claude_jira_harness

커밋 전 최종 품질 게이트. aggregate-verdict 확인 + 프로젝트별 빌드/타입체크/린트를 종합 검증합니다. '/harness-gate', 'harness gate', '품질 게이트', '커밋 전 검증' 요청 시 사용 — 커밋 직전 최종 게이트(jira-commit 의 DoD 검증과 독립).

Jira 개발 가이드(dev-guide)를 읽고 Sprint Contract를 보충 생성합니다. /jira-plan 이후에 실행하여 DoD, Verify Targets, Out of Scope를 명시화합니다. '/harness-plan', 'harness plan', 'Sprint Contract 만들어줘', '계획 보충' 요청 시 사용.

이전 세션의 체크포인트를 복원하여 작업을 이어갑니다. workflow-state.json과 checkpoint.md를 읽어 중단된 단계부터 재개합니다. '/harness-resume', 'harness resume', '이어서 작업', '이전 작업 복원' 요청 시 사용.

코드 변경 사항에 대해 프로젝트별 전문 에이전트를 병렬 fan-out으로 리뷰하고 종합 verdict(PASS/ITERATE/ESCALATE)를 생성합니다. '/harness-review', 'harness review', 'harness 리뷰', '품질 리뷰' 요청 시 사용.

Post-merge VALID/INVALID 채점 — 머지 후 7일 이상 경과한 이슈의 aggregate-verdict.md에 사후 평가를 기록합니다. Harness의 catch rate/false positive rate 측정에 사용. 자기 채점 편향 방지를 위해 별도 세션에서 외부 증거와 함께 수행. '/harness-score', 'harness score', '사후 평가', 'post-merge scoring', 'catch rate 측정' 요청 시 사용.

AI Agent Harness Engineering infrastructure auto-provisioner. Detects project stack (Spring Boot, Vue, React, etc.) and generates project-scoped agents, hooks, settings, CLAUDE.md rules, runtime directories, and metrics infrastructure. Idempotent — safely run on new or partially configured projects; only adds what's missing. Use this skill whenever: the user says 'harness setup', 'set up harness', 'configure harness', 'harness-setup', 'add harness to project', 'init harness', 'harness 설정', 'harness 구성', 'harness 초기화', 'harness 세팅', 'new project harness', 'upgrade harness', 'check harness status', 'harness check'. Also trigger when user asks to add agents, hooks, or quality gates to a project even without explicitly saying 'harness'.

Shadow run 프로토콜 — HARNESS_MODE=off로 baseline Claude만의 리뷰와 Harness full-run을 비교하여 counterfactual lift를 측정합니다. 5개 이슈 중 1개 권장 주기. Harness가 baseline을 능가하는지 경험적 증거 수집. '/harness-shadow', 'harness shadow', 'shadow run', 'counterfactual lift', 'baseline 비교' 요청 시 사용.

Jira 스킬과 Harness를 자동 시퀀싱하는 통합 오케스트레이터. /jira-start부터 /jira-complete까지 + 중간 Sprint Contract + 리뷰 Inner Loop를 한 번에 실행합니다. '/harness-workflow', 'harness workflow', '전체 워크플로우', '이슈 전체 진행' 요청 시 사용.

jira-execute — docs/<ISSUE-KEY>-dev-guide.md를 읽고 스택 최고 개발자 페르소나로 실제 구현을 진행합니다. 병렬 작업 가이드가 있으면 Agent Teams로 병렬 개발을 수행합니다. 구현 단계에서, '구현해줘', '실행해줘', '코드 작성해줘', 'Phase 진행', 'dev-guide대로 개발', 'jira execute', '개발 시작' 등의 요청에 이 스킬을 사용하세요. /jira-plan 이후, /jira-test 이전에 사용합니다.

jira-plan — Jira 이슈와 프로젝트 코드를 분석하여 스택 최고 개발자 페르소나로 개발 가이드 MD 파일(docs/<ISSUE-KEY>-dev-guide.md)을 생성합니다. 구현 계획이 필요할 때, '계획 세워줘', '개발 가이드 만들어줘', '플랜 짜줘', 'dev-guide 생성', '이슈 분석해줘', 'jira plan', '어떻게 구현할지 설계해줘' 등의 요청에 이 스킬을 사용하세요. /jira-start 및 /jira-clarify 이후, /jira-execute 이전에 사용합니다.

