tfx-prune

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Aktualisiert20. Juli 2026 um 00:59

명시 `tfx-prune` 또는 TFX 3자 합의 cleanup을 요청할 때 사용한다. 무수식 AI slop/deslop/refactor는 host ai-slop-cleaner가 소유한다.

Installation

Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.

Quelle

tellang

tellang/triflux

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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation

SoftwareentwicklerInformatik- und Mathematikberufe·SOC 15-1252

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SKILL.md

readonly

internal	true
name	tfx-prune
description	명시 `tfx-prune` 또는 TFX 3자 합의 cleanup을 요청할 때 사용한다. 무수식 AI slop/deslop/refactor는 host ai-slop-cleaner가 소유한다.
argument-hint	[파일 경로 또는 git diff 범위]

tfx-prune — Tri-Verified AI Slop Remover

라우팅 정본 D8은 .claude/rules/tfx-routing.md를 따른다.

ARGUMENTS 처리: 이 스킬이 ARGUMENTS: <값>과 함께 호출되면, 해당 값을 사용자 입력으로 취급하여 워크플로우의 첫 단계 입력으로 사용한다. ARGUMENTS가 비어있거나 없으면 기존 절차대로 사용자에게 입력을 요청한다.

OMC ai-slop-cleaner 오마주. 핵심 차별점: 단일 판단이 아닌 3자 독립 감지 + 합의 기반 제거. "AI가 만든 슬롭은 AI 3명이 합의해야 슬롭이다."

HARD RULES

headless-guard가 이 규칙 위반을 자동 차단한다. 우회 불가.

codex exec 직접 호출 및 deprecated Gemini CLI 직접 호출 절대 금지
Codex·Antigravity → Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard --assign 'cli:프롬프트:역할' --timeout 1800", run_in_background=true) 만 사용 — foreground Bash는 하니스가 600s에 강제 종료. 결과는 task-notification 후 회수
Claude → Agent(run_in_background=true)
Bash + Agent를 같은 메시지에서 동시 호출하여 병렬 실행

MODEL ROLES

CLI	역할	감지 관점
Claude (Opus)	코드 품질 분석 + 합의 중재	설계 원칙, 코드 구조, 불필요 추상화
Codex	AI 슬롭 탐지	구현 효율, 중복 패턴, 과잉 에러 핸들링
Antigravity	가독성 평가	가독성/DX, 과잉 주석, 과잉 타입

슬롭 카테고리

카테고리	설명	예시
불필요 추상화	단일 용도인데 인터페이스/팩토리/전략 패턴 적용	`UserFactory` for 1 user type
중복 코드	같은 로직의 반복	동일 validation을 3곳에 복붙
과잉 에러 핸들링	발생 불가능한 에러를 처리	`catch (e) { /* impossible */ }`
과잉 주석	코드가 이미 명확한데 주석	`// increment i by 1` `i++`
과잉 타입	불필요하게 복잡한 타입 정의	5단계 중첩 제네릭
사용되지 않는 코드	import 했지만 사용 안 함	dead imports, unused variables
과잉 로깅	불필요한 console.log/debug	`console.log("here")`

EXECUTION STEPS

Step 0: 슬롭 제거 범위 선택

인자 없이 호출된 경우 사용자에게 범위를 선택받는다:

1. 최근 변경 파일만 (git diff)
2. 전체 프로젝트
3. 특정 디렉토리 지정

1번 → git diff HEAD로 최근 변경 파일 대상
2번 → 프로젝트 전체 소스 파일 대상 (대규모 주의 경고 표시)
3번 → 추가 AskUserQuestion으로 대상 디렉토리 경로 입력받음

파일 경로나 git diff 범위가 인자로 이미 제공된 경우 이 단계를 건너뛴다.

Step 1: 대상 파일 수집

대상 결정 우선순위:

파일 경로 지정 → 해당 파일만
git diff 범위 지정 → diff에 포함된 파일
입력 없음 → git diff --name-only HEAD~1로 최근 변경 파일
"all" → 프로젝트 전체 소스 파일 (주의: 대규모)

소스 파일만 필터: .ts, .js, .mjs, .tsx, .py 등. node_modules, dist, build 제외.

Step 2: 3자 독립 슬롭 감지 (Anti-Herding)

아래 2개 도구를 반드시 같은 응답에서 동시에 호출하라.

