discussion

name	discussion
description	설정된 AI 팀원들이 합의에 도달할 때까지 반복 토론합니다. 사용자가 '토론', '합의', '디스커션'을 말하거나 /mst:discussion를 호출할 때 사용. 1회성 의견 수집은 /mst:ideation 사용.
user-invocable	true
argument-hint	{주제 또는 IDN-NNN} [--max-rounds {N}] [--focus {분야}]

maestro:discussion

설정된 AI 팀원들이 합의에 도달할 때까지 반복 토론합니다. PM(Claude)이 사회자 역할로 발산점을 식별하고 수렴을 유도합니다. Maestro 모드 활성 여부에 관계없이 사용 가능합니다.

ideation과의 차이

	ideation	discussion
목적	다양한 관점 수집 (발산)	합의 도달 (수렴)
라운드	1회	N회 반복
종료 조건	PM 종합 완료	참여자 합의 또는 max rounds
출력	synthesis.md	consensus.md

실행 프로토콜

경로 규칙 (MANDATORY): 이 스킬의 모든 .gran-maestro/ 경로는 절대경로로 사용합니다. 스킬 실행 시작 시 PROJECT_ROOT를 취득하고, 이후 모든 경로에 {PROJECT_ROOT}/ 접두사를 붙입니다.

PROJECT_ROOT=$(pwd)

{PLUGIN_ROOT}는 이 스킬의 "Base directory"에서 skills/{스킬명}/을 제거한 절대경로입니다. 상대경로(.claude/...)는 절대 사용하지 않습니다.

Provider Delegation Routing Protocol (MANDATORY)

이 프로토콜은 이 스킬 아래의 모든 provider 실행 예시보다 우선한다. provider 작업을 시작하기 전에 parent host가 route와 lifecycle evidence를 소유하고, child는 실제 할당 작업만 수행한다.

1. Route를 먼저 확정한다

1. python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py host context --json을 실행하고 JSON의 host를 읽는다. 이 호출 실패, 잘못된 JSON, 알 수 없는 host는 임의 추정하지 말고 blocked로 종료한다.

2. 이어서 반드시 아래 중앙 planner를 호출한다. {scope}는 현재 작업의 실제 scope(implementation, review, exploration, ideation, discussion, debug, analysis)이고, {provider}는 선택된 codex | claude | agy다.

   python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py delegation route \
     --host "{host}" \
     --provider "{provider}" \
     --scope "{scope}" \
     --capability-status "{available|unknown|unavailable}"
   

3. route 결과 외의 근거로 transport를 바꾸지 않는다.

   • route=native_candidate: 같은 host/provider의 native bridge만 사용한다. handshake_required=true이면 실제 host tool 가용성을 확인한 뒤 진행한다.
   • route=external: 이 경우에만 아래에 남아 있는 managed wrapper, dispatch build, provider CLI adapter 예시를 사용할 수 있다.
   • route=blocked, CLI non-zero, lifecycle 응답의 status=blocked, 또는 현재 attempt의 phase=reconciling: 즉시 fail closed 한다. 같은 task/worktree에 새 agent나 external process를 시작하지 않는다.

2. native_candidate 실행과 evidence

Native spawn 전 parent가 delegation start를 호출하고 반환된 attempt_id를 이후 모든 CAS 호출에 사용한다. start는 lifecycle 준비만 하며, 신규 응답이나 exact replay 모두 그 자체로 spawn 권한을 주지 않는다(spawn_allowed=false).

python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py delegation start \
  --task-id "{task_id}" \
  --idempotency-key "{task_id}:start:{stable_key}" \
  --host "{host}" \
  --provider "{provider}" \
  --capability-status available \
  --route-reason "{route.reason_code}" \
  --worktree-dir "{worktree_path}" \
  --model "{model}" \
  --scope "{scope}" \
  --prompt-file "{prompt_file}" \
  --output-path "{output_path}"

analysis|review|exploration|ideation|discussion|debug가 실제 read-only 작업이고 별도 linked worktree를 쓰지 않는 경우에만 --read-only를 추가한다. 구현·수정 작업에는 이 예외를 사용하지 않는다.

