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기술적 의사결정이 필요할 때 대안 비교·트레이드오프 도전 후 frame.json에 박제. /frame이 큐잉한 frame.decision task를 자동 처리하거나, 즉석 의사결정도 가능.
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | decide |
| description | 기술적 의사결정이 필요할 때 대안 비교·트레이드오프 도전 후 frame.json에 박제. /frame이 큐잉한 frame.decision task를 자동 처리하거나, 즉석 의사결정도 가능. |
기술적 의사결정 한 건을 처리한다. /decide의 목적은 선택지를 기록하는 것이 아니라 트레이드오프를 비교하고, 선택을 한 번 공격한 뒤, 수용한 비용을 canonical에 남기는 것이다.
결과는 frame.json의 decisions[]에 기록하여 /verify가 cross-reference할 수 있게 한다. frame이 없는 즉석 결정도 가능하지만, 후속 검증과 연결하려면 frame으로 통합해야 한다.
비교표는 정보 나열이 아니라 선택을 흔드는 도구다. 각 대안마다 다음이 보여야 한다:
/decide는 모든 결정에서 challenge를 수행한다. 단, 강도만 조절한다.
| intensity | 조건 | 도전 방식 |
|---|---|---|
low | 변경 범위 작음, 되돌리기 쉬움, ask_first 아님 | 짧은 반론 카드 + 유지/보완/재고 |
medium | 여러 모듈 영향, 테스트/운영 비용 있음, 되돌리기 중간 | 비교표 기반 반론 + 완화책 선택 |
high | DB/API/외부 계약/상태 모델/보안/운영 영향, 되돌리기 비쌈 | 가장 비싼 실패 시나리오 + frame 복귀 옵션 |
ask_first | frame.boundaries.ask_first 또는 Non-delegable 영역 | 사용자 선택 필수, skip 금지, 선택 근거 명시 |
low라고 해서 skip하지 않는다. 짧게라도 반대편에서 찌른다.
선택, 반론, 사용자 응답, 완화책, challenge intensity를 frame.json.decisions[]에 남긴다. frame.md는 사람이 읽는 mirror이며, context prose만을 원천으로 삼지 않는다.
TFT 전체 cycle을 강제하지 않는다. Frame → Decide → Verify → Verify Report는 rich path일 뿐이고, Decide 없이 Verify를 해도 된다. 단, /decide를 실제로 수행했다면 결과가 Studio transcript에만 남으면 안 된다.
frame_studio의 answer, contextDigest, tabSnapshot은 현재 Pi turn의 working context다.transcriptRef.openCommand(/archive <transcriptPath>)는 전문 provenance다.frame.json.decisions[] 또는 frame이 없는 즉석 결정 파일에 남겨야 한다./decide # frame.decision 큐에서 첫 번째 자동 처리
/decide <taskId> # 특정 frame.decision task 처리
/decide <freeform topic> # 즉석 의사결정 (frame 없이)
Pi UI가 있고 frame_studio tool을 사용할 수 있으면, /decide의 모든 사용자 선택 질문은 현재 채팅 본문이 아니라 TFT Studio Decide tab에서 처리한다.
frame_studio action=update tab=decide로 먼저 렌더링한다.frame_studio action=ask tab=decide로 묻는다.frame_studio ask 결과가 unavailable, cancelled, timeout일 때만 허용한다.Plan 모드가 선택되면 그 선택을 완료 보고로 끝내지 않는다. 같은 Decide tab에서 implementation plan을 즉시 합성·렌더링하고, 구현 시작 / 부모에 handoff / 계획 수정 / 일단 멈춤 같은 실제 다음 행동 gate까지 처리한 뒤 finish한다.호출 방식에 따라 다르게 동작:
A. 인자 없음 (/decide)
<worktree>/.pi/frame.json 존재 확인TaskList() → metadata.kind === "frame.decision" 필터subject = 결정 제목, description = 리스크/후보 옵션B. taskId 지정 (/decide 5)
TaskGet(5) → task 읽기metadata.kind 확인 (frame.decision 아니면 경고 후 진행)C. 자유 텍스트 (/decide Toss API 부분환불 한도 확인)
frame.json도 없고 자유 텍스트도 없으면: "frame부터 진행하라"고 권유 후 종료.