Claude (Agent, background):

Agent(
  subagent_type="general-purpose",
  model="opus",
  run_in_background=true,
  prompt="다음 파일에서 AI 슬롭을 감지하세요. 코드 품질 관점으로 분석합니다.
슬롭 정의: 불필요 추상화, 중복, 과잉 에러핸들링, 과잉 주석, 과잉 타입, 미사용 코드, 과잉 로깅.
파일: {file_content}
각 발견에 대해 JSON: [{ id, category, line_start, line_end, description, severity, suggested_fix }]
severity: critical(기능에 영향) | high(가독성 심각) | medium(개선) | low(취향)
슬롭이 아닌 것은 보고하지 마세요. 과탐(false positive)보다 미탐이 낫습니다."
)

Codex + Antigravity (Bash, background):

Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard \
  --assign 'codex:다음 파일에서 AI 슬롭을 감지하세요. 구현 효율 관점(중복 패턴, 과잉 에러핸들링, 미사용 코드)으로 분석. 파일: {file_content}. JSON: [{id,category,line_start,line_end,description,severity,suggested_fix}]. severity: critical|high|medium|low. 과탐보다 미탐이 낫습니다.:slop-detector' \
  --assign 'antigravity:다음 파일에서 AI 슬롭을 감지하세요. 가독성/DX 관점(과잉 주석, 과잉 타입, 불필요 추상화)으로 분석. 파일: {file_content}. JSON: [{id,category,line_start,line_end,description,severity,suggested_fix}]. severity: critical|high|medium|low. 과탐보다 미탐이 낫습니다.:readability-reviewer' \
  --timeout 1800", run_in_background=true)

배리어: 위 dispatch는 background — task-notification 완료(=== HEADLESS_COMPLETE ... === 마커) 후 출력 파일에서 결과를 회수하고, Agent 결과도 수집한 다음에만 Step 3을 진행한다.

Step 3: 합의 필터링

3개 CLI 결과를 교차검증한다:

for each finding in ALL results:
  agreement = count(CLIs that found same or similar slop at same location)

  if agreement >= 2:
    → "CONFIRMED SLOP" — 제거 대상
  elif agreement == 1:
    → "UNCONFIRMED" — 제거하지 않음 (과탐 방지)

원칙: 2+ 합의된 항목만 제거한다. 1개 CLI만 지적한 항목은 무시한다.

Step 4: 슬롭 제거

확정된 슬롭을 안전 순서대로 제거한다:

과잉 주석 제거 (가장 안전)
미사용 코드/import 제거
과잉 로깅 제거
과잉 에러핸들링 간소화
중복 코드 통합
불필요 추상화 제거 (가장 위험 — 인터페이스 변경 가능)

각 제거 후 변경 내용을 기록한다. 제거 이유를 주석으로 남기지 않는다 (그것 자체가 슬롭).

Step 5: 회귀 테스트

제거 후 안전성을 검증한다:

기존 테스트 실행: Bash("npm test") (또는 프로젝트 테스트 명령)
테스트 실패 시 → 해당 제거를 롤백 → 롤백된 항목을 "위험 — 수동 검토 필요"로 표시
테스트 통과 시 → 제거 확정

Step 6: 보고서 출력

## Deslop 보고서

### 요약
| 항목 | 수 |
|------|-----|
| 대상 파일 | {count} |
| 감지 (전체) | {total_findings} |
| 합의 확정 | {confirmed} |
| 미확정 (무시) | {unconfirmed} |
| 제거 완료 | {removed} |
| 롤백 (테스트 실패) | {rolled_back} |

### 제거된 슬롭
| # | 파일 | 라인 | 카테고리 | 합의 | 설명 |
|---|------|------|----------|------|------|
| 1 | auth.ts | 42-48 | 과잉 주석 | 3/3 | 자명한 코드에 장문 주석 |
| 2 | utils.ts | 15-20 | 미사용 import | 2/3 | lodash 미사용 |

### 미확정 (수동 검토 권장)
| # | 파일 | 라인 | 카테고리 | 지적 CLI | 설명 |
|---|------|------|----------|---------|------|
| 1 | api.ts | 80-95 | 불필요 추상화 | Codex만 | Factory 패턴 필요성 논쟁 |

### 테스트 결과
통과: {pass}/{total} | 실패: {fail} | 롤백: {rollback}

ERROR RECOVERY

Codex/Antigravity 타임아웃(600s 초과) → Claude Agent 단독으로 2자 합의 기준(단독 감지도 제거 대상) 적용
테스트 명령 없음 → Step 5 건너뜀, 보고서에 "테스트 미실행 — 수동 검증 필요" 표시
파일 파싱 오류 → 해당 파일 스킵 후 보고서에 "파싱 실패" 기록

TOKEN BUDGET

단계	토큰
Step 1 (파일 수집)	~0.5K
Step 2 (3x 독립 감지)	~6K
Step 3 (합의 필터링)	~1K
Step 4 (제거)	~1.5K
Step 5 (회귀 테스트)	~0.5K
Step 6 (보고서)	~0.5K
총합	~10K

사용 예

/tfx-prune
/tfx-prune src/auth/middleware.ts
/tfx-prune HEAD~5..HEAD

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internal	true
name	tfx-prune
description	명시 `tfx-prune` 또는 TFX 3자 합의 cleanup을 요청할 때 사용한다. 무수식 AI slop/deslop/refactor는 host ai-slop-cleaner가 소유한다.
argument-hint	[파일 경로 또는 git diff 범위]

tfx-prune — Tri-Verified AI Slop Remover

라우팅 정본 D8은 .claude/rules/tfx-routing.md를 따른다.