그 다음 parent invocation별 고유한 {claimant_id}로 single-use spawn claim을 요청한다. 오직 이 호출에서 spawn_allowed=true와 non-empty private claim_token_file을 함께 받은 단 한 caller만 native host tool을 한 번 호출할 수 있다. raw bearer token은 CLI JSON, argv, process listing, tool transcript, child prompt에 노출하지 않는다.

python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py delegation claim-spawn \
  --task-id "{task_id}" \
  --attempt-id "{attempt_id}" \
  --claimant-id "{claimant_id}" \
  --idempotency-key "{task_id}:claim:{claimant_id}"

spawn_allowed=false, claim_status=claim_replay|already_claimed|reconciling|provider_task_in_flight|terminal, 빈 claim_token_file, 또는 claim 응답 유실/불명확 상태에서는 host tool을 호출하지 않는다. claim_replay|already_claimed는 winner의 claim lease가 살아 있는 동안 wait만 하며 recover/cancel로 ownership을 빼앗지 않는다. lease 만료 뒤에만 delegation recover로 reconcile하고, 그 외에는 next_action에 따라 기존 provider task에 attach/wait한다. claim exact replay는 bearer token/파일을 다시 발급하지 않는다. 따라서 claim 결과를 잃은 caller도 외부 fallback이나 중복 native spawn을 시도하지 않는다.

• host=codex, provider=codex: Codex collaboration native tools를 사용한다. collaboration.spawn_agent로 spawn하고, host가 제공하는 attach/follow-up 수단으로 같은 task에 연결하며, collaboration.wait_agent로 대기한 뒤 전달된 completion result를 수집한다. 병렬 fan-out은 독립 task마다 native agent를 하나씩 spawn한다.
• host=claude, provider=claude: Claude의 Task(...) 또는 Agent(...) native tool로 spawn한다. background task는 host의 TaskOutput/resume 결과로 대기·수집한다.
• 정상 same-host 경로에서 codex exec, claude CLI, mst.py run --provider {same_provider}, 같은 provider의 managed wrapper, 또는 nested /mst:claude//mst:codex를 호출하지 않는다.

Native tool 응답마다 claim winner parent가 다음 순서로 evidence를 기록한다. {claim_token_file}은 winner 응답의 mode 0400 private one-shot handle이며 acknowledge 성공 시 삭제된다. 내용을 읽거나 복사하거나 child/user/log에 전달하지 않는다. 각 명령의 JSON 응답에서 status/phase를 확인하고 blocked/reconciling이면 더 진행하지 않는다.

1. spawn 성공 및 provider task ID 수신: delegation acknowledge --task-id "{task_id}" --attempt-id "{attempt_id}" --claim-token-file "{claim_token_file}" --spawn-status created_with_task_id --provider-task-id "{provider_task_id}" --idempotency-key "{task_id}:ack:{stable_key}"
2. host task 연결 확인: delegation attach --task-id "{task_id}" --attempt-id "{attempt_id}" --attach-status attached --idempotency-key "{task_id}:attach:{stable_key}"
3. 대기 중 주기적 생존 증거: delegation heartbeat --task-id "{task_id}" --attempt-id "{attempt_id}" --provider-state running --idempotency-key "{task_id}:heartbeat:{sequence}"
4. host result 수집 직후 parent가 성공 결과의 비어 있지 않은 전체 내용을 bound {output_path}의 sibling temp file에 먼저 쓰고 atomic replace한 뒤, fresh hash/size를 확인한다. child에게 이 파일 쓰기를 맡기거나 기존 파일을 재사용하지 않는다.
5. 결과 파일 evidence가 준비된 뒤에만: delegation complete --task-id "{task_id}" --attempt-id "{attempt_id}" --completion-signal "{succeeded|failed|timeout|unknown}" --output-path "{output_path}" --idempotency-key "{task_id}:complete:{stable_key}"