각 대안에 대해 코드베이스 분석:
decisions[] 또는 .context/의 관련 기록 검토policy_axis_scan이 있으면 미해결 축과 채널 매트릭스를 읽고, 각 대안이 시간 기준/다중 적용/DEFAULT/fallback/채널별 표시/migration/cache identity를 어떻게 바꾸는지 정리requirement_matrix/domain_work_map이 있으면 각 대안이 어떤 requirement ID, domain lane, verification evidence를 바꾸는지 정리backend_layer_map/architecture_flow_map이 있으면 각 대안이 resolver/usecase/service/repository/VO/loader/entity 중 어느 레이어와 UI→API→Usecase→Domain→Repository→DB edge/source-of-truth를 바꾸는지 비교대안은 최소 2개, 최대 4개. 1개밖에 없으면 결정이 아니라 실행이다. 정말 1개뿐이면 (명백: 대안이 없음 — <근거>)를 보고하고 frame success criteria 또는 구현으로 넘긴다.
비교표는 선택이 흔들릴 만큼 구체적이어야 한다.
| 기준 | A: 신규 테이블 | B: 기존 테이블 컬럼 추가 |
|---|---|---|
| 기존 패턴 일관성 | 높음 — Charge/Refund 분리 패턴 | 낮음 — Order가 환불 상태까지 소유 |
| 변경 범위 | 중 — 신규 repo/entity/migration | 낮음 — Order schema + service 수정 |
| 다중 이벤트 확장성 | 높음 — row 추가로 자연스러움 | 낮음 — 누적/덮어쓰기 정책 필요 |
| 검증 용이성 | 중 — migration + repo test 필요 | 높음 — 기존 Order test 확장 |
| 구조 비용/AI 탐색성 | 낮음 — Refund 경계가 명확 | 높음 — Order 의미가 넓어져 다음 변경 지점 탐색 어려움 |
| 정책축 영향 | 낮음 — 이벤트 시점/다중 이력 row로 표현 | 높음 — 현재 Order 상태에 과거 정책 의미가 섞임 |
| 요구사항 추적성 | 높음 — R1/R2가 각각 slice/test로 닫힘 | 낮음 — R2가 구현 편의상 R1에 묻힘 |
| Domain Work Map 영향 | 명확 — BE/DB/Verification lane이 분리됨 | 모호 — BE 변경만 있고 Admin/Web 검증 lane 누락 가능 |
| 레이어 책임 | 명확 — repo는 조회, VO는 계산, usecase는 흐름 조합 | 모호 — Order service가 조회/정책/표시 의미를 함께 소유 |
| Architecture/Data Flow 영향 | 낮음 — source-of-truth table과 edge가 유지됨 | 높음 — 승인 전/후 write edge가 섞임 |
| 되돌리기 비용 | 중 — 테이블 rollback | 높음 — 기존 row 의미 변경 |
| 실패 시나리오 | 정산 join 누락 | Order 상태 의미 오염 |
| 추천 | A — 장기 일관성 우위 | B — 단기 구현 속도 우위 |
추가 행은 결정 성격에 따라 가감한다. 성능 결정이면 예상 처리량, 보안 결정이면 공격 표면, UI 결정이면 사용자 혼동/접근성, 운영 결정이면 rollback/observability를 넣는다. 코드 구조를 건드리는 결정이면 구조 비용/AI 탐색성 행을 넣어야 한다. source-grounded frame이면 요구사항 추적성과 Domain Work Map 영향 행을 넣어 각 대안이 R1/R2 같은 requirement ID와 FE/BE/DB/Verification lane을 어떻게 닫거나 흐리는지 비교한다. 정책형 작업이면 정책축 영향 행을 넣어 시간 기준/다중 적용/DEFAULT/fallback/채널별 표시/migration/cache identity가 대안별로 어떻게 달라지는지 비교한다. backend 레이어 선택이 핵심이면 레이어 책임 행을 넣어 resolver/usecase/repository/VO/loader/entity 중 어디가 책임을 소유하는지 비교한다. Architecture/Data Flow가 있으면 Architecture/Data Flow 영향 행을 넣어 주요 lane/node/edge/source-of-truth가 대안별로 어떻게 바뀌는지 비교한다. 빠른 구현이 작은 module/wrapper/조건 분산을 늘리는지, 또는 단순한 interface 뒤로 복잡도를 숨기는지 비교한다.
