일반화된 팀 오케스트레이션 하네스. "FT 구성", "FT 해보자", "FT 하자" 요청 시 사용 (보조 트리거: "fable-team", "팀 구성", "팀 에이전트 설치", "팀으로 진행" / 로컬 패치는 "FT 업데이트"). 오케스트레이터(sonnet-5 또는 fable-5 ultracode — 세션 시작 시 사용자 선택)는 전달·조율만 — 기획·구현 직접 수행은 orchestration-gate 훅이 물리 차단(선언 아닌 강제). 기획·문제해결은 architect 브레인(fable5 1순위 — 미가용 시 sonnet-5 → 병렬 opus-4-6, FT 구성 시 기록)이 전담. 설치 인터뷰 + 피처 설계 인터뷰로 프로젝트별 워커를 커스텀 생성한다. 트리거 시 부팅 시퀀스(피처 입력→추천 설계→프리뷰→컨펌)가 강제된다.

2026-07-113

tmuxc

yoonhwan/ai-feature-pack

tmux + Claude/Codex/OMX session control. "tmux 세션 열어", "claude/codex/omx 세션 만들어", "tmuxc", "tmc", "리모트 세션", "remote session", "프로젝트 세션 생성", "tmux 목록", "tmux 정리", "세션 정리", "세션 증류", "세션 클린업", "세션 복원", "세션 복구", "양방향 메시지", "세션간 메시지" 요청 시 자동 실행. (global) (user)

2026-07-113

agent-cli

yoonhwan/ai-feature-pack

AI 코딩 에이전트 CLI 툴킷 — 설치·비교·**비대화 실행·자율주행·resume 체인·페르소나 위임**. 지원: Claude Code · Codex · Gemini · OpenCode · Cursor Agent (+ Aider/Amp/Pi 참고). 현재 코딩/채팅 세션 안에서 OTHER 프로바이더 CLI를 비대화로 띄워 자율 주행시키고(dangerous/full-auto/yolo/force), 페르소나(DA/designer/architect)를 주입하고, resume으로 이어간다. 판별 신호는 "현재 세션과 다른 모델/에이전트에 작업·판단을 위임". 다음에서 발동: 다른 모델의 second opinion·적대검증(DA)·설계/아키텍처 패스·cross-check, 바운디드 작업 위임 후 결과 회수, 이전 cross-model 세션 resume, oh-my-*(ulw/ultraplan)·baton·tmuxc 팬아웃, 그리고 이 CLI들의 설치·인증·비교·래핑 가이드. 한국어: "다른 모델로 검증", "DA 돌려", "코덱스한테 시켜", "제미나이 의견", "cross-check", "second opinion 받아줘", "resume 이어서", "codex/gemini/claude 설치", "CLI 비교", "래핑 가이드". Do NOT trigger: 단순 "이거 리팩토링/리뷰해줘"(현재 에이전트가 직접), Cursor IDE 설정, git의 resume/rebase, 무관한 'second opinion' 문서 작성.

2026-07-083

headroom

yoonhwan/ai-feature-pack

Per-project headroom 압축 프록시 토글. "/headroom on", "/headroom off", "/headroom status", "헤드룸 켜", "헤드룸 꺼", "헤드룸 상태" 요청 시 실행. 현재 프로젝트를 enabled-projects.json에 등록/해제해 영구 on/off. 사용자가 프로젝트·크루별로 직접 컨트롤하며 자동 활성화하지 않는다.

2026-06-303

cairn

yoonhwan/ai-feature-pack

cairn 일정·복구 원장 CLI. "마일스톤", "태스크", "일정", "지연/overdue", "간트", "복구 그래프", "spawn/complete/return", "fanout/fanin", "세션 증류 후 복귀점" 관련 작업 시 발동. 결정적 단일 직렬 writer 원장(.cairn/plan.yaml) + git 추적. 멀티에이전트 fan-out 작업의 분기→완료→복귀(return_to/merge_back_to) 계보를 1급으로 소유.