Native spawn이 task 생성 전에 명확히 실패한 경우에만 claim winner가 같은 --claim-token-file "{claim_token_file}"로 spawn-status=definitive_not_created를 acknowledge한 뒤 delegation fallback --expected-attempt-id "{attempt_id}" ...를 요청할 수 있다. 그 후 capability를 unavailable로 route planner에 다시 전달해 route=external을 받은 경우에만 external lane을 실행한다. claim 결과 유실, accepted, task ID 발급, attach 실패/timeout, child 실패, unknown/indeterminate 결과 뒤에는 external fallback을 금지하고 reconcile 상태를 유지한다.

2-A. External lane authorization

route=external 판정만으로 provider command를 직접 만들지 않는다. Fresh headless/cross-provider external lane은 command 생성 전에 중앙 planner 결과를 state에 고정한다.

python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py dispatch authorize-external \
  --provider "{provider}" \
  --task-id "{task_id}" \
  --prompt-file "{prompt_file}" \
  --worktree-dir "{worktree_path}" \
  --running-log-path "{running_log}" \
  --trace-path "{trace_path}" \
  --output-path "{output_path}" \
  --model "{model}" \
  --scope "{scope}" \
  --idempotency-key "{task_id}:external-authorize:{stable_key}" \
  {read_only_flag}

이 명령은 실제 host를 다시 확인하고 중앙 route가 여전히 external일 때만 current external attempt와 model/running/trace/output binding을 저장한다. 구현·수정 lane은 registered linked worktree를 사용하고 {read_only_flag}를 비운다. 실제 read-only scope만 --read-only를 사용한다. 반환된 attempt_id와 동일한 artifact binding을 external wrapper에 전달한다.

python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py dispatch build \
  --provider "{provider}" \
  --task-id "{task_id}" \
  --prompt-file "{prompt_file}" \
  --worktree-dir "{worktree_path}" \
  --log-file "{running_log}" \
  --model "{model}" \
  --expected-attempt-id "{external_attempt_id}"

Native definitive non-creation fallback이면 새 authorization을 만들지 않고 delegation fallback이 반환한 external attempt_id를 --expected-attempt-id로 사용한다. Builder는 current attempt의 task/provider/resolved worktree/prompt hash/route를 재검증하므로 native, reconciling, stale attempt, 또는 mismatch 상태에서는 command를 만들지 않는다. Codex/Claude 보호 wrapper는 provider command나 split claim/finalize shell을 포함하지 않고 dispatch run-external 단일 감독자만 호출한다. 감독자는 먼저 side effect가 없는 anonymous exec gate를 띄워 PID/PGID/start identity를 CAS로 attach하고, 같은 task lock 안에서 취소보다 먼저 exec 권한이 확정된 경우에만 실제 provider를 release한다. claim에서 캡처한 정확한 prompt bytes를 stdin으로 전달하고, provider process group을 회수한 뒤 fresh single-link inode로 claim해 계속 보유한 non-following output descriptor로 결과를 게시한다. prompt/snapshot/running/trace/output alias와 MST state·lock·history reserved path alias는 provider spawn 전에 차단한다. claim-external/heartbeat-external/finalize-external을 별도로 호출하거나 prompt snapshot/output pathname을 shell에서 다시 열지 않는다. Prompt 본문·snapshot path·claim secret·descriptor number는 argv/state/history에 확장하지 않는다.

3. Child prompt 격리 규칙

모든 native child prompt에는 다음 제약을 그대로 포함한다.

DELEGATION BOUNDARY (MANDATORY)
- Complete the assigned task yourself; do not delegate or spawn another provider agent.
- Do not invoke codex/claude provider CLIs, /mst:codex, /mst:claude, or a same-provider managed wrapper.
- Do not call `mst.py delegation` lifecycle commands and do not edit `.gran-maestro/run`, session, or history state; the parent owns routing and evidence.
- Work only in the assigned worktree/scope and return the result/evidence to the parent.

