forge

Multi-worker 검수 스킬 (Codex + Gemini Double / Opus + Codex + Gemini Triple). 단일 Codex 검수 대비 100% 보완 카테고리 커버. 트리거: /cr-multi, /cr-double, /cr-triple, plan/spec 저장 후 자동(CR_MULTI_AUTO=on), plateau 3회 자동 승격.

버그/이슈의 근본 원인을 4단계 구조화 프로세스로 분석하는 스킬. "근본 원인 없이 수정 금지" 철칙. 증상→분석→가설→검증→수정 순서를 강제.

Planner-Generator-Evaluator 하네스. Planner+Generator는 메인 컨텍스트에서 직접 실행하고, Evaluator만 subagent로 격리하여 독립 검수를 보장한다. spec 없는 개발 전용 하네스 — 버그 수정은 `/forge-fix` 사용.

QA 하네스 부트스트랩 스킬 (AD-92 Phase 0 + P0-FIX). /qa 실행 전 자동 호출되어 서버 생명주기 관리, qa-config.json 생성, DB seed 격리, API 전수 발견, scenarios.md 게이트를 준비한다. 트리거: /qa 실행 시 Phase 0 자동 진입, 또는 QA 환경 세팅, 서버 기동 후 테스트, scenarios.md 생성 요청 시.

루프 설계 마법사 + scaffold. "자동으로 실행되게 해줘", "반복 작업 에이전트 만들어줘", "루프 짜줘" 등 루프 자동화 의도 감지 시 발동. 4단계: 7Q 인터뷰 → 패턴 매핑 → 안전장치 검증 → [STOP] blueprint 승인 → scaffold. 산출물: 루프 SKILL.md + workflow.js + HUMAN-GATES.md + STATE.md + TRIGGER.md. 커널(same_issue/plateau/oscillation/max_cycles 등 8 stop-condition)을 소유 — scripts/loop-kernel.js. /qa·/healer는 이 커널을 직접 호출해 SSoT로 삼는다(2026-07-05 단일화 — 더 이상 SKIP 대상 아님, agents/healer.md §loop-kernel.js SSoT 연동 참조). SKIP: /migration-audit(DB 전용), 1회성 단순 검사.

Detects semantic code quality issues (logic, architecture, UX) that static hooks cannot catch. Provides 10 rules across 4 categories: API patterns, HTML/accessibility, architecture, and logic. Auto-triggered in Forge Dev Check 8.7Q and referenced during code review.

구현 착수 전 아이디어를 설계 문서로 전환하는 스킬. 기능 추가·컴포넌트 생성·동작 변경 등 창의적 작업 시 반드시 사용. 의도·요구사항·설계를 탐색한 후 구현으로 전환.

Clarify ambiguous requirements into a scored PRD via focused Why?(YAGNI)/Simpler?(KISS) dialogue before implementation. Use when requirements are unclear, features are complex (>2 days), or need cross-team coordination. Do NOT use for bug fixes with clear repro steps, changes citing specific file paths/functions, or typo/one-line/hotfix edits — go straight to implementation.

harness-legacy-scan 리포트의 low-risk 항목만 적용: CLAUDE.md 축소/절차→Skill 이동/긴 SKILL.md 분할/description 좁힘/삭제후보 archive. 트리거: /harness-diet

Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.

AI 생성 에셋의 품질을 6항목 정량 크리틱 루브릭(5점 척도)으로 평가하는 스킬. 계층/일관성/안티패턴/브리프/서사/물성 6축 평가 + 🎮/🌐 트랙별 추가 항목. 에셋 승인/거부 의사결정을 정량 데이터로 지원.

S3(GDD)~S4 단계에서 경쟁작/레퍼런스 게임의 시각 자료(영상, 스크린샷, 로직)를 체계적으로 수집·분석·정리하는 통합 스킬. 분석 도구 자동 라우팅.

Provides product management frameworks and automated tools: RICE prioritization (rice_prioritizer.py), customer interview NLP analysis (customer_interview_analyzer.py), PRD templates (Standard/One-Page/Agile/Feature Brief), and DORA metrics. Use when prioritizing features, synthesizing user research, writing PRDs, or developing product strategy.

게임 영상(로컬 mp4/mov, YouTube URL)을 Gemini로 프레임 분석하여 연출 구현 가이드를 생성하는 스킬. 무성 영상(게임 연출, 이펙트, UI 전환)의 시각 분석 전문.