TFT Studio를 사용할 수 있으면 아래 선택지는 frame_studio action=ask tab=decide로 표시한다. 채팅 번호 메뉴는 Studio ask fallback일 때만 쓴다.
질문 제목: 접근 선택
현재 이해:
- frame goal: <frame.json goal 요약>
- 이번 결정은 <결정 제목>이다.
막힌 결정:
어떤 접근을 선택하느냐에 따라 변경 파일, 검증 축, 되돌리기 비용이 달라진다.
왜 중요한가:
<가장 큰 비용/위험/운영 영향 1~2개>
추천:
<추천 접근과 이유. 없으면 생략>
선택 후 달라지는 것:
- A를 고르면: <구현 범위 / 검증 / tradeoff>
- B를 고르면: <구현 범위 / 검증 / tradeoff>
- C를 고르면: <구현 범위 / 검증 / tradeoff>
질문:
어떤 접근을 선택하시겠습니까?
1. A: <요약> — 핵심 트레이드오프: <짧은 설명>
2. B: <요약> — 핵심 트레이드오프: <짧은 설명>
3. C: <요약> — 핵심 트레이드오프: <짧은 설명>
선택을 받으면 바로 저장하지 않는다. Step 5에서 반드시 challenge한다.
선택된 대안에 대해 challenge_intensity를 산정한다.
산정 기준:
ask_first: frame.boundaries.ask_first, 결제/보안/PII/스키마/외부 연동/동시성/운영 설정high: 되돌리기 비용 높음, 데이터 의미 변경, 외부 계약 변경, 상태 모델 변경, public interface 의미를 크게 바꾸는 구조 결정, 정책축 선택이 DB/API/cache/채널별 검증 모델을 바꿈, 레이어 책임 선택이 API/cache/transaction/source-of-truth를 바꿈, Architecture/Data Flow의 source-of-truth나 write edge를 바꿈medium: 영향 파일/모듈이 여러 개, 회귀 위험 있음, 검증 비용 중간 이상, shallow module/분산 조건 증가 가능성 있음, requirement ID 일부가 구현 세부에 묻힐 가능성 있음, Domain Work Map lane 누락 가능성 있음, 정책축 일부가 구현 세부로 흩어질 가능성 있음, 레이어 책임이 여러 파일로 흩어질 가능성 있음low: 변경 범위 작고 되돌리기 쉬움도전:
A안을 선택하면 구현은 단순하지만, 기존 B 패턴과 다른 예외 경로가 하나 더 생깁니다.
질문: 이 트레이드오프를 어떻게 처리할까요?
1. 선택 유지 — 차이를 수용하고 결정에 기록
2. 보완 후 유지 — 선택은 유지하되 완화책 추가
3. 재고 — 다른 대안 다시 비교
TFT Studio를 사용할 수 있으면 challenge 선택도 frame_studio action=ask tab=decide로 묻는다.
도전:
A안은 장기 모델링은 좋지만 migration/test 범위가 늘어납니다. 이번 작업의 성공 기준이 “빠른 복구”라면 B안이 더 맞을 수 있습니다.
질문: 이 트레이드오프를 어떻게 처리할까요?