2026-06-253

baton

yoonhwan/ai-feature-pack

Universal Standard Workflow — 워크트리 + 아카이브 + 작업 메모리 표준. Triggers on `/baton:*` slash commands AND keywords "이어서", "진행", "go", "continue", "next" (resume). MANDATORY before starting any worktree-related work.

2026-05-253

name	notebooklm
description	Google NotebookLM CLI (nlm) 을 사용하여 소스 기반 Q&A, 노트북 관리, 리서치, 오디오/리포트/퀴즈 생성을 수행합니다. 할루시네이션 없는 문서 기반 답변을 제공합니다.

NotebookLM CLI Skill

nlm CLI를 통해 Google NotebookLM과 상호작용하는 스킬.

When to Use This Skill

트리거 조건:

사용자가 "NotebookLM", "노트북", "nlm" 언급
NotebookLM URL 공유 (https://notebooklm.google.com/...)
"내 문서에서 찾아봐", "소스 기반으로 답변해줘"
리서치, 팟캐스트, 리포트 생성 요청

CLI Binary

~/.local/bin/nlm

설치 방법: uv tool install notebooklm-mcp-cli 업데이트: uv tool upgrade notebooklm-mcp-cli

⚠️ CRITICAL: 인증 (세션 ~20분)

모든 작업 전 인증 상태 확인:

nlm auth status

실패 시:

nlm login
# Chrome 열림 → 사용자에게 "브라우저에서 Google 로그인해주세요" 안내

자동 복구 내장 (CSRF/토큰/Headless) → 대부분 자동 처리됨. "Cookies have expired" 또는 "authentication may have expired" → nlm login 재실행.

Command Style

두 가지 스타일 모두 동일하게 동작:

Noun-First (리소스 중심)	Verb-First (액션 중심)
`nlm notebook list`	`nlm list notebooks`
`nlm notebook create "제목"`	`nlm create notebook "제목"`
`nlm source add <id> --url <url>`	`nlm add url <id> <url>`

어느 스타일이든 사용 가능. 이 문서는 Noun-First 기준.

Core Workflows

1. 노트북 관리

# 목록
nlm notebook list
nlm notebook list --json          # JSON 출력 (파싱용)
nlm notebook list --quiet         # ID만 출력

# 생성
nlm notebook create "프로젝트 이름"

# 상세 / AI 요약
nlm notebook get <id>
nlm notebook describe <id>

# 이름 변경 / 삭제
nlm notebook rename <id> "새 이름"
nlm notebook delete <id> --confirm   # ⚠️ 삭제 전 사용자 확인 필수!

2. 소스 관리

# 소스 추가 (3가지 방식)
nlm source add <notebook_id> --url "https://..."            # URL
nlm source add <notebook_id> --file "/path/to/file.md"      # 로컬 파일
nlm source add <notebook_id> --text "내용" --title "제목"    # 텍스트

# 소스 추가 후 처리 대기 (쿼리 전 권장)
nlm source add <notebook_id> --url "..." --wait

# 소스 목록 / 상세
nlm source list <notebook_id>
nlm source describe <notebook_id> <source_id>

# 소스 원문
nlm source content <notebook_id> <source_id>

# Drive 소스 동기화
nlm source stale <notebook_id>    # 업데이트 필요한 소스 확인
nlm sync sources <notebook_id>     # 동기화 실행

3. Q&A (핵심 기능)

# 기본 쿼리
nlm query notebook <notebook_id> "질문"

# JSON 출력
nlm query notebook <notebook_id> "질문" --json

# 특정 소스만 대상으로 쿼리
nlm query notebook <notebook_id> "질문" --source-ids <id1,id2>

# 대화 이어가기
nlm query notebook <notebook_id> "후속 질문" --conversation-id <cid>

중요: nlm chat start (REPL 모드)는 사용하지 마세요. 에이전트가 제어할 수 없습니다. 항상 nlm query notebook으로 one-shot 쿼리를 사용하세요.