아래 skill별 dispatch 예시는 이 protocol의 route로 gate한다. Provider CLI/managed wrapper 예시는 오직 route=external일 때만 사용한다. Task/Agent/Codex collaboration 예시는 host와 provider가 일치하는 route=native_candidate일 때만 사용하고 child boundary와 native lifecycle evidence를 함께 적용한다.

Step 1: 초기화

1. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 디렉토리 존재 확인, 없으면 생성
2. 새 세션 ID 채번 (DSC-NNN):
   • 스크립트 우선: python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py counter next --type dsc → 출력 ID 사용
   • Fallback (counter.json 기반):
     • {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/counter.json 파일 Read
     • 파일 존재 시: next_id = last_id + 1
     • 파일 미존재 시 (최초 또는 복구): a. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 하위의 기존 DSC-* 디렉토리 스캔 b. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/archive/ 내 discussion-* tar.gz 파일명에서 ID 범위 추출 (예: discussion-DSC001-DSC006-*.tar.gz → max 6) c. 모든 소스에서 최대 번호 결정 → counter.json 생성: { "last_id": {max_number} } d. next_id = last_id + 1
     • counter.json 업데이트: { "last_id": {next_id} }
3. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/DSC-NNN/ 디렉토리 생성 (NNN은 3자리 zero-padded)
4. session.json 작성:

⏱️ 타임스탬프 취득 (MANDATORY): TS=$(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py timestamp now) 위 명령 실패 시 폴백: python3 -c "from datetime import datetime, timezone; print(datetime.now(timezone.utc).isoformat())" 출력값을 created_at 필드에 기입한다. 날짜만 기입 금지.

{
  "id": "DSC-NNN",
  "topic": "{사용자 주제}",
  "source_ideation": "{IDN-NNN 또는 null}",
  "focus": "{focus 또는 null}",
  "status": "analyzing",
  "max_rounds": "{Bash(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get discussion.default_max_rounds) 출력값}",
  "current_round": 0,
  "created_at": "{TS — mst.py timestamp now 출력값}",
  "dispatch_started_at": null,
  "participants": [
    { "key": "architect(codex)", "role": "architect", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "ux(codex)", "role": "ux", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "security(codex)", "role": "security", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "architecture(agy)", "role": "architecture", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "agy", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "cost(agy)", "role": "cost", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "agy", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "risk(claude)", "role": "risk", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "claude", "started_at": null, "completed_at": null }
  ],
  "critics": {
    "claude": { "status": "pending", "provider": "claude" }
  },
  "critic_count": 1,
  "participant_config": { "codex": 3, "agy": 2, "claude": 1 },
  "rounds": []
}

participants는 config의 discussion.agents를 읽어 생성합니다.

participants 동적 생성 규칙

1. 각 provider(codex, agy, claude)의 count 읽기
2. count == 1 → key는 {role}(provider) 형태
3. count > 1 → role 키를 순차 생성, {role}(provider) 형태 유지
4. 각 항목에 provider 필드 기록
5. 합계 검증: 2~7명, 위반 시 에러 후 중단
6. count == 0 → 해당 provider 완전 skip

participants 키 없으면 기본값 { codex:1, agy:1, claude:1 } 사용.

Step 1.5: PM 역할 배정

PM이 주제/포커스를 분석해 participants 수만큼 관점을 배정하고 critics를 결정합니다.

• Codex/AGY/Claude 강점에 맞춰 관점 배정
• Critic 규칙: Claude 1명+ → Claude 우선, Claude 0명 → Codex → AGY. critic_count 2 → 2명 배정

session.json에 participants, critics, critic_count, participant_config, status: "initializing" 기록.