1. 선택 유지 — migration 비용을 수용
2. 보완 후 유지 — rollback/test 완화책 추가
3. 재고 — B/C안을 다시 비교
4. frame으로 돌아가기 — 범위/성공 기준 재정렬
도전:
A안은 기존 데이터 의미를 바꿔 rollback이 어렵습니다. 배포 후 정산 리포트가 어긋나면 단순 revert로 복구되지 않을 수 있습니다.
질문: 이 위험을 감수하고 어떻게 진행할까요?
1. 선택 유지 — 위험과 rollback 비용을 명시적으로 수용
2. 보완 후 유지 — migration/rollback/검증 조건을 추가
3. 재고 — 다른 대안 다시 비교
4. frame으로 돌아가기 — 목표/범위/ask_first 재정렬
규칙:
tradeoffs_accepted 또는 mitigations에 “이번에는 빠른 복구를 위해 수용”, “interface 정리 follow-up 생성”, “검증에서 architecture side-effect 확인”처럼 남긴다.tradeoffs_accepted 또는 mitigations에 “R2는 별도 verification lane으로 닫음”, “Admin 캡처는 verify-report에서 revise 판정”, “DB/Ops lane은 blocked로 남김”처럼 남긴다.tradeoffs_accepted 또는 mitigations에 “현재 기준만 지원”, “예약 시점 기준은 별도 SC로 검증”, “DEFAULT 병합은 범위 밖”, “cache key에 정책 조합 포함”처럼 남긴다.tradeoffs_accepted 또는 mitigations에 “repo는 조회만, usecase가 정책 조합 소유”, “VO에 중복 방어 집중”, “loader key에 basis 값 포함”, “source-of-truth write edge는 승인 usecase에만 둠”, “service 비대화 follow-up”처럼 남긴다.decisions[]의 tradeoffs_accepted, mitigations, challenge.response가 달라져야 한다.재고 선택 시 Step 4로 복귀.frame으로 돌아가기 선택 시 /frame으로 이동 권유 후 종료.Decide 결과는 canonical 저장이 끝난 뒤에만 완료로 선언한다. TFT Studio를 사용했다면 Step 7 다음 단계 질문까지 처리한 뒤, 최종 decision 요약을 frame_studio action=finish tab=decide로 반드시 닫는다.
frame.decisions.push({
id: "DEC-1", // 자동 증분
title: <결정 제목>,
taskId: <연결된 task ID, 있으면>,
alternatives_considered: ["A: ...", "B: ...", ...],
selected: <선택된 대안>,
rationale: <유저 답 또는 AI가 정리한 이유>,
tradeoffs_accepted: <수용한 트레이드오프>,
mitigations: [<보완 후 유지 선택 시 완화책>, ...],
requirementIds: [<영향받는 R1/R2...>],
domainLanesImpacted: [<FE Web/Admin/BE/DB-Ops/Verification...>],
architectureFlowImpacts: [<lane/node/edge/source-of-truth 변화>],
verifyHandoffHints: [<reuse/revise/add/drop/blocked 후보와 이유>],
challenge: {
intensity: "low" | "medium" | "high" | "ask_first",
objection: <도전 반론>,
response: "accepted" | "accepted_with_mitigation" | "reconsidered" | "returned_to_frame",
userSelection: <Step 5 선택 텍스트>
},
challenged: true,
tftStudio: {
transcriptPath: <path>,
transcriptRef: "/archive <path>",
tab: "decide"
},
decidedAt: Date.now()
});
frame.updatedAt = Date.now();
저장 순서:
frame.json을 읽고 최신 updatedAt 확인frame.json.tmp에 쓰고 renameframe.md의 ## Decisions 섹션은 frame.json.decisions[]에서 재생성 또는 appendworktree-meta가 canonical hash를 쓰는 경우 hash 갱신TaskUpdate({
taskId: <task ID>,
status: "completed",
metadata: {
decisionId: "DEC-1",
selected: <선택된 대안>,
challengeIntensity: <intensity>,
decidedAt: Date.now()
}
});
frame이 없는 즉석 결정이면 <cwd>/.pi/decisions/<YYYY-MM-DD>-<slug>.md에 단독 파일로 저장한다. 이 파일도 선택/비교표/challenge/수용한 tradeoff를 모두 포함해야 한다.
