tfx-deep-interview
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구현 전 소크라테스식 질의로 요구사항 깊이 탐색. 5단계 인터뷰를 통해 요구사항을 명확히 하고 최적 구현 경로를 도출합니다.
In this repository41 other files it gives its agents.
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- merge-worktreeSkill
- star-promptSkill
- tfx-analysisSkill
- tfx-auto-codexSkill
- tfx-autopilotSkill
- tfx-autoresearchSkill
- tfx-autorouteSkill
- tfx-autoSkill
- tfx-codexSkill
- tfx-codex-swarmSkill
- tfx-consensusSkill
- tfx-debateSkill
- tfx-deep-analysisSkill
- tfx-deep-planSkill
- tfx-deep-qaSkill
- tfx-deep-researchSkill
- tfx-deep-reviewSkill
- tfx-doctorSkill
- tfx-findSkill
- tfx-forgeSkill
- tfx-fullcycleSkill
- tfx-geminiSkill
- tfx-hooksSkill
- tfx-hubSkill
- tfx-indexSkill
- tfx-interviewSkill
- tfx-multiSkill
- tfx-panelSkill
- tfx-persistSkill
- tfx-planSkill
- tfx-profileSkill
- tfx-pruneSkill
- tfx-psmux-rulesSkill
- tfx-qaSkill
- tfx-ralphSkill
- tfx-remote-setupSkill
- tfx-remote-spawnSkill
- tfx-researchSkill
- tfx-reviewSkill
- tfx-setupSkill
The file
Files
tfx-deep-interview — 소크라테스식 깊이 탐색
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.
구현 전에 질문을 통해 요구사항의 깊이를 탐색합니다. "좋은 답은 좋은 질문에서 나온다."
사용법
/deep-interview 인증 시스템 리팩터링
/deep-interview JWT 기반 세션 관리
/딥인터뷰 데이터 파이프라인 설계위임 패턴
Claude 토큰을 절약하기 위해 분석 작업은 Gemini CLI에 위임합니다.
- Claude 담당: AskUserQuestion (사용자 상호작용), 산출물 저장
- Gemini 담당: 질문 생성, 응답 분석, 종합 문서 초안 작성
각 단계에서 Claude는 누적 컨텍스트를 Gemini에 전달하고, Gemini가 반환한 질문을 AskUserQuestion으로 사용자에게 제시합니다. 사용자 답변은 다음 단계 Gemini 호출의 입력으로 전달됩니다.
Fallback: Gemini 호출이 실패하면 Claude Opus가 모든 분석을 직접 수행합니다 (원래 동작 유지).
토큰 예산
| 담당 | 토큰 | 역할 |
| Claude | ~2K | 오케스트레이션 + AskUserQuestion만 |
| Gemini | ~10K | 분석 + 질문 생성 + 문서 초안 |
5단계 인터뷰 프로세스
인터뷰는 반드시 아래 5단계를 순서대로 진행합니다. 각 단계에서 사용자 응답을 수집한 후 다음 단계로 이동합니다.
Stage 1: Clarify (명확화)
"정확히 무엇을 달성하려는가?"
목표를 한 문장으로 정의하고, 성공 기준과 현재 상태의 차이를 파악합니다.
단계 진입 시 Gemini 위임:
Bash("bash scripts/tfx-route.sh gemini exec 'Deep interview Stage 1: Clarify. Topic: {topic}. Previous answers: none. Generate 3 probing questions for this stage and analyze prior responses. Return JSON: {analysis, questions, key_insights}'")Gemini가 반환한 questions 배열을 AskUserQuestion으로 사용자에게 제시합니다.
질문 템플릿 (Gemini 실패 시 Fallback):
- "이 작업의 핵심 목표를 한 문장으로 설명해주세요."
- "완료 후 어떤 상태가 되어야 성공인가요?"
- "현재 상태에서 가장 큰 문제점은 무엇인가요?"
Stage 2: Decompose (분해)
"이것을 어떤 하위 문제로 나눌 수 있는가?"
대상을 3-5개의 독립적 하위 문제로 분해하고, 의존성과 우선순위를 결정합니다.
단계 진입 시 Gemini 위임:
Bash("bash scripts/tfx-route.sh gemini exec 'Deep interview Stage 2: Decompose. Topic: {topic}. Previous answers: {stage1_answers}. Generate 3 probing questions for this stage and analyze prior responses. Return JSON: {analysis, questions, key_insights}'")Gemini가 반환한 questions 배열을 AskUserQuestion으로 사용자에게 제시합니다.
질문 템플릿 (Gemini 실패 시 Fallback):
- "이 작업을 3-5개의 독립된 단계로 나눈다면?"
