agentleFS
henry-1981henry-1981/context-first-harness/CLAUDE.md

context-first-harness

CLAUDE.md0 starsChanged 7 months agoMITView on GitHub

비개발자(도메인 전문가)가 Claude Code를 자기 워크플로우에 맞춰 운용하기 위한 하네스 레포. 본 레포 자체가 하나의 작동 사례이며, 사용자는 fork 또는 clone 후 자기 도메인 자료를 채워 사용한다. 설계 가설과 시각화는 README.md 참조. @rules/content-writing.md @rules/naming.md @rules/binary-files.md @rules/qms-sop.md @rules/workflow.md @rules/handoff.md @rules/session-entry.md 비개발자 하네스의 핵심은 *구조와 맥락을 미리 고정해두면 짧은 요청도 LLM이 스스로 처리한다*는 점이다. 대화 세션이 seCall과 codex 파이프라인을 통해 자동 아카이빙되어 다음 세션의 참고 재료가 되므로, 매 세션은 이전 세션 위에 복리로 쌓인다. 비개발자 thinking frame은 skill 단독으로 고정하지 않고 *skill…

  • Installs packages

The file

We split this CLAUDE.md into the rules it gives an agent

1 rule. About 0 are common, 0 are distinctive, and 1 is very specific to this project.

  • ≈0

    Common · estimate

    Many files like this have a rule of this kind.

  • ≈0

    Distinctive · estimate

    This author's own choices. Worth a look.

  • 1

    Very specific

    Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.

  • Common
  • Distinctive
  • Very specific
  1. Very specific:

    Commit: conventional commit 권장 (예: wiki(meddev): cybersecurity 페이지 추가)

    line 92

≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 26,980 CLAUDE.md files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.

Keep what fits and drop the rest. Your version, ready for your agents.
Files
CLAUDE.md

비개발자 하네스 (Domain Expert Harness for Claude Code)

비개발자(도메인 전문가)가 Claude Code를 자기 워크플로우에 맞춰 운용하기 위한 하네스 레포. 본 레포 자체가 하나의 작동 사례이며, 사용자는 fork 또는 clone 후 자기 도메인 자료를 채워 사용한다. 설계 가설과 시각화는 README.md 참조.

@rules/content-writing.md @rules/naming.md @rules/binary-files.md @rules/qms-sop.md @rules/workflow.md @rules/handoff.md @rules/session-entry.md

정체성 — 3축 + 입출력 공용 채널

축정의핵심 자산
1축 입력기존 지식을 AI 인식 가능한 형태로 전환rules/, refs/, wiki/pages/, prompts/, CLAUDE.md, .claude/hooks/, skill + wiki 페어 (예: medical-device-ra-qa-frame)
2축 출력AI 산출물을 사람이 받는 형식으로 변환.claude/skills/{docx, pdf, pdf-to-md}, tools/presentation/ 하네스
3축 맥락 유지세션 간 맥락 보존과 복리 축적.claude/skills/{wrap, repo-cleanup, council, deliverable-review, skill-creator, check-harness, check-harness-context-first}, .claude/agents/*, wiki/raw/sessions/ (seCall 자동 수집), wiki/wiki/projects·sessions/ (codex 1차 정리)
입출력 공용 채널 (1축과 2축에 걸침)입력과 출력 양쪽에서 쓰는 도구.mcp.json MCP 서버, gws-setup (Google Workspace)

비개발자 하네스의 핵심은 구조와 맥락을 미리 고정해두면 짧은 요청도 LLM이 스스로 처리한다는 점이다. 대화 세션이 seCall과 codex 파이프라인을 통해 자동 아카이빙되어 다음 세션의 참고 재료가 되므로, 매 세션은 이전 세션 위에 복리로 쌓인다.

폴더 구조

.
├── CLAUDE.md             ← 본 파일 (하네스 운영 지침, LLM 자동 로드)
├── README.md             ← 가설·경험·3축 시각화·전체 workflow
├── LICENSE               ← MIT
├── .mcp.json             ← MCP 서버 (입출력 공용 채널)
├── .claude/
│   ├── settings.json     ← hook 등록
│   ├── skills/           ← 13종 (3축 분포 + medical-device-ra-qa-frame 페어 사례 + check-harness-context-first 파생)
│   ├── agents/           ← 13종 (검증·메타 reviewer, strategist·critic·narrator, context-first-auditor 등)
│   └── hooks/            ← 운영 4종 (session-start-handoff-scan · session-start-context-inject · wiki-check · block-template-write) + 테스트 1종
├── .harness/             ← check-harness-context-first 진단 리포트 저장소 (`check-reports/<날짜>-<scope>/`)
├── rules/                ← 행동 규칙 7개 (@import로 자동 로드, INDEX.md 카탈로그)
├── refs/                 ← 정적 지식 (FDA 3계층 153건: statute 117 · regulation 35 · guidance 1 sample)
├── wiki/                 ← 동적 지식 (5 layers: sources·pages·raw/sessions·wiki/projects·sessions·schema)
├── prompts/              ← LLM 운영 프롬프트 fragment
├── tools/                ← 운영 자동화 도구
│   ├── generate-weights-png.py           # README 가중치 막대그래프 재생성
│   └── presentation/     # 프레젠테이션 생성 하네스 (4 stage-owner SKILL + 9 agent, 템플릿/자유 A/B 모드)
├── assets/               ← README 이미지 (hero.jpg, weights.png)
└── memory/               ← Claude Code auto-memory placeholder (실 메모리는 `~/.claude/projects/<id>/memory/`에 저장, 본 폴더는 fork 후 사용자가 채움)