TFT Studio를 쓰고 있으면 canonical 저장 직후 frame_studio action=update tab=decide로 저장 결과를 남긴다.
포함할 내용:
DEC-N) 또는 즉석 결정 파일 path아직 finish하지 않는다. Step 7 다음 단계 선택까지 같은 Decide run에 남긴 뒤 finish한다.
남은 frame.decision task가 있는지 확인 후 분기한다. TFT Studio를 사용할 수 있으면 다음 단계 선택도 frame_studio action=ask tab=decide로 묻고, 채팅 번호 메뉴는 fallback에서만 사용한다.
남은 결정이 있을 때:
{
"questions": [{
"question": "결정 완료. 큐잉된 결정 <n>개 남았습니다. 다음:",
"options": [
"/decide — 다음 결정 처리",
"Plan 모드 — 여기까지로 구현 계획 작성",
"바로 구현 시작 — 남은 결정은 구현 중 처리",
"일단 멈춤"
]
}]
}
남은 결정이 없을 때:
{
"questions": [{
"question": "모든 frame 결정 완료. 다음:",
"options": [
"Plan 모드 — 구현 계획 작성",
"바로 구현 시작",
"일단 멈춤"
]
}]
}
Step 7의 선택은 라벨 보고가 아니라 행동으로 소비한다.
Plan 모드 선택 시 — 같은 Studio에서 plan 완결사용자가 Plan 모드를 선택하면 다음을 즉시 수행한다.
"Plan 모드가 선택됐습니다" 같은 최종 답변은 금지다.frame.json.implementation_plan과 방금 저장한 decisions[]를 읽어 같은 Decide tab에 Implementation plan synthesis를 렌더링한다.P0로 넘겨야 하는 일frame_studio action=ask tab=decide로 실제 다음 행동을 묻는다.{
"questions": [{
"question": "이 계획으로 다음 행동은?",
"options": [
"구현 시작 — 현재 패널에서 바로 착수",
"부모에 handoff — fork panel 결과를 P0로 넘김",
"계획 수정 — slice/검증/gate 보완",
"일단 멈춤"
]
}]
}
Panel-aware rule:
P1, P2, …)이면 구현 시작을 자동으로 실행하지 않는다. 사용자가 명시적으로 현재 패널 구현을 선택한 경우에만 진행한다.부모에 handoff를 우선한다.부모에 handoff가 선택되면 Studio와 최종 응답에 handoff summary를 남기고, 사용자가 바로 /handoff 또는 /done으로 부모 inbox에 넘길 수 있게 한다. 가능한 경우 현재 extension/tool이 제공하는 handoff 수단을 사용하고, 불가능하면 “선택됨”으로 끝내지 말고 copy-ready handoff 본문을 제공한다.바로 구현 시작 선택 시 — 시작 gate 소비사용자가 바로 구현 시작을 선택하면 다음 중 하나로 반드시 이어진다.
/handoff//done 경로로 연결한다.바로 구현 시작을 선택했는데 최종 답변이 “구현 시작이 선택됐습니다”로 끝나면 실패다.
TFT Studio를 쓰고 있으면 실제 다음 행동 gate를 소비한 뒤에만 반드시 frame_studio action=finish tab=decide를 호출한다.