4. 콘텐츠 생성

# 오디오 팟캐스트
nlm audio create <notebook_id> --confirm

# 비디오 오버뷰
nlm video create <notebook_id> --confirm

# 리포트
nlm report create <notebook_id> --confirm

# 퀴즈 / 플래시카드
nlm quiz create <notebook_id> --confirm
nlm flashcards create <notebook_id> --confirm

# 마인드맵 / 슬라이드 / 인포그래픽
nlm mindmap create <notebook_id> --confirm
nlm slides create <notebook_id> --confirm
nlm infographic create <notebook_id> --confirm

# 생성 상태 확인 (오디오/비디오: 1~5분 소요)
nlm studio status <notebook_id>
nlm studio status <notebook_id> --full

# 다운로드
nlm download audio <notebook_id> <artifact_id> -o output.mp3
nlm download video <notebook_id> <artifact_id> -o output.mp4
nlm download report <notebook_id> <artifact_id> -o report.txt

5. 리서치

# 딥 리서치 시작
nlm research start <notebook_id> "연구 주제" --mode deep

# 상태 확인 (완료까지 대기)
nlm research status <notebook_id> --max-wait 300

# 결과 소스로 임포트
nlm research import <notebook_id> <task_id>

6. 별칭 (UUID 단축)

nlm alias list                      # 전체 별칭
nlm alias set myproject <uuid>      # 별칭 설정 (이후 모든 명령에서 사용 가능)
nlm alias get myproject             # UUID 확인
nlm alias delete myproject          # 별칭 삭제

# 별칭 사용 예:
nlm notebook get myproject
nlm query notebook myproject "질문"
nlm audio create myproject --confirm

7. 공유 / 내보내기

# 공유 상태
nlm share status <notebook_id>

# 공개 설정
nlm share public <notebook_id>
nlm share private <notebook_id>

# 초대
nlm share invite <notebook_id> --email user@example.com --role reader

# Google Docs/Sheets로 내보내기
nlm export to-docs <notebook_id> <artifact_id>
nlm export to-sheets <notebook_id> <artifact_id>

Output Formats

플래그	설명	사용처
(없음)	사람용 테이블	기본값
`--json`	JSON 출력 (파싱용)	스크립트
`--quiet`	ID만 출력	파이프
`--full`	전체 컬럼	상세 확인

자동 감지: stdout이 TTY가 아니면 (파이프 시) 자동 JSON 출력.

Decision Flow

사용자가 NotebookLM 관련 요청
    ↓
nlm auth status → 실패 시 nlm login (사용자에게 브라우저 로그인 안내)
    ↓
nlm alias list → 별칭 확인 (자주 쓰는 노트북)
    ↓
목적에 따라 분기:
├── Q&A → nlm query notebook <id> "질문"
├── 소스 추가 → nlm source add <id> --url/--file/--text
├── 생성 → nlm audio/report/quiz create <id> --confirm
├── 리서치 → nlm research start <id> "주제" --mode deep
└── 관리 → nlm notebook list/create/delete
    ↓
결과 정리 → 사용자에게 응답

Troubleshooting

문제	해결
`nlm: command not found`	`export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"`
"Cookies have expired"	`nlm login`
Rate limit	자동 재시도 3회 (1s/2s/4s 백오프)
노트북 못 찾음	`nlm notebook list`로 ID 확인
리서치 이미 진행 중	`--force` 사용 또는 기존 결과 import 먼저
생성 시간 오래 걸림	오디오/비디오 1~5분 정상, `nlm studio status`로 확인

Best Practices

인증 먼저 — 모든 작업 전 nlm auth status
별칭 활용 — UUID 대신 기억하기 쉬운 이름
--confirm 필수 — 생성/삭제 명령에 항상 추가 (프롬프트 방지)
--wait 활용 — 소스 추가 후 바로 쿼리하려면 --wait
REPL 금지 — nlm chat start 사용 금지, nlm query notebook 사용
삭제 전 확인 — 삭제는 복구 불가, 사용자에게 반드시 확인
별칭 중복 확인 — 새 별칭 설정 전 nlm alias list로 기존 확인