- "각 단계 사이에 의존성이 있나요?"
- "가장 먼저 해결해야 할 핵심 문제는?"
Stage 3: Challenge (반론)
"이 접근의 약점은?"
선택한 접근 방식의 단점을 식별하고, 실패 시나리오와 기술 부채 가능성을 탐색합니다.
단계 진입 시 Gemini 위임:
Bash("bash scripts/tfx-route.sh gemini exec 'Deep interview Stage 3: Challenge. Topic: {topic}. Previous answers: {stage1_answers} {stage2_answers}. Generate 3 probing questions for this stage and analyze prior responses. Return JSON: {analysis, questions, key_insights}'")Gemini가 반환한 questions 배열을 AskUserQuestion으로 사용자에게 제시합니다.
질문 템플릿 (Gemini 실패 시 Fallback):
- "이 방식이 실패할 수 있는 시나리오는?"
- "6개월 후 이 코드를 유지보수할 때 문제가 될 부분은?"
- "이 접근이 다른 시스템에 미치는 영향은?"
Stage 4: Alternatives (대안)
"다른 방법은?"
최소 2개의 대안을 검토하고, 각 대안의 trade-off를 비교합니다.
단계 진입 시 Gemini 위임:
Bash("bash scripts/tfx-route.sh gemini exec 'Deep interview Stage 4: Alternatives. Topic: {topic}. Previous answers: {stage1_answers} {stage2_answers} {stage3_answers}. Generate 3 probing questions for this stage and analyze prior responses. Return JSON: {analysis, questions, key_insights}'")Gemini가 반환한 questions 배열을 AskUserQuestion으로 사용자에게 제시합니다.
질문 템플릿 (Gemini 실패 시 Fallback):
- "같은 목표를 달성할 수 있는 완전히 다른 접근은?"
- "시간이 절반밖에 없다면 어떤 방식을 택하겠습니까?"
- "이 기술 대신 다른 것을 사용하면 어떤 trade-off가 있나요?"
Stage 5: Synthesize (종합)
"최적 경로는?"
인터뷰 결과를 종합하여 실행 계획을 도출하고, 구조화된 요구사항 문서를 생성합니다.
단계 진입 시 Gemini 위임:
Bash("bash scripts/tfx-route.sh gemini exec 'Deep interview Stage 5: Synthesize. Topic: {topic}. Previous answers: {stage1_answers} {stage2_answers} {stage3_answers} {stage4_answers}. Generate 3 probing questions for this stage and analyze prior responses. Return JSON: {analysis, questions, key_insights}'")Gemini가 반환한 questions 배열을 AskUserQuestion으로 사용자에게 제시합니다.
질문 템플릿 (Gemini 실패 시 Fallback):
- "지금까지의 논의를 종합하면, 최적의 접근 방식은?"
- "첫 번째 단계로 무엇을 실행하시겠습니까?"
- "이 결정에 대해 확신하는 정도는? (1-10)"
산출물
인터뷰 완료 후 Gemini가 전체 인터뷰 문서 초안을 생성하고, Claude가 Write 툴로 .tfx/plans/interview-{timestamp}.md에 저장합니다.
산출물 생성 Gemini 위임:
Bash("bash scripts/tfx-route.sh gemini exec 'Deep interview complete. Topic: {topic}. All answers: {all_answers}. Generate a structured requirements document draft. Return the full markdown document.'")Gemini 실패 시 Claude가 직접 아래 형식으로 문서를 작성합니다.
산출물 형식
# Interview: {topic}
Date: {date}
## Goal
{1문장 목표}
## Decomposition
{하위 문제 목록}
## Risks & Challenges
{식별된 위험}
## Alternatives Considered
| 대안 | 장점 | 단점 |
|------|------|------|
| ... | ... | ... |
## Decision
{최종 결정 + 근거}
## Action Plan
1. {단계 1}
2. {단계 2}
3. ...동작 규칙
- 각 단계에서 반드시 사용자 응답을 수집한 후 다음 단계로 이동합니다.
- 사용자가 명확한 답을 못 할 경우, 후속 질문으로 유도합니다.
- 단계를 건너뛰지 않습니다 (5단계 모두 필수).
- 이전 단계의 답변을 다음 단계 질문에 반영합니다 (대화형 연결).
- 최종 산출물은 항상
.tfx/plans/interview-{timestamp}.md에 마크다운 파일로 저장합니다. - 인터뷰 시작 시 현재 주제와 관련된 코드베이스를 탐색하여 컨텍스트를 확보합니다.
- 각 단계 전환 시 이전 단계 요약을 한 줄로 보여줍니다.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

