namojo

Gemini-Harness를 Gemini CLI v0.28.0+ 사용자 환경에 설치 가능한 Python 패키지로 배포하는 방법. pyproject.toml 구조, 익스텐션 매니페스트, MCP 서버와 슬래시/트리거 명령 병행 제공, LangGraph 버전 호환 핀 전략, 진입점, 사용자 설치·업그레이드·제거 흐름, CI 배포. 배포 아티팩트 작성, 설치 경험 설계, LangGraph 업데이트 대비 의존성 관리 시 반드시 참조.

Gemini CLI(v0.28.0+) 내장 스킬과 gemini-3.1-pro-preview Python SDK, MCP Server를 LangGraph 노드에서 호출하는 패턴. subprocess 브리지, API 래퍼, MCP 어댑터, 타임아웃·재시도·command injection 차단. Gemini 관련 통합 코드 작성·디버깅 시 반드시 참조.

Gemini-Harness 프로젝트(revfactory/harness v1.2.0의 LangGraph+Gemini 포트)의 설계·구현·통합·검증을 전문가 팀으로 수행하는 오케스트레이터. LangGraph 런타임 작성(harness_runtime.py), workflow.json 스키마 설계, Gemini CLI(v0.28.0+) 통합, gemini-3.1-pro-preview API 래핑, 메타 에이전트/스킬 템플릿 설계, 6 아키텍처 패턴 포트, self-critique 루프 구현, 통합 QA 등 본 프로젝트 관련 작업에 반드시 이 스킬을 사용. 후속 작업(다시 실행, 부분 수정, 재검증, workflow.json 스키마만 수정, 특정 에이전트만 재호출, 이전 결과 개선, 업데이트, 보완, 원본 하네스 재동기화)에도 이 스킬을 사용. 단순 개념 질문(LangGraph란?)은 제외.

revfactory/harness v1.2.0을 Gemini + LangGraph 스택으로 포팅할 때 보존해야 할 사양과 원시형 매핑. Claude Code 원시형(TeamCreate/SendMessage/TaskCreate/Agent)과 LangGraph 구현의 대응, 6개 아키텍처 패턴의 LangGraph 변환 힌트, 출력 포맷(`.agents/`, workflow.json) 명세. 포팅 결정·원본 스펙 확인·구현 일관성 검토 시 반드시 참조. "원본과 동등한가" 검증 기준 포함.

Gemini-Harness의 핵심 아키텍처 패턴. **Manager + Worker + Registry (Swarm-style)** — 정적 그래프 위에서 State의 agent registry로 런타임 동적 에이전트를 표현하고, 단일 Worker(dispatcher) 노드가 registry 엔트리를 선택 실행한다. Command/Send API, 에이전트 간 통신(inbox), 6 아키텍처 패턴 구현, self-critique 루프, LangGraph 버전 호환 어댑터. harness_runtime.py 설계·구현 시 반드시 참조.

Gemini-Harness 런타임이 동적 생성하는 SYSTEM_PROMPT.md와 SKILL.md의 템플릿·JSON Schema·linter 규칙. workflow.json 스키마 v1 정의, 필수/선택 필드, 금지 패턴, 버전 마이그레이션 전략. 메타 레벨 생성물 형식·검증 작업 시 반드시 참조.

Self-critique 루프의 설계·구현·정량 측정. LangGraph conditional edge 기반 구조적 루프, retry counter, diff 평가, A/B 실험으로 결함 감소율 측정. PRD의 80% 결함 감소 acceptance criteria 검증, self-correction 루프 설계, near-miss 트리거 테스트 시 필수.

매일 아침 실행되는 자율 발행 파이프라인. 최신 AI·IT 뉴스에서 토픽 1개를 자동 선정해 저자(namojo) 문체로 블로그 포스트 1편을 작성·팩트체크·발행(git push)까지 완료한다. "데일리 포스트 실행", "오늘의 글 발행", "데일리 자동 발행", "오늘자 포스트 올려줘", "daily post", "자동 발행 한 번 돌려줘", "데일리 파이프라인 테스트" 같은 요청이나 스케줄된 자동 실행이면 반드시 이 스킬을 사용할 것. 사용자가 토픽·날짜를 구체적으로 지정하는 일반 포스트 요청은 blog-factory 스킬이 담당한다.

엔지니어를 위한 이야기 공장(namojo.github.io) 블로그에 글을 쓰고, 과거 포스트를 추가하고, 사이트 구조를 관리한다. "블로그 글 써줘", "포스트 추가해줘", "AI 뉴스 글로 써줘", "블로그 업데이트", "새 포스트 작성", "YYYY년 X월에 발행한 것처럼 써줘", "블로그 초기화", "사이트 설정 변경", "기존 포스트 수정", "블로그 다시 실행", "이전 결과로 보완" 같은 블로그 관련 요청이면 반드시 이 스킬을 사용할 것. 단순 글 교정이나 책 내용 질문은 해당 없음.

지정 기간의 AI 업계 주요 사건을 발굴하여 팩트 카드로 정리한다. news-curator 에이전트가 사용한다.

저자의 책 원고에서 문체·구조·수사법·주장 논지를 추출하여 _style/style-guide.md를 생성한다. style-analyst 에이전트가 사용한다.

토픽 브리프와 스타일 가이드를 받아 저자 문체의 블로그 포스트 1편을 작성한다. ghostwriter 에이전트가 사용한다.

KDB생명 사내 데이터 식별자(DB 컬럼명·테이블명·상품 코드값·시스템명·그룹사 사업명)를 사이트 게재 전 익명화하는 규칙 모음. 'KDB 데이터 노출 방지', '사내 식별자 마스킹', '컬럼명 익명화', '상품 코드 일반화' 요청 시 또는 site/content/*.md에 보강 콘텐츠를 추가할 때 반드시 사용.

kdb_edu_final.md(개정판)의 신규 보강 콘텐츠를 사이트(site/content/module-*.md)에 병합하고 KDB 사내 데이터 식별자를 익명화한 뒤 빌드·배포까지 수행하는 오케스트레이터. '개정판 반영', '보강 콘텐츠 추가', 'kdb_edu_final 적용', '사이트 보강해줘', '교육자료 개정 반영', 'KDB 데이터 노출 방지' 요청 시 반드시 사용.

한국산업은행(KDB) 교육자료 사이트의 제조업 콘텐츠를 금융(KDB) 맥락으로 변환·검증·배포하는 오케스트레이터. 'KDB로 바꿔줘', '제조업 제거', '금융권 맞춤', '2025년도 2026년도 변경', 'github pages 배포', '다시 변환', '재실행', '부분 수정' 등 KDB 교육자료 변환 관련 모든 요청 시 반드시 사용.

금융/디스플레이 제조업 직장인 대상 생성형 AI 인터랙티브 교육 사이트. 마크다운 교육자료를 풍부한 학습 경험으로 변환. AI 교육, 교육 웹앱, 다크모드, Mermaid.