plan-and-build
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위 요구사항에 대해, 다음 과정에 따라 작업 논의 및 구현을 진행하자. 모든 작업은 신규 브랜치를 만들지 않고 main 브랜치에서 직접 수행한다.
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In this repository16 other files it gives its agents.
- cc-usage-auditSkill
- commitSkill
- discord-messageSkill
- email-draftSkill
- gmailSkill
- google-calendarSkill
- hook-creatorSkill
- ideationSkill
- persuasion-reviewSkill
- shipSkill
- skill-creatorSkill
- slash-command-creatorSkill
- subagent-creatorSkill
- transcribeSkill
- youtube-collectorSkill
- harness-starterSkill
The file
Files
$ARGUMENTS
위 요구사항에 대해, 다음 과정에 따라 작업 논의 및 구현을 진행하자. 모든 작업은 신규 브랜치를 만들지 않고 main 브랜치에서 직접 수행한다.
- 먼저
/docs/하위 경로의 문서들을 적절히 읽어 현재 아키텍쳐, 설계의도를 파악한다. 필요시 여러 Explore 에이전트를 병렬로 사용한다. 아직 docs에 문서가 없다면 이 단계는 넘어간다. - 이번 작업을 구현하기위해 더 구체화해야할 점, 기술적으로 논의해야할 점들을 tech-critic-lead에게 제시한 후 논의를 이어간다.
- tech-critic-lead가 충분히 논의했다고 판단하는 응답을 보내면, 구현계획 작성을 시작한다. 가장 먼저
/prompts/task-create.md파일의 내용을 정확히 숙지한다. 이후 해당 방식으로 생성하기위한 구현 계획을 여러 phase로 나뉜 초안으로 작성하고, 논의점까지 포함하여 tech-critic-lead에게 피드백을 요청한다. - 구현계획이 확정되었다면, 마지막으로 어떤 테스트케이스가 필요할지 논의한다. 테스트 전략은
/docs/testing.md를 참고한다. 추가/수정해야할 모듈별 테스트케이스와, 논의점을 포함하여 tech-critic-lead에게 피드백을 요청한다. - tech-critic-lead가 충분히 논의했다고 판단 후 task 생성을 지시하면,
/prompts/task-create.md의 형식과 절차에 맞게 task와 phase 파일들을 생성한다. scripts/run-phases.py를 실행해서 각 phase를 순차적으로 실행한다.
- 절대 사용자에게 의견을 묻지 말 것. 모든 논의는 tech-critic-lead와 내부적으로 진행한다.
- 모든 구현은 local에서 cli만으로 가능해야한다. 웹에서 해야할 작업이 있다면, 어떻게 cli로 대체할 수 있을지 최대한 고민한다.
- 프로덕션 배포를 위해 불가피하게 사용자 개입이 필요한 지점이 있다면,
/docs/user-intervention.md에 명확히 기록해 추후 사용자가 직접 intervention을 수행할 수 있도록 한다.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
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- 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.