forge-plugins

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.

Forge 하네스 읽기전용 레거시 감사: 낡은룰/중복/과대 전역컨텍스트/넓은 Skill/불필요 Hook·MCP/제품중복 분류. 트리거: /harness-legacy-scan

YouTube 영상을 트랜스크립트·댓글·설명란까지 수집해 비판적 분석·팩트체크·시스템 개선 제안을 생성한다. 사용자가 YouTube URL을 보내거나 영상 분석을 요청할 때 사용한다.

REST API 엔드포인트 HTTP 레벨 E2E 자동 테스트. Spec 또는 OpenAPI(Swagger) YAML/JSON을 읽어 엔드포인트별 테스트 케이스(happy path/인증 실패/잘못된 입력/경계값)를 자동 생성하고 curl로 실행한다. 응답 스키마를 OpenAPI 스펙과 대조해 드리프트를 감지한다. /qa 스킬이 서버/API 프로젝트 감지 시 자동 트리거. 직접 호출: /api-e2e <spec-path> [--base-url http://localhost:3000]

기획서를 CEO(비즈니스)→Design(UX)→Engineering(기술) 3관점 순차 리뷰 + Synthesizer 종합 + 독립 Evaluator 검증(5-Wave)하는 스킬. Phase 3 에이전트 회의 후 자동 트리거. (적대적 Codex 검수는 cr-triple/codex-review 별도 게이트.)

PR 생성 전 develop 대비 feature 브랜치의 성능을 비교하는 스킬. 번들 크기, 테스트 시간, API 응답 시간을 측정. P7 PR 생성 전 자동 트리거.

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.

develop/staging 통합 후 15분 헬스 모니터링을 수행하는 스킬. 에러율, 응답 시간, 메모리 사용량 추적. P7-DI PASS 후 자동 트리거.

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.

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.

Planner-Generator-Evaluator 하네스. Evaluator만 subagent로 격리해 독립 검수한다. spec 없이 개발할 때 사용한다. 버그 수정은 /forge-fix.

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.

P5 전 Check + P6 QA를 통합한 최종 검수 체크리스트를 생성한다. 머지 직전 최종 점검이 필요할 때 사용한다.

버그·이슈의 근본 원인을 증상→분석→가설→검증 4단계로 규명한다. 원인이 불명확한 버그를 고치기 전에 반드시 사용한다 — 근본 원인 없이 수정 금지.

Automates browser interactions for web testing, form filling, screenshots, and data extraction. Use when the user needs to navigate websites, interact with web pages, fill forms, take screenshots, test web applications, or extract information from web pages.

Run parallel UI tests using 3 subagents with Playwright CLI. Tests form validation, navigation/routing, and responsive layout simultaneously. Use when the user wants to run comprehensive UI tests, parallel browser tests, or says "UI 테스트", "폼 테스트", "parallel test".

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.

QA 전 사이클 오케스트레이터 — spec FR 기반 시나리오 전수 → 버그 발견 → 수정 → 재검증. 구현 완료 후 E2E 검증이 필요할 때 사용한다.

스크린샷(UI·HUD·이펙트·경쟁작)을 Vision 모델로 분석해 UI 구조·컬러 팔레트·구현 가이드를 만든다. 사용자가 화면 이미지를 첨부하거나 경쟁작 화면 분석을 요청할 때 사용한다.

Spec 문서와 구현 코드의 추적성(FR별 파일 매핑·테스트 존재·누락 판정)을 검증한다. 구현 완료 후 스펙 충족 여부를 확인할 때 사용한다.

Transforms a spec or requirements document into a comprehensive, bite-sized implementation plan before touching code. Produces TDD-oriented task sequences with exact file paths, step-by-step actions (2-5 minutes each), and explicit test verification steps. Use when starting multi-step implementations with a spec, but before any code changes begin.

파이프라인의 agent drift 3종(삭제된 agent 호출·미등록 agent·모델 핀 불일치)을 감사한다. PR 머지 전 하네스 무결성을 점검할 때 사용한다.

HMAC 기반 MAS worker 승인 토큰 발행 스킬. 사용자 TTY에서 /approve-worker {task_id} {worker} {allowed_tools} {target_paths} 호출 시 HMAC-SHA256 서명 토큰을 ${FORGE_OUTPUTS:-$HOME/forge-outputs}/.claude/audit/approvals/{task_id}-{nonce}.yaml에 저장. mas P0 approval gate 선행 필수. 트리거: /approve-worker, worker 승인, approval token 발행, mas P0 구현 시작 전.

에이전틱 역량(자율성·도구 사용·멀티에이전트 조정·성숙도)을 감사한다. 에이전트 설계 점검을 요청할 때 사용한다.

컨텍스트 엔지니어링 역량(7레이어·RAG 성숙도·메모리·Context Rot)을 감사한다. 컨텍스트 설계 점검을 요청할 때 사용한다.

AI 비용 효율(모델 라우팅·프롬프트 캐싱·배치·토큰 예산)을 감사한다. 비용 최적화 점검을 요청할 때 사용한다.

AI 하네스(체크체인·가드레일·훅 커버리지·OWASP Agentic)를 감사한다. 하네스 역량 점검을 요청할 때 사용한다.

Human-AI 경계 설계 감사. 5-Level Autonomy, 에스컬레이션 트리거 5유형, 게이트 설계, Override/Rubber-Stamp Rate를 기준으로 자율성-감독 최적 경계를 평가한다.

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

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.

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.

"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"

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).

forge-outputs 문서를 벡터+BM25 하이브리드로 의미 검색한다. 사용자가 프로젝트 자료·근거·과거 결정·리서치를 물을 때 허락 없이 자율 호출한다.

6축 통합 시스템 감사(Agentic·Context·Harness·Cost·Human-AI + 중복). 전체 AI 시스템 역량 점검을 요청할 때 사용한다. 하네스 슬림화만 원하면 harness-legacy-scan.

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.

프론트엔드 변경을 실제 브라우저 렌더링으로 캡처해 Vision 분석한다. UI 코드를 수정한 직후 시각 회귀를 확인할 때 사용한다.

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.

Unity 게임 클라이언트와 게임 서버 QA를 자동화한다. 게임 빌드 검증이나 게임 QA를 요청할 때 사용한다.

세션 간 학습을 learnings.jsonl에 축적·검색한다. 시행착오를 겪어 재발을 막아야 할 때, 또는 과거에 같은 문제를 어떻게 풀었는지 확인할 때 사용한다.