Opus 세션 종료 — 아키텍처 결정·전략 인수인계 + 장기기억 업데이트. 트리거: "전략 세션 종료", "end-opus", ADR 작성 완료 후, Sonnet 큐 handover 생성 시, /end-opus 호출 시.

QA 전 사이클 오케스트레이터 (AD-93 Phase A~H). spec FR 기반 시나리오 전수→버그 발견(Phase A~C, Lane B) — 발견된 버그는 Lane A(/forge-fix ①~④)로 위임 수정·검수→develop 자동 머지→Wiki 축적. 스코프 지정 가능 (--scope=full|domain|file-pattern) + Phase C.5 spec-code 방향판별 게이트.

Spec 문서와 구현 코드 간의 추적성(Traceability)을 검증하는 전문 스킬. FR별 구현 파일 매핑, 테스트 존재 여부, API 계약 일치, 데이터 모델 일치를 체크하고 PASS/WARN/FAIL JSON을 반환한다. Forge Dev P5 구현 완료 후 Check P5.5에서 자동 실행.

Forge Dev Check 8.9 하네스 무결성 감사. 파이프라인 내 agent drift 3종 검사 — (1) 삭제 Agent 호출 감지(subagent_type 참조 vs agents/*.md 실재 비교), (2) 중간 산출물 잔존(FR 결과 handover/docs 미기록 탐지), (3) 외부발송 전 Human 게이트(Telegram/PR/이메일 발송 코드에 [STOP] 승인 지점 여부). Check 8.5와 병렬 실행 가능. read-only grep 기반 subagent 격리. CRITICAL/HIGH → [STOP], MEDIUM → WARN. pipeline.md Check 8.9 자동 배선. 수동 호출 /agent-drift-auditor

게임/앱 UI 스크린샷에서 배경·버튼·컴포넌트를 게임 사용 가능한 투명 PNG로 추출. 배경은 nanobanana edit_image(AI inpainting), 버튼/컴포넌트는 /clip 템플릿 매칭으로 bbox를 찾고 SAM2로 pixel-accurate 세그멘테이션하여 투명 배경 PNG로 추출. 트리거: 배경 뽑아줘, 버튼 추출해줘, 컴포넌트 분리해줘, 전부 다 추출해줘, 이미지 경로와 함께 추출 요청 시.

웹앱 LNB 전체 메뉴를 자동 순회하며 기능 오류·레이아웃 이슈를 탐지하고 bug-report 표준 포맷(BUG-NNN, 6하원칙, INDEX.md)으로 저장. 트리거: 'QA 해줘', '버그 찾아줘', '메뉴 돌아봐줘', URL+로그인 정보 주면서 탐색 요청, 레이아웃 확인 요청.

Mid-session 경량 컨텍스트 체크포인트. /compact 전 현재 세션 상태(진행 중 태스크·완료 목록·다음 스텝·블로커·열린 파일)를 ~/.claude/checkpoints/YYYY-MM-DD-HH-MM.md에 저장. /compact 후 사용자가 '계속' 또는 'resume'하면 체크포인트 자동 read → 맥락 복원. end-sonnet/start-sonnet보다 경량 — 세션 종료 아닌 중간 토큰 관리 전용. 트리거: '/checkpoint', '체크포인트', 'compact 전 저장', 토큰 70~90% 경고 시. 재개 트리거(compact 직후 최근 checkpoint 존재 시): '계속'·'resume'·'이어서'·'continue' — Step 3 가드(최근 checkpoint 유무·브랜치 일치)로 오발동 방지

OpenAI Codex (gpt-5.5)를 경유한 2차 리뷰 게이트. Claude 1차 리뷰는 그대로 유지하고 동일 모델 맹점을 보완. Stage 분기 (plan/code/test/final/bugfix) · AUTO_STAGES 환경변수 정책 · OAuth 모드 비용 0 · P3/P4/P5/P6/P7 자동 호출. 자동 트리거 시점 - Spec 또는 Plan 작성 후 (stage=plan, blocking), 코드 변경 PR (stage=code, 권고), E2E 시나리오 작성 후 (stage=test, 권고, P6 Check 6-TX), PR 머지 직전 통합 검수 (stage=final, blocking high-effort, P7 Check 7-X), 버그 수정 patch 후 (stage=bugfix, 수동). 본 절차 실행은 ~/forge/.claude/commands/codex-review.md를 참조한다.