AUTO-CONTINUE 원칙 (CRITICAL)

• 백그라운드 작업 완료 시 사용자에게 확인 질문 금지
• 모든 단계는 사용자 입력 없이 자동 진행
• 모든 호출이 모두 완료되면 즉시 다음 step 진행
• Step 4e 종료 판단은 PM이 자율적으로 처리
• 최종 사용자 보고는 Step 6에서만
• ⚠️ Step 4c 건너뜀 금지: critic_count > 0이면 opinions 수집 후 반드시 Critic 평가 수행

프롬프트 파일 생성 원칙 (CRITICAL)

shared-context.md는 단독 Write, 프롬프트 파일은 단일 combined 파일 Write → 스크립트 split 패턴을 사용합니다:

• session.json, shared-context.md 작성은 기존대로 단일 응답 내 Write 처리
• 프롬프트 파일(N+M개)은 prompts/combined-prompts.txt 1개에 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 모두 포함
• combined-prompts.txt Write 직후 python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/NN/prompts 실행

Step 2: 초기 의견 수집

IDN-NNN 입력 시: ideation 의견 파일들을 rounds/00/{participant.key}.md로 복사 → Step 4 진입

새 주제인 경우:

1. Dispatch 프롬프트 조립 — feature flag 분기

   config 확인:

   python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get prompt_builder.enabled prompt_builder.fallback_on_error
   

   (a) prompt_builder.enabled=true (하이브리드 JSON 경로, 권장)

   1. shared-context.md 본문을 .gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md로 Write (기존 shared-context.md와 동일 내용, tmp 복사본)
   2. dispatch-input.json을 아래 스키마로 Write:

      {
        "format": "mst.dispatch",
        "schema_version": 1,
        "common": {
          "topic": "{DSC-NNN 주제}",
          "constraints": ["..."],
          "reference_context_file": ".gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md"
        },
        "tasks": [
          {"role": "{participant.key}", "angle": "{perspective}", "ask": "핵심 질문 1~3개 ≤200자"},
          {"role": "{participant.key}", "angle": "{perspective}", "ask_file": ".gran-maestro/tmp/task-{role}-ask.md"}
        ]
      }
      

      • format: "mst.dispatch", schema_version: 1
      • common: topic, constraints[], reference_context_file: ".gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md"
      • tasks[]: 각 participant/critic마다 {role: "{participant.key}", angle: "{perspective}", ask: "...≤200자"} 또는 ask_file: "..."}
      • 200자 초과 질문은 .gran-maestro/tmp/task-{role}-ask.md로 Write 후 ask_file 경로 참조
   3. CLI 호출:

      python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py prompt build \
        --input {absolute_path}/dispatch-input.json \
        --out-dir {absolute_path}/rounds/00/prompts \
        --sid {session_id}
      

   4. 성공 시 생성된 rounds/00/prompts/combined-prompts.txt를 기존대로 session split-prompts로 분할:

      python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/00/prompts
      

      → rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md × N, rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md × M 자동 생성
   5. 실패 시 (exit != 0) → (b) fallback 경로로 자동 전환

   (b) prompt_builder.enabled=false 또는 CLI fallback (기존 직접 조립 경로)

   단일 응답에서 동시 Write 후 split 실행:

   • rounds/00/shared-context.md — 주제 배경 + 핵심 논점
   • rounds/00/prompts/combined-prompts.txt — N+M개 프롬프트를 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 구분하여 1개 파일에 모두 포함 (participant N개 + critic M개, 아래 포맷 그대로 적용)

   combined-prompts.txt Write 완료 직후:

   python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/00/prompts
   

   → rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md × N, rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md × M 자동 생성

   fallback 규약 (MANDATORY)

   (a) 경로 실행 중 mst.py prompt build가 exit 2/3 등 실패 반환 시:

   • stderr 로그와 구조화 errors JSON을 Read
   • PM이 지적된 오류를 기반으로 JSON을 1회 수정 후 재시도 (repair 1회)
   • 재시도 실패 시 즉시 (b) 기존 직접 조립 경로로 전환 (workflow 차단 금지)
   • config.prompt_builder.fallback_on_error=false이면 repair 실패 시 워크플로우를 중단하고 사용자 에스컬레이션

   참고: mst.py prompt build는 오류 반환만 담당하며, repair 1회/fallback 전환은 본 스킬(discussion)의 책임이다.