Finish markdown에는 다음을 포함한다:
질문이 unavailable, cancelled, timeout이어도 canonical decision 저장이 끝났다면 그 상태를 기록하고 finish한다. finish를 생략하면 같은 Decide run이 running으로 남아 다음 /decide와 구분이 흐려진다.
| 합리화 | 차단 |
|---|---|
| "기술적으로 명백한 선택이다" | 명백하면 그 근거를 비교표에 적고, 그래도 tradeoff challenge를 한 번 수행한다. |
| "low risk라 도전은 생략" | low risk면 짧게 도전한다. /decide에서 challenge skip은 없다. |
| "시간 없으니 최선을 선택한다" | 시간 압박은 합리화 1번 원인. 1분 비교 vs 1시간 롤백. |
| "이전에 같은 결정을 했다" | frame.json decisions[] 또는 context 기록에 명시적 ID와 근거가 있는 경우에만 재사용. 기억으로 재사용 금지. |
| "Productive Resistance 매번 시간 낭비" | /decide는 결정의 비용을 드러내는 도구다. 강도는 낮출 수 있지만 생략하지 않는다. |
| "구조는 구현하면서 알아서 정리" | 결정 단계에서 구조 비용을 보지 않으면 빠른 구현이 shallow module을 늘리는 선택인지 기록되지 않는다. 비교표에 비용을 드러낸다. |
| "대안이 1개뿐인데 굳이 결정 절차?" | 1개면 실행. 정말 1개라면 (명백) 근거를 남기고 frame의 success_criteria로 충분. |
| "frame.json에 굳이 기록 안 해도..." | 다음 fork/세션/리뷰에서 "왜 이렇게?" 질문에 답할 수 없다. 기록 비용 30초 vs 재구성 비용 30분. |
decisions[] 스키마type Decision = {
id: string; // DEC-1, DEC-2 ...
title: string;
taskId?: string; // 연결된 frame.decision task
alternatives_considered: string[];
selected: string; // 선택된 대안 텍스트
rationale: string; // 유저 또는 AI가 정리한 근거
tradeoffs_accepted: string;
mitigations?: string[];
challenge: {
intensity: "low" | "medium" | "high" | "ask_first";
objection: string;
response: "accepted" | "accepted_with_mitigation" | "reconsidered" | "returned_to_frame";
userSelection: string;
};
challenged: true; // /decide는 항상 challenge 수행
tftStudio?: {
transcriptPath: string;
transcriptRef: string; // /archive <path>
tab: "decide";
};
decidedAt: number;
};
frame.json이 없는 상태에서 /decide <topic>을 호출하면:
<cwd>/.pi/decisions/<YYYY-MM-DD>-<slug>.md에 저장USER: /decide
AI (Step 1):
컨텍스트:
- frame.json: atlanta-PROJ-123 (goal: "부분환불 지원")
- frame.decision 큐 2개 pending:
· #5 "Refund 테이블 신설 vs Order 컬럼 추가"
· #6 "Toss 부분환불 API 한도/제약 확인"
→ #5 처리 시작.
AI (Step 2):
대안 탐색:
- 대안 A: 신규 Refund 테이블
· Order는 변경 안 함, Refund.orderId FK로 연결
· 유사 패턴: Charge 별도 테이블
- 대안 B: Order에 refund_amount, refund_status 컬럼 추가
· 단일 row 업데이트
· 다중 부분환불 시 row 갱신 정책 필요
AI (Step 3, 판단용 비교 표):
| 기준 | A: 신규 Refund 테이블 | B: Order 컬럼 추가 |
|---|---|---|
| 기존 패턴 일관성 | 높음 — Charge 패턴과 유사 | 낮음 — Order 의미 확장 |
| 변경 범위 | 중 — 신규 테이블/repo | 낮음 — 기존 Order 수정 |
| 다중 부분환불 | 자연스러움 | 정책 필요 |
| 검증 용이성 | 중 — migration + repo test | 높음 — 기존 spec 확장 |
| 구조 비용/AI 탐색성 | 낮음 — Refund 경계가 명확 | 높음 — Order 의미가 넓어짐 |
| 되돌리기 비용 | 중 — 테이블 rollback | 높음 — 기존 row 의미 변경 |
| 실패 시나리오 | 정산 join 누락 | Order 상태 의미 오염 |
| 추천 | A — 장기 일관성 우위 | B — 단기 구현 속도 우위 |
AI (Step 4):
질문: 어떤 접근을 선택하시겠습니까? (frame: Toss 부분환불 지원)
1. A: 신규 Refund 테이블 — 장기 일관성, migration 비용
2. B: Order 컬럼 추가 — 빠른 구현, 상태 의미 오염 위험
USER: 1
AI (Step 5, challenge_intensity=medium):
도전:
A안은 장기 모델링은 좋지만 migration/test 범위가 늘어납니다. 이번 작업이 빠른 복구라면 B안이 더 작습니다.