ARGUMENTS 처리: 이 스킬이 ARGUMENTS: <값>과 함께 호출되면, 해당 값을 사용자 입력으로 취급하여 워크플로우의 첫 단계 입력으로 사용한다. ARGUMENTS가 비어있거나 없으면 기존 절차대로 사용자에게 입력을 요청한다.

OMC ai-slop-cleaner 오마주. 핵심 차별점: 단일 판단이 아닌 3자 독립 감지 + 합의 기반 제거. "AI가 만든 슬롭은 AI 3명이 합의해야 슬롭이다."

HARD RULES

headless-guard가 이 규칙 위반을 자동 차단한다. 우회 불가.

codex exec 직접 호출 및 deprecated Gemini CLI 직접 호출 절대 금지
Codex·Antigravity → Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard --assign 'cli:프롬프트:역할' --timeout 1800", run_in_background=true) 만 사용 — foreground Bash는 하니스가 600s에 강제 종료. 결과는 task-notification 후 회수
Claude → Agent(run_in_background=true)
Bash + Agent를 같은 메시지에서 동시 호출하여 병렬 실행

MODEL ROLES

CLI	역할	감지 관점
Claude (Opus)	코드 품질 분석 + 합의 중재	설계 원칙, 코드 구조, 불필요 추상화
Codex	AI 슬롭 탐지	구현 효율, 중복 패턴, 과잉 에러 핸들링
Antigravity	가독성 평가	가독성/DX, 과잉 주석, 과잉 타입

슬롭 카테고리

카테고리	설명	예시
불필요 추상화	단일 용도인데 인터페이스/팩토리/전략 패턴 적용	`UserFactory` for 1 user type
중복 코드	같은 로직의 반복	동일 validation을 3곳에 복붙
과잉 에러 핸들링	발생 불가능한 에러를 처리	`catch (e) { /* impossible */ }`
과잉 주석	코드가 이미 명확한데 주석	`// increment i by 1` `i++`
과잉 타입	불필요하게 복잡한 타입 정의	5단계 중첩 제네릭
사용되지 않는 코드	import 했지만 사용 안 함	dead imports, unused variables
과잉 로깅	불필요한 console.log/debug	`console.log("here")`

EXECUTION STEPS

Step 0: 슬롭 제거 범위 선택

인자 없이 호출된 경우 사용자에게 범위를 선택받는다:

1. 최근 변경 파일만 (git diff)
2. 전체 프로젝트
3. 특정 디렉토리 지정

1번 → git diff HEAD로 최근 변경 파일 대상
2번 → 프로젝트 전체 소스 파일 대상 (대규모 주의 경고 표시)
3번 → 추가 AskUserQuestion으로 대상 디렉토리 경로 입력받음

파일 경로나 git diff 범위가 인자로 이미 제공된 경우 이 단계를 건너뛴다.

Step 1: 대상 파일 수집

대상 결정 우선순위:

파일 경로 지정 → 해당 파일만
git diff 범위 지정 → diff에 포함된 파일
입력 없음 → git diff --name-only HEAD~1로 최근 변경 파일
"all" → 프로젝트 전체 소스 파일 (주의: 대규모)

소스 파일만 필터: .ts, .js, .mjs, .tsx, .py 등. node_modules, dist, build 제외.

Step 2: 3자 독립 슬롭 감지 (Anti-Herding)

아래 2개 도구를 반드시 같은 응답에서 동시에 호출하라.