   이후 2번(participant Task 발송)부터는 기존 내용 그대로 진행.

개별 프롬프트 포맷 (Round 0):

# {Role} 관점 의견 요청 — DSC-NNN Round 0

## 공유 컨텍스트
{absolute_path}/rounds/00/shared-context.md 파일을 Read하세요.

## 당신의 역할
{perspective} 관점에서 분석합니다.

## 질문
{역할별 핵심 질문 1~3개}

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md에 저장
- {response_char_limit}자 이내

Critic 프롬프트 템플릿 (Round 0):

# Critic 평가 요청 — {session_id}  Round 0

## 대기 지시
다음 명령을 실행하고 결과를 기다리세요:
python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py wait-files {participants 순회 → {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md 절대 경로 목록}

마지막 줄이 ALL_READY면 다음 단계를 수행합니다.
TIMEOUT이면 완료된 파일들만으로 진행합니다.

## 역할
비판적 시각에서 모든 의견의 허점, 엣지 케이스, 반론을 식별합니다.

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md에 저장
- {critique_char_limit}자 이내

2. participant + critic provider 동시 발송 (단일 응답):

   각 participant/critic에 shared routing protocol을 독립 적용한다. Same-host Codex는 collaboration agent, same-host Claude는 Task/Agent와 native lifecycle을 사용한다. 아래 Bash 예시는 route=external 전용이다.

   모델 결정: Bash(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get discussion.agents.claude.tier models.providers.claude.default_tier)로 tier를 구한 뒤 models.providers.claude[{tier}]로 resolve (opus / sonnet)

   participant 발송 (participants 동적 순회):

   • provider: "codex", external lane only:

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "agy":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "claude", same-host native candidate:

     Task(
       subagent_type: "general-purpose",
       model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
       run_in_background: true,
       prompt: "{absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md 파일을 Read하고 지시에 따라 분석. DELEGATION BOUNDARY를 준수하고 결과를 {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
     )
     

     route=external이면 /mst:claude managed wrapper를 사용한다.

   critic 동시 발송 (critics 동적 순회):

   • provider: "codex", external lane only:

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "agy":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "claude", same-host native candidate:

     Task(
       subagent_type: "general-purpose",
       model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
       run_in_background: true,
       prompt: "{absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 파일을 Read하고 비판적 시각으로 분석. DELEGATION BOUNDARY를 준수하고 결과를 {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
     )
     

     route=external이면 /mst:claude managed wrapper를 사용한다.

3. 진행 상황 출력 (모든 Task() dispatch 완료 직후):

의견 수집 중  ({session_id}  Round 0)
─────────────────────────────
  [→] {participant.role}  ({participant.provider})   ← participants 배열 동적 순회
  ...

  ── 비평 ──
  [→] critic: {criticKey}  ({critic.provider})       ← critics 객체 동적 순회
─────────────────────────────
완료 알림을 기다리는 중...

• critics가 없으면 ── 비평 ── 섹션 전체 생략
• 목록은 participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)

각 호출은 route가 선택한 host-native background agent 또는 external background process로 병렬 실행됩니다.

Step 3: PM 초기 종합

rounds/00/synthesis.md 생성: rounds/00/{participant.key}.md 순회 → templates/discussion-round-synthesis.md 템플릿 사용 → status: "debating", current_round: 0

Step 3.5: Critic 초기 평가 (단일 라운드 수렴 시)

critic_count >= 1이면: rounds/00 응답 기반으로 rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 생성 → Step 4c와 동일 방식으로 rounds/00/critique-{criticKey}.md 저장. Step 4 미실행 시에도 Critic 평가 보장.

