role separation + Serena Memory के जरिए state share करने वाली संरचना साफ-सुथरी है, और documentation भी अच्छी है, इसलिए इसे तुरंत लागू करके देख सकते हैं।
अच्छे से इस्तेमाल करूँगा!
आपने बहुत बारीकी से जाँच की.. धन्यवाद।
धन्यवाद। Antigravity को main के तौर पर इस्तेमाल करते हुए जो घुटन मुझे महसूस होती थी, वह सिर्फ मेरी ही नहीं थी, हाहा
कभी-कभी यह थोड़ा बेवकूफ़ सा हो जाता है, हाहा। धन्यवाद।
PM साहब को बड़े बढ़िया तरीके से onboard कर रहे हैं 🙇♂️🙇♂️🙇♂️
इसे देखते हुए मेरे मन में बार-बार यही विचार आया कि आखिर अगर personalized workflow इस्तेमाल करना है, तो कुछ चीज़ें निकालकर इस्तेमाल करने से बेहतर है कि उस व्यक्ति की intent और philosophy को ज्यों का त्यों follow किया जाए! मुझे नहीं लगता कि यह कंपनी में इस्तेमाल के लिए उपयुक्त workflow है, इसलिए जो अच्छा लगेगा उसे चुन-चुनकर इस्तेमाल करूँगा~~
अगर आप इसे अपनी पसंद के मुताबिक़ ले जाएँ, तो मैं आभारी रहूँगा।
अगर इसे Backend में Node.js के साथ जोड़ दिया जाए तो अच्छा रहेगा। लगा था कि यह होगा, लेकिन नहीं था, इसलिए थोड़ा अफसोस हुआ T_T
आपको निराश न होने देने के लिए हम इस पर जल्दी विचार करेंगे!
पिछली बार शेयर किया गया टेम्पलेट भी मैं बहुत अच्छे से इस्तेमाल कर रहा था।
इस बार भी यह बहुमूल्य शेयर करने के लिए धन्यवाद।
कोई खास बात नहीं, लेकिन धन्यवाद।