Verify documentation accuracy and completeness against source code. Use when checking if existing docs match code behavior, after doc-writer generates docs, or when reviewing PRs with doc changes. Use for (1) comparing generated docs vs actual source, (2) detecting stale/incorrect docs, (3) verifying API reference accuracy, (4) pre-PR doc quality check. SKIP for code review without docs, or for creating new docs (use doc-writer).

Write structured documentation for code modules, APIs, functions, agents, skills, or pipeline stages. Use when asked to document existing code, create API references, write module overviews, or produce structured markdown docs from source files. Use for (1) documenting a specific file or module, (2) writing API/function references, (3) creating skill or agent documentation, (4) generating pipeline stage docs. SKIP when user asks for code comments inline — this skill generates standalone .md files only.

Use when performing a full 1:1 source sweep of an external harness/skills repo against Forge to produce an adoption matrix. Triggers on: (1) '외부 레포 전수 대조', (2) '하네스 sweep', (3) 'external sweep [url]', (4) comparing gstack/gsd/superpowers/similar AI harness repos to Forge. Runs 5 phases: Scout(seed detection) → Inventory(full enumerate) → Compare(per-item verdict) → Refute(adversarial verify) → Synthesize(adoption matrix). SKIP when: user only wants a quick summary without source verification, or repo is not an AI harness/skills repo.

Figma file URL을 입력받아 디자인 토큰·메타·스크린샷을 Figma MCP로 fetch하고 CLAUDE-DESIGN-PROMPTS.md + ANALYSIS-REPORT.md를 갱신하여 claude.ai/design 결과물 정합도를 향상시킨다. 트리거 — 사용자가 Figma URL과 함께 "디자인 토큰 추출", "claude.ai/design 정합도 fix", "Figma 동기화", "디자인 시스템 갱신"을 요청하거나 `/figma-design-sync` 슬래시 명령으로 호출할 때. Figma MCP rate limit 도달 시 Codex/Gemini Vision PNG 재분석으로 자동 폴백. 입력은 Figma URL + 대상 doc 경로 + 옵션 brand 정정 룰. 산출물은 CLAUDE-DESIGN-PROMPTS.md 토큰 갱신 + figma-export/ANALYSIS-REPORT.md 실측·diff + figma-export/variables.json 원본 + 변경 보고서. eval_cases on.

Extract Figma frames by node-id whitelist → screens/ PNG + manifest.json + 화면정의.md + mockup/index.html gallery. Input: Figma fileKey + node-id whitelist (CSV or mapping table) + output directory. Output: screens/*.png + manifest.json + 02-화면정의.md + mockup/index.html (standalone gallery). Use when: (1) given a whitelist of Figma node-ids and need per-frame screenshots, (2) generating 화면정의서 (screen definition docs) from Figma, (3) building a standalone meeting mockup gallery HTML. SKIP for: full Figma design-token sync (use figma-design-sync), code extraction from Figma, or non-whitelist bulk export. Triggers: "화면정의", "목업 갤러리", "Figma 프레임 추출", "figma-screen-capture".

실행기반 보안 검증 스킬. STRIDE 정적 체크(forge-check-security)의 false-negative 갭을 보완 — string-concat SQL/path traversal/HMAC tamper/email injection/Node-DoS를 실제 공격 페이로드로 실행해 pass/fail 판정. opt-in only: auth/payment/file-upload/Node서버 경로에서 수동 호출. P3 advisory: src vs test LOC 분리 출력(게이트 임계 변경 없음). 출력: docs/qa/security-exec-cases.jsonl 누적.

코드베이스 보안 취약점 자동 스캔 스킬. 15-phase CSO 심층 감사(OWASP Top 10 + CI/CD + STRIDE + 익스플로잇 패턴 + 트렌드). 입력: 프로젝트 루트 경로(기본값 CWD). 출력: docs/qa/security-report.md (CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW 등급 리포트 + PASS/WARN/FAIL 판정). QA Phase 1 T6(보안 WARN 게이트)로 자동 트리거되거나 /forge-check-security 직접 호출. 트리거: QA T6 단계, PR 생성 전 보안 게이트, 수동 보안 검수.