Karpathy LLM Wiki 패턴 — 임의의 정보 소스(웹 글, PDF, 팟캐스트, 책, 슬랙 스레드, 이미지/OCR, 음성 메모, 영상, 코드 리포, 구조화 노트)를 build-time 합성하는 개인용 위키. 한 번 흡수하면 영구 자산이 됨. jira-ingest / wiki-lint 는 jira 도메인 전용이고, 이 스킬은 그 외 모든 raw input → wiki 변환 흐름을 담당. 자동 트리거 (사용자가 명시적으로 /llm-wiki 라고 하지 않아도 호출 검토): - "이 글/논문/PDF/팟캐스트/영상/책 정리해줘" - "이거 위키에 추가" / "노트로 저장" / "지식 베이스에 넣어줘" - URL + "요약·기록·메모" 의도 - "내 위키 / 노트 / 지식 베이스 에서 X 찾아줘 / 알려줘 / 관련된 것" - "위키 검토 / 정합성 / lint / stale / 중복" - "Obsidian / Logseq / 마크다운 노트 그래프" - "이 음성/녹음/트랜스크립트 wiki로" 모드는 사용자 입력에서 자동 추론 (ingest / query / lint). 명시 플래그는 없음.

any input (code, docs, papers, images) → knowledge graph → clustered communities → HTML + JSON + audit report. Use when user asks any question about a codebase, project content, architecture, or file relationships — especially if graphify-out/ exists. Provides persistent graph with god nodes, community detection, and BFS/DFS query tools.

jira-clarify — 대충 쓴 Jira 이슈를 구체화하고, 멀티 프로젝트 작업이면 하위 이슈를 자동 생성합니다. Jira 이슈 분석 시작 전, 요구사항이 불명확할 때, '이슈 정리해줘', '이슈 구체화', '요구사항 확인', 'AC 만들어줘', '하위 이슈 만들어줘', '서브태스크 생성', 'jira 정리' 등의 요청에 반드시 이 스킬을 사용하세요. /jira-start 이후, /jira-plan 이전에 사용합니다.

jira-commit — 스택별 DoD(Definition of Done)를 검증한 뒤 변경사항을 커밋하고 Jira 이슈에 진행 상황을 한글 댓글로 업데이트합니다. 테스트 통과 후 커밋이 필요할 때, '커밋해줘', '커밋 메시지 작성', 'Jira에 진행 상황 남겨줘', 'DoD 체크', 'jira commit', '이슈 업데이트해줘' 등의 요청에 이 스킬을 사용하세요. /jira-test 이후, /jira-complete 이전에 사용합니다.

jira-complete — Jira 티켓 작업을 완료하고 최종 검증(빌드/테스트/Lint/DoD)을 수행한 뒤 QA 상태로 전환합니다. 모든 커밋이 끝나고 작업 마무리가 필요할 때, '작업 완료', '마무리해줘', 'QA로 넘겨줘', '최종 검증', '티켓 완료 처리', 'jira complete', '이슈 마감' 등의 요청에 이 스킬을 사용하세요. Jira 워크플로우의 마지막 단계로, /jira-commit 이후에 사용합니다.

jira-create — 자연어 한 줄 또는 문서를 읽어 Jira 이슈를 생성합니다. 단일 이슈는 바로 등록하고, 문서 기반이면 에픽→이슈→하위이슈 계층으로 일괄 등록합니다. 'jira 이슈 만들어줘', '지라 이슈 등록해줘', '이슈 등록', '이슈 생성', '에픽 만들어줘', '스토리 추가', '백로그에 추가', '이 문서 보고 이슈 등록해줘', 'w1-w4.md 지라에 올려줘', '계획 문서를 지라로 옮겨줘', 'jira create', '/jira-create' 등의 요청에 반드시 이 스킬을 사용하세요. 워크플로우의 시작점으로, /jira-start 이전에 사용합니다.

