tfx-consensus — Tri-CLI Consensus Engine

ARGUMENTS 처리: 이 스킬이 ARGUMENTS: <값>과 함께 호출되면, 해당 값을 사용자 입력으로 취급하여 워크플로우의 첫 단계 입력으로 사용한다. ARGUMENTS가 비어있거나 없으면 기존 절차대로 사용자에게 입력을 요청한다.

인프라: 다른 스킬이 내부적으로 사용. 직접 호출할 필요 없음. 모든 Deep 스킬의 공통 기반. 3개 CLI의 독립 결과를 교차검증하여 합의 도출.

HARD RULES

headless-guard가 이 규칙 위반을 자동 차단한다. 우회 불가.

1. codex exec / gemini -p 직접 호출 절대 금지
2. Codex·Gemini → Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard --assign 'cli:프롬프트:역할' --timeout 600") 만 사용
3. Claude → Agent(run_in_background=true)
4. Bash + Agent를 같은 메시지에서 동시 호출하여 병렬 실행

이 스킬은 직접 호출하지 않는다. tfx-deep-* 스킬이 내부적으로 사용한다.

MODEL ROLES

EXECUTION STEPS

Step 1: 독립 분석 dispatch (Anti-Herding)

3개 CLI가 동시에, 상호 결과를 보지 않고 독립 분석한다. 한 CLI의 결과가 다른 CLI에 영향을 주면 편향이 발생한다.

아래 2개 도구를 반드시 같은 응답에서 동시에 호출하라.

도구 1 — Claude (Opus/Sonnet) 독립 분석:

Agent(
  subagent_type="oh-my-claudecode:architect",
  model="opus",
  run_in_background=true,
  name="consensus-claude",
  description="독립 분석 — Claude 관점",
  prompt="{analysis_prompt} 출력 형식을 JSON으로 강제: { findings: [{ id: 'F1', category: '...', severity: 'critical|high|medium|low', description: '...', evidence: '...' }], summary: '...', confidence: 0.0-1.0 }"
)

도구 2 — Codex+Gemini 독립 분석 headless dispatch:

Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard --assign 'codex:{analysis_prompt} 출력 형식을 JSON으로 강제: { findings: [{ id: string, category: string, severity: critical|high|medium|low, description: string, evidence: string }], summary: string, confidence: 0.0-1.0 }:analyst' --assign 'gemini:{analysis_prompt} 출력 형식을 JSON으로 강제: { findings: [{ id: string, category: string, severity: critical|high|medium|low, description: string, evidence: string }], summary: string, confidence: 0.0-1.0 }:analyst' --timeout 600")

Step 2: 교차검증 (Cross-Validation)

3개 결과(result_claude, result_codex, result_gemini)를 수집한 후 Claude가 통합 교차검증을 수행한다.

합의 분류 알고리즘:

• 각 finding에 대해 동의한 CLI 수를 집계
• agreement_count >= 2 → CONSENSUS (합의됨)
• agreement_count == 1 → DISPUTED (미합의 — 추가 검증 필요)
• consensus_score = len(CONSENSUS) / len(ALL_UNIQUE) * 100

consensus_score >= 70이면 Step 4로 직행. 미만이면 Step 3 진행.

Step 3: Resolution (consensus_score < 70일 때만)

미합의 항목에 대해 2차 라운드를 진행한다.

아래 2개 도구를 반드시 같은 응답에서 동시에 호출하라.

도구 1 — Claude 재검토:

Agent(
  subagent_type="oh-my-claudecode:architect",
  model="opus",
  run_in_background=true,
  name="consensus-resolve-claude",
  description="미합의 항목 2차 검토",
  prompt="미합의 항목 목록: {disputed_items}. 다른 두 CLI의 반대 논거: Codex — {codex_rebuttal}, Gemini — {gemini_rebuttal}. 각 항목에 대해 수용(accept) 또는 반박(rebut)으로 응답하라. 수용 시 근거 필수."
)

도구 2 — Codex+Gemini 재검토:

Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard --assign 'codex:미합의 항목 목록: {disputed_items}. 다른 두 CLI의 반대 논거: Claude — {claude_rebuttal}, Gemini — {gemini_rebuttal}. 각 항목에 대해 수용(accept) 또는 반박(rebut)으로 응답하라. 수용 시 근거 필수.:analyst' --assign 'gemini:미합의 항목 목록: {disputed_items}. 다른 두 CLI의 반대 논거: Claude — {claude_rebuttal}, Codex — {codex_rebuttal}. 각 항목에 대해 수용(accept) 또는 반박(rebut)으로 응답하라. 수용 시 근거 필수.:analyst' --timeout 600")

Resolution 결과 처리:

• 수용 2개 이상 → CONSENSUS로 승격
• 여전히 미합의 → 사용자에게 판단 요청 (AskUserQuestion)

Step 4: 최종 합의 결과 반환

Learned Weights를 .omc/state/consensus-weights.json에서 읽어 가중 투표에 적용한다:

{
  "claude": { "accuracy": 0.85, "total": 100, "correct": 85 },
  "codex":  { "accuracy": 0.82, "total": 100, "correct": 82 },
  "gemini": { "accuracy": 0.78, "total": 100, "correct": 78 }
}

가중 투표: weighted_score = (claude_vote * 0.85 + codex_vote * 0.82 + gemini_vote * 0.78) / (0.85 + 0.82 + 0.78)

최종 결과를 호출 스킬에 반환한다:

{
  "consensus_score": 85,
  "consensus_items": [...],
  "disputed_items": [...],
  "resolved_items": [...],
  "user_decision_needed": [...],
  "cli_weights": { "claude": 0.85, "codex": 0.82, "gemini": 0.78 }
}

ERROR RECOVERY

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