NOTE: "Step 4c와 동일 방식"은 Step 2 (R0)의 provider route를 다시 적용한다는 뜻이다. Same-host Codex/Claude는 native bridge, route=external인 Codex/AGY/Claude만 managed process/wrapper를 사용하며 경로는 rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md → rounds/00/critique-{criticKey}.md다.

Step 3.6: Round 0 완료 상태 업데이트

participants 순회 → rounds/00/{participant.key}.md 존재 여부 확인 (성공: "done", 실패: "failed")

session.json 단일 Write:

• participants 상태 반영, rounds 배열에 { "round": 0, "status": "completed" } 추가, current_round: 0, status: "debating"

Step 4: 토론 라운드 (반복)

4a. PM이 맞춤 프롬프트 작성

이전 라운드 발산점 기반으로 단일 응답에서 Write 후 split 실행:

• rounds/NN/shared-context.md — 이전 라운드 입장 요약 테이블 + 발산점 목록
• rounds/NN/prompts/combined-prompts.txt — N개 프롬프트를 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 구분하여 1개 파일에 모두 포함

combined-prompts.txt Write 완료 직후:

python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/NN/prompts

→ rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md × N 자동 생성

Round N의 critic 프롬프트가 있는 경우 같은 combined 파일에 포함하여 함께 split

shared-context.md 구조 (Round N):

# DSC-NNN Round N — 공유 컨텍스트

## 이전 라운드 입장 요약
| 역할 | 핵심 주장 |
|------|----------|
| {role} ({provider}) | {1~2줄 요약} |
...

## 핵심 발산점
1. {발산점 1}
2. {발산점 2}

## 이번 라운드 목표
{PM이 수렴 방향 제시}

개별 프롬프트 포맷 (Round N):

# {Role} 반론 수용 요청 — DSC-NNN Round N

## 공유 컨텍스트
{absolute_path}/rounds/NN/shared-context.md 파일을 Read하세요.

## 당신의 역할
{role} 관점에서 응답합니다.
이전 라운드 당신의 핵심 입장: {1~2줄}

## 이번 라운드 질문
{역할에 맞춘 반론/수렴 질문 1~3개}

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md에 저장
- {response_char_limit}자 이내

4b. 역할 기반 병렬 호출

단일 응답에서 participant 프롬프트 파일 + critic 프롬프트 파일을 함께 생성 후, participant + critic의 route-selected background 호출을 동시 발송한다.

Critic 프롬프트 템플릿 (Round N):

# Critic 평가 요청 — {session_id}  Round {N}

## 대기 지시
다음 명령을 실행하고 결과를 기다리세요:
python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py wait-files {participants 순회 → {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md 절대 경로 목록}

마지막 줄이 ALL_READY면 다음 단계를 수행합니다.
TIMEOUT이면 완료된 파일들만으로 진행합니다.

## 역할
비판적 시각에서 모든 의견의 허점, 엣지 케이스, 반론을 식별합니다.

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md에 저장
- {critique_char_limit}자 이내

participant 발송 (participants 동적 순회):

• participant별 shared route/lifecycle을 먼저 적용한다. 아래 Codex Bash는 external lane only이고 same-host Codex는 collaboration agent를 사용한다.
• provider: "codex", external lane only:

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "agy":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "claude", same-host native candidate:

  Task(
    subagent_type: "general-purpose",
    model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
    run_in_background: true,
    prompt: "{absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md 파일을 Read하고 지시에 따라 분석. DELEGATION BOUNDARY를 준수하고 결과를 {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
  )
  

  route=external이면 /mst:claude managed wrapper를 사용한다.

critic 동시 발송 (critics 동적 순회):

• critic별 shared route/lifecycle을 먼저 적용한다. 아래 Codex Bash는 external lane only이고 same-host Codex는 collaboration agent를 사용한다.
• provider: "codex", external lane only:

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "agy":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "claude", same-host native candidate:

  Task(
    subagent_type: "general-purpose",
    model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
    run_in_background: true,
    prompt: "{absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 파일을 Read하고 비판적 시각으로 분석. DELEGATION BOUNDARY를 준수하고 결과를 {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
  )
  

  route=external이면 /mst:claude managed wrapper를 사용한다.