버그 리포트(docs/bug_report/BUG-NNN-*.md) 기반 자동 버그 수정. TDD red-green 사이클(재현→근본원인→수정→검증→회귀테스트화) 실행 후 리포트 상태를 Fixed로 갱신. 트리거: '/healer BUG-001', '버그 고쳐줘', '이 버그 수정해줘', /bug-report 작성 후 수정 착수 시.

레거시→신규 스택 마이그레이션 검수 하네스. legacy=SSoT 원칙으로 로직 100% sync 도달까지 audit→fix→re-audit 자율 반복. 트리거: "/migration-audit", "마이그레이션 검수", "레거시 대조", "migration audit", "legacy vs src 비교". 지원 스택: node-nest (Socket.IO↔NestJS), php-nest, 확장 가능. 7 Phase: 인벤토리→이벤트커버리지→로직대조→DB대조→멀티검수→리포트→fix루프. 3-bucket 분류: MIGRATION-DRIFT / KNOWN-DIVERGENCE / LEGACY-BUG-CANDIDATE. 오라클: golden-test(순수함수) + black-box trace(부수효과 영역). PEV 루프 종료조건: CRITICAL+HIGH=0 AND golden 100% AND 회귀 0 AND UNVERIFIED=0(or waiver).

Analyze a business idea or product with YC-style rigor. Use for: (1) Startup 모드 — 신규 아이디어·MVP 검증, (2) Builder 모드 — 기존 제품 개선·전략 방향 검토. Triggers: /office-hours, '비즈니스 검토해줘', '아이디어 피드백', '제품 방향 조언'. SKIP when user wants pure technical code review (no business context) or simple factual Q&A.

Use when the user wants to clone, replicate, rebuild, or reverse-engineer a website INTO WORKING CODE (default Next.js) — triggers on '이 사이트 클론/복제', '픽셀 그대로 재현', 'pixel-perfect clone', 'rebuild this page as code', '이 사이트 코드로 만들어'. Extracts exact rendered CSS (getComputedStyle), assets, per-state behaviors, then dispatches parallel builder agents in worktrees. SKIP when the user only wants an ANALYSIS/inspiration report or reconstruction guide without generated code → use site-deep-analyze instead. SKIP for third-party sites the user does not own/have rights to (phishing/impersonation guard).

Karpathy 3-layer 개인 지식 체계의 Raw → Wiki 추출 워크플로우. forge-outputs의 Raw 레이어(01-research/, daily-system-review/, weekly-research/, videos/, yt 분석)에서 아직 위키화되지 않은 신규 문서를 스캔하고, 기존 wiki 노트와 매칭하여 업데이트 또는 신규 생성을 제안하며, Human 승인 루프를 통해 forge-outputs/20-wiki/에 반영한다. /wiki-sync, "위키 동기화", "raw to wiki", "20-wiki 업데이트" 요청 시 트리거. Phase C 지식 체계 워크플로우.

Rubric 기반 LLM-as-judge 다차원 평가 스킬. 4축(명확성/일관성/완성도/안전성) 0-2점 채점으로 산출물 정량 품질 측정. /qa /codex-review와 차별 — Rubric 채점만 전문. 트리거 - "rubric 평가", "다축 채점", "정량 품질 측정", /eval-rubric 호출.

MEMORY.md 관리 — 항목 추가·수정·삭제·GC. forge 프로젝트별 메모리 인덱스 유지보수. 범위 충돌 감지(global > project > session > ephemeral), 90일 미참조 GC + count>30 보조 트리거(advisory), 중복 병합.

Create specialized Claude Code sub-agents with custom system prompts and tool configurations. Use when users ask to create a new sub-agent, custom agent, specialized assistant, or want to configure task-specific AI workflows for Claude Code.

UI 품질 Check 8.6 — 정적/Lighthouse/반응형/화면명세매핑 4축 + WCAG AA + 디자이너 관점 10카테고리 + AI-Slop 블랙리스트 + 3-Layer 게이트. Use when verifying UI quality in the dev pipeline (Check 8.6).

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.

프로젝트별 세션 간 학습을 축적·검색·활용하는 스킬. "이전에 이 패턴으로 해결했다"를 AI가 기억. learnings.jsonl에 저장하여 다음 세션에서 자동 참조.