Claude (Agent, background):

Agent(
  subagent_type="general-purpose",
  model="opus",
  run_in_background=true,
  prompt="다음 파일에서 AI 슬롭을 감지하세요. 코드 품질 관점으로 분석합니다.
슬롭 정의: 불필요 추상화, 중복, 과잉 에러핸들링, 과잉 주석, 과잉 타입, 미사용 코드, 과잉 로깅.
파일: {file_content}
각 발견에 대해 JSON: [{ id, category, line_start, line_end, description, severity, suggested_fix }]
severity: critical(기능에 영향) | high(가독성 심각) | medium(개선) | low(취향)
슬롭이 아닌 것은 보고하지 마세요. 과탐(false positive)보다 미탐이 낫습니다."
)

Codex + Antigravity (Bash, background):

Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard \
  --assign 'codex:다음 파일에서 AI 슬롭을 감지하세요. 구현 효율 관점(중복 패턴, 과잉 에러핸들링, 미사용 코드)으로 분석. 파일: {file_content}. JSON: [{id,category,line_start,line_end,description,severity,suggested_fix}]. severity: critical|high|medium|low. 과탐보다 미탐이 낫습니다.:slop-detector' \
  --assign 'antigravity:다음 파일에서 AI 슬롭을 감지하세요. 가독성/DX 관점(과잉 주석, 과잉 타입, 불필요 추상화)으로 분석. 파일: {file_content}. JSON: [{id,category,line_start,line_end,description,severity,suggested_fix}]. severity: critical|high|medium|low. 과탐보다 미탐이 낫습니다.:readability-reviewer' \
  --timeout 1800", run_in_background=true)

배리어: 위 dispatch는 background — task-notification 완료(=== HEADLESS_COMPLETE ... === 마커) 후 출력 파일에서 결과를 회수하고, Agent 결과도 수집한 다음에만 Step 3을 진행한다.

Step 3: 합의 필터링

3개 CLI 결과를 교차검증한다:

for each finding in ALL results:
  agreement = count(CLIs that found same or similar slop at same location)

  if agreement >= 2:
    → "CONFIRMED SLOP" — 제거 대상
  elif agreement == 1:
    → "UNCONFIRMED" — 제거하지 않음 (과탐 방지)

원칙: 2+ 합의된 항목만 제거한다. 1개 CLI만 지적한 항목은 무시한다.

Step 4: 슬롭 제거

확정된 슬롭을 안전 순서대로 제거한다:

과잉 주석 제거 (가장 안전)
미사용 코드/import 제거
과잉 로깅 제거
과잉 에러핸들링 간소화
중복 코드 통합
불필요 추상화 제거 (가장 위험 — 인터페이스 변경 가능)

각 제거 후 변경 내용을 기록한다. 제거 이유를 주석으로 남기지 않는다 (그것 자체가 슬롭).

Step 5: 회귀 테스트

제거 후 안전성을 검증한다:

기존 테스트 실행: Bash("npm test") (또는 프로젝트 테스트 명령)
테스트 실패 시 → 해당 제거를 롤백 → 롤백된 항목을 "위험 — 수동 검토 필요"로 표시
테스트 통과 시 → 제거 확정

Step 6: 보고서 출력

## Deslop 보고서

### 요약
| 항목 | 수 |
|------|-----|
| 대상 파일 | {count} |
| 감지 (전체) | {total_findings} |
| 합의 확정 | {confirmed} |
| 미확정 (무시) | {unconfirmed} |
| 제거 완료 | {removed} |
| 롤백 (테스트 실패) | {rolled_back} |

### 제거된 슬롭
| # | 파일 | 라인 | 카테고리 | 합의 | 설명 |
|---|------|------|----------|------|------|
| 1 | auth.ts | 42-48 | 과잉 주석 | 3/3 | 자명한 코드에 장문 주석 |
| 2 | utils.ts | 15-20 | 미사용 import | 2/3 | lodash 미사용 |

### 미확정 (수동 검토 권장)
| # | 파일 | 라인 | 카테고리 | 지적 CLI | 설명 |
|---|------|------|----------|---------|------|
| 1 | api.ts | 80-95 | 불필요 추상화 | Codex만 | Factory 패턴 필요성 논쟁 |

### 테스트 결과
통과: {pass}/{total} | 실패: {fail} | 롤백: {rollback}

ERROR RECOVERY

Codex/Antigravity 타임아웃(600s 초과) → Claude Agent 단독으로 2자 합의 기준(단독 감지도 제거 대상) 적용
테스트 명령 없음 → Step 5 건너뜀, 보고서에 "테스트 미실행 — 수동 검증 필요" 표시
파일 파싱 오류 → 해당 파일 스킵 후 보고서에 "파싱 실패" 기록

TOKEN BUDGET

단계	토큰
Step 1 (파일 수집)	~0.5K
Step 2 (3x 독립 감지)	~6K
Step 3 (합의 필터링)	~1K
Step 4 (제거)	~1.5K
Step 5 (회귀 테스트)	~0.5K
Step 6 (보고서)	~0.5K
총합	~10K

사용 예

/tfx-prune
/tfx-prune src/auth/middleware.ts
/tfx-prune HEAD~5..HEAD