jira-ingest — Karpathy LLM Wiki 패턴으로 docs/ 디렉토리에 영구 지식 wiki 를 구축·갱신합니다. dev-guide 가 생성/완료될 때마다 docs/INDEX.md (전체 카탈로그) + docs/LOG.md (이벤트 로그) + ADR/sprint cross-reference 를 점진적으로 자동 갱신합니다. 사용자가 'wiki 등록', 'INDEX 갱신', 'docs 인덱스', 'wiki 만들어줘', 'wiki 처음 설정', '이슈 카탈로그화', 'dev-guide ingest', '문서 인덱싱', 'docs/INDEX.md 갱신', 'cross-reference 보강', '문서 정합성 동기화' 등을 요청하거나, /jira-plan / /jira-complete 가 자동 chain 으로 호출할 때 트리거됩니다. 또한 사용자가 새 프로젝트에 합류해서 'wiki 시작하자', 'Karpathy 패턴 적용', 'LLM 위키 셋업' 같은 의도를 보이면 첫 실행 onboarding 모드로 진입합니다. 이 스킬은 어느 프로젝트에서나 작동 (user-scope) — docs/INDEX-SCHEMA.md 가 프로젝트별 정책을 보유합니다.

jira-start — Jira 이슈를 조회하고 feature 브랜치를 생성한 뒤 상태를 In Progress로 전환합니다. Jira 이슈 작업을 시작할 때, '이슈 시작해줘', '작업 시작', '브랜치 만들어줘', 'feature 브랜치 생성', 'In Progress로', 'jira start', '티켓 잡아줘' 등의 요청에 이 스킬을 사용하세요. Jira 워크플로우의 첫 단계로, /jira-clarify 또는 /jira-plan 이전에 사용합니다.

jira-test — 코드 변경사항에 대해 스택별 통합 테스트(unit/lint/build/all)를 자동 실행하고 결과를 검증합니다. 구현 완료 후 테스트가 필요할 때, '테스트 실행', '테스트 돌려줘', '검증해줘', '빌드 확인', 'lint 체크', '유닛 테스트', 'jira test', '전체 테스트 해줘' 등의 요청에 이 스킬을 사용하세요. /jira-execute 이후, /jira-commit 이전에 사용합니다.

wiki-lint — Karpathy LLM Wiki 패턴의 정기 health check. docs/INDEX.md + LOG.md + dev-guide + ADR + memory 전반의 정합성을 14가지 체크 (orphan / stale / broken cross-reference / parent-sibling 비대칭 / Jira 상태 불일치 / memory drift / INDEX integrity 등) 로 검증합니다. 사용자가 'wiki 점검', 'docs 정합성 확인', 'INDEX 검사', 'orphan dev-guide', 'stale 확인', 'ADR drift', 'cross-reference 깨짐', 'wiki lint', 'docs lint', 'health check', 'memory drift', '문서 health score', '문서 위반 사항' 등을 요청하거나, /jira-complete 가 끝나면서 자동 chain 으로 호출 (high severity 만, non-blocking) 하거나, /jira-ingest --bootstrap 직후 baseline 측정을 위해 자동 호출될 때 트리거됩니다. jira-ingest 와 _wiki-schema.md SSoT 공유. 어느 프로젝트에서나 작동 (user-scope). 자동수정 가능 항목 (--fix 의도) 과 수동 검토 필요 항목을 분리해서 보고합니다.