skill + wiki 페어 패턴

비개발자 thinking frame은 skill 단독으로 고정하지 않고 skill + wiki page 페어로 관리한다. 다양한 변주에 대비하기 위함이다.

  • skill: 트리거·인덱스·HITL 영역·Red Flags (간략 골격)
  • wiki page: thinking frame 본문 단일 소스 (살아있는 문서, 진화 가능)

본 레포의 첫 사례: .claude/skills/medical-device-ra-qa-frame + wiki/pages/medical-device-ra-qa-thinking-frame.md. 사용자가 자기 도메인 thinking frame을 추출할 때 같은 페어 구조로 고정한다.

Wiki Convention (요약)

자세한 schema·트리거·역할 분리는 wiki/index.md 참조.

  • 5 layers: sources/ (사용자 큐레이션, LLM 수정 금지) / pages/ (LLM 박제) / raw/sessions/YYYY-MM-DD/ (seCall 자동 수집 대화 원재료) / wiki/projects|sessions/ (codex 파이프라인 1차 정리) / schema
  • Role separation: 사용자 = 소싱·해석·도메인 검증 / LLM = 요약·교차 참조·filing
  • 5 filing 트리거: 교차 비교 · 신규 개념 · 종합 분석 · 의사결정 근거 · 반복 주제
  • 세션 아카이빙 파이프라인: 대화 세션 → seCall ingest → raw/sessions/ → codex 1차 정리 → wiki/projects·sessions/ → LLM이 pages/ filing 시 참고. 대화 자체가 맥락 자산으로 복리 누적되는 구조
  • log.md: 모든 wiki 활동 기록 (ingest · query · filing · lint · update)
  • Cross-references: [[filename]] 형식

refs Convention (요약)

자세한 컨벤션은 refs/INDEX.md 참조. FDA는 공개 서비스이므로 본 레포에 statute·regulation은 완전 수록, guidance는 494건 중 1건만 sample로 포함하여 INDEX 드릴다운이 수백 건 중 1건에 빠르게 도달하는 방식을 시연한다.

  • Read-only 정적 지식 (규정·정책·표준 등)
  • 각 폴더에 INDEX.md 필수 (탐색 진입점, AI Agent가 INDEX부터 참조)
  • 파일명은 NFC 정규화 (macOS NFD 주의)
  • 검색은 refs/INDEX.md → 하위 INDEX 드릴다운 → 본문 열람 순서

MCP Servers

.mcp.json 참조. 기본 구성:

  • context7: 라이브러리 문서 검색 (npm, PyPI 등)
  • sequential-thinking: 단계별 추론
  • word: Word 문서 생성·편집
  • hwp (선택): 한국 한컴오피스 HWP 문서 (Windows + 한컴오피스 필수)

사용자가 자기 환경에 맞춰 추가 MCP 서버 등록 가능 (notion, slack, custom 등).

Git Conventions

  • Branch: feature branch from main
  • Commit: conventional commit 권장 (예: wiki(meddev): cybersecurity 페이지 추가)
  • 사용자 자기 환경·팀 컨벤션에 맞춰 자유 조정

Environment

  • Claude Code (CLI 또는 Web)
  • Python 3 (hooks 실행)
  • bash (hook 실행 환경, Windows는 Git Bash 권장)
  • 선택: pandoc (docx 변환), playwright (pdf 변환), gws CLI (Google Workspace), uvx (Word MCP 실행)
  • 선택: Node.js 18+ + TypeScript 5.7+ (tools/presentation/ 하네스 사용 시. 설치는 cd tools/presentation && npm install && npx playwright install chromium, 상세는 tools/presentation/CLAUDE.md + tools/presentation/ENV.md 참조)

사용자 시작 가이드

  1. 이 레포 fork 또는 git clone
  2. README.md의 workflow 시각화로 3축 구조 이해 후 환경 설치 (Claude Code, Python, bash)
  3. .mcp.json에서 <PATH_TO> placeholder 자기 환경 경로로 수정 (hwp 등 선택 MCP만)
  4. wiki/sources/와 refs/에 자기 도메인 자료 채우기
  5. 첫 작업 시 LLM이 medical-device-ra-qa-frame 패턴 보고 자기 도메인 thinking frame 페어 고정 제안
  6. 세션 종료 시 wrap 스킬로 맥락 환류, 다음 세션은 SessionStart hook(session-start-handoff-scan + session-start-context-inject)이 handoff와 lessons pointer를 자동 주입

Download now (ZIP)

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
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

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.