질문: 이 트레이드오프를 어떻게 처리할까요?
1. 선택 유지 — migration 비용을 수용
2. 보완 후 유지 — rollback/test 완화책 추가
3. 재고 — B안을 다시 비교
4. frame으로 돌아가기 — 범위/성공 기준 재정렬
USER: 2
AI (Step 6):
- frame.json.decisions에 DEC-1 추가
· selected: A 신규 Refund 테이블
· challenge.intensity: medium
· challenge.objection: migration/test 범위 증가
· challenge.response: accepted_with_mitigation
· mitigations: rollback 확인, migration test, 정산 join test
- TaskUpdate(5, completed, decisionId=DEC-1)
- frame.md mirror 업데이트
AI (Step 7):
질문: 결정 완료. 큐잉된 결정 1개 남았습니다. 다음:
1. /decide — 다음 결정 처리
2. Plan 모드 — 여기까지로 구현 계획 작성
3. 바로 구현 시작 — 남은 결정은 구현 중 처리
4. 일단 멈춤
현재 worktree를 최신 production 기반 새 branch로 in-place 전환해야 할 때 사용한다. "/to-production", "production으로 옮겨", "production 바라보게", "hotfix로 다시 쌓아" 요청에 사용한다. 기존 작업 commit은 backup 후 cherry-pick하고, 새 worktree가 필요하면 /wt fork --hotfix가 담당한다.
열린 PR의 리뷰 코멘트나 changes requested에 대해 부모/현재 대화와 작업 내역을 확인한 뒤, 표면적 답변이 아니라 근본 원인을 판단해 코드 수정·커밋·푸시·스레드 답글·review re-request까지 수행해야 할 때 사용한다. `--push-only` 모드에서는 코멘트/re-request 없이 커밋·푸시 후 수동 게시용 답글 초안을 세션에서 다듬는다. "PR 코멘트 대응", "리뷰 대응", "이거 대응작업-커밋-푸시-코멘트까지", "근본적으로 대응", "대응할 게 없으면 근거 코멘트" 요청에 사용한다.
Local guide for using interactive_shell in this repo. Prefer it for dev servers, TUI apps, REPLs, database shells, log viewers, and commands that need a visible terminal overlay. Do not use it for subagent-style delegation; use the subagent tool for that.
열린 PR의 GitHub Actions/CI 실패를 분석해 원인을 분류하고, 코드·generated artifact·테스트·환경 문제를 근본 대응한 뒤 검증, 커밋, push까지 수행해야 할 때 사용한다. "CI 실패 대응", "체크 실패 봐줘", "Actions 실패 고쳐줘", "pr-checks 실패", "ci-ship" 요청에 사용한다.
PR을 만들기 전 또는 remote에 올리기 전, 변경사항을 의도 단위로 커밋하고 lint/typecheck/test/build 같은 사전 검증을 통과시킨 뒤 push해야 할 때 사용한다. "ship 해줘", "커밋해서 푸시", "올리기 전에 검증", "push 준비" 요청에 사용한다.
PR/구현 검증을 PM·비개발자도 이해할 수 있는 캡처 중심 HTML 리포트로 만든다. Jira/Notion/Slack/와이어프레임/PR test plan 같은 기획 근거를 사용자-facing 동작과 매핑하고, 핵심 UI 흐름은 스크린샷/GIF를 primary evidence로 증명한다. 로직/API/DB/code diff 검증은 하단 기술 보조 검증으로 정리한다. 기본은 로컬 확인용이며 업로드/PR 업데이트는 명시 요청 시에만 한다.