진행 상황 출력 (모든 Task() dispatch 완료 직후):

토론 라운드 {N}  ({session_id})
─────────────────────────────
  [→] {participant.role}  ({participant.provider})   ← participants 배열 동적 순회
  ...

  ── 비평 ──
  [→] critic: {criticKey}  ({critic.provider})       ← critics 객체 동적 순회
─────────────────────────────
완료 알림을 기다리는 중...

• critics가 없으면 ── 비평 ── 섹션 전체 생략
• 목록은 participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)

Step 4c. Critic 완료 확인 ⚠️ MANDATORY

절대 건너뛰기 금지: critic_count > 0이면 Step 4d로 진행하기 전 critique-{criticKey}.md 파일이 존재해야 한다.

critics 키 순회 → rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 + 비어있지 않음: "done", 아니면: "failed". 실패 시 에러 처리는 기존 에러 처리 섹션 준수.

Step 4d. 라운드 종합

사전 조건: critic_count > 0이면 rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 필수. 없으면 Step 4c로 복귀.

• 입력: rounds/{NN-1}/synthesis.md + rounds/NN/{participant.key}.md + rounds/NN/critique-{criticKey}.md
• 출력: rounds/NN/synthesis.md (templates/discussion-round-synthesis.md 동적 표 사용)
• status, current_round 업데이트

Step 4d.5: Round N 완료 상태 업데이트

participants 순회 → rounds/NN/{participant.key}.md 존재 여부 (성공: "done", 실패: "failed") critics 순회 → rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 여부 (성공: "done", 실패: "failed")

session.json 단일 Write: participants/critics 상태 반영, rounds 배열에 { "round": N, "status": "completed" } 추가, current_round: N

Step 4e. 수렴 판단

PM이 합의 정도 판정: 기준 충족 또는 최대 라운드 도달 시 Step 5, 미충족 시 다음 라운드 수행.

Step 5: 합의문 작성

최종 consensus.md 생성: participants 키/Provider 동적 나열, 미합의 사항 행 반복, 라운드 합의 이력 및 critic 기여 기록.

에러 처리

• 과반 이상 성공: 실패 항목 제외 후 진행
• 과반 미만 성공: PM 자체 보완 분석
• 전원 실패: 에러 + 재시도 안내

세션 파일 구조

.gran-maestro/discussion/DSC-NNN/
├── session.json
├── rounds/
│   ├── 00/
│   │   ├── shared-context.md           # 공유 배경 컨텍스트 (Step 2 병렬 Write)
│   │   ├── prompts/
│   │   │   ├── {participant.key}-prompt.md  # 경량 프롬프트 (shared-context.md Read 지시 포함)
│   │   │   ├── critique-{criticKey}-prompt.md
│   │   │   └── synthesis-prompt.md
│   │   ├── {participant.key}.md
│   │   ├── critique-{criticKey}.md
│   │   └── synthesis.md
│   └── NN/
│       ├── shared-context.md           # 이전 입장 요약 + 발산점 (Step 4a 병렬 Write)
│       ├── prompts/
│       │   ├── {participant.key}-prompt.md  # 경량 프롬프트 (shared-context.md Read 지시 포함)
│       │   └── critique-{criticKey}-prompt.md
│       ├── {participant.key}.md
│       ├── critique-{criticKey}.md
│       └── synthesis.md
├── consensus.md

옵션

• --focus {architecture|ux|performance|security|cost}: 분석 포커스 지정
• --max-rounds {N}: 최대 토론 라운드 지정

참고

총합 2~7명 규칙과 participants/critics 동적 배정은 ideation과 동일.