임의의 git 레포지토리가 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Copilot, Aider 등)와 얼마나 잘 협업할 수 있는지 100점 7-카테고리 루브릭으로 감사하고 JSON 점수표, 한국어 HTML 대시보드, ROI 우선순위 액션 리스트를 산출합니다. 프레임워크 무관 — Python, JS/TS, Java, Go, Rust, Ruby 등 어떤 언어든 동작. Use this skill PROACTIVELY whenever the user asks about: - "AI-ready", "AI 준비도", "에이전트 준비도", "agent readiness", "codebase audit" - "이 코드베이스 점수 매겨줘", "AI 협업 가능한지 평가해줘", "코드베이스 감사" - "AGENTS.md 있는지 확인", "CLAUDE.md 점검", "에이전트 친화적인지" - "이 레포가 AI랑 얼마나 잘 맞는지", "Claude Code 쓰기 좋은 구조인지" - "리팩토링 우선순위", "ROI 기반 개선 항목", "어디부터 손대야 하나" - 새 레포에 합류했을 때 / 외부 OSS 평가 / 도입 가능성 검토 - 시니어 엔지니어가 팀 코드베이스 진단을 의뢰하는 모든 상황 Also trigger when the user mentions any of: Factory.ai Agent Readiness, AGENTS.md spec, agentic coding setup, dev environment scoring, repo health check, codebase quality benchmark.

CLAUDE.md를 Lazy Loading 참조 구조 + 프레임워크 특화 템플릿 + Mermaid 아키텍처로 재구성. Monorepo 분기 + CHANGELOG 분리 + ADR 자동 생성 안내. **반드시 사용:** "CLAUDE.md 정리", "CLAUDE.md 재구성", "claude.md 비대화", "오늘 개발 사항 정리", "Last Updated 정리", "참조 문서 만들어줘", "reference docs", "monorepo CLAUDE 분리", "프로젝트 문서 organize", "AI agent 문서 구조 개선", "organize claude md" 등의 요청. CLAUDE.md 가 120줄(단일) / 150줄(monorepo root) 초과, Last Updated 라인이 3K 토큰 또는 5회 closure 누적, sub-project 추가 후 root 구조 갱신, 기존 reference 가 구식화된 경우에도 트리거. 단일 프로젝트 / monorepo 모두 지원. Spring Boot (Java/Kotlin) / Vue / Nuxt / React / Next.js / Flutter / NestJS / FastAPI / Django / Go 프레임워크별 특화 스캔.

Spring Boot 프로젝트의 아키텍처 개선 및 리팩토링 skill. DDD 패턴 강화, CQRS 패턴 적용, Service 계층 분리(Read/Write), 테스트 커버리지 개선, N+1 문제 해결, 코드 품질 향상 등을 자동으로 분석하고 제안합니다. 'CS-Back 프로젝트를 리팩토링해줘', '서비스 계층을 CQRS로 분리해줘', '테스트 커버리지를 개선해줘', 'N+1 문제를 찾아서 수정해줘' 등의 요청에 사용됩니다.

Raster/bitmap 이미지 생성·편집 전용 스킬. OpenAI Codex CLI 의 `$imagegen` 을 메인 Claude 세션에서 직접 오케스트레이션합니다 — 사용자와 2~3개 질문으로 brief 를 구체화하고, `codex exec` 를 백그라운드로 호출하면서 Monitor 로 폴링합니다. **Use PROACTIVELY** whenever the user asks to generate/create/draw/design/edit a raster asset — photo, illustration, logo, icon, banner, thumbnail, avatar, character, sprite, texture, mockup, background, transparent cutout, 또는 기존 이미지 재가공. 한국어 자동 트리거 예시 — "이미지 만들어줘", "이미지 생성", "로고 디자인", "아이콘 만들어", "배너 생성", "썸네일", "일러스트", "목업", "캐릭터 그려줘", "포스터 제작", "사진 만들어", "배경 이미지". 결과 파일은 호출 프로젝트 루트 하위 `codex-image/` 폴더에 저장됩니다. **기본 경로는 Codex built-in image tool (ChatGPT Plus 한도 내 무료, API 키 불필요)** — OPENAI_API_KEY 기반 유료 CLI fallback 은 사용자가 먼저 명시적으로 요청했을 때만. SVG/벡터/아이콘 시스템 확장·코드 생성·버그 조사·리뷰·리팩토링에는 **절대 사용 금지** — 그건 일반 Claude 세션 또는 codex-rescue 담당입니다.